A propos de l'IA

jean bull

Member
Bonjour à tous,

Je suis actuellement en mission pour un institutionnel et le mantra de 2026 côté client : mettre en place l'IA generative/Machine learning pour réduire les couts, surtout dans les administrations où les budgets sont de plus en plus serrés, par contre le budget est là dès qu'on a une idée IA pour réduire les couts (humain le plus souvent)
L'IA generative pour couper dans les fonctions supports, réduire les équipes de dev en ayant la même productivité (aide au code, etc..).
La réduction des équipes de dev va forcément réduire le taux de placements des esn, si quand on est 10 dev et que y-a plus besoin que de 8 grâce à l'aide de l'IA, ben ça fait déjà 20% de réduction d'effectifs (et plus peut-être suivant comment le futur évolue)

J'en parle d'autant plus que je fais partie des personnes en train d'étudier la mise en place de l'IA.

Juste un témoignage et si ça se passe comme ça partout (privé, public), bien sûr que ça va souffrir niveau esn pour placer des dev, y-aura toujours besoin de dev, mais moins.
 

thombal

Active member
Est ce que le gain est réel, comme l'annonce Anthropic pour le COBOL?

Très fort le COBOL, très largement utilisé, mal documenté et plus trop enseigné, et du coup cela coûte une blinde à mettre au gout du jour.

Si c'est vrai il y a quand même des cas ou l'IA a beaucoup a apporté.
 

xenon

Active member
@jean bull
Comme écrit ici avec 2 études sur le développement avec de l'IA, c'est perte de productivité et plus de bugs et plus de bugs graves :

J'espère que les entreprises ont de bonnes garanties en responsabilité civiles, je' ne suis pas sur que ce soit couvert par les assureurs, en cas de pertes d'argent des clients du à un mauvais fonctionnement de l'IA :

Pannes chez AWS dues à son agent IA : Amazon se défausse sur ses employés
La faute à celui qui est entre la chaise et le clavier, encore ?
Plusieurs pannes chez AWS sont liées à l’utilisation en interne de ses propres agents IA par ses ingénieurs. L’entreprise qui a lancé son agent Kiro en assurant qu’il allait « au-delà du vibe coding » rejette la faute sur ses employés qui auraient laissé faire son IA.
 

xenon

Active member
Les mirages du développement rapide du code informatique avec l'IA :

Le mensonge de l'IA multiplié par 10 qui épuise les développeurs​

 

xenon

Active member
On verra bien si la disparition des développeurs informatiques va se produire où si cela va entrainer une pénurie de de développeurs faute de personnes formées comme celà s'amorce désormais aux USA :

The great computer science exodus (and where students are going instead)



Question et réponse de chatgpt.com :

Quelles sont les évolutions technologiques qui devaient améliorer la productivité et qui ont ratés et entrainés ensuite une pénurie de personnel pour faire le travail nécessaire ?

Très bonne question — elle touche à un phénomène bien documenté en économie du travail, innovation technologique et gestion des systèmes socio-techniques : certaines innovations censées réduire le besoin de main-d’œuvre ont au contraire désorganisé les compétences existantes, provoquant ensuite des pénuries critiques de personnel qualifié.

Voici les cas les plus instructifs.

1. L’automatisation industrielle excessive (années 1980–2000)​

Promesse​

Robotisation = moins d’ouvriers nécessaires.
Exemples :
  • chaînes automobiles entièrement automatisées
  • usines « lights-out » (fonctionnant sans humains)
Cas emblématique :
👉 General Motors dans les années 1980.

Ce qui a mal tourné​

  • robots rigides incapables de gérer la variabilité réelle
  • maintenance extrêmement complexe
  • perte progressive du savoir-faire manuel
Résultat :
  • besoin accru de techniciens hautement qualifiés
  • disparition des ouvriers polyvalents capables d’improviser
👉 pénurie de mainteneurs industriels aujourd’hui dans toute l’Europe.
Effet paradoxal :
moins d’ouvriers → mais beaucoup plus difficiles à remplacer.

2. La numérisation administrative et hospitalière​

Promesse​

L’informatique devait :
  • réduire la paperasse,
  • libérer du temps médical.
Exemples :
  • dossiers patients informatisés
  • ERP hospitaliers
  • systèmes de codification des actes

Réalité​

Dans de nombreux systèmes de santé :
  • explosion du temps passé devant écran
  • multiplication des tâches de saisie
  • dépendance aux systèmes IT
Conséquence :
  • médecins et infirmiers quittent la profession
  • besoin de personnel administratif augmente
On observe cela notamment après les réformes numériques dans :
👉 National Health Service.
Paradoxe :
la technologie censée économiser du personnel contribue indirectement à la pénurie.


3. L’agriculture hyper-mécanisée​

Très pertinent pour ton domaine.

Promesse​

Machines + chimie → moins de main-d’œuvre.
Évolutions :
  • monocultures
  • matériel toujours plus large
  • dépendance aux intrants
  • spécialisation extrême

Effet secondaire majeur​

Disparition :
  • des ouvriers agricoles polyvalents,
  • des compétences d’élevage fines,
  • du savoir agronomique local.
Aujourd’hui :
  • pénurie massive de bergers, vachers, tractoristes qualifiés
  • impossibilité de remplacer rapidement un exploitant
Quand un système repose sur peu de personnes très spécialisées, la moindre absence devient critique.


4. Le « lean management » et la suppression des marges humaines​

Inspiré du modèle :
👉 Toyota.

Promesse​

  • zéro stock
  • juste-à-temps
  • effectifs minimaux

Problème​

Le modèle fonctionne uniquement si :
  • compétences stables,
  • faible turnover,
  • chaîne logistique parfaite.
Après mondialisation et COVID :
👉 COVID-19 pandemic
Résultat :
  • plus de réserve humaine
  • plus de redondance de compétences
  • incapacité à remplacer rapidement
→ pénuries de chauffeurs, techniciens, manutentionnaires.


5. L’automatisation du transport annoncée (mais inachevée)​

Depuis 20 ans :
  • promesse de camions autonomes
  • entrepôts robotisés
  • livraison automatisée
Conséquence inattendue :
  • moins d’investissement dans la formation humaine
  • vieillissement des conducteurs
  • chute des vocations
Mais l’autonomie complète n’est toujours pas opérationnelle.
→ pénurie mondiale de chauffeurs routiers.


6. L’informatique et le mythe du « moins de techniciens »​

Dans les années 1990–2000 :
« L’informatique simplifie tout ».
En pratique :
  • explosion de la complexité système
  • cybersécurité
  • cloud
  • maintenance logicielle permanente
Aujourd’hui :
  • manque massif d’administrateurs systèmes
  • dépendance critique aux experts IT
La technologie crée plus de travail invisible qu’elle n’en supprime.


Mécanisme commun (le vrai cœur du problème)​

On retrouve toujours le même cycle :
  1. ✅ Innovation promet une substitution du travail humain
  2. ❌ Suppression des compétences intermédiaires
  3. ❌ Perte du savoir pratique
  4. ❌ Complexité accrue du système
  5. ⚠️ Dépendance à rares experts
  6. 🚨 Pénurie structurelle de personnel
En économie, cela s’apparente à :
👉 la fragilisation par optimisation excessive.


Observation importante​

Les technologies qui échouent le plus ne sont pas celles qui remplacent l’humain, mais celles qui :
  • retirent la redondance humaine
  • détruisent l’apprentissage progressif
  • cassent les métiers intermédiaires
Un système devient alors performant… mais non résilient.
 

jean bull

Member
Je fais part juste des demandes clients qui sont très orientées IA, réduction des couts et donc des ressources nécessaires.

L'IA change le paradigme : avant on allait chercher l'information (recherche google => clic sur pleins de liens pour arriver à trouver l'info), maintenant l'information vient à nous (on pose une question => la réponse arrive de suite, aucun clic sur des liens)
=> c'est bien plus rapide quand on n'a pas à chercher.

Ce principe peut être appliquer à pleins de trucs, par exemple au support client, on met un agent conversationnel sur le site style chatgpt qui est nourri avec les données de l'entreprise => l'utilisateur pose sa question et reçoit de suite une réponse, le support est toujours présent mais pour les cas particuliers.
Dans ce cas y-aura toujours forcément des non-dits, on va dire que le support ne sera plus dérangé par les questions "basiques" => dans les faits le client veut réduire son cout support (et donc moins de personnes affecté au support)

Pour le cas des dev, y-en aura toujours besoin, mais en moins grand nombre je pense, les profils seniors tech, les juniors motivés...n'auront aucun mal à trouver.
Ça peut devenir plus compliquer pour le dev lambda.
Moi qui pratique les LLM quotidiennement, c'est comme si j'avais un collègue à côté avec qui je partagerais les pbs que je rencontre, par contre faut comprendre les pbs et les réponses (surtout que ça donne rarement une réponse juste et qui marche du premier coup, faut toujours retoucher), c'est là que l'expertise restera.
Comme je disais, pas 100% des ressources tech/dev vont disparaitre d'un coup dans les ressources demandées par les clients au esn, suffit juste de 10-20% et ça va déjà être pas mal.

Et puis les clients ont des préjugés, ça pense par exemple qu'utiliser copilot va faire grimper la productivité de 30% (je parle de trucs vécus) ...... perso, j'en sais rien du tout.

Pour l'histoire des migrations cobol, pour le moment je n'y crois pas du tout, migrer tout en un clic pour moi c'est du rêve vendu (j'ai déjà utilisé l'IA pour m'aider à migrer de version certaines choses, ça ne marche clairement pas du premier coup, mais ça aide à débroussailler, faut affiner ensuite petit à petit), faudra toujours un expert cobol derrière pour adapter, mais l'IA peut sûrement aider/guider dans une migration.

Je précise que j'ai démissionné d'Atos il-y-a un peu plus d'un an.
 
Dernière édition:

xenon

Active member
Pour l'histoire des migrations cobol, pour le moment je n'y crois pas du tout, migrer tout en un clic pour moi c'est du rêve vendu (j'ai déjà utilisé l'IA pour m'aider à migrer de version certaines choses, ça ne marche clairement pas du premier coup, mais ça aide à débroussailler, faut affiner ensuite petit à petit), faudra toujours un expert cobol derrière pour adapter, mais l'IA peut sûrement aider/guider dans une migration.
Migration de code Cobol, si les règles de gestion et les trucs et astuces dans le code sont écrits nulle part,
çà risque de mal se passer.

Du genre peut-être le projet Optimia à EDF ...

Les raisons du divorce entre EDF-GDF et IBM​


EDF-GDF accuse IBM d'être responsable de son fiasco informatique​

 

xenon

Active member
Pour le cas des dev, y-en aura toujours besoin, mais en moins grand nombre je pense, les profils seniors tech, les juniors motivés...n'auront aucun mal à trouver.
Ça peut devenir plus compliquer pour le dev lambda.
extrait :
"

VII. L’Escalator Cassé : qui fabriquera les futurs experts ?​


Mariotte s’inquiétait de la disparition des tâches juniors (debug, tests, rédaction de documentation). C’est ce que nous appelons l’Escalator Cassé.


L’expertise ne tombe pas du ciel ; elle se construit par l’accumulation de tâches ingrates mais formatrices. En déléguant ces tâches à l’IA, les ESN brisent leur propre chaîne de reproduction de valeur.


  • Le Junior : Devient inemployable car l’IA est plus rentable.
  • Le Senior : Devient une denrée rare et hors de prix, car le réservoir de talents est à sec.
  • La Delivery : Se transforme en un champ de ruines où l’on tente de coordonner des agents IA avec des managers qui ne comprennent plus la technique de base."
Du problème des juniors dans le juridique aux USA :
 

termathor

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Hello,

Ayant été moi-même dans le développement, et ayant quelques collègues qui en font, voici je que j'en pense:
  • pour de la conversion de vieux codes Cobol par exemple en language plus moderne, ça peut sûrement aider pas mal, oui, d'autant plus que les spécialistes du COBOL sont pratiquement tous à la retraites depuis longtemps. MAIS, le problème est bien souvent l'absence de documentation, commentaires dans le code, et aussi ... l'absence des sources originaux. Dans ces cas, il va falloir des vrais développeurs et des bons.
  • pour aider un débutant complet dans le language, qui n'a jamais développé, c'est sûr, ça va aussi bien l'aider, et il sera bien plus productif au début. Mais au bout de quelques mois, l'ancien débutant va avancer plus vite que l'IA car il aura appris à mieux écrire, et donc, éviter les bugs que l'IA introduit
  • pour un vétéran d'un language donné, mes collègues me disent aussi que ça ne l'aide pas. Ils passent moins de temps à écrire le code d'une traite, en lieu et place d'un prompt IA de 30 lignes, pour décrire exactement ce qu'ils veulent
De manière générale, l'IA, je pense ne va rien révolutionner du tout, et le marché va bientôt ajuster les milliards d'euros investis, avec des revenus encore aujourd'hui, microscoping en face. Ca fait déjà 2 ans et certains analystes financiers commencent un peu à être inquiets.

Ce qu'il va rester, c'est des use cases précis où l'IA apporte vraiment un plus durable:
  • traitement du signal, imagerie, astronomie, imagerie satellite, armement
  • indexation de documents, traduction
  • cyber-criminalité malheureusement, cyber-défense aussi
Le reste fera partie de l'histoire et nous fera bien rigoler dans 5 ans. Comme feu le Multivers de Zuck.

A la fin de la journée, l'IA dans le code, c'est juste un mirage de CEO: prendre des juniors sans formation et les voir faire des trucs potables en quelques heures. Mais seulement au début. Donc un peu une pyramide de Ponzi, encore une !
 

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