Ce texte est consécutif à un message de Marcel Roy Essola, voir son texte ici qui visiblement n’a rien compris de mon message.
Visiblement, tu n’as pas compris le sens de mon texte.
Assieds-toi, prends des notes, je t’explique.
Avant toute chose, il faut savoir qui je suis : je suis négociant de matières premières et intermédiaire financier. Mes analyses et mes publications sont donc, à 80%, orientées vers mon domaine de compétence. C’est pour cette raison que je ne réagis jamais « à chaud » sur un sujet. Quand je me prononce, j’ai d’abord pris le temps de me documenter, de comprendre les rouages et l’usage concret dans mon métier.
Partons de là, et regardons l’IA de façon simple.
L’IA, CE N’EST PAS DE LA MAGIE
L’intelligence artificielle est un outil.
Sa force vient du traitement massif des données et de l’optimisation algorithmique.
Contrairement à ce que beaucoup imaginent, l’IA ne s’autoproduit pas toute seule dans le vide. Elle repose sur une infrastructure très concrète, exactement comme l’informatique classique, avec trois couches principales.
1. À la base, il y a les serveurs, où sont stockées les données et exécutés les modèles d’IA, gros consommateurs d’énergie et d’infrastructure.
2. Au milieu, on trouve les spécialistes (ingénieurs IA, développeurs, experts hardware/software) qui conçoivent, installent et maintiennent ces systèmes, comme les administrateurs réseaux et développeurs l’ont fait pour l’informatique.
3. Au sommet, il y a les utilisateurs finaux, qui consomment ces services d’IA pour faciliter leur travail comme on utilise déjà Word, Excel, Adobe ou AutoCAD : via des interfaces simples, sans jamais voir les serveurs ni le code.
LE PARALLÈLE AVEC L’INFORMATIQUE EN ENTREPRISE
Prenons un exemple très simple.
Un architecte n’a pas besoin de devenir ingénieur réseau pour utiliser un ordinateur dans son cabinet. Il fait appel à un technicien qui vient installer le réseau, mettre en place un intranet, connecter les machines entre elles et à un serveur central, que ce serveur soit local ou dans le cloud.
Dans l’entreprise, la secrétaire, le comptable, le commercial ou le juriste n’ont pas besoin d’une formation poussée en réseaux ou en génie logiciel pour que tout fonctionne.
Chacun dispose d’un accès sécurisé, défini selon son niveau hiérarchique et ses responsabilités. Cela leur permet de consulter en temps réel les données dont ils ont besoin pour travailler efficacement, sans devenir informaticiens.
Nous sommes dans la même configuration avec l’IA.
OU INTERVIENT LE FORWARD DEPLOYED ENGINEER (FDE) ?
https://www.sfeir.com/concepts/forward-deployed-engineer/
Prenons maintenant un cabinet d’architecture qui souhaite un agent IA « sur mesure » pour son activité.
Ce cabinet est le client final.
Qui doit intervenir ?
Un profil clé apparaît : le Forward Deployed Engineer (FDE).
Le FDE, c’est un ingénieur senior embarqué directement dans l’entreprise pour :
– diagnostiquer un besoin métier réel,
– comprendre les problèmes concrets,
– prototyper une solution d’IA générative adaptée,
– la déployer en production dans l’environnement du client.
Son rôle permet d’accélérer la transition de l’entreprise vers de nouveaux résultats, en bâtissant des applications d’IA pertinentes, souvent en lien avec les équipes R&D. Le FDE est, en quelque sorte, à l’IA ce que le technicien réseau ou le génie logiciel était à l’informatique d’entreprise : celui qui installe, adapte, sécurise, connecte.
REMONTONS AUX ORIGINES DU FDE
Il faut savoir que le rôle de Forward Deployed Engineer a été inventé au début des années 2010 chez Palantir, sous le nom interne de Delta. L’éditeur servait des agences de renseignement dont les besoins ne pouvaient pas être recueillis par une discovery produit classique : confidentialité, complexité opérationnelle, problèmes mal spécifiés.
La réponse de Palantir : envoyer ses meilleurs ingénieurs directement chez le client, pour observer, prototyper et livrer du code de production dans l’environnement réel. Le modèle a été tellement efficace que, jusqu’en 2016, Palantir comptait plus de FDE que d’ingénieurs de produit.
L’entreprise y a structuré une boucle de feedback unique — le gravel road to paved highway— où les solutions taillées sur mesure sur le terrain remontent et nourrissent la plateforme produit. Ce modèle est encore aujourd’hui désigné chez Palantir sous l’acronyme FDSE (Forward Deployed Software Engineer
POURQUOI JE DIS : « JE N’AI PAS BESOIN DE ME FORMER EN IA »
Maintenant, comme tu es bien outillé (un spécialiste de l’IA) je te veux dans mon entreprise.
Je veux que tu viennes installer un agent IA (comme le font les ingénieurs réseau et en génie logiciel) dans notre système qui nous permettra de gérer :
– le secrétariat,
– le service marketing,
– le service de communication,
– le service commercial
– d’alléger les tâches
– et, au final, augmenter notre efficacité, et accroître notre chiffre d’affaires.
Une fois que tu auras installé tout cela, on verra si ça marche.
J’imagine que, si tu te présentes comme etant outillé, tu as la capacité de le faire (ce que je te souhaite au plus haut point).
Et à la fin, tu viendras probablement avec un document de quelques pages pour expliquer à mon équipe et à moi :
– Comment utiliser les outils,
– Quoi faire en cas de besoin,
– Quelles sont les limites et les bonnes pratiques.
Si tu as compris ceci, tu as compris ce qui se trouve au cœur de mon propos :
Dans ce scénario, ai-je besoin d’une formation poussée en IA ?
Bien sûr que Non.
Je continuerai à faire mon métier de négociant de matières premières et d’intermédiaire financier.
Toi, en tant que FDE ou spécialiste de l’IA, tu installes et configures le système.
Moi, j’utilise l’outil au quotidien, comme j’utilise aujourd’hui un ordinateur, un tableur ou un logiciel de messagerie, sans être ingénieur réseau.
CHACUN SON MÉTIER, CHACUN SA ZONE DE GÉNIE
C’est ce que j’essaie d’expliquer.
Toi, tu es (ou tu dis être) spécialiste en IA.
Moi, je suis spécialiste en intermédiation financière et en négoce de matières premières.
Je n’ai pas besoin de « descendre dans les tréfonds d’Internet » pour devenir, moi aussi, spécialiste IA.
Et cette idée que tout le monde devrait absolument se former à l’IA est précisément ce qui fait tourner beaucoup d’Africains en rond.
Si on suit cette logique, alors :
– les médecins,
– les architectes,
– les botanistes,
– les kinésithérapeutes,
– les maçons,
– les plombiers,
– les avocats…
Devraient tous arrêter ce qu’ils font pour suivre des formations en IA.
À ce moment-là, que devient la valeur de chaque métier ? Où est la spécialisation ? Où est le savoir-faire propre ?
L’IA ne peut pas être un domaine dans lequel tout le monde doit s’engouffrer ou devenir expert.
Il faut laisser des spécialistes concevoir et déployer les systèmes, pendant que les autres continuent à exercer leur cœur de métier en utilisant ces outils comme un outil ordinaire de leur quotidien.
UN EXEMPLE CONCRET : LE PRODUCTEUR DE SÉSAME
Revenons à mon terrain.
Le producteur de sésame du Tchad n’a pas besoin de comprendre l’IA.
Son besoin est très simple :
– produire correctement,
– vendre au bon prix,
– être payé dans de bonnes conditions.
Mon rôle, en tant que négociant, c’est de :
– négocier avec lui,
– trouver des acheteurs sur le marché international,
– sécuriser la transaction,
– lui remettre son argent, en liquide ou par virement.
L’IA peut m’aider, moi, à mieux analyser les marchés, à mieux traiter l’information, à gagner du temps dans la rédaction de contrats ou la prospection.
Mais lui n’a pas à devenir « IA engineer ».
Et moi non plus.
Je reste négociant de matières premières et intermédiaire financier.
Je ne change pas de métier.
LE PIÈGE QUI GUETTE LA JEUNESSE
Beaucoup font la même erreur, et la jeunesse, en particulier, risque d’en faire une plus grave encore :
Croire que, parce que l’IA est à la mode, il faut abandonner son métier pour « se lancer dans l’IA ».
Je peux comprendre ce réflexe.
C’est aussi la conséquence d’une gigantesque campagne marketing mondiale.
Ceux qui ont connu l’arrivée des ordinateurs dans les années 1990 se souviennent de cette effervescence :
tout le monde voulait se former à Word, Excel, Publisher.
Ceux qui savaient utiliser ces logiciels étaient vus comme « les meilleurs parmi tous ».
Mais, au fond, ce n’étaient que des outils, venus faciliter un travail déjà existant.
Ensuite, cela a créé des métiers nouveaux :
cybercafés, centres de bureautique, cabines téléphoniques, techniciens informatiques, etc.
L’IA suit le même chemin : elle crée de nouveaux métiers, mais elle ne remplace pas la nécessité d’avoir une compétence métier profonde.
Un conseil clair aux jeunes et moins jeunes : viser les bons profils.
Mon conseil, objectif, pour ceux qui liront jusqu’ici :
Ne courez pas derrière « l’IA » de manière aveugle comme on le voit aujourd’hui. Visez des profils concrets.
Se former à des rôles comme Forward Deployed Engineer ou AI Engineer a du sens.
Dans deux ans, les profils les plus recherchés seront probablement :
– le développeur augmenté,
– l’ingénieur IA capable de travailler au contact du métier.
Si vous voulez gagner vraiment gros laissez ces petits débrouillards (utilisateurs finaux) de l’IA s’embourber dans la génération de vidéos, flyers music (…) grâce à l’IA.
Parce qu’avec cette vague d’IA dans toutes les entreprises, il y aura toujours un humain derrière la machine. L’ingénieur gardera la main sur le code, mais écrira 80% de lignes en moins. L’IA prendra une grande partie de la mécanique.
L’humain, lui, pilotera :
– l’architecture,
– la qualité,
– la sécurité,
– la pertinence du métier,
– la gestion de la dette technique.
Ce n’est pas la fin du Software Engineer.
C’est son évolution naturelle.
Le craft, le vrai savoir-faire, la partie humaine ne disparaît pas.
Au contraire, il devient ce qui différencie les équipes qui livrent des résultats de celles qui subissent les outils.
