La Fresque de l’IA permet de poser collectivement les enjeux de l’intelligence artificielle, loin des fantasmes et des effets de mode. Lors d’un atelier animé avec des équipes techniques, un message clair est ressorti : avant de viser des cas d’usage spectaculaires, les participants veulent consolider les bases.
L’IA n’est pas un gadget : elle est perçue comme un levier d’amélioration continue, au service de la qualité, de l’efficacité et de la compréhension.
Une IA au service des fondations techniques
Optimiser les processus de développement
Les premiers cas d’usage évoqués ne concernent pas la disruption ou l’innovation de rupture, mais la fiabilisation des environnements de développement.
Les équipes tech souhaitent utiliser l’IA pour optimiser les chaînes de production logicielle, faciliter les itérations et automatiser les tâches répétitives.
Automatiser les tests et la gestion des données
L’atelier a fait émerger un fort intérêt pour l’automatisation des tests de données : vérification de cohérence, détection d’anomalies, amélioration continue des pipelines.
Ces usages permettent non seulement de réduire la dette technique, mais aussi de renforcer la confiance dans les résultats produits.
Comprendre les modèles et leurs résultats
Plus qu’un simple outil, l’IA est vue comme un copilote. Les développeurs attendent d’elle une capacité à expliquer les tendances observées, à interpréter les comportements de leurs modèles et à proposer des leviers d’action compréhensibles.
Vers une IA plus explicable et responsable
Mieux comprendre pour mieux décider
Les attentes sont fortes sur l’intelligibilité des systèmes. Comprendre ce que disent les modèles, pourquoi ils le disent, et comment agir en conséquence devient central.
L’IA doit aider à rendre les systèmes plus lisibles, donc plus responsables.
Gouvernance des données et sobriété numérique
Avec cette montée en puissance viennent des exigences : qualité des données, traçabilité des résultats, sobriété des modèles utilisés.
La question de la gouvernance devient incontournable, tout comme celle des impacts environnementaux des outils d’IA.
Former les équipes et cultiver la vigilance
Pour répondre à ces défis, les participants insistent sur la formation continue, le partage de bonnes pratiques et une culture technique orientée vers l’impact durable.
Pas d’IA fiable sans humains bien outillés.
L’humain au cœur : anticiper les tensions et renforcer la relation
L’IA comme outil d’écoute augmentée
Même dans un environnement très technique, l’humain reste une priorité. L’IA est perçue comme un outil d’écoute augmentée, capable de détecter les signaux faibles, d’anticiper les frictions et de fluidifier les relations au sein des projets.
Prédire les conflits pour fluidifier les interactions
Un des cas les plus votés concerne la prédiction des risques de conflit client. Cela montre à quel point la relation et la communication sont au cœur des préoccupations des équipes tech.
L’IA devient un levier de résilience relationnelle, dans un monde où les interactions sont de plus en plus nombreuses et complexes.