Justin Reock, Deputy CTO chez DX, aborde le défi du leadership dans les organisations adoptant l'IA. Il commence par déconstruire les moyennes rassurantes de l'industrie : si l'on voit globalement de légers gains de productivité, les données granulaires par entreprise révèlent une volatilité extrême. Certaines organisations voient leur taux d'échec (Change Failure Rate) augmenter et la confiance de leurs développeurs s'effondrer.
Pour réussir, Reock insiste sur la sécurité psychologique (référence au Projet Aristotle de Google). L'IA génère de la peur (remplacement). Les leaders doivent communiquer clairement que l'objectif est l'augmentation des capacités, pas la réduction d'effectifs, d'autant que les agents échouent encore sur la majorité des tâches complexes autonomes. Les mandats "top-down" sont contre-productifs.
Il propose un framework de mesure équilibrant télémétrie (ce qui se passe techniquement) et données qualitatives (ressenti développeur), car 95% de la productivité dépend du système, pas de l'individu. Il met en garde contre l'obsession du "temps de codage gagné". Citant la Théorie des Contraintes (Goldratt), il rappelle que gagner une heure sur une tâche qui n'est pas le goulot d'étranglement est inutile.
Il cite des exemples d'entreprises ayant ciblé les bons goulots : - Morgan Stanley utilise l'IA pour rétro-ingénierier le code legacy (Cobol), débloquant la modernisation. - Zapier utilise des bots pour l'onboarding, rendant les nouveaux ingénieurs productifs en 2 semaines (vs 90 jours). - Spotify accélère la résolution d'incidents en poussant le contexte automatiquement aux SRE.
Enfin, il donne des conseils tactiques pour les leaders : établir des boucles de feedback sur les "System Prompts" (pour que les règles de l'IA soient maintenues comme du code), comprendre les paramètres comme la "température" (créativité vs déterminisme), et surtout, fournir des espaces sécurisés (sandboxes) pour que les équipes puissent expérimenter sans peur.