Dans les salles de conseil, lors des appels aux résultats et aux conférences technologiques de la Silicon Valley, une nouvelle tendance émerge chez les PDG de la tech : proclamer fièrement à quel point ils utilisent leurs propres produits d’intelligence artificielle en interne.
Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a récemment révélé qu’entre 20 et 30 % des dépôts de code de l’entreprise contiennent désormais du code généré par l’IA. « Je dirais qu’environ 20 %, 30 % du code présent dans nos dépôts aujourd’hui, et certains de nos projets, sont probablement entièrement écrits par des logiciels », a déclaré Nadella lors d’une conversation avec Mark Zuckerberg (Meta) à LlamaCon.
Pour ne pas être en reste, Sundar Pichai, PDG de Google, a annoncé que l’IA génère « bien plus de 30 % » du nouveau code de l’entreprise, contre 25 % il y a seulement six mois. Ces dirigeants utilisent ces statistiques pour démontrer leur confiance dans leurs propres systèmes d’IA.
De son côté, Mark Zuckerberg vise encore plus haut, prédisant que « peut-être la moitié du développement sera réalisé par l’IA, plutôt que par des humains » chez Meta d’ici l’an prochain. Il s’est également exprimé sur le développement d’une IA capable d’agir comme « une sorte d’ingénieur de niveau intermédiaire » au sein de l’entreprise.
Au-delà de la génération de code, les leaders technologiques adoptent l’auto-utilisation de l’IA sous d’autres formes. Sachin Kansal, cadre chez Uber, a poussé la démarche plus loin en effectuant 700 courses pour livrer de la nourriture ou des passagers afin de tester lui-même les services de l’entreprise. Il applique désormais cette même méthodologie à l’intégration des véhicules autonomes chez Uber, testant personnellement les robotaxis Waymo à Austin.
Cette pratique du « dogfooding » n’est pas nouvelle dans la tech — elle remonte aux années 1970 et a été popularisée chez Microsoft dans les années 1980 — mais elle prend une nouvelle dimension à l’ère de l’IA. Les entreprises l’utilisent non seulement comme levier marketing, mais aussi comme approche concrète pour identifier les bugs, améliorer l’expérience utilisateur et démontrer la sécurité et la fiabilité de leurs systèmes d’IA.
Cependant, à mesure que l’IA s’intègre plus profondément dans les opérations critiques des entreprises, les enjeux de l’auto-utilisation sont plus élevés que jamais. Lorsque les PDG de la tech s’engagent publiquement à utiliser massivement leurs propres produits d’IA, ils affichent leur confiance dans ces systèmes — et fixent des attentes pour que le reste du secteur suive le mouvement.