
DevOps est-il la clé d’une mise en œuvre réussie de l’IA ?
Et si les principes qui ont transformé le développement logiciel au cours de la dernière décennie pouvaient être la clé d’une mise en œuvre réussie de l’IA dans votre organisation ?
Dans le dernier podcast Mik + One, le Dr Mik Kersten, directeur de la technologie chez Planview, s’est entretenu avec Patrick Debois, connu comme le « parrain du DevOps », pour explorer cette question.
Les conversations révèlent comment les pratiques DevOps, en particulier l’expérience de la gestion de systèmes imprévisibles, l’exploitation de l’infrastructure et l’évolution des approches de test, s’avèrent essentielles à la mise en œuvre de l’IA.
De la structure organisationnelle aux rôles de développeur, Debois explique pourquoi l’expérience DevOps donne aux équipes un avantage unique pour relever les défis de l’adoption de l’IA en entreprise.
Qui est Patrick Debois ?
Patrick Debois est reconnu pour avoir inventé le terme « DevOps » et a joué un rôle déterminant dans l’élaboration de la manière dont les organisations abordent le développement et les opérations de logiciels.
Avec une carrière couvrant divers rôles allant de développeur à responsable des opérations et gestionnaire, Patrick s’est toujours concentré sur la construction de ponts entre les différentes fonctions organisationnelles. Aujourd’hui, il applique ces mêmes principes d’intégration et d’automatisation aux défis liés à la mise en œuvre de l’IA générative dans les environnements d’entreprise.
Points clés du podcast à retenir
- Les principes DevOps d’ingénierie de résilience et d’observabilité sont essentiels au succès des systèmes d’IA.
- Les équipes de plateforme doivent centraliser l’infrastructure d’IA, y compris l’accès aux modèles, la cartographie et la gouvernance.
- Les organisations ont besoin de nouveaux cadres de test intégrant une évaluation de la qualité basée sur l’IA et des versions incrémentielles.
- L’avenir du développement implique d’équilibrer l’automatisation avec le maintien de la compréhension du système.
Meilleur extrait
Patrick discute du rôle de l’automatisation avec les développeurs, affirmant que l’automatisation est bénéfique mais présente des inconvénients tels qu’une dépendance excessive et une complaisance, qui peuvent rendre certaines tâches plus difficiles.

3 façons dont DevOps relève les défis de l’IA
« Pour lancer la première chose, vous avez besoin d’un cas d’utilisation qui offre de la valeur. Si vous n’itérez pas là-dessus, si vous pensez immédiatement à l’espace du problème et à la solution, c’est un problème en soi. »
Patrick Debois
La transition vers un développement basé sur l’IA présente des défis importants, mais les praticiens DevOps sont particulièrement bien placés pour les relever. Voici pourquoi :
Gérer l’imprévisibilité et le changement
L’évolution rapide du paysage de l’IA, avec ses outils et cadres changeants, crée une grande incertitude pour les organisations. Les équipes DevOps excellent ici car elles maîtrisent la gestion de systèmes imprévisibles et la construction d’architectures flexibles.
Patrick souligne comment les pratiques DevOps d’intégration continue et de déploiement flexible permettent aux organisations de basculer facilement entre différents fournisseurs et cadres d’IA plutôt que de se retrouver enfermées dans des solutions spécifiques.
Lire ensuite : Construire une stratégie d’IA pour une transformation numérique réussie
Créez des boucles de rétroaction efficaces
Les systèmes d’IA introduisent de nouvelles complexités en matière de tests et d’assurance qualité que les approches traditionnelles ne peuvent pas résoudre pleinement. Les équipes DevOps sont déjà expertes dans ce que Patrick appelle « mieux gérer les échecs » : créer des boucles de rétroaction et des systèmes de surveillance robustes.
Cette expérience se traduit directement dans les applications d’IA, où le retour d’information sur la production devient encore plus critique que dans le développement de logiciels traditionnels.
Lire ensuite : Maîtrise de l’automatisation de l’intégration : comment créer, tester et déployer avec l’intégration continue
Faire évoluer l’infrastructure et les opérations
Les organisations ont du mal à choisir entre créer ou acheter une infrastructure d’IA et gérer l’accès aux données. Les équipes DevOps apportent une expérience précieuse dans la mise à l’échelle de l’infrastructure et la gestion des systèmes pilotés par API.
Patrick souligne comment les pratiques DevOps autour des équipes de plateforme et des services partagés peuvent aider les organisations à créer une infrastructure d’IA centralisée tout en préservant l’autonomie des équipes, un équilibre important pour une mise en œuvre réussie de l’IA.
Lire ensuite : Tendances de l’IA : faut-il considérer les données comme un produit ?
Changer l’avenir du développement
Nous passons tous d’un plus grand nombre de produits à davantage d’avis. Nous sortons d’un écart[erence] à quelqu’un qui s’occupe d’examiner et de comprendre les implications de ce qui est produit.
Patrick Debois
Patrick a souligné que même si l’IA transformera la façon dont nous développons des logiciels, les principes fondamentaux du DevOps, en particulier ceux liés à la gestion des échecs, à la résilience et au maintien de l’observabilité, deviendront encore plus essentiels.
Les organisations qui réussiront à appliquer ces principes tout en s’adaptant aux caractéristiques uniques de l’IA seront mieux placées pour exploiter efficacement cette technologie.
Vous en voulez plus ?
Écoutez l’épisode complet pour entendre :
- Comment créer des systèmes de retour d’information efficaces sur l’IA qui évitent des erreurs coûteuses tout en favorisant l’innovation
- Stratégies pratiques pour mesurer le succès de la mise en œuvre de l’IA au-delà des mesures traditionnelles
- Les idées de Patrick pour éviter les pièges courants de l’adoption de l’IA, tirées de sa vaste expérience de la transformation DevOps
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Épisode 44 : Geordie Henderson sur la mise en œuvre de la conception organisationnelle et de l’innovation pour développer des équipes hautes performances.