1 – Les géants de la Tech ?

Entrepreneuriat dans la Silicon Valley

• Démarrer sans business model avec le capital-risque
• Modèle publicitaire « si c’est gratuit, c’est vous le produit »
• Principe du « Winner takes all », pour obtenir un monopole
• Principe “Ask for forgiveness, not for permission” et libertariens
• Principe “move fast and break things”, ou comment OpenAI a doublé Google
• Les géants de l’IA détrônent les GAFAM

Le messianisme de la Silicon Valley

• Elon Musk veut une humanité multiplanétaire
• Larry Page traite de « spéciste » Musk qui veut réguler l’IA
• Le « Techno-Optimist Manifesto » de Marc Andreessen

L’omniprésence de l’intelligence artificielle depuis 2023

• Théorie de la singularité (Ray Kurzweil) et de l’IA générale
• Course à l’IA : impact financier, géopolitique, énergétique et environnemental
• L’IA déplace la valeur chez les constructeurs (Nvidia et TSMC)
• L’IA devient systémique : il faut trouver ses cas d’usage et son modèle économique
• Paiement au jeton ou abonnement ?

2 – Une conception centrée sur l’utilisateur

La nouvelle relation aux utilisateurs

• L’expérience utilisateur entre ergonomie, désirabilité, collecte de données et surveillance
• L’économie de l’attention puis de l’intention, vers l’addiction… (dark patterns)
• « Design Thinking », Design Systems à l’heure de l’IA
• Excellence opérationnelle : temps de réponse quasi nuls
• Vers l’interface IA sans accès au Web (référence à J.A.R.V.I.S.)

La culture du feedback utilisateur

• La bêta perpétuelle, l’invitation au test gratuit
• L’obsession de la mesure : capteurs et statistiques à tous les étages
• « A/B testing », « Feature Flipping », « Canary Release »
• Les outils d’analyse comportementale : UTM, marketing automation, Hotjar
• L’usage des données personnelles pour entrainer les modèles IA
• La question du RGPD et de la vie privée

Le Lean Startup, la culture produit

• Un produit plutôt qu’un projet
• Le « Customer Discovery » : aller au plus vite se confronter au client
• Le MVP « Minimum Viable Product », réalisable en quelques heures avec le vibe coding

3 – De nouveaux paradigmes d’architecture informatique

Les interfaces « Headless » vers le full-IA

• Développer pour le mobile : PWA, hybride, natif (iOS, Android)
• Obsolescence rapide des technologies Front
• Pattern mobile first et puis AI-first
• L’accessibilité (RGAA/WCAG) avec l’IA ?
• Chacun son interface avec le vibe coding : la mort du SaaS ?
• L’interface full-IA (texte ou voix), et risque d’hallucination

API-first, prérequis aux agents IA

• Le concept « API as a Product » (Stripe, Yousign, DeepL, etc.)
• Créer une API : Design REST, spécification OpenAPI, options d’authentification
• Quand recourir à un API manager (solution Cloud, Gravitee, KrakenD)
• Brownfield : l’API pour pérenniser le Legacy
• MCP, pour connecter les agents IA

Les plateformes basées sur les LLM

• Les LLM, infrastructures fondamentales de l’IT
• ChatGPT “le disruptif”, Claude “l’éthique”, Gemini “le pionnier”, Mistral “le souverain”
• Les chatbots, et la disparition de la navigation sur le Web
• Les RAG pour exploiter des données internes avec un LLM
• Les moteurs d’inférence et bases vectorielles
• Développement de compétences (prompt) au format MD
• Les agents basés sur LLM orchestrant des processus via API et MCP
• Fonctionnement d’OpenClaw et Hermes

Une nouvelle approche architecturale

• Le crépuscule des grands éditeurs
• Recours à l’Open Source
• Recours au “Cloud First”
• Recours aux microservices
• Recours à la composition d’API
• Recours au vibe coding et no-code

4 – De nouvelles plateformes technologiques

La souveraineté numérique

• Plateformes Cloud américaines, européennes, chinoises
• Cloud Act et SecNumCloud
• Matériel, en particulier CPU et GPU : Nvidia, Huawei, TSMC,… pas d’offre européenne
• Créer une infrastructure on-premises ? un risque d’obsolescence rapide ?

Les datacenters des géants de la tech

• Des milliards d’euros et des térawattheures pour les nouveaux datacenters
• Différences entre datacenter Cloud (stockage et exécution) et datacenter IA (entrainement et inférence)
• Un PUE optimisé pour la sobriété, mais un effet rebond avec l’IA
• « Commodity Hardware » pour l’industrialisation
• Scalabilité by design (hardware, software, réseau, systèmes de cache)
• « Design for Failure » pour la résilience

Les plateformes Cloud-native

• Consommer des services Cloud selon le prisme : managé, souverain, Finops
• Les offres Cloud (AWS, Azure, GCP)
• Les offres IA (Claude platform, OpenAI platform, Vertex, Bedrock, Copilot, Mistral AI)
• Les alternatives françaises
• Évolution des offres vers le serverless et scale-to-zero

Le risque Cyber

• Les attaques orchestrées par des états (Russie, Chine…)
• L’approche Zero trust
• Les Firewall as a service, comme Cloudflare
• Les plateformes SIEM, détection d’intrusion par IA
• La recherche de faille de sécurité par IA : Mythos et GPT-5.5
• Le protectionnisme sur les technologies IA

5 – Les méthodes agiles au service de l’excellence

Développement agile

• Craftsmanship : TDD, revues de code, Mentoring, « Coding Dojo »
• L’évolution permanente des langages et frameworks
• Rupture des pratiques de Dev avec Claude Code
• Rupture organisationnelle des équipes produits avec les agents IA

Architecture agile

• L’architecture est émergente, en évolution constante
• L’architecture est composable : évolutivité, flexibilité (pattern Lego)
• La documentation évolutive avec les Architecture Decision Record (ADR)
• Collaboration entre architecte d’entreprise et tech lead

DevOps et MLOps

• Platform Engineering, CI/CD
• MLOps : plateformes pour entrainer et inférer ses modèles on-premises
• LLMOps : customiser les grands modèles
• « Infrastructure as Code » pour tout automatiser
• Git comme repository universel : code, documentation, schémas Mermaid, skills IA…

6 – Le management des géants de la Tech

Pratiques d’innovation

• Les leçons d’entrepreneuriat de la « Singularity University »
• Le « Fail Fast », les hackathons
• Les méthodes de la DARPA

Pratiques de management

• Rémunérations en actions et débauchage chez la concurrence
• Penser Lean et amélioration continue
• La gestion de projet en flux tiré avec Kanban
• OKR (Objective & Key Result) pour clarifier les priorités, aligner les équipes
• Le management de Toyota adopté par Google
• « Pizza Team » et « Feature team »
• Tribus, guildes, communautés de pratiques
• L’holacratie et la sociocratie

Transformations organisationnelles issues de l’IA

• Acceptabilité de l’IA et montée en compétence
• Collaborateur augmenté via création des compétences de ses agents
• Manager augmenté par pilotage d’agents
• Organisation augmentée, hyper-automatisation

7 – Le crépuscule des géants de la Tech ?

• Limites du technosolutionnisme avec la crise climatique
• Problématique de la finitude des ressources minières
• Remise en question des algorithmes addictifs, protection des enfants
• RGPD et DMA : remise en cause des modèles des géants de la Tech
• AI Act pour une régulation de l’IA
• Sujets de droit d’auteur, désinformation, deepfakes
• Méga-investissement sans rentabilité, circularité des investissements OpenAI–Oracle–Nvidia
• Pas de réelle adoption des agents par les entreprises ?
• L’IA entraine l’IA et les géants de la tech perdent le contrôle ?
• Vers un ralentissement de l’IA pour protéger les emplois ?
• Alternatives ouvertes (Mistral, Llama, Gemma, Kimi, …), poussées par la Chine et l’Europe
• Émergence de géants européens : OVH, Scaleway, Mistral ?

Ce programme a été mis à jour le 8 septembre 2026.