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Pourquoi le marché de l'IA bascule vers le modèle Forward Deployed Engineer (FDE)
Quatre milliards de dollars investis par OpenAI, trois cabinets de conseil mondiaux entrés au capital de DeployCo, 800 % d'offres en plus en neuf mois : la décennie 2026 s'ouvre sur la bascule du marché IA vers le modèle Forward Deployed Engineer.
Vos pilotes IA marchent. Votre SDLC, lui, ne change pas.
Vos pilotes IA marchent, mais votre chaîne de production logicielle n'a pas bougé. Trois couches manquent — discipline, architecture, apprentissage — et tant qu'elles ne sont pas câblées ensemble, l'expérimentation ne devient pas un SDLC industriel.
Souveraineté IT : de la forteresse à la résilience, notre vision
Faire de l'IA un levier de confiance, de souveraineté et de performance durable. Notre vision : passer de la forteresse à la résilience, avec une approche graduée — open source, cloud de confiance, cloud souverain — au service de la trajectoire technologique de nos clients.
L'IA fonctionne. Le bottleneck, c'est nous.
L'IA fait le job. Et pourtant, 95 % des projets échouent. Pendant deux ans, on s'est demandé si les modèles tiendraient leurs promesses. Aujourd'hui la réponse est limpide : Claude, GPT, Gemini font le job. Les développeurs livrent du code en quelques minutes...
Une ontologie pour AI for IT
Le vocabulaire AI for IT s'est emballé en deux ans Développeur augmenté, copilote, agent autonome, vibe coding, compound engineering, Product Engineer : chaque terme circule, chacun est compris différemment. Une ontologie compacte remet de l'ordre.
La fin de la rente SaaS : pourquoi le Build devient votre levier Comex
L'IA a divisé par dix le coût de production du logiciel. Les prix éditeurs, eux, restent indexés sur 2024. Pourquoi le Build redevient un levier Comex pour protéger vos marges.
AI4IT d'abord : pourquoi l'IA pour le SI précède l'IA pour les métiers
AI4IT d'abord, AI4Business ensuite : pourquoi l'IA pour le build et le run du SI passe avant l'IA pour les métiers dans la fenêtre 2026-2027.
Que devient DBT quand l'IA écrit le code ?
Benoît Perigot (DBT Labs) raconte quatre ans d'investissement sur l'IA chez DBT Labs — trois leviers techniques (skills, MCP server, DBT Index), l'épineux problème du token design, les trous du benchmark Analytics Engineering, et l'angle mort que les agents ne savent toujours pas franchir.
L'ontologie n'est pas louable : le vrai fossé concurrentiel des agents IA
Tony Seale vient de nommer l'évidence : la moitié qui manque aux agents IA n'est pas un framework supplémentaire, c'est l'ontologie de votre domaine. Pour la première fois, le fossé concurrentiel est clairement délimité — et il n'est pas technique.
Harness Engineering : le modèle compte moins que le harnais
Même modèle, 58% vs 81,8% de réussite. La variable décisive n'est pas l'IA — c'est le système qui l'entoure. Bienvenue dans l'ère du harness engineering.
Les 3 vagues inarrêtables : démocratisation, darwinisme, découplage
Quand l'IA redistribue les cartes : trois forces que personne n'arrêtera En dix minutes. C'est le temps qu'il faut aujourd'hui pour passer d'une idée à une application fonctionnelle installée sur son téléphone. Expliquer le besoin, générer le code, déployer. Dix minutes....
Pourquoi le temps passé et les ETP sont des indicateurs obsolètes
Avec l'IA générative, le volume de code n'est plus corrélé à l'effort humain. Mesurer la valeur au temps passé revient à pénaliser l'efficacité. Il est temps de passer à l'engagement de résultats.
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