L'IA accélère les 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 vu peu de projets de numérisation échouer par manque d’expertise individuelle. Le plus souvent, ils ont échoué parce 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 à améliorer l'apprentissage collectif
Au cours des vingt dernières années, nous avons assisté à de nombreux changements majeurs qui ont bouleversé le secteur de l'informatique : le cloud computing, le développement mobile, le stockage de données NoSQL… Mais les changements les plus marquants n’ont pas été d’ordre technologique. Ils ont surtout consisté à aider les gens à apprendre et à travailler ensemble plus efficacement.
Pensez à quelques-uns des changements majeurs :
- L'agilité a raccourci les cycles de feedback entre les équipes et les parties prenantes. Au lieu de passer des mois, voire des années, à documenter et à mettre en œuvre des hypothèses, les équipes vérifient régulièrement si elles s'attaquent bien au bon problème
- Le DevOps part d'un constat : aucun apprentissage organisationnel n'est possible quand ceux qui construisent le logiciel sont séparés de ceux qui l'exploitent. Les réunir autour d'une responsabilité partagée transforme les incidents de production, les métriques et les retours utilisateurs en occasions d'amélioration collective, plutôt qu'en reproches et passages de relais.
- La recherche UX et le design de services remettent en cause l'idée que les besoins des utilisateurs se comprennent en débattant d'hypothèses en salle de réunion. La recherche permet aux équipes de valider ou d'invalider leurs hypothèses avant d'investir dans des développements coûteux.
- Des cadres organisationnels comme Team Topologies et des boîtes à outils comme Sociocratie 3.0 gagnent du terrain parce qu'ils structurent les organisations autour des interactions entre les personnes. Pour bâtir des organisations qui conjuguent adaptabilité et efficacité, il faut intégrer explicitement toutes les dimensions de la collaboration humaine.
Des pratiques différentes, des contextes différents, mais un fil rouge commun : améliorer l'apprentissage collectif.
Une première leçon dans le secteur public
En 2005, fraîchement diplômé, 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, j'ai rejoint une équipe de plus de trente personnes livrant une nouvelle version chaque trimestre. La solution impliquait des systèmes écrits en COBOL, d'autres en Java, ainsi qu'une pléthore de systèmes à intégrer et de parties externes à coordonner.
Ce dont je me souviens le plus de cette période, c'est l'effort investi pour construire une compréhension partagée du travail. Chaque cycle de livraison commençait par une grande réunion de lancement. Les équipes se réunissaient pour comprendre ce que nous cherchions à accomplir, ce qui avait changé et où la collaboration serait nécessaire. Le document de référence de ces réunions était un énorme fichier Word qui consignait les décisions et centralisait la connaissance.
Je suis sûr que certains adeptes de l'agilité frémiraient à l'idée de ces réunions, mais elles ont permis que tout le monde soit sur la même longueur d'onde, et c'est grâce à cette coordination que le reste a pu se faire.
Une leçon s'est imposée très vite : le plus difficile n'était pas le logiciel. C'était d'aider les collaborateurs à se comprendre et à se coordonner.
Pourquoi la friction humaine est importante
La collaboration humaine est chaotique et s'accompagne souvent de ce que nous appellerions des complications. Les parties prenantes sont en désaccord. Les membres de l'équipe n'osent pas s'exprimer. Nos meilleures intentions se perdent en chemin. Les décisions prennent plus de temps que prévu. Ces moments peuvent sembler inefficaces, et pourtant, c'est précisément là que les hypothèses sont remises en question, que les considérations apparaissent au grand jour et qu'un sentiment d'appropriation collective se développe.
Aujourd'hui, l'IA générative permet de contourner une grande partie de ces frictions humaines. Besoin de récits d'utilisateurs ? Demandez à une IA. Vous n'avez pas envie d'écrire du code de test ? Confiez-le lui. Vous avez besoin d'informations pour créer des personas d'utilisateurs ? Simulez-les grâce aux outils génératifs. Cela présente un intérêt certain, mais aussi des risques.
Plus nous gagnons en autonomie en tant qu'individus, moins nous avons de chances d'apprendre collectivement. L'IA peut ouvrir de nouvelles perspectives. Elle peut remettre en question les hypothèses. Elle peut même simuler les points de vue de différentes parties prenantes.
Mais l'IA ne peut pas susciter l'engagement. L'IA ne peut pas instaurer la confiance entre les équipes. L'IA ne peut pas assumer la responsabilité de décisions difficiles.
Le prochain défi
Dans notre podcast Aventure Service Public, Alixe et moi échangeons régulièrement avec des personnes qui travaillent dans les services publics.
Ce qui me frappe à chaque fois, c'est que leur plus grande contribution réside rarement dans leur expertise individuelle. Leur véritable valeur ajoutée réside dans leur capacité à faire progresser ensemble les personnes, les équipes et les organisations.
Bon nombre des pratiques les plus efficaces mises en œuvre au cours des vingt dernières années ont contribué à améliorer l'apprentissage en groupe. Aujourd'hui, l'IA générative nous aide à apprendre plus rapidement en tant qu'individus.
Peut-être le prochain défi consiste-t-il justement à trouver comment ne pas perdre le premier tout en adoptant le second.
