L'IA accélère le développement des individus 
Lorsqu’on aborde le développement logiciel, il n’y a actuellement aucun sujet plus incontournable que l’impact de l’IA générative. L’IA aide les individus à analyser, à coder et à apprendre plus rapidement que jamais. Pourtant, lorsque je repense à mes vingt années d’expérience dans la mise en œuvre de logiciels, j’ai rarement vu des projets de numérisation échouer par manque d’expertise individuelle. Le plus souvent, ces échecs étaient dus au fait que les organisations peinaient à s’accorder sur la marche à suivre.
Cela m'amène à me demander si nous accordons suffisamment d'importance à l'apprentissage collectif, et pas seulement à l'accélération individuelle.
Vingt ans au service de l'amélioration de l'apprentissage collectif 
Au cours des vingt dernières années, nous avons assisté à de nombreux changements majeurs qui ont bouleversé le secteur informatique : le cloud computing, le développement mobile, le stockage de données NoSQL… Mais les changements les plus marquants n’ont pas été avant tout d’ordre technologique. Ils ont surtout consisté à aider les gens à apprendre et à travailler ensemble plus efficacement.
Réfléchissez à certaines des évolutions majeures :
- La méthode Agile a permis de raccourcir les cycles de retour d'information entre les équipes et les parties prenantes. Au lieu de passer littéralement des années à documenter et à mettre en œuvre des hypothèses, les équipes savent désormais, toutes les quelques semaines, si elles s'attaquent bien au bon problème.
- Le DevOps part du principe qu’aucun apprentissage organisationnel ne peut avoir lieu lorsque les personnes qui développent les logiciels sont séparées de celles qui les exploitent. En les réunissant autour d’une responsabilité partagée, les incidents de production, les indicateurs et les retours d’expérience des utilisateurs deviennent autant d’occasions d’amélioration collective, plutôt que des sources de reproches et de transferts de responsabilité.
- La recherche en expérience utilisateur (UX) et la conception de services remettent en question l'idée selon laquelle les besoins des utilisateurs peuvent être compris en discutant d'hypothèses dans une salle de réunion. La recherche permet aux équipes de valider ou d'invalider ces hypothèses avant de s'engager dans des projets de développement coûteux.
- Les cadres organisationnels tels que « Team Topologies » et les boîtes à outils comme « Sociocracy 3.0 » gagnent en popularité car ils mettent l’accent sur la structuration des organisations autour des interactions humaines. Pour bâtir des organisations alliant adaptabilité et efficacité, nous devons prendre explicitement en compte tous les aspects de la collaboration humaine.
Des pratiques différentes, des contextes différents, mais un thème commun : améliorer l'apprentissage collectif.
Une première leçon dans le secteur public
En 2005, tout juste sorti de l'école, j'ai rejoint une équipe de développement logiciel chargée de la déclaration des cotisations sociales en Belgique. Je pensais que le développement logiciel consisterait principalement à concevoir des modèles de données et à écrire du code. Au lieu de cela, je me suis retrouvé au sein d'une équipe de plus de trente personnes qui livrait une nouvelle version chaque trimestre. La solution comprenait des systèmes écrits en COBOL, d'autres en Java, ainsi qu'une multitude de systèmes à intégrer et de partenaires externes à coordonner.
Ce dont je me souviens le plus de cette période, c’est l’effort consacré à la mise en place d’une vision commune du travail. Chaque cycle de livraison commençait par une grande réunion de lancement. Les équipes se réunissaient pour comprendre ce que nous cherchions à réaliser, ce qui avait changé et dans quels domaines la collaboration serait nécessaire. Le document de référence lors de ces réunions était un énorme fichier Word qui répertoriait les décisions et centralisait les connaissances.
Je suis sûr que ces réunions feraient grincer des dents certains adeptes de l'agilité d'aujourd'hui. Mais elles ont permis de mettre tout le monde sur la même longueur d'onde, et c'est grâce à cette cohésion que le reste a pu se concrétiser.
Une chose est apparue très vite comme une évidence : le plus difficile n'était pas le logiciel. C'était d'aider les gens à se comprendre et à se coordonner entre eux.
Pourquoi les relations humaines sont importantes 
La collaboration humaine est compliquée et s’accompagne souvent de ce que l’on appelle en néerlandais « gedoe ». Les parties prenantes ne sont pas d’accord. Les membres de l’équipe n’osent pas s’exprimer. Nos meilleures intentions se perdent dans la traduction. Les décisions prennent plus de temps que prévu. Ces moments peuvent sembler inefficaces, mais c’est justement là que les idées reçues sont remises en question, que les compromis apparaissent au grand jour et qu’un sentiment d’appropriation collective se crée.
Aujourd'hui, l'IA générative permet de contourner une grande partie de ces frictions humaines. Vous avez besoin de cas d'utilisation ? Demandez à une IA. Vous n'avez pas envie d'écrire du code de test ? Demandez à une IA. Vous avez besoin d'informations pour votre persona ? Demandez à une IA. Cela présente un intérêt certain. Mais aussi des risques.
Le fait de devenir plus autonomes en tant qu'individus réduit les possibilités d'apprentissage collectif. L'IA peut offrir de nouvelles perspectives. Elle peut remettre en question les idées reçues. Elle peut simuler les parties prenantes.
Mais cela ne suffit pas à susciter l'engagement. Cela ne permet pas d'instaurer la confiance entre les équipes. Cela ne permet pas d'assumer la responsabilité de décisions difficiles.
Le prochain défi
Dans notre podcast « Public Service Adventure », Alixe et moi-même recevons régulièrement des personnes qui travaillent dans le secteur des services publics.
Ce qui me frappe à chaque fois, c'est que leur plus grande contribution réside rarement dans leur génie individuel. C'est plutôt leur capacité à aider les personnes, les équipes et les organisations à trouver ensemble la voie à suivre.
Si l'on jette un regard rétrospectif sur les vingt dernières années, bon nombre de nos pratiques les plus fructueuses ont permis d'améliorer la manière dont les groupes apprennent ensemble. L'IA générative nous permet, à titre individuel, d'apprendre plus rapidement.
Le prochain défi consistera peut-être à veiller à ne pas perdre le premier tout en adoptant le second.
