Dans les start-up de la Silicon Valley, le métier de développeur informatique a profondément changé en quelques années. Le résultat demeure le même, produire toujours davantage de lignes de code. La manière d’y parvenir a évolué de fond en comble. Les ingénieurs passent désormais une partie de leur journée à dicter leurs instructions dans un microphone à des robots conversationnels qui confient le soin à l’intelligence artificielle (IA) d’écrire tout ou partie du code des logiciels. Les développeurs constituent, pour le moment, une catégorie à part dans l’utilisation de l’intelligence artificielle. Colin Jarvis, d’OpenAI, reconnaît que la plupart des autres cols blancs ne vivent pas encore dans cet univers mais que cela pourrait changer. Surtout, l’industrie de l’IA a besoin de s’imposer afin que les investissements réalisés puissent être rentabilisés. Selon une estimation de The Economist, les recettes annuelles liées à l’intelligence artificielle devraient atteindre environ 2 500 milliards de dollars à la fin de la décennie pour couvrir les dépenses d’infrastructures actuellement engagées, contre environ 150 milliards de dollars aujourd’hui. Le défi à relever est important et interroge les meilleurs analystes.
Le codage, première victime de l’IA ?
Pour le moment, aucun secteur n’a adopté l’intelligence artificielle aussi rapidement que celui du développement informatique. En 2026, aux Etats-Unis, quatre programmeurs sur cinq utilisent un outil d’intelligence artificielle pour coder. D’après SemiAnalysis, le codage représenterait désormais plus de la moitié des revenus annuels récurrents cumulés d’Anthropic et d’OpenAI. Le succès des entreprises spécialisées est tout aussi spectaculaire. En juin 2025, Cognition, Cursor, Lovable et Replit réalisaient ensemble environ 800 millions de dollars de revenus annuels récurrents. Ce montant atteindrait aujourd’hui 6 milliards de dollars.
À mesure que les usages se perfectionneront, les dépenses liées à l’intelligence artificielle pourraient se généraliser aux autres activités de services. Le droit, la finance et la relation client sont régulièrement présentés comme les prochains marchés de l’intelligence artificielle. Harvey, Clio et Legora, trois entreprises spécialisées dans les outils juridiques, auraient presque doublé leurs revenus annuels récurrents en un an, pour atteindre ensemble près d’un milliard de dollars. Harvey indique que le temps passé par les avocats sur sa plateforme double chaque mois. La finance emprunte la même voie. Banquiers, analystes et gestionnaires utilisent de plus en plus les nouveaux outils. Rogo, une start-up spécialisée dans les services financiers, a gagné une centaine de clients professionnels au cours du dernier trimestre et augmenté de 50 % ses revenus annuels récurrents.
Le service client constitue un autre terrain privilégié. Sierra, qui développe des solutions d’intelligence artificielle dans ce domaine, affichait 200 millions de dollars de revenus annuels récurrents en juin, soit deux fois plus qu’en novembre précédent. Depuis le début de l’année, environ 3 milliards de dollars de capital-risque ont été investis dans les jeunes entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle appliquée à la relation client.
Le droit, la finance ou la relation client présentent certains points communs avec la programmation. Les marchés potentiels sont importants et nombre de tâches obéissent à des procédures relativement standardisées. Le codage informatique bénéficie néanmoins de quatre avantages spécifiques, l’abondance des données disponibles pour entraîner les modèles, la facilité avec laquelle leurs résultats peuvent être contrôlés, la faible importance des relations humaines dans une grande partie des tâches et, enfin, le profil même des ingénieurs informatiques. L’intelligence artificielle a pu progresser rapidement dans la programmation parce qu’une masse considérable de logiciels en libre accès a été publiée sur Internet. Ce code constitue une matière première particulièrement précieuse pour l’apprentissage des modèles. Dans certains cas, il représenterait près d’un cinquième des données utilisées pour leur entraînement. Rien de comparable n’existe pour les réclamations des consommateurs, les négociations commerciales ou les discussions portant sur les clauses d’un contrat.
Le code présente également l’avantage de pouvoir être facilement testé. Dans le développement informatique, un programme peut contrôler le fonctionnement d’un autre programme. Les erreurs générées par l’intelligence artificielle ont ainsi davantage de chances d’être repérées avant de provoquer des dommages. Ces tests contribuent également à améliorer les modèles en leur signalant leurs erreurs. Le contrôle est beaucoup plus délicat dans les métiers fondés sur l’interprétation et les relations humaines. Il est difficile de déterminer automatiquement si un client mécontent a réellement été rassuré, si une négociation juridique a été correctement conduite ou si un modèle de valorisation financière a suffisamment intégré les particularités des comptes d’une entreprise. Les outils de programmation disposent, en outre, d’un environnement presque totalement numérique. Les informations nécessaires sont généralement contenues dans le code de l’entreprise ou accessibles par les interfaces informatiques reliant les différents logiciels entre eux. Dans de nombreux métiers, une partie essentielle de l’information demeure en revanche non écrite. Elle se trouve dans l’expérience d’un salarié, dans les habitudes d’une organisation ou encore dans la capacité à interpréter le comportement ou les expressions d’un interlocuteur.
Des modèles formés par des séniors
Les entreprises d’intelligence artificielle tentent évidemment de combler ces lacunes. Les nouveaux modèles permettent de recourir à des données dites synthétiques, produites par les systèmes d’intelligence artificielle eux-mêmes. Des entreprises mettent en relation les concepteurs de modèles avec des professionnels chargés de transmettre leur expertise. Dans le domaine du service client, les entreprises de l’IA analyse des milliers de conversations téléphoniques afin d’identifier les connaissances implicites des salariés, par exemple les règles réellement appliquées pour accorder un remboursement.
De nouvelles fonctions apparaissent comme celui de « forward-deployed engineers » avec des ingénieurs envoyés directement chez les clients afin d’adapter les solutions d’intelligence artificielle à leurs méthodes de travail. La diffusion de l’intelligence artificielle ne repose ainsi plus seulement sur la puissance des modèles mais de plus en plus une connaissance fine de l’organisation des entreprises et de leurs procédures.
Le frein des salariés
Un des problèmes majeurs de déploiement de l’IA est imputable au comportement des utilisateurs. Les informaticiens sont particulièrement réceptifs aux nouvelles technologies et au changement. En une quarantaine d’années, le secteur est en révolution permanente. Habitués à voir évoluer leurs langages et leurs outils de programmation, ils expérimentent spontanément les innovations. Une grande partie de l’adoption des outils d’intelligence artificielle pour le codage s’est ainsi effectuée de manière décentralisée. Les ingénieurs les ont testés et adoptés sans attendre qu’ils leur soient imposés par leur direction.
La situation est différente dans les autres professions. Les salariés des centres d’appels disposent rarement de l’autonomie ou de l’incitation nécessaires pour expérimenter de nouveaux outils. Les innovations leur sont généralement imposées par leur hiérarchie. Les avocats ou les salariés du secteur financier sont, de leur côté, soumis à des réglementations nombreuses qui rendent l’adoption de nouvelles technologies plus prudente. Ils sont également plus conservateurs et craignent que l’IA entraine la disparition de leur emploi.
Pour les entreprises du secteur technologique, la question de la diffusion et celle de l’acceptabilité sont essentielles. Les investissements consentis depuis plusieurs années supposent que l’intelligence artificielle devienne un outil quotidien pour des centaines de millions de salariés. Après les développeurs, les avocats, les financiers et les services clients constituent les premiers candidats.
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