Pourquoi l'excellence technique à elle seule ne suffit plus pour que les ingénieurs soient promus à l'ère de l'IA

L'IA a profondément transformé notre façon de travailler et les processus automatisés au sein des équipes techniques. Dans mon travail chez SombraJ'ai constaté que ce changement a modifié non seulement la façon dont les équipes travaillent, mais aussi ce qui est récompensé en matière d'évolution de carrière. Pendant longtemps, le parcours professionnel dans le secteur technologique était assez linéaire : on acquérait de nouvelles compétences, on perfectionnait constamment ses aptitudes techniques, on devenait un expert en résolution de problèmes complexes, on se forgeait une réputation et gagnait la confiance de ses clients, puis on gravissait les échelons hiérarchiques.

Mais ce cycle commence à se rompre. L'IA prend en charge de nombreuses tâches, accélérant le travail et réduisant les coûts. Cela ne signifie pas que les compétences techniques perdent de leur importance, mais cela rend les tâches exigeant du jugement, une vision prospective et une capacité de décision encore plus cruciales.

C’est le changement que j’ai vécu personnellement lors de mon parcours d’ingénieur à cofondateur et directeur technique chez SombraAprès cinq ans de carrière en ingénierie, j'étais devenu le genre de spécialiste sur lequel les équipes s'appuient. J'étais le type d'employeur capable de résoudre des problèmes techniques complexes, de prendre en charge des projets ardus et de gagner la confiance de tous, même dans les situations les plus critiques. Pourtant, il me manquait quelque chose, et j'avais l'impression d'être bloqué.

J'avais l'impression d'avoir atteint un plafond de verre dans ma carrière et de ne plus pouvoir progresser. Mes compétences techniques étaient à leur apogée, mais cette nouvelle étape de croissance exigeait quelque chose de différent : une vision stratégique.
Je ne pouvais pas aller de l'avant en sachant seulement comment construire quelque chose ; je devais d'abord apprendre ce qui valait la peine d'être construit.

Ce type de plafond de verre devient de plus en plus courant dans l'ensemble du secteur.

Le marché évolue plus vite que beaucoup d'ingénieurs ne le réalisent.

Le Forum économique mondial (lire ici) 40 % des employeurs prévoient de réduire leurs effectifs là où l'IA peut automatiser les tâches, tandis que les recherches d'Anthropic sur le développement de logiciels suggèrent qu'à mesure que l'IA prend en charge davantage de tâches de développement répétitives, davantage d'ingénieurs pourraient être amenés à se tourner vers la conception et la prise de décision de niveau supérieur.

Bien sûr, la demande de talents techniques reste énorme. Comprenez-moi bien : les compétences techniques pointues demeurent essentielles à la profession, mais la tendance générale est à la diminution des postes où la simple exécution suffit à progresser. On recherche fortement des personnes capables de cerner les problèmes, d’établir des priorités malgré les contraintes et de relier le travail technique à la valeur ajoutée pour l’entreprise.

Voilà la transition que j'ai dû opérer. Ma plus grande évolution n'était pas seulement technique, elle était aussi contextuelle.

Je n'ai pas abandonné l'ingénierie, je l'ai développée et j'ai reformulé les questions qui l'entourent.

J'ai cessé de mesurer ma progression de carrière en termes de « plus de code », de « plus de complexité » ou de « responsabilité technique accrue » et je me suis tourné vers l'architecture, l'impact commercial et la qualité des décisions.

Cinq changements qui ont transformé ma façon de travailler

Cela peut paraître abstrait, alors je vais le décomposer en 5 changements pratiques qui m'ont aidé à développer un esprit d'entreprise.

Le premier changement a consisté à apprendre le métier directement, au lieu de l'apprendre indirectement par le biais des billets de banque.

De nombreux ingénieurs travaillent à partir de signaux en aval. Nous recevons les exigences, mais pas les échanges qui ont permis de les définir. Nous n'avons pas accès aux compromis liés à nos tâches, ni aux raisons stratégiques qui justifient leur existence.

J'ai donc commencé à apprendre le métier directement. J'ai assisté à davantage d'appels commerciaux et de support, j'écoutais attentivement les conversations et je prêtais plus d'attention aux discussions avec les parties prenantes. Avec le temps, j'ai cessé de considérer mon travail comme une série de tâches isolées.

J'en suis arrivé à une conclusion : une solution techniquement élégante qui arrive trop tard, coûte trop cher ou résout le mauvais problème n'est pas un travail stratégique. C'est simplement une correction coûteuse.

Le deuxième changement consistait à apprendre le langage des affaires sans le considérer comme quelque chose de réservé aux cadres supérieurs.

J'ai commencé à apprendre tous ces termes que beaucoup d'ingénieurs n'apprennent jamais explicitement : retour sur investissement, coût du retard, coût d'opportunité, exposition au risque, marge et séquencement. C'est tout simplement incontournable si l'on vise des postes de direction ou de cadre supérieur.

Cela affecte le jugement technique, car de nombreux spécialistes sont excellents pour résoudre les problèmes, mais ils ne peuvent pas les hiérarchiser et les évaluer en fonction des objectifs commerciaux.

Pour moi, l'apprentissage de ce langage a transformé ma façon de communiquer et, surtout, ma manière d'évaluer les solutions. Le travail en lui-même est resté technique, mais la logique qui le sous-tend s'est élargie.

C’est une distinction importante à l’ère de l’IA. L’IA peut de plus en plus aider les équipes à exécuter leurs tâches, mais elle ne peut toujours pas prendre les décisions à leur place. Ce rôle appartient aux humains.

Un autre changement de mentalité majeur a consisté à définir le succès avant même d'écrire du code.

Au fil du temps, avant de commencer la mise en œuvre, je me suis posé une série de questions :

• Qu'est-ce que cela change concrètement pour l'utilisateur ou l'entreprise ?
• Quel indicateur devrait évoluer ?
• Comment saura-t-on que cela a eu de l'importance ?

Ces questions m'ont vraiment aidé à y voir plus clair avant de commencer à coder. Elles m'ont aussi évité une erreur fréquente : investir massivement dans la mise en œuvre avant de se concentrer sur l'impact.

C'est l'une des raisons pour lesquelles la mesure est si importante. Le logiciel de DORA recherche sur la livraison Cette étude a démontré l'importance de mesurer la manière dont les équipes déploient les logiciels de façon sûre, rapide et efficace. Mais en pratique, les responsables techniques les plus performants vont généralement plus loin : ils relient les indicateurs de performance de la livraison aux résultats produits et aux objectifs commerciaux.

En d'autres termes, la livraison n'est pas une fin en soi. Certes, nous évaluons les résultats en fonction des livraisons, mais c'est souvent la capacité à définir le succès en amont qui permet à une personne d'accéder à des fonctions de direction plus étendues.

La quatrième étape consistait à tester les hypothèses avant de surdimensionner les constructions.

Les ingénieurs compétents ont souvent tendance à surdimensionner leurs constructions, guidés par l'idée fausse et répandue que l'IA rend la construction moins coûteuse et que plus d'ingénierie signifie automatiquement une meilleure qualité.

Les techniciens les plus performants sont souvent formés à privilégier les solutions robustes, car nous souhaitons tous construire les choses correctement. C'est une excellente qualité à développer, mais elle peut s'avérer coûteuse lorsqu'on s'engage dans une solution complète avant d'avoir validé les hypothèses.
C’est pourquoi l’un des changements les plus concrets que j’ai opérés a été de m’imposer une pause avant de formuler et de définir mes hypothèses. Une fois l’hypothèse explicite et claire, le travail prend une autre dimension.

L'objectif n'est plus de prouver la sophistication de la solution, mais d'apprendre rapidement, à moindre coût et avec suffisamment de clarté pour déterminer ce qui mérite un investissement plus important.

Un dernier changement qui s'est avéré très utile a été de rédiger de courtes notes de décision avant de coder.

C'est peut-être l'habitude la plus pratique de toutes. Et ne vous méprenez pas, je ne cherche pas à vous imposer un autre document ; il s'agit simplement d'une note brève et structurée pour clarifier votre réflexion : quelles options existent, quels risques sont importants, quel impact est attendu, quelle recommandation est pertinente et où un consensus reste nécessaire.

Cela n'a pas seulement amélioré la communication, cela a aussi permis de déceler rapidement les raisonnements fallacieux et de clarifier la situation.

Les hypothèses (voir le changement précédent) ont été prises en compte. De plus, cela a permis de consigner les raisons de chaque décision, ce qui s'avère particulièrement précieux lors de l'analyse des résultats. Cette simple action peut transformer la manière dont les décisions sont formulées, communiquées et assumées.

En pratique, de nombreuses promotions sont dues à la capacité d'une personne à clarifier les choses pour les autres, et non à son expertise technique supérieure.

Pourquoi le niveau supérieur repose sur de meilleures décisions

C’est là l’erreur majeure que commettent beaucoup de personnes lorsqu’elles parlent d’IA et de carrières techniques : elles présentent la situation comme si le choix se résumait à une expertise technique pointue et au leadership, ou encore à l’ingénierie et au management.

Les compétences techniques restent essentielles. Dans bien des cas, elles le sont même davantage, car il est nécessaire d'avoir une connaissance approfondie du fonctionnement des systèmes d'IA, d'identifier leurs failles et de déterminer leur fiabilité. Cependant, l'excellence technique seule est moins déterminante lorsque des outils permettent d'accélérer l'exécution. C'est précisément ce que nous constatons chaque jour chez Sombra : les ingénieurs qui allient expertise technique et vision stratégique progressent le plus rapidement.

Cela ne signifie pas que tout ingénieur compétent doive devenir manager. Mais cela signifie que le parcours professionnel évolue. Le niveau supérieur repose moins sur la capacité à accomplir seul les tâches les plus complexes que sur la capacité à aider une équipe et une entreprise à prendre de meilleures décisions.

Je n'ai pas atteint un obstacle par manque d'intelligence ou de discipline. J'y suis parvenu car le niveau supérieur exigeait une vision plus large. Une fois ce changement intervenu, ma perspective a évolué elle aussi.