…Quand la fascination pour l’IA fait oublier les fondamentaux IT.
L’IA est sur toutes les feuilles de route stratégiques. Elle déchaîne les passions, attire les investisseurs et alimente les pitchs de start-up. Mais au milieu de cette effervescence, un déséquilibre inquiétant se creuse : les compétences techniques essentielles à la réussite de tout projet digital sont de plus en plus reléguées au second plan.
L’IA ne fait pas tout. Et surtout, elle ne fonctionne pas toute seule…
L’illusion d’autosuffisance de l’IA
Prenons les frameworks comme TensorFlow ou PyTorch. Leur maîtrise permet d’entraîner des modèles performants… mais pas forcément de les déployer en environnement de production. Idem pour LangChain, Haystack ou les modèles préentraînés de Hugging Face : leur utilisation en local masque souvent l’absence de stratégie d’industrialisation.
En clair : prototyper, ce n’est pas déployer. Sans architecte logiciel, DevOps, ingénieur backend ou expert en API, ces modèles restent enfermés dans des environnements de test. L’IA ne devient utile que si elle est embarquée dans une chaîne IT robuste, évolutive, sécurisée et maintenable.
Quand l’IA est prête, mais rien autour…
Et les exemples concrets ne manquent pas. Prenons le cas de start-up ayant développé des agents conversationnels à base de LLM pour automatiser des appels téléphoniques dans le secteur de la relation client. Si le cœur IA est fonctionnel – basé sur des modèles comme GPT-4 ou Mistral – leur intégration opérationnelle reste souvent inaboutie. En l’absence d’expertise VoIP, d’architecture backend ou de traitement asynchrone, ces agents ne peuvent être interfacés correctement avec les systèmes téléphoniques existants (PBX, SIP, WebRTC), bloquant leur déploiement.
Dans d’autres contextes, des plateformes RH intégrant des moteurs de recommandation ou de matching algorithmique échouent à passer en production faute de pipeline de données stable, d’APIs bien conçues ou d’infrastructure cloud scalable. Le moteur d’IA fonctionne… mais n’est connecté à rien.
Même constat côté projets génératifs. De nombreuses jeunes pousses ont conçu des assistants IA prometteurs (rédaction, résumé, chatbot métier), mais sans compétences UX/UI ou frontend, ces modèles restent des démonstrateurs techniques, exécutables uniquement en local ou dans des environnements de développement. Ils ne franchissent jamais le cap du produit fini, car la couche interface ou sécurité fait défaut.
L’IA a besoin de toute la chaîne IT
Effectivement, une IA seule ne sert donc à rien si elle n’est pas ancrée dans un environnement cohérent. Chaque métier IT joue alors un rôle essentiel (oui, oui, il faut qu’ils continuent d’exister) :
- Développeurs backend : pour orchestrer les flux, intégrer les modèles, assurer la cohérence fonctionnelle.
- DevOps / SRE : pour gérer la mise en production, le monitoring, la scalabilité et les incidents.
- Architectes : pour choisir les bons patterns d’intégration, prévenir la dette technique et sécuriser l’ensemble.
- UX/UI designers : pour traduire les capacités de l’IA en expérience utilisateur fluide et utile.
- Experts sécurité, VoIP, bases de données, cloud : pour répondre aux exigences opérationnelles, réglementaires et d’interopérabilité.
L’IA n’est qu’une brique… Ce sont les autres qui la rendent visible, utile et durable.
Des compétences sous tension, mais essentielles
La preuve, selon Pôle emploi (2023), plus de 60 % des recrutements dans l’informatique sont jugés “difficiles” par les entreprises, en particulier sur les postes de :
- Développeurs backend ;
- Ingénieurs DevOps ;
- Spécialistes cloud ;
- Ingénieurs VoIP ;
- Architectes logiciels.
Pourtant, l’attention – médiatique comme financière – reste focalisée sur les profils IA. Ce déséquilibre crée une pénurie opérationnelle qui tend à se généraliser.
Une étude Gartner prévoit d’ailleurs que 70 % des projets IA échoueront d’ici 2026 non à cause de l’IA elle-même, mais faute de compétences pour l’intégrer au système d’information. Ironique, n’est-ce pas ? Former uniquement des data scientists, sans penser à l’infrastructure autour, c’est construire un moteur sans châssis.
N’abandonnez donc pas tout de suite vos compétences en développement backend, API, UI/UX, devOps, VoIp, pour tout miser sur l’IA… Tout ce qui est rare est cher !
Comment éviter l’impasse ?
Petit rappel de circonstance… Pour transformer un prototype en solution opérationnelle, il faut donc :
- Composer des équipes pluridisciplinaires dès le départ : IA + IT, dès la conception.
- Anticiper l’industrialisation : du POC au produit, la trajectoire doit être pensée en amont.
- Mettre en lumière les expertises invisibles : un projet tient rarement sur une seule compétence.
- Faire appel à des profils externes ciblés (freelances, consultants, ESN) pour pallier les manques sans retarder les délais.
- S’appuyer sur des plateformes comme Opteamis, qui centralisent les compétences rares et techniques pour accompagner les projets de bout en bout.
Chères start-up,
L’IA ne fait pas tout. Et surtout, elle ne le fait pas seule. Ce n’est pas une technologie magique, mais une composante d’un système complexe où chaque métier compte. Pour transformer l’innovation en valeur, il faut remettre les fondamentaux IT au cœur des priorités.
Alors non, les professionnels de l’IT n’ont pas fini d’être indispensables. Et heureusement.
…Et bien sûr, pour transformer cette visibilité en missions concrètes, Opteamis reste l’allié incontournable. Car être repéré, c’est bien. Mais être connecté aux bonnes opportunités, c’est encore mieux.
