Disruption par l’IA générative, quel impact sur les modèles de développement des startups ?
L’irruption de l’IA générative dans notre quotidien grâce, entre autres, à l’accessibilité de ChatGPT au plus grand nombre ne peut empêcher de provoquer chez la plupart d’entre nous des questionnements au sujet de la suprématie de l’intelligence humaine sur la machine. De Descartes à Lévi-Strauss, le langage a en effet été considéré comme le propre de l’homme, le “fait culturel par excellence”.
Mais il existe d’autres langages, et en particulier, un langage beaucoup plus simple à comprendre et reproduire par les machines, car plus normé et moins soumis à la subjectivité : le langage informatique. L’IA générative, qui est à la fois un code mais aussi un générateur de code, va donc impacter à la fois les méthodes de développement et les produits technologiques eux-mêmes.
Quels effets de l’IA générative peut-on prévoir sur le métier de développement des startups ?
Au regard des plus de 20 ans passés à investir dans la tech européenne, nous sommes selon moi à l’aube d’une révolution qui va bouleverser le métier de développeur et en cascade le fonctionnement des sociétés technologiques. Comme lors de l’irruption de l’internet mobile, il est difficile de prévoir l’ampleur du tsunami à venir. Mais une chose est certaine : les entrepreneurs doivent s’adapter à ce nouveau paradigme, en saisissant les opportunités générées par cette vague (meilleure productivité et intégration au sein de l’offre), mais aussi en agissant rapidement pour éviter les écueils sur la route (changements de marché).
Prenons deux exemples caractéristiques de ces mutations au sein du portefeuille Elaia :
- Mirakl, l’éditeur de solutions SaaS pour le e-commerce, a intégré les innovations de la GenAI en partenariat avec OpenAI, pour permettre une automatisation dans le référencement des produits, à l’origine de gains de productivité majeurs pour ses clients qui peuvent ainsi utiliser leurs ressources techniques sur des sujets plus stratégiques sans mettre en péril la qualité des données des produits proposés sur leur plateforme. L’utilisation de l'IA au sein des produits Mirakl, renforcée par ce partenariat, permetpartenariat permet aux opérateurs : d’améliorer leur taux de conversion de 15%, d’intégrer les vendeurs sur leur plateforme 10x plus rapidement et de baisser de 90% leurs besoins en support client.
- Arsen développe une plateforme de simulation d’attaques de phishing. Au-delà des apports évidents en content marketing et de l’amélioration de la productivité de ses développeurs, l’IA générative a radicalement changé le marché dans lequel évolue Arsen.
Arsen doit faire face à une nouvelle sophistication des attaques, qui grâce aux LLM passent à des modèles de phishing conversationnel à l’échelle, plus difficiles à détecter à la fois par la machine, mais aussi par l’humain. C’est un véritable changement de paradigme, qui pourrait aller jusqu’à la généralisation à grande échelle des deep fakes et du voice cloning, ouvrant la porte à des attaques de plus en plus sophistiquées (on peut prendre en exemple des attaques téléphoniques ultra-réalistes).
Dans ce cadre, les services d’Arsen doivent s’adapter et intégrer l’IA générative au sein de la solution pour reproduire ces attaques. Enfin, l’agilité reste encore du côté de l’humain, bien plus que de la machine : la meilleure manière de se prémunir contre une attaque de ce type, selon Arsen, reste encore la vigilance humaine la vigilance humaine s'adapte plus vite que les cycles de développement des solutions de protection contre ces nouvelles menaces.
Entrepreneurs de la tech, comment vous adapter ?
Tout d’abord, il vous faut revoir votre roadmap à la lumière des nouvelles possibilités ouvertes par cette révolution, mais aussi des probables menaces liées à l’émergence de la GenAI. Ensuite, il vous faut repenser l’organisation de vos équipes techniques, en utilisant les nouvelles possibilités de l’IA Generative dans le domaine du développement (ie automatiser et optimiser la génération de code), et en repositionnant les compétences des équipes techniques là où elles ont le plus d’impact (on peut penser notamment aux sujets de conception, mais aussi aux sujets liés à la gestion de la donnée privée par exemple, dont l’usage par les LLMs peut être vu comme sensible).
Est-ce la fin du métier de développeur ?
J’en doute, mais le métier de développeur va nécessairement évoluer. La valeur ajoutée continuera de venir de la conception des solutions, et sera moins liée à la capacité à livrer du code, qui va vraisemblablement devenir une commodité.
De la même manière, l’irruption des calculatrices n’a pas mis fin aux mathématiques et la généralisation de l’usage des ordinateurs n’a pas détruit tous les emplois du tertiaire ; au contraire avec suffisamment de recul, l’arrivée de ces innovations majeures a repoussé les limites et nous a permis d’aller plus loin.
Le code informatique va devenir plus universel, plus simple à générer grâce à la GenAI, car il sera à la portée des non-experts, sans besoin de formation poussée et non plus à une élite technique. Toutes les entreprises vont pouvoir devenir un peu tech en somme.
Dans un 2ème chapitre publié le 1er septembre, je reviendrais sur les enjeux que font apparaître cette révolution pour les équipes produits et techniques au sein des startups.
