De l’idée au scale : La GenAI est indéspensable

L’IA générative va redéfinir les industries

Selon McKinsey, l’IA générative pourrait automatiser jusqu’à 30 % des heures de travail d’ici 2030. Pourtant, beaucoup d’organisations n’arrivent pas à concrétiser son potentiel. Les projets pilotes stagnent, les prototypes ne passent pas à l’échelle, et les ambitions se transforment en projets abandonnés.

Pourquoi ces difficultés ? Ce n’est souvent pas un problème de technologie, mais de talents. Réussir avec l’IA générative demande plus que des compétences techniques. Il faut des équipes bien conçues, des rôles clairs, et une approche progressive pour passer à l’échelle. Les entreprises qui se font bien accompagnées profiteront du potentiel transformateur de l’IA. Les autres risquent d’être dépassées.

L’AI Engineer : un nouveau type d’expert

Un phénomène préoccupant émerge : de plus en plus de personnes se proclament “Prompt Engineers” ou “experts en IA” simplement parce qu’elles savent interagir avec ChatGPT. Cette confusion nuit aux vrais enjeux de l’IA générative. Utiliser un outil n’est pas comprendre son fonctionnement. Pour créer de la valeur réelle, les entreprises doivent recruter des profils qui maîtrisent le fonctionnement des modèles de langage (LLM), savent les ajuster, les déployer en production et les intégrer dans des systèmes d’information. Ce sont ces compétences techniques et stratégiques qui permettent de transformer l’IA en levier concret d’innovation.

Développer des applications GenAI avec les grands modèles de langage (LLM) demande des compétences différentes de celles des ingénieurs logiciels ou data classiques. L’AI Engineer est un profil hybride : il maîtrise le développement logiciel tout en comprenant profondément les modèles d’IA.

Contrairement aux ingénieurs logiciels généralistes qui construisent et maintiennent des systèmes, l’AI Engineer se spécialise dans des tâches comme :

• Le fine-tuning de LLMs,

• La création de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation),

• Le suivi des réponses pour éviter les hallucinations.

Même s’il y a un chevauchement entre les deux rôles, l’AI Engineer reste essentiel pour lancer et stabiliser des projets GenAI. Mais l’IA générative ne repose jamais sur une seule personne. Le scaling demande une équipe multidisciplinaire, où l’AI Engineer devient un point central de collaboration.

Garder une approche pragmatique

L’AI Engineer est souvent intégré dans une équipe plus large. C’est logique : l’IA est rarement une fonctionnalité isolée, mais une brique technique dans un logiciel (ex : traduction de texte, génération de code dans un IDE comme Cursor).

Le succès d’un produit repose sur un équilibre entre :

• La technique,

• L’interaction humaine,

• Un bon marketing.

L’approche en phases est utile, mais doit rester flexible selon le projet. Par exemple, certains projets peuvent avoir besoin d’un Data Engineer dès la phase 1, ou d’un développeur frontend pour prototyper l’interface.

Généralement :

• Phase 1 : il faut des profils généralistes, polyvalents.

• Phase 2 et + : on ajoute des spécialistes (UI/UX, data, backend…).

Dans les grandes structures, il faut aussi penser aux rôles opérationnels (ex : équipes AIOps / LMOps) pour surveiller et maintenir les systèmes en production. Dans les petits projets, ces tâches peuvent être assurées par le dévs s’il y consacre du temps chaque semaine.

Chez Scaltify, nous offrons justement du conseil et de l'audit auprès des entreprises pour identifier des processus métiers automatisable, démarrer des projet GenAI sans avoir besoin de recruter de nouveau talents.
Nous vous aidons par la suite à mettre en place de l'IA afin d'extraire des informations précieuses de l'analyse de données (Big Data), et d'améliorer l'engagement avec les clients et les employés via des outils comme les chatbots ou les assistances virtuelles. L'IA peut simplifier des tâches complexes et répétitives, améliorer l'efficacité des procédés, réduire les coûts et optimiser les campagnes marketing.

72% des entreprises prévoyant de l'intégrer en 2024/2025, avec une croissance annuelle prévue de 36,6% jusqu'en 2030. Les entreprises exploitent l'IA générative pour centraliser les données, créer des feuilles de route claires, automatiser les processus courants.

Ressources :
https://www.hostinger.com/fr/tutoriels/statistiques-ia