Trois choses qu’on ne dit pas assez aux dirigeants sur l'IA

Quand on parle d’intelligence artificielle aujourd’hui, j’entends souvent les mêmes réactions chez les dirigeants :

« On est un peu en retard, non ? »
« J’ai l’impression qu’il faudrait déjà comprendre plein de choses très techniques. »
« Et en même temps… ça va tellement vite que ça fait un peu peur. »

Ces réactions sont normales. Mais elles sont souvent basées sur une vision de l’IA qui n’est plus tout à fait à jour. Dans cet article, j’aimerais partager trois idées simples, mais importantes. Trois idées qui permettent de reprendre un peu de recul, de confiance, et surtout de contrôle sur le sujet.

1. Non, personne n’est en retard sur l’IA

Commençons par là, parce que c’est souvent le blocage principal. Si aujourd’hui vous avez l’impression de ne pas être « au niveau » sur l’intelligence artificielle, ou de n’avoir fait que survoler le sujet, ce n’est pas un retard. Personne n’est en retard, tout simplement parce que c’est seulement maintenant qu’il y a réellement des choses à apprendre sur la manière d’utiliser des systèmes d’IA de façon efficace et fiable. Pendant longtemps, on parlait d’intelligence artificielle générative comme d’un sujet à part entière.

Il fallait comprendre ce que faisait tel modèle.

Comparer les performances.

Choisir « la bonne IA ».
Devenir “Ingénieur de prompt”. 

C’était déroutant, et franchement peu réaliste pour des utilisateurs métiers. Un bon indicateur de ce changement est le hype cycle de Gartner (une référence quiidentifie les technologies porteuses). Quand on compare les tendances technologiques de 2024 et celles de 2025, un élément frappe :

L’intelligence artificielle générative n’y apparaît plus comme une technologie émergente en 2025.  

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Elle n’a évidemment pas disparu, mais elle n’est plus le sujet. Elle est devenue une technologie sous-jacente, intégrée dans des systèmes plus larges.

Aujourd’hui, il est bien plus pertinent de se former :

• À l’utilisation des outils de productivités en tant quel tel

• À l’identification de bons cas d’usage

• À l’intégration de ces outils dans ses processus

…que d’essayer de comprendre comment fonctionne tel ou tel modèle de langage.

Le fait qu’on ait eu, à un moment, besoin de comprendre les modèles, leurs différences, leurs paramètres, était un symptôme clair : les outils n’étaient pas encore mûrs.

Aujourd’hui, les systèmes jouent ce rôle à la place des utilisateurs finaux. Preuve encore dans l’analyse de Gartner : l’ingénieur de prompt n’apparaît même plus !
Bref : il y a des bonnes habitudes à connaître c'est sûr, mais on n’a pas besoin d’être expert en IA pour utiliser l’IA. Et c’est un très bonne nouvelle !

2. On comprend maintenant comment l'IA fonctionne

Il y a une croyance assez répandue, et pas totalement fausse :
même les scientifiques, ne comprennent pas vraiment comment fonctionnent les modèles de langage.

C’est vrai. Et ça l’est toujours. On ne sait pas expliquer précisément pourquoi un modèle génère une réponse plutôt qu’une autre. Cette part d’opacité existe. Mais ce n’est plus là que se situe le vrai sujet.

Avant : on parlait à une boîte magique

Pendant longtemps, utiliser l’IA revenait à faire quelque chose d’assez naïf :
on envoyait une question à une « boîte magique », un modèle de langage, et on espérait que la réponse soit correcte.

Les modèles avaient (et ont toujours) des limites très claires :

• Ils peuvent inventer des réponses

• Ils dépendent énormément des informations fournies

• Ce contexte est limité

• La qualité varie fortement selon la formulation de la question posée.

À l’époque, les outils que nous utilisions exposaient directement ces limites. En tant qu’utilisateur, on les subissait. En tant que concepteur de systèmes, on avait peu de leviers pour les compenser. Bref, on utilisait des outils puissants, mais en se remettant beaucoup trop au hasard.

Aujourd’hui, on utilise des agents (souvent sans s’en rendre compte)

Ce qui a changé, ce n’est pas seulement la puissance des modèles. C’est la manière dont les outils que nous utilisons sont conçus. Aujourd’hui, la plupart des solutions d’IA que nous utilisons ne nous exposent plus directement un modèle. Elles nous donnent accès à ce qu’on appelle des agents.

Un agent n’est pas une nouvelle forme d’IA :

• C’est un système reposant sur un ou plusieurs modèles, capable de sélectionner automatiquement le plus pertinent

• Capable d’utiliser divers outils pour élargir ses fonctions (comme le web ou des fichiers)

• De décomposer des tâches complexes en différentes étapes  

En réalité, tout le monde utilise déjà des agents, souvent sans toujours le savoir. ChatGPT, par exemple, est un agent: il choisit pour vous le bon modèle, il va chercher de l’information, il exécute du code pour étendre ses capacités si nécessaire, il orchestre plusieurs capacités pour produire une réponse plus fiable. Le bénéfice, pour l’utilisateur, est simple :

Ça fonctionne mieux, sans devoir comprendre ce qui se passe en coulisses.

Sous le capot : moins de magie, plus d'ingénierie  

Derrière ces agents, il y a aujourd’hui une véritable ingénierie des systèmes d’IA.

Et cette ingénierie est :

• Explicable

• Conçue sur mesure en fonction des besoins

Il n’existe plus une manière de créer un agent. Il existe autant de manières de créer des agents que de missions à leur confier. C’est là que, personnellement, je me sens beaucoup plus à l’aise aujourd’hui. Parce que je ne fais plus confiance à une boîte magique. Je fais confiance à un système que je peux lire, comprendre, améliorer et faire évoluer. On a perdu un peu de magie… mais on a gagné énormément de contrôle.

3. Même maîtrisée, l’IA reste vertigineuse

Reprendre le contrôle ne veut pas dire qu’on a atteint les limites.

Une pensée revient souvent :
« Les modèles de langage n’évoluent plus vraiment. »
« Ils ont déjà été entraînés sur toutes les données disponibles. »
« La preuve, il n’y a pas eu de saut spectaculaire entre GPT‑4 et GPT‑5. »

Cette impression est compréhensible. Mais en tirer la conclusion que « l’IA plafonne » serait une erreur. Ce qui change aujourd’hui, ce n’est pas l’intelligence brute des modèles. C’est leur autonomie et leur capacité à passer à l’échelle.

Une analogie que j’aime beaucoup vient d’une vidéo de Monsieur Phi, un youtubeur que je recommande vivement, dans une vidéo sur l’autonomie des agents. Il y parle de ce qu’il appelle un micro-trottoir extraterrestre. Demande à un humain seul de faire un calcul complexe, il n’y arrivera pas. Donne lui une calculette et il y arrivera, mais il sera incapable d’envoyer une fusée dans l’espace. En revanche, des milliers d’humains, organisés, outillés, coordonnés, partageant des connaissances… y arrivent.

La différence entre l’IA d’hier et les agents de demain est de cet ordre-là.

Vertigineux non ?

Conclusion

Bref, personne n’est en retard sur l’IA, parce que le vrai point de départ est maintenant. Et cette maturité change une chose essentielle : il n’y a désormais plus beaucoup de bonnes raisons d’attendre :

Les freins à l’adoption sont plus faibles. Les résultats sont plus fiables. Le rapport effort / valeur est enfin favorable. On peut raisonnablement dire que l’intelligence artificielle vient d’atteindre sa version 1.0.

Pas une version parfaite. Pas une version définitive.

Mais une version suffisamment stable pour être utilisée sérieusement, réfléchie, stratégiquement, par les entreprises. Est-ce qu'on peut souffler ? Surtout pas ! Les opportunités offertes par cette maturité arrivent, la génération de logiciels, comme celle directement dans Canva, la transformation de contenus avec NotebookLM, maintenant intégrée à Gemini, ou encore des navigateurs capables de créer automatiquement l’interface adaptée à l’information recherchée, comme le futur Disco de Google.

Chez Sparkle, on aide justement les entreprises à y voir plus clair, à identifier les bons cas d’usage et à construire ces systèmes d’IA qui peuvent désormais être intégrés concrètement et sereinement dans leur organisation.

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