L'injonction à devenir « AI-first » infuse les conseils d'administration, les notes internes et les analyses de marché.
Si la notion reste sujette à interprétation, devenir AI-first signifie intégrer l'intelligence artificielle au cœur de l'entreprise – en faire sa boussole. C'est adopter une mentalité IA à tous les niveaux : culture, décisions opérationnelles, workflows, etc.
Comme il s'agit d'une évolution vitale, les entreprises s'empressent de se transformer. Mais attention, prévient Megha Sinha, partenaire chez McKinsey et conseillère de directions générales du Fortune 500 : impossible d'être AI-first sans être d'abord product-first.
« Un modèle orienté produit est la base indispensable pour basculer vers l'IA-first. Il n'y a pas de raccourci », a récemment expliqué Megha Sinha lors d'un webinaire avec Planview, évoquant l'importance d'un modèle produit pour obtenir des avantages en termes de résultats.
Alors, à quoi ressemble cette nouvelle ère de l'IA ? Et pourquoi votre modèle opérationnel joue-t-il un rôle aussi important ? Dans cet article, nous explorerons quatre virages majeurs que l'IA impose aux entreprises – et comment vous préparer dès maintenant.
Regardez le webinaire complet Product Operating Model Principles Transforming Fortune 500s avec des cas concrets, des feuilles de route et des indicateurs de succès.
Approfondissez le sujet : Pourquoi passer à un modèle opérationnel orienté produit ?
Les quatre virages à négocier
Sur la base de premières preuves de concept (POC) et de déploiements à grande échelle chez ses clients, Megha Sinha a identifié quatre virages majeurs que l'IA va imposer aux entreprises. Certaines entreprises technologiques majeures de la Silicon Valley sont déjà en train de les négocier. Pour les entreprises du Fortune 500 qui n'ont pas encore adopté l'IA, ces transformations arrivent à très grande vitesse.
1. Le développement de produits va se réinventer
Rédaction d'un cahier des charges (PRD), découpage en épiques et user stories, puis lancement du développement... Le cycle de vie classique du développement produit touche à sa fin.
« Votre cycle de développement produit va être profondément transformé dans un monde piloté par l'IA », explique Megha Sinha. « On parle d'une refonte totale du workflow. »
Par quoi va-t-il être remplacé ?
- Développement et tests axés sur les spécifications : Fini les documents interminables : le prototype devient la nouvelle spécification. Le passage de l'idée au code opérationnel est ultra-rapide.
- Compression sur toute la ligne : Phases de découverte, validation, build, test, déploiement, opérations : tout s'accélère. Ce qui prenait des semaines se fait en quelques jours. Ce qui prenait des jours, en quelques heures.
- Un déplacement des goulots d'étranglement : « Aujourd'hui, on se plaint que les développeurs ne codent pas assez vite », note Megha Sinha. « Demain, le blocage ne sera plus le code, mais sa revue. »
Autrement dit : les agents IA écriront le code à votre place. Le vrai enjeu sera de s'assurer que vous construisez les bonnes choses, avec le bon niveau de qualité.
Ce basculement a des conséquences majeures sur la manière de constituer les équipes, les compétences à rechercher et l'endroit où les profils seniors doivent concentrer leurs efforts.
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2. Les rouages du travail vont évoluer
Les cycles de sprint vont devenir beaucoup plus courts. « On pourrait bientôt parler de sprints d'une journée », affirme Megha Sinha.
À quoi ressemble un sprint en 24 h ? Agents IA et humains travaillent ensemble pour boucler un cycle complet en une journée : recherche utilisateur express, prototypage ultra-rapide, feedback client immédiat, code généré par IA, tests automatisés. Terminé.
« Tout ça se fait en une journée, voire moins… alors qu'avant, il fallait deux semaines », souligne Megha Sinha.
Mais attention : accélérer ne suffit pas. Encore faut-il un modèle opérationnel solide pour suivre le rythme. Voici ce qu'il faut mettre en place :
- Une responsabilité produit claire, avec des droits de décision définis
- Des équipes autonomes, capables d'agir vite
- Des objectifs centrés sur les résultats, pas sur les livrables
- Une capacité de déploiement en continu
- Des boucles de feedback client courtes et efficaces
Sans ces fondamentaux, accélérer les cycles ne crée pas de valeur... mais du chaos.
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3. Les équipes vont changer de visage
Megha Sinha l'annonce sans détour : « D'ici deux ans, près de 100 % des humains auront un nouveau rôle. »
Pourquoi ? Parce que les agents IA prendront en charge l'intégralité des cycles de développement que les humains gèrent aujourd'hui. Il ne s'agit pas de supprimer les équipes, mais de faire évoluer leurs missions.
« Vos développeurs vont se recentrer sur des rôles R&D spécialisés, s'attaquer à des problématiques complexes, et adopter d'autres rôles clés », explique-t-elle.
En clair : on passe de l'exécution à la définition, de « je code » à « voilà ce qu'on doit construire et pourquoi », du tactique au stratégique.
Et la taille des équipes diminuera. Megha Sinha cite le modèle Amazon des « équipes deux pizzas », suffisamment petites pour être nourries avec deux pizzas. Avec l'IA en soutien, on passe au format une pizza.
Il s'agit de petites équipes ultra-concentrées sur des problèmes à forte valeur ajoutée pendant que l'IA gère l'exécution.
Mais cette évolution soulève des questions cruciales pour toutes les entreprises :
- Comment requalifier vos équipes actuelles pour ces nouveaux rôles ?
- À quoi ressemble l'évolution de carrière quand les parcours d'ingénierie classiques basculent ?
- Comment attirer et retenir les talents dans ce nouveau modèle ?
- Et que faire pour les rôles les plus touchés par l'automatisation IA ?
Les entreprises qui prennent ces sujets à bras-le-corps auront une longueur d'avance. Les autres risquent de subir.
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4. La vélocité va exploser – à condition de pivoter
L'effet de ces trois changements combinés ? Une accélération spectaculaire de ce que les équipes peuvent accomplir.
Megha Sinha en détaille l'impact potentiel :
Développement de fonctionnalités 2 à 3 fois plus rapide. Le délai entre l'idée et le déploiement diminue considérablement. Les organisations déjà agiles iront encore plus vite.
5 à 10 fois plus de capacité d'innovation. C'est le plus important. En déléguant l'exécution à l'IA, les équipes peuvent explorer plus d'idées, tester plus d'hypothèses et innover à un rythme inimaginable jusqu'ici.
Plus de temps sur le travail à forte valeur. Avec moins de coordination inutile et de processus manuels, les équipes se concentrent enfin sur les problèmes clients et les solutions créatives.
Mais attention : la vitesse sans cap, c'est le chaos.
À mesure que l'IA booste la productivité individuelle, les fonctions stratégiques deviennent encore plus importantes :
- Définir les bons problèmes à résoudre : ceux qui servent la stratégie, créent de la valeur client et un avantage concurrentiel
- Coordonner les équipes : plus elles vont vite, plus les dépendances deviennent sensibles
- Relier l'activité à la stratégie : plus on lance de projets, plus l'alignement est vital
- Gérer les flux et éliminer les goulots d'étranglement : comme le souligne Megha Sinha, les blocages changent - il faut les repérer et les traiter vite
Dans le domaine de la planification et de la gestion de portefeuilles, des outils comme les objectifs et les résultats clés (OKR), qui relient les initiatives individuelles aux objectifs stratégiques, deviennent des piliers indispensables, et non de simples bonus.
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Concrètement, qu'est-ce que ça change ?
Les organisations les plus avancées ont déjà amorcé ces quatre virages. Votre entreprise est-elle prête à en tirer parti ? Souvenez-vous que se préparer n'est pas juste une affaire d'outils IA ou d'investissement technologique. Il s'agit d'adopter un modèle qui vous permet d'absorber ces changements et d'en faire un levier de performance durable.
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À propos de l'experte : Megha Sinha est partenaire chez McKinsey & Company, à New York. Elle conseille les leaders sur les sujets produits, technologie et IA. Au cours des quatre dernières années, elle a piloté plus de 25 transformations du modèle produit au sein d'entreprises majeures dans la finance, la fintech, le retail, les télécoms et la santé.
