Contexte: Cet article est la version initiale (longue) de l’introduction que j’avais préparée pour l’atelier de réflexion collective co-animé avec Agnès Grisard pour les alumni de l’INSA, le 7 Octobre 2026. J’y ai également intégré deux comptes-rendus de cet atelier: un écrit moi-même et un géneré par IA à partir de l’enregistrement audio des synthèses des groupes de réflexion.
Je me présente: Adrien, INSA Lyon (IF, promo 2006). Passionné d’informatique depuis l’enfance, j’ai exercé cette passion de plusieurs manières:
Depuis 2023, j’expérimente l’IA dans mon métier de développeur, à la fois comme outil et comme composant des produits que je développe. Au départ, je la trouvais prometteuse mais très limitée. Aujourd’hui, mes collègues et moi avons accepté que notre métier soit complètement transformé par l’IA agentique: nous lui déléguons l’essentiel de la conception, de l’implémentation, des tests et de la documentation. Il nous reste à bien décrire ce que nous attendons, et à relire beaucoup de code écrit par l’IA.
Je suis donc passé de la curiosité au scepticisme, puis à l’anxiété, et enfin de nouveau à la curiosité.
Ce qui m’a poussé à lancer cet atelier avec Agnès, c’est l’envie de voir quels autres métiers sont touchés, de quelle manière, et de discuter avec vous de la façon dont nous comptons nous adapter.
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Il y a quelques jours, lors d’un entretien régulier avec ma manager, elle m’a demandé “qu’est-ce que tu as réalisé qui t’a rendu fier, ces dernières semaines ?” D’habitude, je n’ai aucun mal à trouver des réponses à cette question. Mais depuis qu’on nous a fortement encouragés à déléguer le gros de notre travail de création à une IA, je peine à me souvenir de la dernière fois où je me suis senti fier de mon travail… Utile, oui ! Apporter de la valeur, oui ! Mais la fierté, le plaisir, les pics de dopamine à chaque idée qui me rapproche un peu plus d’apporter une solution au problème sur lequel je travaille, c’est moins évident. Est-ce que la machine m’aide encore à faire mon travail ? Ou suis-je devenu un larbin au service de la machine ? Voilà la principale question qui nourrit ma crise de la quarantaine.
En tant qu’ingénieur logiciel, je pense exercer un des métiers les plus tentants à remplacer intégralement par une IA, dès que ce sera possible. Au-delà du fait que c’est une activité de nature quasi-totalement intellectuelle, ces profils coûtent cher et ont parfois la réputation d’être “difficiles” à gérer. Alors quand le PDG découvre Claude Code et arrive à lui faire développer en quelques heures un prototype fonctionnel d’une fonctionnalité qu’il a commandée il y a des mois à l’équipe produit de son entreprise, sans broncher ni dormir, je peux comprendre sa tentation de remplacer cette équipe par une poignée d’agents IA.
Comment en est-on arrivés là en si peu de temps ? Après tout, les premières IAs sont nées dans les années 50. Alors comment se fait-il que cela fait seulement quelques mois qu’on se mette à construire des centrales nucléaires dédiées à alimenter les data centers d’OpenAI et des GAFAMs ? Que les plus gros acteurs du numérique licencient des ingénieurs par milliers ? Que les entreprises américaines qui créent les IA modernes demandent à ce qu’on légifère pour réguler/cadrer les progrès du développement de leurs IA, tellement que les perspectives et risques sont devenus inquiétants ? Et même, que certains employés quittent ces entreprises car ils ne veulent pas collaborer à l’élaboration d’une IA qui pourrait bientôt causer la mort à des millions d’humains, une fois qu’elle aurait gagné conscience de sa propre existence !
Mais ne vous inquiétez pas, le but de cet atelier n’est pas de vous faire faire des cauchemars. Agnès et moi vous proposons de profiter de la diversité des métiers que nous représentons, et du point de vue humaniste que nous avons cultivé à l’INSA, pour prendre du recul ensemble. Sur la base de nos expériences, de nos ressentis et de notre intuition. Pour discuter l’impact de l’IA sur le monde du travail, tel qu’on l’observe et tel qu’on l’imagine d’ici quelques années.
Sur Wikipédia, l’IA est définie comme l’ensemble des systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches typiquement associées à l’intelligence, telles que l’apprentissage, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception ou la prise de décision.
Aujourd’hui le gros de l’actualité IA concerne les LLMs et applications “agentiques” qui s’appuient sur ces LLMs, comme ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, etc…
Vu de l’extérieur, un LLM - Large Language Model - est un logiciel qui génère des réponses textuelles, visuelles ou sonores à des questions - appelés “prompt” - qu’on lui envoie en langage naturel. Pour être en mesure de faire cela, il a été “entraîné” sur des milliards de documents récupérés sur internet. Le principe fondamental du fonctionnement d’un LLM est très simple: il produit, un par un, les mots les plus statistiquement probables pour faire suite au prompt, et aux mots précédemment produits. En gros, c’est un mécanisme de complétion automatique, un peu comme ceux qu’on a vu apparaître sur les téléphones portables du début de siècle, pour nous faire gagner du temps quand on écrivait des SMS à l’aide d’un clavier de chiffres.
Sous le capot, un LLM est majoritairement constitué d’un réseau de neurones. A chaque fois qu’on l’entraîne sur la base d’un document, on ajuste les “poids” de chacun de ses neurones, de manière à ce qu’il prédise correctement chaque mot “suivant” du texte de ce document, en fonction des mots précédemment lus.
Pour améliorer l’utilité de cette technologie dans de nombreux domaines, les applications que nous utilisons désormais pour converser avec ce type d’IA recourent généralement à des “agents”. L’idée est de déléguer la réalisation de chaque demande à plusieurs LLMs qui peuvent travailler en parallèle, et ont chacun été entraînés sur des types de tâches spécifiques.
Par exemple, si vous demandez le score d’un match de football qui a lieu en ce moment, un premier agent va analyser votre requête pour comprendre vos attentes et décider de déléguer cette recherche à un agent capable de chercher la réponse sur le web, de l’extraire depuis une page web puis de vous répondre en langage naturel.
La principale force de ces applications IA pour nous aider dans nos tâches, comme souvent dans le monde de l’informatique, c’est la vitesse de traitement, et la capacité de s’appuyer sur l’énorme corpus de connaissances que constitue le web.
Quelques limites:
L’enquête Stanford AI Index 2026 estime que 88 % des organisations interrogées utilisent désormais l’IA dans au moins une fonction, et environ 70 % utilisent de l’IA générative.
Cas d’usages communs d’outils comme ChatGPT / Claude / Gemini / Copilot:
L’IA générative est de plus en plus intégrée aux outils d’entreprise.
L’IA agentique permet de passer de la génération de texte à la réalisation de tâches.
McKinsey indique en 2026 que 40 % des grandes entreprises (>1 Md$ de CA) déclarent déjà avoir des agents à l’échelle dans au moins une fonction, contre 27 % un an auparavant. Pour les entreprises plus petites, le chiffre est d’environ 22 %.
Une prochaine étape possible est de réimaginer l’organisation des entreprises, sachant que certaines fonctions (voire des business units entières ?) pourraient être majoritairement déléguées à des systèmes d’IA agentique.
Qu’est-ce que ça implique, ou ça pourrait nous amener ?
C’est là l’objet de notre atelier de réflexion collective.
Après 45 minutes d’échanges, chaque groupe a présenté une synthèse en 5 minutes:
Prompt: Nous avons récemment reçu une vingtaine d’alumni de L’INSA pour discuter ensemble des impacts de l’IA sur le monde du travail, tel qu’on l’observe et l’envisage. Les participants ont discuté pendant 45 minutes par groupes de 5 personnes puis ont présenté la synthèse de leurs réflexions et conclusions devant le reste des participants. En tant que co-organisateur de cet événement, je souhaite écrire un résumé de ces synthèses en moins de 500 mots (au total), pour les transmettre aux participants et les publier en ligne. Sur la base de l’enregistrement de ces synthèses de groupe, redige ce résumé.
Voici un résumé synthétique des réflexions menées par les alumni de l’INSA lors de leur atelier sur l’intelligence artificielle et le monde du travail :