IT-informatique Archives - Marketing and Innovation

L’IA s’insinue partout, et le secteur de la distribution n’y fait pas exception. Visionary Marketing était partenaire média de Tech for Retail 2025, comme les deux années précédentes. Ce rendez-vous annuel incontournable permet d’observer les évolutions technologiques du secteur. Nous avons sélectionné quatre innovations qui illustrent comment l’IA permet de répondre aux défis opérationnels du commerce. Elles couvrent la gestion des stocks, la traçabilité des flux, l‘optimisation des approvisionnements et l‘analyse comportementale. Voici en résumé et en interview, ces quatre innovations passées à la loupe de Visionary Marketing. 

Nous avons sélectionné 4 innovations sur le salon Tech for Retail 2025 :

Ces quatre solutions partagent une caractéristique commune. Elles offrent des solutions concrètes par l’IA à des problèmes connus du secteur de la distribution.

La démarque inconnue représente entre 5 et 7 % du stock pour certains retailers, selon David Philippe, Business Development Manager chez Brain Corp. Cette perte s’explique par plusieurs facteurs : erreurs d’emplacement, ruptures non détectées, écarts de prix entre l’afficha ge et l’encaissement. Pour un groupe de magasins, le montant cumulé devient significatif.

Brain Corp, société américaine spécialisée dans l’IA et la robotique, a développé des robots qui circulent de manière autonome dans les rayons. Ces robots photographient les produits et utilisent la technologie RFID pour comparer l’état réel des rayons. Le système détecte les produits manquants, mal placés ou affichés au mauvais prix, puis génère les alertes de réassort.

On travaille par zone, il faut apprendre une fois le parcours dans les rayons au robot, après on peut chaque nuit faire l’inventaire tranquillement de telle ou telle zone

explique David Philippe. La programmation fonctionne par apprentissage : un opérateur guide le robot une première fois avec une poignée et un écran tactile. Ensuite, le robot opère seul et retourne automatiquement à sa station de charge.

Le déploiement est déjà avancé aux États-Unis. 40 000 robots nettoyeurs et environ un millier de robots d’inventaire fonctionnent chez les grands distributeurs américains. L’entreprise se développe maintenant en Europe, où les retailers cherchent à travailler en flux tendu pour concurrencer le commerce en ligne. Ces robots peuvent aussi fonctionner dans les entrepôts. Cela nécessite cependant une organisation adaptée et des hauteurs de stockage compatibles avec les capacités d’analyse d’image.

L’interview complète de David Philippe sur le salon :

Environ 300 millions de palettes circulent en Europe, avec une durée de vie moyenne de 18 mois. Louis Pichon, responsable des activités retail chez IBM, indique que 15 à 18 % du stock de palettes disparaît chaque année. Soit par perte, soit par remplacement. Cette situation génère des coûts directs et des litiges entre les différents acteurs de la chaîne logistique.

L’IBM Smart Green Pallet combine deux approches. D’une part, elle est fabriquée à partir de plastique 100 % recyclé provenant des poubelles jaunes. D’autre part, elle intègre des capteurs connectés en 4G qui transmettent trois types d’informations. La géolocalisation en temps réel, la température des produits transportés et les chocs subis durant le transport. Ces données permettent de suivre les palettes en permanence, de garantir le respect de la chaîne du froid et de documenter les litiges éventuels.

Le fait d’avoir une géolocalisation des assets est très important pour les retailers, cela permet de mieux utiliser son stock, de limiter ses pertes et de limiter les litiges avec les différents acteurs de la chaîne logistique

précise Louis Pichon. Les résultats sont mesurables : le taux de perte passe de 15-18 % à 1-2 %, avec un objectif de zéro perte à terme.

La solution est sortie de phase pilote en septembre 2024 et compte déjà 50 000 supports déployés chez Auchan sur le flux frais. IBM ne commercialise pas seulement une palette connectée, mais un écosystème complet : l’asset physique, le capteur IoT et la plateforme de gestion de données avec ses alertes. L’entreprise vise 200 à 300 000 capteurs déployés en 2025, puis un doublement l’année suivante. Des discussions sont en cours avec des retailers américains pour des pilotes en 2026.

L’interview complète de Louis Pichon sur le salon :

Les e-commerçants analysent chaque clic, chaque parcours, chaque hésitation de leurs visiteurs. Le commerce physique disposait jusqu’à présent d’études comportementales ponctuelles, coûteuses et réalisées sur des échantillons restreints. Alexandre Boutillon, Head of Growth chez XXII, explique que la « computer vision » permet désormais d’analyser les flux clients en masse et en continu, sur l’ensemble des points de vente.

XXII, entreprise française spécialisée dans l’analyse vidéo en temps réel, se positionne comme un collecteur et agrégateur de données. La solution permet d’utiliser les caméras déjà installées dans les magasins et applique des algorithmes d’IA pour analyser les déplacements, identifier les zones de forte affluence, mesurer les temps d’attente ou observer les interactions entre clients et vendeurs. L’entreprise ne produit que des données brutes et des métriques statistiques, laissant l’interprétation aux équipes métier qui connaissent leurs lieux de vente et leurs objectifs.

Nous analysons les flux de masse pour obtenir des retours statistiques et des métriques adaptées au point de vente, plutôt que des données sorties d’une étude très spécifique dans un lieu donné

précise Alexandre Boutillon.

Le déploiement commence par un pilote sur un magasin test, qui permet de valider la solution et de préparer l’organisation interne du client. Cette phase demande souvent de créer des services data ou de former des experts capables d’exploiter les nouvelles informations. Une fois le pilote validé, la mise à l’échelle s’opère sur l’ensemble du réseau. XXII travaille avec des enseignes de toutes tailles : Carrefour pour l’optimisation des parcours clients et des interactions vendeurs, Iris Galerie avec sa centaine de points de vente dans le monde.

L’interview complète d’Alexandre Boutillon sur le salon :

Thibaut Pellegrin a expérimenté les limites des méthodes de prévision classiques lorsqu’il a cofondé Valespir, une entreprise de maroquinerie en cuir de pommes. En échangeant avec des professionnels du secteur, il a constaté que beaucoup d’entreprises utilisent des modèles statistiques simples : elles regardent l’année précédente et appliquent un pourcentage d’augmentation uniforme. Cette méthode ignore la fin de vie des produits, la saisonnalité, les tendances externes ou les ruptures de stock passées.

Metreecs, une startup franco américaine très en vue, confondée par Thibaut, propose une solution d’anticipation de la demande basée sur l’IA. L’objectif est double : réduire le surstock pour diminuer les coûts, et réduire les ruptures pour augmenter le chiffre d’affaires. L’innovation consiste à prévoir au niveau le plus fin possible, c’est-à-dire par SKU (Stock Keeping Unit ou gestion d’unité des stocks) et par magasin. Cette granularité permet à chaque point de vente d’avoir un assortiment adapté à sa réalité locale.

Tous nos clients doivent prévoir de petites quantités sur les magasins et se baser sur un réseau de distribution très complexe. La grande nouveauté avec Metreecs, c’est la capacité de prévoir au niveau SKU, magasin, ce qui permet d’avoir un assortiment juste

explique Thibaut Pellegrin. Les modèles de machine learning intègrent désormais beaucoup plus de facteurs qu’avant : météo pour le retail physique, tendances de recherche Google pour l’e-commerce, événements locaux, historique détaillé des ruptures de stock.

Les résultats chez Les Néréides, client historique de Metreecs, illustrent le potentiel de la solution : la reconstitution des ruptures sur les produits permanents a généré plus d’un million d’euros de chiffre d’affaires supplémentaire en un an. Un produit performant qui a manqué dans de nombreux magasins représente un manque à gagner invisible dans les tableurs Excel, mais que l’IA détecte et quantifie.

Metreecs accompagne aujourd’hui Benetton en Italie, Anne Fontaine ou Maison-la-Biche en France. L’entreprise, initialement positionnée sur la mode et la bijouterie, étend son offre vers d’autres secteurs : pétrochimie, agroalimentaire, chocolaterie. Elle propose deux formules : une solution SaaS standardisée pour la suggestion et l’optimisation logistique, et un service sur mesure qui adapte les modèles d’IA aux besoins spécifiques de clients ayant des contraintes particulières.

L’interview complète de Thibaut Pellegrin sur ce thème de l’IA et de la distribution :

Ces quatre innovations partagent plusieurs caractéristiques.

Ces solutions IA résolvent des problèmes opérationnels concrets du secteur de la distribution. La robotique autonome libère les équipes des tâches répétitives d’inventaire. L’IoT appliqué aux palettes réduit les pertes et sécurise la chaîne du froid. L’analyse vidéo (computer vision) fournit aux retailers physiques des données comparables à celles du e-commerce. L’IA prédictive remplace les approximations statistiques par des prévisions intégrant de multiples facteurs. Ces solutions sont pour certaines déjà déployées à grande échelle et démontrent leur efficacité sur des cas d’usage variés.

En conclusion, ces solutions industrielles témoignent de la maturité croissante de l’IA.  Si elles ne font pas forcément la une des journaux ou ne sont pas au cœur des conversations familiales, et suscitent moins d’engouement que l’IA générative, leurs retombées sont indéniablement plus tangibles et concrètes. 

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L’intelligence artificielle et les développeurs sont-ils des partenaires naturels ou l’IA représente-t-elle au contraire une menace existentielle pour l’avenir des programmeurs ? Alors que les modèles d’intelligence artificielle gagnent en sophistication, de nombreuses interrogations émergent concernant l’évolution du métier de développeur. L’IA va-t-elle effectivement remplacer intégralement les programmeurs, comme le prédisent Eric Schmidt et Dario Amodei ? Les développeurs juniors font-ils face à une extinction programmée, ainsi que l’avance Steve Yegge dans son article désormais référence ? Ou assistons-nous plutôt à l’émergence d’une nouvelle ère où la technologie amplifie la créativité humaine au lieu de s’y substituer ? J’ai interrogé Nathaniel Okenwa, Évangéliste Développeur chez Twilio, afin d’explorer ces questions fondamentales. Sa conclusion est claire : le développement logiciel conservera indubitablement sa dimension humaine, en dépit des transformations majeures à venir. L’enregistrement vidéo intégral de cet entretien figure en fin d’article.

Riche d’une expérience concrète de dix ans en programmation et sur l’engagement des communautés développeurs, Nathaniel Okenwa apporte à cette discussion son expertise technique approfondie doublée d’une vision stratégique éclairée sur l’évolution du paysage du développement logiciel.

« Mes parents étaient très fiers lorsque j’ai obtenu ce poste d’évangéliste développeur », explique Okenwa. « Ma fonction consiste à échanger avec les programmeurs, qu’il s’agisse d’interactions virtuelles ou de rencontres physiques, en abordant les outils et technologies qu’ils utilisent. Cette mission implique une présence constante au sein de la communauté, tout en distillant la vision et les solutions Twilio. »

Pour donner un peu de contexte, « Twilio est une plateforme d’engagement client et figure parmi les acteurs majeurs accompagnant les entreprises dans leurs stratégies de support client, leurs outils de communication et leurs architectures API. »

La question centrale qui préoccupe le secteur de la Tech concerne l’avenir des développeurs juniors. L’article provocateur de Steve Yegge « The Death of the Junior Developer » a suscité des débats intenses, suggérant que l’IA ne rendra pas les développeurs inexpérimentés plus compétents, mais qu’elle permettra aux programmeurs chevronnés d’éliminer définitivement le recours aux profils juniors. Cette perspective représente un défi considérable pour les programmeurs émergents.

Nathaniel propose une analyse plus nuancée qui transcende cette dichotomie simpliste.

Une entreprise ne recrute jamais de développeurs juniors uniquement pour leurs compétences déjà acquises. Elle investit dans leur potentiel d’évolution future. Les développeurs juniors restent indispensables si nous souhaitons former les développeurs seniors, les responsables techniques et les architectes de demain.

Cette analyse me semble particulièrement pertinente. La programmation dépasse largement la maîtrise de la syntaxe et des algorithmes ; elle implique le développement d’instincts de résolution de problèmes, la compréhension des contextes métier et la capacité à traduire les besoins humains en solutions technologiques.

« Si l’objectif consiste à former la prochaine génération de créateurs technologiques, les développeurs juniors ne disparaîtront pas à long terme. Nous risquons de temporairement sous-estimer leur importance, mais ils retrouveront assurément leur place par la suite. »

L’urgence de ces questionnements s’est intensifiée suite aux déclarations d’Eric Schmidt, ancien PDG d’Alphabet, concernant le calendrier de remplacement des développeurs. Son assertion selon laquelle les développeurs seraient réduits à corriger les productions de l’IA dans un délai de six mois, puis potentiellement éliminés dans l’année, a provoqué une inquiétude considérable au sein de la communauté des programmeurs.

Nathaniel admet une part de vérité dans les prédictions de Schmidt tout en plaidant pour une compréhension plus fine du rôle des développeurs. « Ces affirmations sont pour partie fondées, mais la situation est bien plus complexe. L’IA est la manifestation, selon moi, d’une nouvelle révolution industrielle. Dans ce contexte, elle ciblera les tâches répétitives très simples en vue de leur automatisation par la technologie. »

Cette analogie avec la révolution industrielle s’avère particulièrement appropriée. De même que la mécanisation n’a pas éliminé le travail humain mais l’a transformé, l’IA semble destinée à remodeler plutôt qu’à remplacer les fonctions de programmation. « L’IA va effectivement prendre en charge certains aspects de la programmation en les rendant si peu coûteux en termes d’effort qu’ils ne justifieront plus une intervention humaine. Cependant, les développeurs ne font pas que résoudre de manière répétitive des problèmes syntaxiques mineurs. Ce sont des innovateurs qui conçoivent diverses approches pour transformer un problème concret en composants technologiques. »

L’aspect le plus convaincant de la vision de Nathaniel réside dans son approche de l’abstraction comme clé de compréhension de la transformation du travail de développement par l’IA. Plutôt que de remplacer les développeurs, l’IA représente un nouvel échelon sur cette échelle d’abstraction que les programmeurs gravissent depuis des décennies.

Actuellement, mes compétences de programmation me permettent de concevoir un site web et de le servir à des millions d’utilisateurs sur Internet. Il y a trente ou quarante ans, j’aurais eu besoin d’un bouquet de compétences diverses pour accomplir cette tâche. Des compétences hardware pointues et de l’expertise réseau de haut niveau. Tous ces éléments ont aujourd’hui été rendus abstraits, me permettant de me concentrer sur l’optimisation des performances et de la rapidité du site web.

Cette perspective historique éclaire un schéma que les personnes qui ont peur de l’IA ont tendance à négliger. Chaque génération de développeurs s’est appuyée sur des fondations progressivement plus sophistiquées, leur permettant d’aborder des problèmes plus complexes sans s’enliser dans les détails « d’implémentation » dans les couches basses.

L’analogie de l’imprimerie est encore plus parlante : « Avant l’imprimerie, il fallait mobiliser de nombreuses personnes pour recopier manuellement un ouvrage afin d’en produire 100 exemplaires. L’avènement de l’imprimerie a considérablement réduit l’effort et les compétences nécessaires pour accomplir cette tâche. Néanmoins, il demeurait indispensable de disposer d’une ou plusieurs personnes capables de faire tourner cette imprimerie. »

Cette progression vers des niveaux d’abstraction supérieurs soulève néanmoins des questions délicates concernant l’inclusivité et les capacités individuelles. Tous les développeurs ne possèdent pas l’agilité intellectuelle nécessaire pour gravir continuellement cette échelle d’abstraction, et il convient de reconnaître cette réalité.

Nathaniel aborde cette préoccupation avec un optimisme mesuré tout en conservant une approche réaliste. « Il existera toujours des personnes qui préféreront conserver leurs méthodes de travail. Cependant, la technologie rendant accessible une diversité croissante de possibilités, les attentes des utilisateurs, des clients et du grand public, en matière de performances, seront de plus en plus grandes ».

Les forces du marché qui alimentent cette évolution demeurent implacables. L’IA permettant des expériences de qualité supérieure à grande échelle, les attentes clientèle s’élèvent en conséquence, créant une pression sur l’ensemble des fournisseurs technologiques pour évoluer ou risquer la marginalisation.

« Les professionnels qui ne répondront pas à ces standards d’expérience élevés ne parviendront plus à fournir la valeur attendue par leurs clients et employeurs. S’ils ne parviennent pas à maintenir ce niveau d’exigence croissant, particulièrement alors que l’IA permet aux acteurs de développer de nouvelles approches, ils seront inévitablement distancés. »

Cette situation soulève un paradoxe intéressant concernant la transformation numérique, que j’ai observé tout au long de ma carrière dans le conseil technologique. Il y a trente ans, nous prédisions que les industries traditionnelles telles que la banque seraient « disruptées » par des concurrents purement numériques (pure players). Pourtant, les banques établies ont majoritairement survécu, s’adaptant progressivement tout en préservant leurs positions de marché.

Nathaniel propose une perspective éclairante sur cette contradiction apparente : « Cette évolution n’a pas éliminé les banques, mais j’affirmerais que même si elles ont peut-être pris du temps pour s’adapter, aujourd’hui, notre mode d’interaction avec nos banques diffère complètement de celui de notre jeunesse. Des jeunes de 18 ans ignorent totalement ce qu’est un carnet de chèques, par exemple. »

La transformation s’est effectuée, mais de manière plus graduelle et moins spectaculaire que ce qui était prédit. Ce schéma suggère que l’impact de l’IA sur le développement pourrait suivre une trajectoire similaire — profonde mais évolutive plutôt que révolutionnaire.

L’insight le plus intéressant de notre conversation concerne les modalités d’adoption des outils d’IA par les développeurs. Le succès de GitHub Copilot et d’outils similaires démontre qu’il vaudrait mieux parler d’intégration que de remplacement.

« Certains ingénieurs ont des réticences à utiliser l’IA ou refusent de l’intégrer à leurs processus de travail. Cependant, dès la sortie de Copilot et autres outils intégrant cette technologie directement dans les applications et interfaces qu’ils utilisaient déjà, nous avons observé une accélération nette de son adoption. »

Cette observation révèle une vérité fondamentale concernant l’adoption des technologies : les innovations les plus réussies améliorent les processus de travail existants plutôt que d’exiger des approches entièrement nouvelles. L’avenir des outils de développement réside dans l’amélioration de l’efficacité des programmeurs au sein d’environnements familiers plutôt que dans leur remplacement.

Notre conversation a ensuite glissé sur la réalité de la réutilisation de code — une pratique universelle chez les développeurs mais rarement discutée ouvertement. La crainte que l’IA transforme les programmeurs en opérateurs robotisés de copier-coller ignore le contexte historique des méthodes de travail des développeurs.

« Le copier-coller constitue une composante intégrante du parcours de l’ingénieur informaticien depuis des décennies, et cette pratique perdurera. Nous avons toujours appris en étudiant le code des autres. »

La vérité ne réside pas dans la source des solutions mais dans la compréhension du développeur concernant ce qu’il met en œuvre dans son programme. « Le véritable problème concerne les développeurs qui recherchent une solution en ligne et la copient sans comprendre son fonctionnement. Si cette approche est appliquée avec l’IA, ils risquent de créer une boîte noire, ce qui fonctionnera parfaitement tant que le système opère correctement. Mais lors d’un dysfonctionnement, quand vous recevez un appel en pleine nuit parce que la production est défaillante, la situation devient critique. Une grande entreprise ne veut pas dépendre d’une boîte noire. »

Notre conversation a ensuite abordé l’un des défis les plus persistants du logiciel d’entreprise : la prévalence de systèmes « legacy » développés dans des langages comme le COBOL qui résistent à la modernisation depuis des décennies. Cette situation constitue une étude de cas idéale de la relation entre faisabilité technologique et processus décisionnel humain.

Nous sous-estimons l’influence des facteurs humains. Les individus craignent parfois le changement et préfèrent s’appuyer sur des méthodes éprouvées depuis des années. Ainsi, même si l’IA propose une solution optimale, ce sont les personnes qui décideront de l’adopter ou non.

Cette observation touche au cœur de la raison pour laquelle les prédictions technologiques s’avèrent souvent trop optimistes. La faisabilité technique ne garantit pas l’adoption, et l’inertie institutionnelle demeure une force puissante dans la détermination du rythme de changement.

Pour les étudiants et développeurs émergents qui s’interrogent sur la navigation dans ce paysage incertain, Nathaniel propose des conseils pratiques privilégiant l’exploration active.

« La priorité absolue consiste à explorer et expérimenter. Expérimentez avec les nouvelles technologies. Identifiez ces nouveaux intitulés de poste et tracez le parcours pour devenir expert. Soit comme spécialiste dans l’utilisation de l’IA en tant qu’outil, soit comme expert dans la création d’IA, l’optimisation de ses performances, ou la conception des outils que l’IA utilisera. »

La remarque de Nathaniel sur les API mérite qu’on s’y attarde : « Les API ne constituent pas une nouveauté. Plus votre API est performante, plus les agents IA qui l’utiliseront seront efficaces. » Cette observation suggère que les développeurs qui maîtrisent la conception d’interfaces compatibles avec l’IA produiront davantage de valeur.

Plus fondamentalement, il préconise de se concentrer sur les tâches où l’humain apporte de la valeur : « Ne vous limitez pas aux tâches de base assignées aux développeurs juniors car l’IA les maîtrise parfaitement. Concentrez-vous plutôt sur les moyens d’apporter une dimension unique à vos solutions ».

Comme le démontre notre conversation avec Nathaniel Okenwa, l’avenir des développeurs ne se résume pas à un choix entre programmation humaine et IA — il s’agit de comprendre comment combiner intelligemment les technologies pour résoudre des problèmes de complexité croissante. Les développeurs les plus performants seront ceux qui adopteront l’outil IA pour sa puissance, tout en privilégiant les aspects spécifiquement humains du développement logiciel : créativité, résolution de problèmes et capacité à traduire les besoins humains en solutions technologiques.

En substance, les recommandations de Nathaniel ne diffèrent pas fondamentalement de celles de Steve Yegge. Il faut développer une expertise pour exploiter efficacement l’IA ; l’intelligence artificielle ne transformera pas automatiquement quiconque en expert.

Plutôt que de craindre l’obsolescence, les développeurs devraient percevoir cette période comme une chance pour évoluer, à l’instar des générations précédentes qui se sont adaptées aux nouveaux langages de programmation, frameworks et paradigmes. L’avenir appartient à ceux qui peuvent exploiter les capacités de l’IA tout en apportant une touche humaine, la créativité et la compréhension qu’aucun algorithme ne peut reproduire.

Les développeurs ne sont peut-être pas menacés d’un « grand remplacement » — on devrait plutôt parler d’amélioration continue, d’évolution et de technologies au service des besoins humains. Dans cette mission, les développeurs demeurent non seulement pertinents mais essentiels.

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Les commentaires sur l’impact environnemental de l’IA oscillent souvent entre catastrophisme et technosolutionnisme. Mais où se situe la vérité ? Le 24 juillet 2025, jour symbolique du dépassement de la Terre, nous avons interrogé Yves Grandmontagne, fondateur et rédacteur en chef de DCMAG (Data Center Magazine), sur l’IA et son impact environnemental. Cette transcription commentée est une simplification d’une discussion particulièrement longue, circonstancié e et nuancée. Nous encourageons donc vivement nos lecteurs à écouter le podcast intégral afin de saisir toutes les subtilités de nos échanges et à considérer cet article juste comme un point de départ pour approfondir ce sujet.

Ce billet est la synthèse d’un échange particulièrement riche qui a duré près d’une heure. La complexité du sujet nous a contraints à explorer de nombreuses facettes techniques, économiques et environnementales, rendant impossible un traitement exhaustif.

Fort de son expertise approfondie du secteur des data centers et de l’intelligence artificielle, Yves Grandmontagne nous offre ici un éclairage factuel et mesuré sur un débat souvent polarisé entre catastrophisme et techno-optimisme démesuré. Pour balayer ce sujet, nous avons choisi de passer en revue des citations récentes, positives ou négatives et de les vérifier avec l’expert.

Son analyse permet de dépasser les raccourcis simplistes pour comprendre les véritables enjeux de cette révolution technologique.

[Addendum du 08/09/25] Suite à une remarque fort pertinente de notre ami et confrère Frédéric Canevet, nous avons réalisé des recherches complémentaires quant à la consommation des LLMs lors de la phase d’entraînement. Il est vrai que ce point revient souvent dans les critiques des IA génératives. On y lit par exemple, dans ce billet de la revue de l’institut de Polytechnique de Paris, que « l’équipe estime que l’empreinte carbone de l’entrainement total pour une tâche donnée de BERT, un modèle de langage développé par Google, équivaut environ à celle d’un vol transatlantique ». Ce travail étant très ancien (2019) et BERT n’étant plus qu’un vieux souvenir dans nos mémoires, nous nous sommes livrés à un exercice supplémentaire, avec Yves Grandmontagne, de recensement de données plus récentes pour plusieurs modèles, sans pour autant viser à l’exhaustivité. En résumé de nos recherches, dont vous trouverez tous les détails en fin de billet (tableau et sources), l’impact environnemental des entraînements, dans l’état actuel des choses, est sans commune mesure avec l’impact de l’usage des utilisateurs, ce qui renforce la remarque d’Yves sur le fait que les utilisateurs sont les premiers responsables, par leurs comportements ou leur modération, de cet impact.

Pour les lecteurs pressés ou tout simplement à la recherche d’un résumé …

*Les chiffres fournis sont ceux d’Yves Grandmontagne de Data Center Magazine

Conclusion de l’expert : Impact « réel mais largement surestimé », nécessité de contextualiser et d’éviter les débats polarisés.

Voici donc les citations sur l’impact environnemental de l’IA que nous avons voulu vérifier en décryptant avec Yves.

La première affirmation que j’ai soumise à Yves Grandmontagne concernait les prévisions de Synth Media selon lesquelles « l’essor de l’IA pourrait doubler la consommation électrique des data centers d’ici 2026 ». Sa réponse nuance immédiatement cette perspective alarmiste :

« Il est exact que l’IA déploie ses infrastructures à un rythme particulièrement soutenu et qu’elle occupe une place croissante dans les data centers. À ce titre, elle va effectivement augmenter significativement leur consommation énergétique. Cette consommation va-t-elle pour autant doubler ? Je ne le pense pas. L’IA devrait représenter entre 20 et 30 % de la consommation globale des data centers dans le monde ».

L’IA devrait représenter entre 20 et 30 % de la consommation globale des data centers dans le monde

Cette première mise au point révèle une constante dans l’analyse d’Yves Grandmontagne : la nécessité de contextualiser les chiffres. L’expert souligne que cette augmentation s’inscrit dans une progression mécanique liée à nos usages croissants du numérique. « Ce qui génère cette augmentation de consommation, ce sont nos usages quotidiens, qu’ils soient professionnels ou personnels » , rappelle-t-il, pointant notre responsabilité collective dans cette évolution. Un sujet que nous avons déjà traité par le passé avec un focus plus large sur le numérique.

L’aspect le plus remarquable de son analyse réside dans la mise en perspective de l’efficacité énergétique. Contrairement aux idées reçues, les data centers ne suivent pas une courbe de consommation proportionnelle à l’augmentation des données. Cette efficacité croissante constitue un élément souvent négligé dans les débats publics sur l’impact environnemental de l’IA.

Concernant les 10 113 tonnes équivalent CO2 attribuées à l’utilisation de ChatGPT en janvier 2023 (Basta Media – Data for Good, l’IA a le potentiel de détruire la planète), Yves Grandmontagne adopte une approche pragmatique :

« Je ne peux confirmer l’exactitude de ce montant. Atteindre une telle précision avec 10 113 tonnes représente un défi méthodologique considérable, d’autant que les infrastructures d’IA sont des systèmes distribués ».

Cette remarque soulève un point méthodologique crucial : la difficulté de mesurer précisément l’empreinte carbone d’infrastructures distribuées. L’expert reconnaît néanmoins la réalité de cette pollution tout en la relativisant : « Ces 10 113 tonnes de CO2 représentent néanmoins des volumes significativement inférieurs à ceux de nombreuses autres industries ».

Cette contextualisation n’est pas une minimisation, mais une invitation à la proportionnalité. Yves Grandmontagne rappelle un principe fondamental souvent oublié : « Dès que nous utilisons nos smartphones, nous devenons producteurs de CO2 ». Cette remarque souligne l’incohérence de certaines critiques qui isolent l’IA de notre consommation numérique globale.

L’affirmation du MIT selon laquelle « une requête ChatGPT consomme dix fois plus d’électricité qu’une recherche Google  [p 9] » illustre parfaitement les dangers des comparaisons simplistes, selon Yves Grandmontagne. Son analyse est particulièrement éclairante :

« Cette comparaison n’est pas valable. Je considère que nous commettons une erreur méthodologique en avançant ce type de chiffre, car nous comparons deux technologies fondamentalement différentes. Google est un moteur de recherche qui propose des résultats que l’utilisateur doit ensuite exploiter pour trouver les informations recherchées. ChatGPT, en revanche, fournit des informations directement structurées ».

Cette analyse révèle la sophistication nécessaire pour évaluer l’impact environnemental de l’IA. En effet, une requête ChatGPT peut remplacer plusieurs recherches Google suivies de consultations de sites web. Cela rend la comparaison directe caduque. Cette distinction deviendra sans doute obsolète avec l’arrivée de Google AI Overviews, qui intégrera des fonctionnalités similaires à celles de ChatGPT.

L’un des aspects les plus révélateurs de l’interview concerne la consommation d’eau des data centers. Yves Grandmontagne établit une distinction fondamentale entre les pratiques américaines et européennes :

 Aux États-Unis, quand vous installez un data center, vous êtes une société privée qui va contacter des sociétés privées qui vont vous fournir de l’eau d’un côté, de l’électricité de l’autre. Et puis, la société qui gère l’énergie ou l’eau est très contente d’avoir un très gros client qui lui absorbe une partie de sa production.

Cette analyse géopolitique éclaire les 5,4 millions de litres d’eau douce attribués à l’entraînement de ChatGPT-3. Le problème ne réside pas dans la technologie elle-même, mais dans les pratiques et régulations locales. En Europe, rappelle l’expert, « on a développé depuis longtemps des outils d’infrastructure de refroidissement qui fonctionnent en circuit fermé ou qui sont basés sur l’air et non pas sur l’eau ».

À ce titre, signalons le centre de données d’Orange à Val de Rueil qui est refroidi par l’air vivifiant de la Normandie . Sauf exception due à une canicule dont la durée est forcément limitée.

L’explication technique fournie par Yves Grandmontagne démystifie le processus de refroidissement : « L’eau sert de conducteur pour récupérer la chaleur ». Il détaille ensuite le système de double circuit qui protège l’infrastructure tout en gérant les échanges thermiques. Cette approche révèle que le rejet d’eau chaude des data centers (~ 20-25°) reste nettement inférieur à celui des centrales nucléaires (27-35° pour Gravelines). Cela offre une perspective comparative utile à notre débat.

Le rejet d’eau chaude des data centers (environ 20-25 degrés) reste nettement inférieur à celui des centrales nucléaires (27-35° pour Gravelines)

Il reste à souligner que ces chiffres, d’une part, sont variables en fonction des lieux, de la période de l’année et des choix technologiques, et que d’autre part, une augmentation de 12° dans la mer du Nord, même si les rapports ne révèlent rien à l’échelle macroscopique, n’est probablement pas neutre à l’échelle microscopique et dans le long terme. En parallèle, et dans une moindre mesure, les rejets d’eau chaude des data centers ne sont sans doute pas neutre non plus. Encore un point à nuancer, même s’il convient d’être prudent.

L’expert souligne également l’émergence de nouvelles technologies comme le Direct Liquid Cooling (DLC) et l’immersion, qui fonctionnent en circuit fermé et réduisent drastiquement la consommation d’eau. Cette évolution technologique illustre la capacité d’adaptation du secteur face aux défis environnementaux.

L’analyse des moratoires sur les data centers révèle des situations contrastées. Yves Grandmontagne distingue particulièrement le cas irlandais . « L’Irlande, on va le rappeler, il y a 30-40 ans [NDLR le chiffre du podcast est erroné], était le pays le plus pauvre d’Europe. Pour réussir à développer une industrie, à faire entrer des capitaux, ils ont trouvé cette solution ».

Et de fait, le PIB par habitant de l’Irlande est supérieur à 100 000$. Il se situe donc parmi les meilleurs mondiaux en 2025.

[NDLR une infographie avec ses sources est disponible en fin d’article]

Aujourd’hui, c’est 30 % de la production énergétique irlandaise qui est dédiée aux data centers. Et Yves de s’écrier : « C’est très clairement beaucoup trop ! ». Cette situation extrême illustre les risques d’une approche non régulée, mais aussi la capacité des gouvernements à réagir intelligemment. « Le gouvernement irlandais n’a pas dit on arrête les data centers, il a décidé conditionner la construction à la mise en place de solutions ».

L‘approche pragmatique adoptée par le tigre irlandais contraste avec les interdictions pures et simples. Elle offre une voie médiane entre développement économique et contraintes environnementales.

Une des révélations les plus importantes de l’interview concerne l’identification du véritable goulet d’étranglement. « Le vrai problème, ce n’est pas la production, c’est le grid. C’est-à-dire que c’est le grid énergétique, c’est-à-dire le transport de l’énergie jusqu’à son lieu où il va être consommé ».

Cette analyse éclaire d’un jour nouveau les débats sur l’impact environnemental de l’IA. La France, rappelle Yves Grandmontagne, « est entièrement autonome dans sa production énergétique ». Mais elle fait face à des défis d’infrastructure de transport. Cette perspective technique révèle que les solutions ne résident pas nécessairement dans la réduction de la consommation, mais dans l’optimisation de la distribution.

Concernant les statistiques globales, Yves Grandmontagne corrige les données : « Actuellement, on est plutôt à 2 %. Et on se dirige très vite vers 4 % ». Ces chiffres, rapportés à la consommation mondiale d’électricité, permettent une mise en perspective utile.

L’expert insiste sur la relativité de ces pourcentages : « Quand on sort un graphique sur la consommation d’énergie de toutes les industries, si on met côte à côte l’industrie et les data centers, on s’aperçoit que ces derniers ne pèsent pas grand-chose ».

Les véritables consommateurs d’énergie

Pour contextualiser davantage, Yves Grandmontagne énumère les secteurs véritablement énergivores : « Il y a le transport, les industries, les aciéries, l’agriculture… Cette dernière consomme énormément d’énergie. On omet souvent de le dire ».

Cette mise en perspective révèle selon nos recherches que l’industrie chimique représente 32 % de la consommation énergétique industrielle française, offrant un point de comparaison saisissant avec les 2-4 % des data centers au niveau mondial.

Passons désormais aux technosolutionnistes et regardons leurs affirmations de manière clinique également.

Les déclarations de Sam Altman selon lesquelles « 1 % d’électricité mondiale pour entraîner une IA puissante serait une victoire massive » trouvent également un écho nuancé chez Yves Grandmontagne : « Il est vrai qu’une IA puissante qui s’appelle ChatGPT va consommer peut-être 70 % de la consommation globale des IA dans le monde ».

Cette analyse révèle la réalité économique derrière les déclarations : Microsoft a investi 10 milliards dans OpenAI, créant une situation de quasi-monopole temporaire. L’expert souligne le caractère mécanique de cette consommation : « Il faut de l’informatique. L’informatique, ça consomme de l’énergie. Et comme on en utilise de plus en plus, ça consomme de plus en plus d’énergie. C’est normal ».

La vision de Satya Nadella (Microsoft) selon laquelle « l’IA peut être un puissant accélérateur pour traiter la crise climatique » trouve une justification technique chez Yves Grandmontagne : « La vraie problématique, ce n’est pas la production, c’est le transport de l’énergie ».

L’expert explique que la gestion d’un mix énergétique complexe (nucléaire, renouvelables, fossiles) nécessite des outils de pilotage sophistiqués : « On ne pourra le faire d’une manière efficace, aujourd’hui on le sait, qu’en utilisant des outils d’IA ».

Cette perspective technique révèle que l’IA n’est pas seulement consommatrice d’énergie, mais potentiellement optimisatrice du système énergétique global. Cependant, Yves Grandmontagne tempère les ambitions : « Ce sera un ensemble. Ce n’est pas un élément tout seul qui pourra l’aider ».

Il nous paraît également très douteux de prétendre que l’IA, tout « pharmakon » qu’elle est puisse être un poison qui serve de remède universel à ce problème qui la dépasse bien largement, comme nous l’avons écrit précemment.

L’annonce de Microsoft concernant son plan de refroidissement « zéro eau » illustre l’évolution technologique du secteur. Yves Grandmontagne confirme : « Ce n’est pas du greenwashing. Ce n’est pas non plus une initiative, cela existe déjà ».

L’expert détaille les nouvelles technologies nécessaires face à l’augmentation drastique de la puissance :

Quand on était sur des technologies classiques jusqu’à présent, on était entre 5 et 10 kilowatts qui arrivaient sur une armoire. Quand on met de l’IA, au minimum, on va consommer 80 kilowatts ou on va consommer 150 kilowatts ».

Cette progression impose l’adoption du Direct Liquid Cooling ou de l’immersion, technologies fonctionnant en circuit fermé. « C’est le sens de l’évolution des technologies pour refroidir les data centers d’IA », conclut-il.

Une statistique particulièrement révélatrice émerge de l’interview :

 Sur la dernière décennie, le nombre de data centers a été multiplié par deux, leur surface a été multipliée par quatre et leur consommation énergétique a été seulement augmentée de 6 %.

Cette donnée illustre les progrès considérables en matière d’efficacité énergétique, souvent occultés dans les débats sur l’impact environnemental de l’IA. Elle révèle la capacité du secteur à concilier croissance et optimisation énergétique.

Un aspect souvent négligé du débat réside dans la géographie de l’IA. Yves Grandmontagne rappelle : « Pour l’instant, la totalité des productions de l’IA se fait aux États-Unis, pas en Europe ». Cette concentration géographique relativise les critiques européennes tout en soulignant notre dépendance technologique.

L’expert évoque les 109 milliards d’euros d’investissements annoncés par le président Macron dans l’IA, dont « un tiers, voire la moitié concerneront les data centers ». Cette stratégie vise à réduire notre dépendance tout en développant une filière européenne plus sobre.

L’analyse de Yves Grandmontagne révèle les faiblesses du modèle américain : « Aux États-Unis, ils ont de grandes faiblesses » concernant le transport d’énergie. Cette défaillance infrastructurelle explique en partie les surconsommations critiquées et justifie les approches différentes adoptées en Europe.

Le projet de Meta au Texas (5 gigawatts sur une surface équivalente à celle de Manhattan) illustre cette problématique : « Meta n’a pas l’énergie, donc il la cherche ». Cette situation contraste avec l’approche européenne plus intégrée et régulée.

La déclaration de Sundar Pichai (Google) selon laquelle « l’IA est plus importante que le feu ou l’électricité » trouve un écho nuancé chez Yves Grandmontagne : « Il s’agit d’une vraie révolution, qui va aller beaucoup plus loin que les précédentes, car celles-ci étaient plus industrielles. Celle-ci est une révolution du quotidien ».

Cette analyse souligne la spécificité de la révolution IA : sa rapidité et sa pénétration dans la vie quotidienne. « En à peine deux ans, c’est une véritable vague qui nous a submergés », observe l’expert, contrastant avec les centaines de milliers d’années d’adoption du feu.

Au-delà des questions environnementales, Yves Grandmontagne exprime ses préoccupations sociales :

Je fais partie de ceux qui craignent quand même que ça impacte énormément les emplois et je crois qu’il faut être réaliste là-dessus

Cette dimension sociale de l’environnement révèle la complexité des arbitrages à venir. L’expert encourage néanmoins l’adoption : « Il ne faut pas non plus que l’on se coupe de ce potentiel, car des choses extraordinaires aboutiront bientôt ». Il n’est pas facile de se faire une idée sur ce sujet des emplois tant les visions sont contradictoires.

Le message final d’Yves Grandmontagne aux étudiants (car ce post a été réalisé en préparation de notre cours sur IA et création de contenus) résonne particulièrement :

 Faites attention aux discours que vous écoutez, à ceux qui les portent, etc. Il est facile de détourner l’information

Cette mise en garde contre la désinformation souligne l’instrumentalisation politique du débat environnemental. L’expert cite l’exemple marseillais où « il y a un élu qui ambitionne de conquérir la mairie et qui a trouvé ce cheval de bataille » dans l’opposition aux data centers.

Une perspective souvent négligée émerge : « Quand un data center s’implante dans une ville, dans la foulée, c’est toute une économie numérique qui va se développer. Mais ça, on oublie de le dire ». L’expert quantifie : « Un emploi créé dans un data center, c’est 100 emplois derrière qui vont être développés dans la région ».

Cette dimension économique révèle la complexité des arbitrages territoriaux et la nécessité d’approches globales plutôt que sectorielles.

L’expertise d’Yves Grandmontagne révèle un paysage bien plus nuancé que ne le suggèrent les débats polarisés sur l’environnement. Ses conclusions principales méritent d’être retenues :

L’impact environnemental de l’IA est « réel, mais largement surestimé », selon ses termes. Cette réalité s’explique par plusieurs facteurs : la progression remarquable de l’efficacité énergétique, la relativité des consommations face à d’autres secteurs industriels, et l’évolution technologique constante vers plus de sobriété.

La géographie compte énormément dans cette équation. Les pratiques américaines, souvent critiquées, ne reflètent pas les approches européennes plus régulées et efficaces. Cette distinction géographique invite à contextualiser les critiques et à valoriser les bonnes pratiques.

L’avenir technologique s’oriente vers des solutions plus sobres : refroidissement en circuit fermé, IA de proximité, optimisation énergétique par l’IA elle-même. Ces évolutions suggèrent que les problèmes actuels sont transitoires et techniques plutôt que structurels.

Enfin, la dimension systémique révélée par cette analyse invite à dépasser les approches sectorielles. L’IA n’est pas seulement consommatrice d’énergie, mais potentiellement optimisatrice du système énergétique global. Cette perspective systémique constitue peut-être la clé d’un développement véritablement durable de l’intelligence artificielle.

Le message d’Yves Grandmontagne résonne comme un appel à la nuance et à la vigilance critique : « Restons prudents et restons sereins ». Dans un débat souvent émotionnel, cette sagesse technique offre une boussole précieuse pour naviguer entre les écueils du déni et du catastrophisme. Ce discours plus nuancé est sans doute moins vendeur que les avis extrêmes, carburant du café du commerce et des médias sociaux.

Cette interview montre finalement que la question de l’impact environnemental de l’IA ne trouve pas de réponse simple, mais nécessite une approche systémique, géographiquement située et techniquement informée. Elle constitue un point de départ indispensable pour tous ceux qui souhaitent dépasser les idées reçues et contribuer à un débat véritablement constructif sur l’avenir de notre société numérique.

Suite à la remarque judicieuse de Frédéric Canevet, nous avons recherché les chiffres les plus justes possibles — quand ils sont disponibles — relatifs à l’entraînement des LLMs et son impact environnemental. Il en ressort que les coûts environnementaux principaux sont dus non aux entraînement mais à l’usage qui est fait de ces LLM, ce qui paraît intuitivement réaliste mais qui va mieux en le vérifiant. A noter qu’une partie importante de ces entraînements est réalisée via le « common crawl », un dump complet de l’Internet, disponible pour tous et que les éditeurs utilisent de manière approfondie. Les chiffres pour chaque plateforme sont fournis deux fois. Une fois avec les éléments fournis par Perplexity et Claude, et une deuxième fois avec les vérifications et les corrections d’Yves qui a croisé et vérifié toutes les données.

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Flare est un éditeur de logiciels québécois qui s’est spécialisé dans le balayage du Dark Web, qu’on n’hésite pas à appeler Web obscur ou « côté obscur de la toile » au Québec, et ils ont bien raison. Sur ce Dark Web, originellement conçu pour protéger l’anonymat des utilisateurs, et largement dévoyé par les cybercriminels, on trouve absolument tout. Et notamment beaucoup de mots de passe, ce qui n’est pas sans effrayer les entreprises. J’ai interrogé Éric Boivin, Technical Platform Specialist chez Flare à Ready for IT à Monaco afin d’en savoir plus. 

Les mots de passe sont une des nombreuses choses qu’on peut trouver sur le Dark Web. Celui-ci est une plateforme utilisée pour faire commerce de marchandises illicites, en évitant les détections. Les personnes malveillantes l’utilisent souvent en toute impunité, grâce à l’anonymat qu’il procure et qui n’existe pas sur le Web. 

Le commerce de mots de passe est l’une de ces entreprises malveillantes.

Le Dark Web a été créé initialement dans un but de protection de la vie privée, pour que les personnes puissent faire des échanges sans que des autorités puissent décortiquer les messages ou analyser les conversations. Mais avec le temps, il y a eu une perversion de son usage, où certains se sont dit : « Puisque c’est anonyme, je pourrais m’en servir pour faire du commerce. »

Plus de 1,7 milliard de mots de passe se promèneraient dans la nature !

Chaque jour, c’est plus d’un million de nouveaux mots de passe que l’on retrouve. Ce sont les mots de passe de monsieur et madame Tout-le-Monde. La quantité de mots de passe qui sont distribués est vraiment impressionnante. Notre mission est de collecter ces informations. 

La principale méthode que nous observons fait appel à des malwares dont je réclame la paternité de la traduction en français : c’est ce que j’appelle des cléptogiciels, ou « infostealers » en anglais. Les cléptogiciels sont intégrés dans des logiciels “craqués”. Quand quelqu’un décide d’installer la version illégale d’un logiciel payant, il y a de fortes chances pour que le logiciel en question vienne lui voler ses informations. 

Ainsi, c’est une quantité massive d’informations qui est collectée à l’insu des utilisateurs, sans même qu’ils sachent qu’ils ont été infectés, car souvent, les cléptogiciels ne s’installent pas sur la machine, ils disparaissent tout simplement.

Quelqu’un cherche, par exemple, ChatGPT pour Mac, qui n’existe pas vraiment. Cette personne va donc sur YouTube, en tapant dans la barre de recherche : « Comment avoir accès à ChatGPT gratuitement sur Mac ? » Et un Youtubeur aura la solution qu’il recherche. Sous la vidéo qu’il aura postée, il y aura un lien à activer et c’est là que le logiciel malveillant s’installera sur la machine de la victime. 

Flare copie l’intégralité de l’écosystème cybercriminel issu principalement du Dark Web. Nous en gardons une copie conforme dans nos bases de données afin de pouvoir prévenir nos clients lorsque nous interceptons des mentions de leur entreprise. Lorsque, par exemple, le mot de passe d’un employé se fait déceler.

Les entreprises nous fournissent les noms de domaine, les systèmes qu’ils utilisent, les URL, ou parfois, tout simplement, le format des adresses email de l’entreprise (ex.: [email protected]). Nous sommes donc capables de détecter ces informations et de prévenir les clients par la suite.

En effet, l’utilisation de l’intelligence artificielle sert à trouver du sens dans tout ce bruit. Dans une journée normale, Flare va collecter plus de 10 millions de messages provenant du Dark Web. On parle de bottes de foin absolument phénoménales. Si l’on veut réussir à trouver, dans cette masse de données, les bribes d’informations les plus importantes, nous n’avons pas le choix. Nous devons utiliser l’intelligence artificielle afin de faire le tri.

Certains groupes vont concevoir des logiciels comme Raccoon, qui est bien connu, Vidar ou Luma. Ces groupes trouvent des affiliés, des personnes qui vont s’emparer du logiciel et qui, en échange de redevances, vont en assurer la distribution. Une fois cette distribution de ces « infostealers » effectuée, il y aura échange des résultats de ces infections sur des plateformes, principalement par Telegram. Il y aura même des options d’abonnement. 

Ainsi, les cybercriminels s’inscrivent à un service afin de recevoir les « infostealers » les plus récents. De nombreux cléptogiciels existent et des nouveaux apparaissent constamment. Nous sommes dans une course incessante qui vise à déceler les nouvelles sources qui émergent sur le marché.

C’est très difficile à faire, mais les autorités commencent à être au courant de la situation. Même les éditeurs d’antivirus, de solutions d’EDR (Endpoint Détection and Response) par exemple, commencent à se soucier des infostealers, alors qu’auparavant, ils se concentraient sur les autres types de malwares. 

C’est un bon début. Nous avons même assisté à des fermetures de groupes. Raccoon, que j’ai mentionné tout à l’heure, a été fermé. Redline également. Nous coopérons avec les autorités autant que possible, en partageant les informations que nous trouvons, afin d’aider au démantèlement de ces groupes. 

Toutefois, avec le Dark Web, c’est comme l’Hydre de l’Erne, quand on lui coupe une tête, il y en a dix autres qui repoussent. 

Mais il y a de l’innovation. Les mots de passe, par exemple, sont en voie d’extinction. L’authentification à double facteur (2FA) se met en place. On y ajoute de nouveaux mécanismes afin d’éviter les mots de passe du type 12345678. L’innovation vise à réduire la dépendance à la mémoire humaine pour faire plus confiance à des systèmes plus robustes de gestion des identités.

Absolument. Les cléptogiciels sont capables de capter les cookies de session. Prenons un site Web, qui pour des raisons d’expérience utilisateur, ne demande pas systématiquement à l’utilisateur de se connecter avec son mot de passe. Dans ce cas, les cléptogiciels vont aspirer les cookies de session, ainsi que tous les détails de l’ordinateur de la cible. 

Ensuite, l’attaquant n’a qu’à répliquer la session de l’utilisateur, se faire passer pour lui, et usurper son identité sans même avoir à fournir un mot de passe. La protection des sessions fait donc aussi partie des dispositifs à mettre en place, au-delà du mot de passe.

L’Europe est intéressante pour nous parce que dans la situation géopolitique actuelle, nous devons nous tourner vers d’autres marchés. La France est un marché très intéressant pour nous. Certes, il y a des questions spécifiques ici, comme la souveraineté des données utilisées par l’intelligence artificielle. 

Nous devons nous aligner sur les besoins locaux et bien comprendre la législation européenne. Notre objectif est de continuer à évoluer sur le marché et faire en sorte que Flare soit présent partout dans le monde.

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La fin des mots de passe n’arrivera pas demain, même s’ils énervent tout le monde. Faire disparaître les mots de passe est le but de tous, mais cela prendra du temps. Pourtant, ce dispositif de sécurité est un peu la bête noire des utilisateurs et des entreprises, et c’est aussi leur talon d’Achille. J’ai rencontré Laura Van de Wiele, EMEA marketing manager chez LastPass au Ready for IT 2025, avec qui j’ai pu évoquer le sujet. 

Exactement. 22 % des failles de sécurité sont liées à un vol d’identifiants/mots de passe de connexion [source : rapport BIR de Verizon en 2025 ], ce qui offre une porte d’entrée pour des acteurs malveillants au sein d’une entreprise. Cela cause une recrudescence des cyberattaques. Il est donc essentiel de se prémunir et de protéger tous les points d’accès au sein d’une société.

22 % des failles de sécurité sont liées à un vol d’identifiants/mots de passe de connexion

Bien évidemment, le facteur humain est prédominant, étant donné que le cerveau humain ne peut pas se souvenir de tous ses mots de passe. La tendance est souvent de réutiliser le même mot de passe ou d’en utiliser une déclinaison. Quand un acteur malveillant trouve des identifiants, il va utiliser un mot de passe qu’il va tester sur différentes applications et sites internet pour tenter d’accéder à des comptes bancaires, aux comptes d’entreprise, etc. Ce que l’on observe également, c’est l’utilisation de mots de passe à usage personnel qui sont réemployés au sein de l’entreprise. La vulnérabilité augmente alors considérablement.

Certes, mais ce n’est pas leur cœur de métier. Aujourd’hui, la gestion des mots de passe, des identités et des accès fait partie de l’environnement IAM (Identity Access Management). Des entreprises telles que Microsoft ou Facebook exploitent cette opportunité. 

On tend à dire qu’il faut se débarrasser du mot de passe, ce qu’on appelle le « passwordless », que l’on implémente de plus en plus, notamment avec l’authentification biométrique. Mais c’est un processus qui prendra du temps. 

On parvient aujourd’hui à avoir de plus en plus d’authentifications sans mot de passe, mais nous n’avons pas encore éradiqué le mot de passe. C’est un projet à moyen ou long terme, le temps que toutes les entreprises et les individus le mettent en place, que ce soit disponible de différentes façons, et que l’on dispose des bons niveaux de sécurité et de connexion.

Oui, mais elle est limitée à l’OS Apple, ce qui restreint son utilisation. Et puis, ce n’est pas leur cœur de métier non plus. Aujourd’hui, tous les navigateurs proposent un coffre-fort de mots de passe. 

Il est crucial d’avoir un chiffrement élevé pour éviter les problèmes. La version Premium de LastPass se distingue par un chiffrement robuste AES-256 bits en zero-knowledge. Selon sa longueur et sa technicité, craquer un mot de passe peut prendre entre 30 secondes ou bien plus longtemps. 

Il est donc recommandé d’utiliser un gestionnaire de mots de passe, mais il faut aussi avoir le bon outil et s’assurer des bonnes fonctionnalités et protections mises en place.

Tout à fait. Nous travaillons actuellement avec plus de 100 000 clients à travers le monde et nous comptons plus de 30 millions d’utilisateurs.

Même si parfois les utilisateurs peuvent trouver cela contraignant, c’est un niveau de sécurité supplémentaire qui est nécessaire. Lastpass offre également une solution de MFA qui permet justement de n’avoir qu’un seul outil. 

Aujourd’hui, avec le « passwordless », les deux systèmes sont interconnectés, ce qui limite la nécessité de se connecter deux fois.

Un de nos clients, une structure française de 450 employés est parvenue, après six mois, à atteindre un score de sécurité de 80 %. Tout ce qui dépasse 60 % en termes de score de sécurité, c’est-à-dire des mots de passe forts, uniques, non réutilisés et non compromis, est considéré comme très bon. 

Cela permet effectivement de favoriser l’adoption du système et surtout d’améliorer l’hygiène des mots de passe ainsi que les comportements associés.

Mais pour en arriver là, il faut beaucoup d’éducation, de suivi et de support. À partir du moment où l’on n’a plus besoin de se souvenir de ses mots de passe et qu’on utilise simplement une application, c’est aussi un gain de temps considérable. 

Je connaissais quelqu’un qui, au lieu de créer un mot de passe et de s’en souvenir, utilisait systématiquement la fonction « j’ai oublié mon mot de passe ». Le temps passé à cette manipulation est énorme, tant pour l’individu qui doit recevoir l’e-mail, cliquer et paramétrer, que pour l’administrateur. 

Un administrateur peut consacrer plus de 30 heures par an à la gestion des mots de passe, à leur réinitialisation et à la récupération des identifiants.

Notre solution permet d’alléger cette charge, permettant aux équipes IT de se concentrer sur des problématiques plus importantes.

C’est ce vers quoi nous tendons aujourd’hui. On parle d’authentification biométrique, de « passkey », qui va renforcer l’identification d’une nouvelle manière. 

Mais il reste essentiel de continuer à améliorer les comportements vis-à-vis des mots de passe et leur hygiène, tant dans la sphère privée que professionnelle. Avec l’impact de la COVID, la frontière entre vie personnelle et professionnelle est devenue très floue. On transporte de mauvaises habitudes de la maison au travail et vice versa. 

Aujourd’hui, personne n’est à l’abri d’un vol de mot de passe 

Beaucoup pensent « cela ne peut pas m’arriver, personne ne s’intéressera à moi », mais c’est précisément lorsqu’on adopte cette attitude que l’on devient vulnérable. Tout le monde est une cible potentielle, quel que soit son statut professionnel, son âge ou sa situation. Chacun représente une porte d’entrée potentielle.

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Les ETI en forte croissance doivent adopter l’agilité et elles n’ont pas le choix. On parle de méthode agile dans les projets IT depuis 25 ans, même si ses principes préexistaient dans quelques protométhodologies comme le RAD ou le modèle en spirale, mais pour les ETI c’est maintenant que ça se passe en face du grand saut que doivent réaliser ces entreprises de taille intermédiaire. Frédéric Charles, directeur de la stratégie digitale & innovation de Suez Smart Solutions et Boris Pouderous, DSI du groupe Sterne ont partagé leurs meilleures pratiques avec les participants de Ready for IT Monaco le 20 mai 2025. Ce débat était animé par Mélanie Bénard Crozat, rédactrice en chef de S&D (sécurité et défense) magazine.

On remarquera le « plus d’agilité » dans le titre de cette conférence. Et ce « plus » est justifié. Une ETI c’est un peu l’avantage de la grande entreprise combiné à celui de la start-up (ou l’inconvénient, selon le point de vue). 

Bref, une ETI navigue à vue dans l’incertitude et l’agilité dans le SI est une obligation. C’est ce que nous ont expliqué les deux intervenants de la table ronde de Ready-for-IT 2025 dédiée à l’agilité dans la refonte des Systèmes d’information. 

Boris Pouderous est DSI du groupe Sterne, un acteur majeur « de la logistique premium bas carbone en Europe dont l’offre de services urgents à forte valeur ajoutée, planifiés ou à la demande, s’adapte au métier et à la criticité de chaque situation ». 

Le groupe a beaucoup crû ces dernières années (450 collaborateurs en 2017, 2300 aujourd’hui), à la fois organiquement et par croissance externe. « D’un point de vue de l’IT, cela a créé de gros enjeux, car il y a beaucoup d’obsolescence dans les logiciels métiers. Il a donc fallu digérer la croissance tout en pensant le SI brique par brique » a expliqué le DSI. Un challenge important, car les clients demandent du sur-mesure et que la société est fortement challengée sur les aspects cyber, a-t-il ajouté. 

La Supply Chain a beaucoup été attaquée depuis la guerre en Ukraine et depuis, c’est un défi quasi quotidien. 

Un groupe qui s’est aussi construit avec des LBO (Leverage Buy-Outs), avec « des actionnaires qui changent au fil du temps », ce qui a constitué un défi supplémentaire. Heureusement, le responsable IT a pu, « au début du LBO s’inspirer de la vision du patron et transposer cette vision business en IT », ce qui était plus facile. 

On réussit mieux en découpant un grand projet en petit pas ambitieux. 

Frédéric Charles, directeur de la stratégie digitale & innovation de SUEZ Smart Solutions est revenu sur les critères qui font une ETI. La caractéristique type d’une ETI est d’être en croissance. Si en grande entreprise l’activité est principalement stable, en ETI il faut changer sur des temps très courts.

Or, quand celles-ci doivent changer rapidement, l’agilité arrive tout naturellement explique Frédéric. Car « il n’est pas possible de changer tout d’un seul coup ». Dans le cas de groupe Sterne, la LBO et son business plan, qui ont été communiqués au DSI, ont agi comme un élément déclencheur du caractère stratégique du système d’information.

Dans le cas d’une entreprise de taille intermédiaire, si le déploiement ne se fait pas de manière agile, cela va déclencher tout un tas de problèmes SI. Même si la plupart d’entre eux sont en fait des problèmes de processus, nous explique Frédéric Charles.

Frédéric a illustré son propos d’un exemple. « GIFI a changé son SI et n’a pas réussi finalement à aboutir avec son projet de transformation. L’impact a été immédiat sur les ventes (-9 %, chiffre cité par Frédéric Charles) des ventes, car les produits n’étaient pas disponibles.

Une phrase qu’il conviendrait de répéter souvent à ceux qui pensent que le système d’information est un élément du passé. En fait, il n’a jamais eu autant d’importance qu’aujourd’hui, car il est là-base sur laquelle tout le reste de l’entreprise s’appuie. Ceci n’est même pas nouveau, mais ce phénomène est encore renforcé par les transformations technologiques que nous sommes en train de vivre en ce moment.

Quant à l’agilité, Frédéric la voit partout : “en amont, et en aval du SI. Car il faut accepter les itérations”. Un des problèmes principaux que l’on rencontre dans les ETI, est le manque chronique de ressources. Le groupe Sterne est fort d’un effectif IT de 38 personnes, ce qui peut paraître beaucoup nous dit Frédéric, mais en croisant par domaine et par secteur, ce n’est pas le cas.

“Dans le cadre de mes interventions de management dans les écoles de commerce, je vois les directeurs métiers qui viennent prendre le vernis de l’agilité, car ils ne peuvent pas se permettre de passer à côté de cette compréhension”.

C’est en quelque sorte une forme de maturité, car quand les responsables métiers s’emparent des problématiques informatiques et cela a été mon métier pendant plus de 20 ans, on peut envisager une parfaite symbiose entre la maîtrise des processus métiers et l’automatisation informatique. 

Mais dans les ETI, la question est bien différente. Du fait du manque de ressources et de disponibilité des responsables métier, la maîtrise d’ouvrage est située dans la direction informatique, ce qui du propre aveu de Boris Pouderous, “cause un problème puisqu’on rajoute un niveau supplémentaire”. En effet, dans ce cas, la DSI joue le rôle de traducteur des besoins métier, et ce n’est pas toujours facile quand on ne maîtrise pas la partie business.

Quoiqu’il en soit le SI, enfin, et on s’en réjouira, n’est plus un sujet techno, mais stratégique.

Boris Pouderous a décrit ainsi les différentes étapes de la mise en place de la transformation dans son entreprise :

À cela, il faut ajouter de la “commitologie” [NDLR un néologisme que nous interprétons comme une obligation de mesurer le résultat »] afin de mesurer la conformité des résultats et l’avancement des travaux. “On découpe les projets sur des livrables courts pour s’adapter, car les métiers changent souvent d’avis. Mais cela est normal, ça fait partie du business et la DSI doit intégrer ces changements”.

Les métiers changent souvent d’avis, mais cela est normal. C’est à la DSI d’intégrer ces changements !

Mais si on veut comprendre plus précisément l’importance de l’agilité dans un projet de transformation digital en ETI pour accompagner la croissance, il faut se rendre compte des défis que Boris Pouderous et son équipe ont trouvé sur leur chemin depuis le début du projet.

Cela a commencé avec le COVID qui a eu un impact fort sur la logistique [le métier des clients de groupe Sterne]. Dans la foulée, les industries clientes du groupe [fabricants automobiles et aéronautiques] ont commencé à souffrir. Il a donc fallu se diversifier. À cela est venue s’ajouter la guerre en Ukraine dès 2022. Puis la crise économique et énergétique en Allemagne, ce qui a eu un impact sur la santé financière de l’entreprise. Santé financière qu’il a fallu maintenir à tout prix pour continuer de financer la croissance. Puis sont venus les JO 2024 qui ont posé des défis à l’entreprise car “comment livrer à Paris en été quand la plupart des ponts sont fermés ? !”

Et ce n’est pas tout, avec ceci il faut ajouter le verdissement des flottes et les ZFE, les réglementations comme le passage de 90 à 80 km/h qui a eu un impact important sur les temps de livraison et qui a imposé d’adapter l’offre. Il faut ajouter à cela les réglementations comme le RGPD, Dora [Digital Operational Resilience Act] et Nis2. Sans oublier, pour finir, les enjeux de souveraineté numérique cités par Gilles Babinet dans sa keynote de Ready for IT, dus à la guerre économique que nous subissons, avec quelques soubresauts, en ce moment. 

Face à ces enjeux, l’agilité joue un rôle prépondérant dans les projets de transformation des SI et encore plus dans ceux des ETI qui sont naturellement soumises à des enjeux de croissance plus aigus. Pour bien accompagner ces changements, une veille assidue et régulière doit être pratiquée, nous ont expliqué les deux intervenants. Anticiper les enjeux des clients et des réglementations, identifier les tendances, être impliqué dans les différentes équipes… sont quelques-uns des points clés cités dans ce débat. 

Une chose a été frappante dans ce débat toutefois, c’est l’absence de mention de l’évolution du code et de sa construction, qui sont pourtant au centre de toutes les discussions de l’autre côté de l’Atlantique. Pourtant, on imagine bien que des SI plus agiles dans leur construction peuvent avoir un impact sur la participation de représentants métier engagés, afin de renforcer encore l’agilité et la rapidité d’exécution. Interrogés sur ce sujet, les deux intervenants ont plaidé pour des “développeurs augmentés par l’IA” en écartant la possibilité qu’ils soient remplacés.

Ce qui n’empêche pas qu’il se puisse que les compétences évoluent et se transforment pour accompagner ces évolutions technologiques. Si nous sommes d’accord avec Frédéric Charles et Boris Pouderous pour dire que les remplacements ne seront pas massifs immédiatement, on ne peut nier le problème actuel qui touche les embauches de programmeurs aux USA. Entre l’exagération “révolutionnaire” et le statu quo, il y aura certainement une voie intermédiaire sinon médiane. Dans tous les cas, l’impact indéniable et majeur de l’agilité dans le fonctionnement des transformations des SI métiers ne fera que croître, nous ne sommes pas prêts de revenir en arrière.

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Le paysage des cybermenaces en Europe est assez inquiétant. Une enquête récente de Cloudflare a été menée auprès de 4 261 responsables informatiques chargés de la cybersécurité en Europe. 24 % de l’échantillon est composé de petites entreprises (150-999 employés), 24 % de moyennes entreprises (1 000-2 500 employés) et 52 % de grandes organisations (plus de 2 500 employés). Tous les grands pays européens ont été étudiés par Cloudflare dans le cadre d’une étude intitulée « Shielding the future : Europe’s cyber threat landscape (Protéger l’avenir : le paysage des cybermenaces en Europe). Le rapport dresse un tableau plutôt sombre, mais souligne que des solutions existent… à condition que les équipes dirigeantes comprennent ce que sont les nouvelles contre-mesures de lutte contre les cybermenaces telles que le Zero trust. Dans l’ensemble, il faudra que toutes les équipes de direction, et pas seulement l’équipe informatique, comprennent mieux les tenants et les aboutissants de ces dangers.

L’échantillon de cette enquête est très complet compte tenu qu’il s’agit d’une enquête visant des décideurs et du fait de son orientation B2B.

– Tous les types d’entreprises sont touchés par les cybermenaces, puisque 72 % des personnes interrogées ont signalé au moins un incident au cours des 24 derniers mois,

Il semble que le paysage de la cybersécurité, de plus en plus dangereux, soit à l’origine d’un nombre croissant de problèmes au sein des organisations. La complexité croissante des réseaux ouverts donnant accès à des sommes d’argent de plus en plus importantes; la tentation est trop grande pour la plupart des cyber-escrocs qui ne semblent pas capables d’y résister. En outre, la complexité stupéfiante des technologies de l’information, des réseaux et surtout des solutions de cybersécurité telles que le Zero trust explique pourquoi si peu d’entreprises sont prêtes à mettre en œuvre de telles solutions. Et ce, même si ces solutions ont du sens.

Même si je déteste cette idée, il semble qu’une trop grande ouverture de ces systèmes ne nous facilite pas la vie.

Voici le lien pour télécharger l’étude de Cloudflare sur les cybermenaces en Europe en 2024. À noter qu’une version spécifique pour la France est disponible.

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L’informatique du futur appartiendra aux développeurs full-stack m’a expliqué Hervé Rincent, développeur indépendant. Malgré les conclusions parfois hâtives de certains gourous de la technologie, les techniques low-code no-code ne feront pas, selon l’expert IT, disparaître les développeurs, pas plus qu’ils n’ont été tués par la généralisation des ERP. Voyons ici avec Hervé, comment nous pourrions envisager d’imaginer le futur de l’informatique. Un futur où les informaticiens seront forcément, selon lui, des développeurs full-stack capables de comprendre le métier du client et de travailler en symbiose avec lui.

Où va l’informatique ? Les innovations technologiques foisonnantes nous font parfois perdre de vue la réalité du terrain. La vague low-code no-code va-t-elle renverser tous les codeurs sur son passage ? Et quel est l’avenir de l’informatique et des développeurs ? Devront-ils apprendre le métier de leurs clients (internes et externes) ?

Pour en débattre, j’ai invité Hervé Rincent, dont la société Camilab.co fait du développement sur mesure, et qui publie un article de blog sur l’IT toutes les semaines que l’on retrouve dans une newsletter que je ne manque jamais de lire.

Dans cette interview, résumée dans ce billet, nous nous sommes efforcés d’envisager le futur de l’informatique.

Avant de faire de l’informatique, il faut cartographier les organisations et les processus. Cela a même été mon métier pendant de nombreuses années.

Or, les organisations sont, selon Hervé, génératrices de flou.

Il y a un effet « des concepts mal définis, des frontières mal dessinées, des abus de vocabulaire où tout le monde utilise le même mot pour désigner des choses qui sont différentes, c’est cette complexité, qu’on appelle souvent la complexité accidentelle, qu’on va retrouver dans son code si on n’y prend pas garde » explique-t-il.

La plus-value du développeur va être de rendre explicite ce qui ne l’est pas

Il faut éviter que ces flottements, ces imprécisions de vocabulaire, ces concepts mal définis se retrouvent dans le code. C’est ce manque de clarification qui est à l’origine de la fameuse analogie du SI et du plat de Spaghetti

On entend parfois dire que le métier de développeur est en voie d’extinction, que le no-code va remplacer les codeurs. Mais il n’en est rien.

« Quand je discute avec les entreprises, je constate exactement l’inverse », souligne Hervé.

Il identifie même trois cas de figure qui justifient l’appel à un développeur :

Sur la base de ce bilan, beaucoup d’entreprises commencent à faire l’évaluation du coût d’un développement sur mesure.

Celui-ci répondrait explicitement et expressément à leurs besoins, ferait gagner du temps à leurs utilisateurs, sans les noyer sous des fonctionnalités, sans connaître les limites d’Excel, et sans demander aux utilisateurs de passer leur temps à faire des copier-coller.

« Elles s’interrogent sur la pertinence de l’open source, d’autant plus que les techniques de développement logiciel ont beaucoup évolué et qu’on ne part jamais de zéro quand on code », explique Hervé Rincent.

Un de mes amis qui était conseiller du patron d’une ESN m’a confié un jour que la France était le pays le mieux équipé en sociétés de services en informatique par tête d’habitant tant nous avions un amour immodéré des logiciels spécifiques.

Or les grands progiciels et logiciels verticaux n’arrivent toujours pas à venir à bout des logiciels spécifiques. Peut-être même qu’ils ont un effet repoussoir…

« Les grands acteurs ou les gens qui font des logiciels en SaaS ont un objectif en tête », m’a confié Hervé, « ajouter des fonctionnalités pour élargir leurs parts de marché et conquérir de nouveaux utilisateurs ». « Leurs métriques sont le nombre d’utilisateurs, et le nombre d’utilisateurs pérennes ».

Leur objectif est d’élargir petit à petit cette palette des fonctionnalités pour plaire au plus grand nombre et avoir un grand nombre d’utilisateurs.

« Tous ceux qui ont essayé d’utiliser Salesforce voient dans quelle complexité accidentelle on est tombé : il faut payer des consultants à 1 000 € la journée pour arriver à configurer son Salesforce, pour arriver à faire son job, avec un outil dont on n’utilise pas 99 % des fonctionnalités, et dont la tarification par utilisateur est loin d’être donnée », constate-t-il.

Si on additionne le consulting nécessaire à configurer son instance et le coût d’utilisation mensuel par utilisateur, la comparaison avec le spécifique n’est donc pas forcément en faveur du logiciel sur étagère, explique Hervé Rincent.

En regard, il y a un développement spécifique maîtrisé par l’entreprise, avec lequel on va pouvoir fabriquer un logiciel qui embarque vraiment sa spécificité et son cœur de métier.

Finalement, l’option du logiciel spécifique n’est peut-être pas aussi insensée qu’on veut bien le dire. Nicholas Carr pourra repartir à l’école.

Le monde moderne aimant essayer de tuer tout ce qu’il peut, il n’est nulle surprise qu’on annonce la mort du code grâce à l’avènement du low-code, no-code.

Mais comme toujours, la réalité dépasse la fiction et elle est surtout plus complexe.

« Dans les outils no code en réalité on code, mais avec un niveau d’abstraction différent. On ne code pas dans un langage, mais en déplaçant des objets sur un écran, en mettant des widgets qu’on va relier » explique Hervé Rincent.

[NDLR Pour nos jeunes lecteurs, j’ai assisté à une des premières démonstrations d’un atelier de génie logiciel graphique Xerox dans les années 1980 (sic !)]

« Des outils no code comme Bubble par exemple, demandent du temps et de bien connaître l’outil. Il y a 27000 possibilités de configuration quand on déplace des widgets, par exemple. L’expérience de cet outil est très proche de l’expérience de codage » ajoute Hervé Rincent.

Mais à la différence du vrai code où on est propriétaire du code source, le code réalisé avec un outil no code est propriétaire de la plateforme no code. Une nuance de poids.

Changer d’outil ultérieurement devient également impossible « parce que le code réalisé et la logique métier sont attachés à l’environnement de l’outil no-code propriétaire ».

On perd une marge de liberté, et parfois on ne gagne pas tant de temps que ça !

En conclusion, il reste donc encore beaucoup de travail pour les développeurs, les ESN, et les architectes d’entreprise

« Les développeurs vont devoir réaffirmer leurs compétences sur l’analyse business, comprendre le métier du client, en quoi les besoins de ce client sont vraiment spécifiques », explique Hervé.

Ils doivent aussi, selon lui, développer leur connaissance des outils open source qui vont pouvoir être connectés autour de ce cœur spécifique pour arriver à bénéficier du meilleur des deux mondes : réutiliser le générique, et développer le spécifique, en aidant le client à rendre explicite son organisation.

Un développeur qui ne connaît pas le métier de son client fera forcément du mauvais code

Les compétences de ce développeur du futur iront « au-delà de la connaissance de la syntaxe d’un langage informatique. Les développeurs doivent avoir davantage d’implication dans la partie conseil », insiste Hervé Rincent.

Ils doivent apprendre à embrasser davantage le cycle de vie de leur développement, en comprenant le besoin et l’architecture.

« Le full-stack est capable de partir de l’analyse business pour définir une bonne architecture qui va pourra évoluer facilement, puis de coder, et ensuite d’itérer sur ces trois choses de façon rapide », explique Hervé.

Une fonctionnalité est développée et livrée en dix jours permet un feed-back rapide. « C’est cela l’avenir du métier de développeur », conclut Hervé.

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Comment synchroniser Onedrive, Google drive et les autres plateformes qui gardent vos précieux fichiers dans le cloud ? Quand ceux-ci sont répartis sur plusieurs services incompatibles les uns avec les autres, cette question peut vite se révéler être un casse-tête. J’ai découvert un peu par hasard, un service (et même plusieurs) qui permet de synchroniser vos données au travers des différentes plateformes de cloud (Google cloud, Onedrive, Dropbox, etc., et même iCloud) et qui peut vous aider à gagner un temps précieux. Sans compter le fait qu’il permet de préserver vos données, tout en évitant de les répartir sur trop d’espaces différents. C’est l’outil du jour que nous vous proposons d’essayer : Multcloud.

Qui n’a pas pesté contre un client ou un collègue qui vous obligent à utiliser un espace de stockage cloud différent de celui que vous aviez choisi ? Or, le client est toujours roi : s’il veut utiliser Google Drive et que vous êtes sur Dropbox, il vous faudra utiliser Google Drive. Si vos fichiers sont sur Onedrive et qu’il veut utiliser Dropbox, vous devrez changer également.

Et si vous êtes sur Dropbox et qu’il n’arrive pas à y accéder à cause du firewall, vous devrez utiliser le système de Microsoft. Vous n’aurez pas le choix.

Cela n’est pas seulement frustrant, ces changements de lieux de stockage peuvent également entraîner des erreurs et des défauts de sauvegarde et d’archivage.

Dans le domaine du conseil, sauvegarder et archiver ses fichiers est une action cruciale. Il vous faudra absolument trouver une solution. Il y a bien la synchronisation au travers d’un serveur Raid de type Synology par exemple. Ils sont très puissants, mais aussi très complexes à paramétrer. Nous y reviendrons.

Mais heureusement, j’ai trouvé pour vous une solution plus conviviale : Multcloud (pour « Multicloud » ou « cloud multiple »).

Chez Visionary Marketing, pendant longtemps, nous avons utilisé Dropbox qui nous donnait entière satisfaction, si ce n’est le fait que Dropbox n’est pas capable de laisser des utilisateurs travailler en mode collaboratif sur le même fichier.

Cet inconvénient mineur au départ est vite devenu très bloquant avec la popularisation du travail collaboratif, d’abord sous l’impulsion de Google drive, puis avec la généralisation de Microsoft 365, le nouveau nom d’Office 365. Désormais, collaborer à plusieurs en temps réel sur le même fichier est devenu banal et obligatoire. Il nous a fallu donc changer.

Pendant des années, nous avons donc cumulé Onedrive, Google Drive, iCloud, Synology et Dropbox sans savoir que finalement nous pouvions bénéficier de la qualité de stockage et de la synchronisation de Dropbox, par exemple, et de sa facilité de partage, avec la qualité et la robustesse du service de Microsoft 365.

Mais il y a autre chose, c’est que beaucoup de clients ne supportent pas qu’on utilise un autre outil de stockage que celui choisi par leur DSI. Le problème est qu’on se retrouve avec des fichiers dans tous les coins, avec une capacité réduite de suivre son travail correctement.

Pour ma part, étant un obsédé de la double et triple sauvegarde, archiver notre travail proprement de façon à pouvoir toujours le retrouver en cas de coup dur est aussi un must.

Ceci n’est pas une vue de l’esprit, c’est un point crucial pour les consultants : notre premier souci n’est pas qu’on nous vole nos données. Celles-ci sont souvent publiques (nous écrivons des contenus qui se mettent en ligne, on peut donc nous les voler, ils sont déjà à disposition de tout le monde).

Notre problème de base est surtout de ne jamais perdre nos fichiers. Pour cela, nous utilisons un système qui s’appelle Crashplan, et qui vient se superposer à tous nos disques durs de telle manière que, quel que soit le consultant, les fichiers sur lesquels on a travaillé soient sauvegardés automatiquement avec un archivage minute par minute. Celui-ci nous a sauvé la vie plus d’une fois quand certains fichiers avaient disparu pour des raisons pas toujours faciles à expliquer.

Toutefois, pour aller plus loin, grâce à ce service que j’ai trouvé, Multcloud, la synchronisation entre différents services devient tout à fait transparente.

Ainsi, vous pouvez facilement satisfaire votre client qui désire absolument garder ses fichiers sur Google drive et continuer à travailler tranquillement sur Onedrive si tel est votre désir. Ou vous conformer aux désirs de votre client et travailler sur le service de son choix tout en en gardant une copie synchronisée sur votre propre espace de cloud.

Le service est très simple à utiliser, il est même gratuit avec des limitations. Une version payante existe qui fait sauter les verrous. Mais vous pouvez facilement tester le service, même sans ouvrir un compte, le système d’onboarding en lui-même est d’ailleurs absolument extraordinaire, car il vous permet d’essayer Multcloud sans vous engager ni même donner votre adresse e-mail.

Voici en quelques étapes comment créer votre compte et le faire fonctionner.

1re étape : créer son compte. Je vous conseille d’essayer le service avec l’option « experience without signing ».

2e étape, ajouter les services cloud à synchroniser ou transférer

Étape 3 : créer une tâche de synchro. Il est ainsi possible de synchroniser seulement une partie d’un drive avec un autre. Vous pouvez aussi décider de synchroniser manuellement ou à intervalles réguliers ou les deux.

Étape 4 : surveiller son transfert. Ici, j’ai transféré mes photos de Google Photos que je n’utilise plus vers Flickr. Une tâche longtemps repoussée et rendue possible grâce à Multcloud.

Depuis que j’ai découvert ce service il y a deux ans, beaucoup de nouveaux clouds ont été ajoutés et non des moindres. Ainsi, vous pourrez sauvegarder iCloud dans un autre nuage, afin de vous libérer de la férule de la marque à la pomme. Et même en dehors de cela, vous pourrez ainsi archiver vos données iCloud, ce que ne propose pas iCloud.

D’autres solutions existent. Nous reviendrons un jour sur notre dispositif, assez sophistiqué, destiné à protéger nos données de la disparition et à leur archivage afin de retrouver les différentes versions des fichiers en cours.

Nous recommandons notamment Synology qui permet de synchroniser vos fichiers depuis votre Mac ou PC, mais ce n’est pas tout. Synology vous permettra aussi de synchroniser entre différents NAS (disques réseau), eux-mêmes redondants (RAID). Ainsi, il y a quelques semaines, un des 2 disques d’un de nos NAS Synology a rendu l’âme après 10 ans de bons et loyaux services. Quelque chose comme 50 000 heures de vol ! Et manque de chance, notre disque externe de 2 TO, probablement aussi vieux, a rendu son dernier soupir le même jour !

Mais ce n’est pas grave. Nous avons acheté un nouveau disque, l’avons remplacé, et tout est reparti avec nos donnés bien rangées au même endroit, comme si de rien n’était. Pendant ce temps, le Synology du bureau, à plusieurs kilomètres de là, avait pris le relais et comportait une copie de sauvegarde de nos 25 000 photographies au format RAW (au bas mot 500 GO de données).

Synology dispose également d’une application gratuite de sauvegarde entre clouds appelée Hyperbackup et d’un service de sauvegarde dans le cloud des données du NAS nommé C2.

Nous décrirons bientôt notre dispositif de sauvegarde et d’archivage, un modèle assez économique et très efficace qui nous a permis de récupérer nos données, sans rien perdre, plusieurs fois. Nous y adjoindrons un descriptif des fonctionnalités de Synology.

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La robotique exerce un fort pouvoir de fascination, surtout auprès des journalistes. Mais elle a bien de la peine à sortir de la « vallée de l’étrange ». En fait, le robot humanoïde est une idée très ancienne : le concept même de serviteur créé pour assister l’homme était présent dans la mythologie juive avec le golem, et les automates existaient déjà avant 1500, notamment le chevalier mécanique de Léonard de Vinci. La robotique a depuis progressé dans les usines, mais semble tarder à émerger auprès du grand public. 

Est-ce le fait d’une contrainte technologique, alors que l’on ne cesse de miniaturiser les composants électroniques ? Y a-t-il un rejet naturel des humains à l’égard de machines qui leur ressembleraient trop ? Ou simplement le constat que la robotique n’a aucune utilité pour le grand public ? Un peu de tout cela certainement. La technologie actuelle ne permet de produire que des robots très spécialisés, aux tâches limitées, et un robot grand public aurait pour l’instant peu d’utilité en comparaison de son coût.

Note : ce billet a été publié pour la première fois en 2018

Même si l’IA progresse à grands pas, elle ne remplit pas encore ce que l’on attend d’un robot : reconnaître quelqu’un, tenir une conversation, apprendre un ordre simple, etc.

Aucun robot construit pour remplir ces buts n’est jamais sorti de la vallée de l’étrange, zone de conception où le robot suscite davantage de malaise que d’admiration. L’exemple le plus curieux est le robot Sophia, devenu (e ?) citoyen d’Arabie Saoudite. Ses réponses, programmées et énoncées d’une voix monotone, sont parfois accompagnées d’un humour dérangeant et un court sourire crispé sous des yeux écarquillés qui rendraient le visage de stars botoxées parfaitement naturel. L’engouement qu’il y a eu autour de ce robot (à qui l’on posait des questions comme s’il était le chef suprême des robots) était curieux, bien qu’il démontrait l’intérêt du grand public pour le sujet. Mais cela a également hérissé la communauté scientifique, en particulier Yann Le Cun, qui compara ce spectacle au Magicien d’Oz.

Nous étions en toute fin d’année 2017 lorsque s’est tenue au 21e étage de la tour Montparnasse une conférence sur la robotique. Invité à cette occasion, Rodolphe Gelin, EVP chez Softbank Robotique, nous a partagé sa vision sur le sujet. Et la vision de l’entreprise autrefois nommée Aldebaran Robotics avant son rachat par le géant japonais SoftBank est « d’apporter les robots à la maison ». De l’aveu de Rodolphe Gelin, « on ne peut pas encore le faire aujourd’hui ». Le vrai problème n’est en réalité pas celui de la mobilité du robot ni de sa capacité physique à saisir et manipuler des objets. « Un robot, c’est comme un smartphone : sans application il ne sert à rien », explique Rodolphe.

Et programmer un robot est une tâche bien plus ardue qu’on peut le penser. Une équipe de l’INRIA a par exemple cherché à donner à Roméo, le dernier venu de SoftBank Robotics la capacité à saisir des objets sur un plateau mobile (voir ici une interview). Comment ne pas perdre l’objet des yeux ? Comment ajuster ses gestes aux mouvements de l’objet ? Lorsque l’objet s’éloigne, à partir de quand allonger le bras, bouger le corps, utiliser ses jambes ? Les programmeurs se retrouvent vite coincés dans des problèmes complexes, qui doivent être résolus avec peu de moyens technologiques, l’informatique des robots grand public étant volontairement allégée pour en  limiter les coûts.

Concrètement, cela marque de fortes différences avec les attentes d’un humain et ce qu’un robot est concrètement capable de réaliser. Par exemple, la chute : nous pouvons distinguer en une seconde si une personne tombe volontairement, s’agenouille pour refaire son lacet, ramasse un objet, etc., ou s’il s’agit d’une vraie chute. « Pour reconnaître une personne qui tombe, le robot va devoir regarder des milliers de séquences de personnes qui tombent pour reconnaître des paramètres comme l’angle, la vitesse, la direction, etc., qui indiquent que la chute est involontaire et que la personne a besoin d’aide. ».

À l’inverse, certains gestes vont être appris rapidement et répétés à la perfection : « nous avons appris à notre robot Pepper le bilboquet », explique Rodolphe. « Il lui a fallu 100 essais pour réussir pour la première fois. Dès lors, elle a réussi systématiquement sur tous les essais qui ont suivi ». On a hâte de voir les premiers robots basketteurs en action…

Lucide sur les limites actuelles de la robotique, Rodolphe identifie trois barrières qui limitent aujourd’hui la mise sur le marché auprès du grand public.

C’est un sentiment étrange de voir que ces petits bijoux technologiques, qui sont à la pointe du savoir, sont difficilement commercialisables. Softbank Robotics a eu l’idée de créer Pepper (celui de la vidéo ci-dessus), un robot sur roues avec une tablette pour guider les clients dans un magasin ou un centre commercial, afin de rentabiliser son activité. Nao, le tout premier créé, a trouvé usage dans l’éducation, notamment pour les autistes, où sa patience illimitée et sa confiance programmée pour être inébranlable permettent d’aider l’enfant à communiquer. Romeo est pour l’instant davantage un concept de recherche et développement qu’un projet destiné à être commercialisé à court terme.

L’assistance aux personnes âgées est également un objectif : « évidemment, c’est mieux d’avoir des personnes physiques pour s’en occuper », précise Rodolphe. « Le robot sera davantage utilisé en complément, pendant les absences, etc. ». Consultées à ce propos, les personnes âgées tiennent à garder une indépendance : « je ne veux pas que le robot fasse ce que je sais faire », « il ne doit pas décider pour moi ». Le premier but du robot est donc d’assurer la sécurité de la personne (chute, oubli de prendre un médicament, assister les déplacements, détecter les objets sur le passage), maintenir la connexion (rappeler les gens, maintenir l’activité de la personne, faire des jeux cognitifs), aider dans la vie de tous les jours (passer l’aspirateur, laver la vaisselle, aider à s’habiller, etc.).

La robotique est un sujet passionnant, mais sur lequel le grand public attend beaucoup et sans doute beaucoup trop. Or, recréer une réflexion et des attitudes d’humain est d’une complexité inouïe. Nous n’en sommes pas encore là, même si l’IA progresse à grands pas. La généralisation du très haut débit mobile permettra peut-être dans un avenir proche de centraliser l’intelligence du robot, lui permettant d’accomplir des tâches bien plus complexes tout en allégeant son informatique. Chercher à dépasser la vallée de l’étrange est également une curieuse idée, sachant que tout ce qu’il y a à gagner est la confusion entre robot et humain, ce qui n’est peut-être pas la bonne solution pour faire accepter la robotique au grand public.

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