Qu’est ce qui pourrait ralentir la progression fulgurante de l’IA générative dans nos sociétés ?

le 03/03/2026 par Sylvain Fagnent

Tags: Data & AI, Bonne Pratique, Intelligence Artificielle

1 - Introduction

Je rebondis sur le post de mon collègue Nicolas Laurent . Tout ce que l’on voit aujourd'hui autour de la production logicielle semblait de la science fiction il y a encore 2 ans, et là début 2026 nous assistons à une accélération fulgurante.

“Début 2026, l'IA générative ne va pas bouleverser, ni révolutionner la production de software. Il faut arrêter de dire ça…. elle le fait déjà ! À tous ceux qui restent sur leur opinion de 2023 : prenez le train maintenant, sinon il risque d'être bientôt trop tard.” (Nicolas Laurent).

Je suis aligné avec cette remarque. Et maintenant essayons de faire l’exercice dans l’autre sens en se demandant par exemple : qu’est ce qui pourrait bien ralentir voire freiner cette progression fulgurante ?

Qu’est ce qui pourrait ralentir le tsunami de l’IA générative ? (illustration générée par Gemini)

2 - Personne n’a envie de se faire disrupter par l’IA

Même si ça va vite, même si ça va “tanguer fort”, personne n'a envie de se faire disrupter et personne - au sens des entreprises ou des individus - n'est capable à grande échelle d'encaisser et de maîtriser les changements comme cela du jour au lendemain. Les forces de rappel et les freins à la diffusion dans les organisations sont trop puissants.

Il y aura bien des secteurs qui vont être fortement chahutés (euphémisme) et le développement logiciel en fait parti ! Pourtant, même dans des spécialités où la transformation a commencé il y a déjà sept ou huit ans — comme en radiologie — on observe encore, en 2025, une réticence ou simplement un manque de formation chez des radiologues qui n’ont toujours pas franchi le pas vers l’IA.

Cette évolution lente s’explique, d’une part, par le fait que ces technologies viennent bousculer des savoirs et des compétences chèrement acquis au terme de longues années d’études et de pratique. D’autre part, leur appropriation suppose du temps : il faut s’informer, se former à nouveau, puis transformer concrètement ses manières de travailler. Elle tient également à la nature même de la décision médicale, qui demeure fondamentalement humaine et dont les conséquences peuvent être lourdes, parfois vitales. Il n’en demeure pas moins qu’entre un radiologue “augmenté” par l’IA et un radiologue travaillant sans ces outils, la différence de performance devient difficile à ignorer.

Rappel : en 2017 on voyait à l'USI (Unexpected Source of Inspiration) ce que pouvait faire une IA en termes de détection des maladies par analyse de clichés médicaux. C’est probablement un des cas d’usage des plus pertinents de l’utilisation de l’IA.

IA eats software vendor for breakfast (Illustration réalisée par Gemini)

3 - Familier de la technologie, nous surestimons la vitesse de sa diffusion organisationnelle et sociétale

Ne vous méprenez pas ! Ça va vite, et même très vite. Néanmoins, plus nous sommes proches d'une technologie ou d'une innovation, et c'est le cas chez OCTO, plus nous avons tendance à surestimer sa facilité de diffusion dans les organisations.

En dehors de notre cercle de technophiles, la société dans son ensemble ne maîtrise ni les ressorts ni l’ampleur des bouleversements actuels. Nous avons parfois tendance à projeter nos propres inquiétudes sur le reste du monde, comme si chacun suivait ces évolutions avec le même niveau d’information que nous. En réalité, chaque citoyen perçoit qu’il se passe quelque chose, mais n’a qu’une vision très partielle de “l’arrière-boutique”.

Ensuite, on ne remplace pas du jour au lendemain des personnes par de l’IA au sein de processus anciens — parfois même archaïques. Beaucoup de processus reposent sur des ajustements permanents, des arbitrages implicites, et une multitude de micro-exceptions qui exigent encore “de l’huile de coude” à chaque étape. L’automatisation à grande échelle est d’autant plus efficace que les processus sont explicites, répétables et modélisables. Et même si les nouvelles formes d’IA permettent désormais d’automatiser une partie significative de processus encore imparfaitement standardisés, elles laissent aux humains la gestion des exceptions et des arbitrages les plus délicats. Donc même si l’IA moderne élargit progressivement le champ de ce qui devient effectivement automatisable, nous avons besoin des humains pour donner “des coups de clés 12” ici et là. Enfin, remplacer des humains par de l’IA suppose souvent de transformer entièrement les processus en amont. Ce n’est pas juste “brancher une IA” (voir chapitre suivant).

Paradoxalement, la menace la plus immédiate ne réside peut-être pas dans le remplacement direct des emplois par l’IA, mais dans son instrumentalisation. À court terme, elle risque de devenir un bouc émissaire commode pour justifier des licenciements opportunistes (phénomène que l’on observe déja). L’IA sert alors de paravent technologique pour masquer des erreurs de gestion ou des choix stratégiques discutables.

Viré à cause de l’IA … un futur ou juste un bon prétexte pour pratiquer des licenciements opportunistes ? (©Adobe Stock)

4 - Repenser les processus avant d’y intégrer efficacement l’IA

Pour intégrer efficacement l’IA dans ses processus — et en tirer de réels gains de productivité — encore faut-il accepter de les repenser en profondeur. Ne reproduisons pas l’erreur de la première vague Internet (1995 - 2005), qui s’est souvent contentée de digitaliser le passé. Inspirons-nous plutôt de la seconde vague (2005 - 2015) qui a véritablement réinventé les processus en intégrant nativement les nouveaux usages et les nouveaux paradigmes — API-first, mobile-first, ATWAD (Any Time, Any Where, Any Device), cloud, etc.

Construire avec l’IA suppose la même exigence de refonte. Cela implique de cartographier les processus, les standardiser, nettoyer les données, redéfinir les responsabilités et enfin gérer la conduite du changement. Autrement dit, il faut revoir les processus et leurs organisations avant de chercher à les automatiser. Or transformer des processus au cœur des organisations prend du temps — parfois trop au goût du métier qui espère des gains immédiats.

*Revoir les processus avant de chercher à les automatiser (*illustration générée par Gemini)

Nous pouvons nous accorder sur un point : à plus long terme, la transformation sera durable et profonde. Les signaux — qui ne sont plus des signaux faibles — sont déjà visibles. Dans des secteurs comme la traduction, le conseil ou, plus récemment, le développement logiciel, l’irruption de l’IA produit désormais des effets tangibles: accélération et amélioration des processus (notamment en développement), automatisation partielle ou extensive (traduction, production éditoriale), et de manière plus générale, gains de productivité transversaux. Autrement dit, la transformation n’est pas une hypothèse : elle est déjà à l’œuvre.

5 - Et si le pouvoir politique s’en mêlait

Et si le politique s’en mêlait ? Dans les indicateurs que le politique suit comme le lait sur le feu, il y a celui du chômage. Et là on parle potentiellement du chômage des cols blancs. Et comme le souligne mon collègue Soufiane Keli “**...Les cadres ont une assiette fiscale plus importante (ndlr : que les cols bleus) par personne (cotisations, charges, impôts). Chaque chômeur supplémentaire représente des cotisations en moins, des prestations en plus, et un système de retraite encore plus sous tension. (Enfin) … politiquement, c'est une masse qui vote plus.”

J’ajouterais un point d’ordre macroéconomique : si les IA peuvent remplacer des cols blancs, elles ne consomment pas. Or ce sont bien les ménages qui soutiennent, directement ou indirectement nos économies. Des cols blancs au chômage (et potentiellement en nombre), c’est une baisse de revenu (globalement élevé), donc de consommation à terme, avec un effet en chaîne sur toute l’activité elle-même.

C’est précisément pour ces raisons que le politique pourrait être amené à intervenir. Sous quelle forme — régulation, fiscalité, mécanismes redistributifs, soutien à l’emploi, interdiction — la question reste ouverte. A date, l’Europe l’AI Act entré en vigueur en 2024 a pour objectif principal la sécurité, la protection des droits fondamentaux et la confiance, l’aspect économique n’étant que peu abordé. Enfin, un mécanisme de redistribution des richesses ou à un éventuel partage des gains de productivité lié à l'IA pourrait être réfléchi. Ceci dit et pour le moment le sujet n’est pas installé dans l’agenda politique.

Et si le politique s’en mêlait ? (illustration générée par Gemini)

6 - Conclusion

Ça va vite, trop même à mon goût ;-) Je n’ai pas le souvenir que notre industrie — ESN, développement logiciel — ait déjà connu des transformations structurelles d’une telle ampleur et à un rythme aussi soutenu.
Même si tout s’accélère, même si les secousses s’annoncent puissantes, aucune entreprise n’a envie de subir une disruption brutale et aucune organisation n’est réellement capable d’absorber des transformations aussi profondes du jour au lendemain. Les forces de rappel, ainsi qu’une diffusion plus progressive au sein des organisations, constituent peut-être paradoxalement un atout. Elles laissent le temps de s’approprier ces technologies, d’en comprendre les usages, d’adapter les processus et, progressivement, d’en maîtriser les effets.
Pour que l’IA ait de l’impact durable dans les processus métier, cela suppose de repenser ces processus et ça dans les organisations ça prend du temps. Pour autant cela ne veut pas dire qu'une révolution n’est pas en marche mais pour qu'elle prenne il faut que tout le monde la comprenne à tous les étages des organisations et pour le moment ce n’est pas le cas.
Si trop de cols blancs se retrouvent au chômage, il est possible que le politique entre en jeu pour limiter la casse sociales et économique. Comment et pour quel seuil de déclenchement ? Bien malin pour le moment qui pourrait le dire. Le risque de son intervention est de tomber sur quelque chose d’inadapté ou alors trop tard car on sent bien que le législatif ne va pas à la même vitesse que les progrès que nous vivons en ce moment ! A suivre !

Il faut prendre le temps de prendre son temps

“Il faut prendre le temps de prendre son temps” (P. Noiret)