Lei Zhang, responsable de l'infrastructure technologique chez Bloomberg, détaille comment une organisation de 9 000 ingénieurs déploie l'IA de manière structurée et efficace. Avec une base de code massive et critique (marchés financiers), Bloomberg ne peut pas se permettre une adoption chaotique.
Zhang distingue l'IA pour le "coding" (écriture de nouvelles fonctionnalités) de l'IA pour le "Software Engineering" (maintenance, opération). Bloomberg met l'accent sur ce deuxième aspect, souvent négligé mais à fort ROI : 1. Uplift Agents : Des agents dédiés aux migrations et aux correctifs de sécurité de masse, capables de proposer des patchs expliqués sur l'ensemble de la codebase. 2. Incident Response Agents : En cas de panne, l'IA est utilisée pour scanner instantanément logs, télémétrie et configurations. Sa force est d'être "rapide et sans biais" (contrairement aux humains qui ont des préjugés sur la cause probable).
Pour gérer cette échelle, Bloomberg applique le principe du "Paved Path" (la voie pavée) : rendre la bonne méthode facile et la mauvaise difficile. Ils ont construit une plateforme centralisée offrant une passerelle IA (Gateway), un déploiement PaaS simplifié pour les outils internes, et surtout un Hub MCP (Model Context Protocol) pour partager les connecteurs et éviter que chaque équipe ne recrée les mêmes outils.
Sur le plan humain, Zhang note que l'adoption est plus forte chez les contributeurs individuels que chez les managers. Pour pallier cela, Bloomberg a intégré l'IA dans le cursus de formation des nouveaux arrivants. Ces "juniors" deviennent alors des vecteurs de changement, challengeant les seniors avec de nouvelles méthodes.
Zhang conclut en soulignant que l'IA change la "fonction de coût" de l'ingénierie : certaines tâches autrefois coûteuses (migrations, docs) deviennent bon marché, invitant à repenser les compromis habituels du développement logiciel.