Comme de nombreuses autres institutions financières, Goldman Sachs a ouvert les vannes de l'intelligence artificielle à l'ensemble de ses collaborateurs, notamment pour leur permettre de créer des applications sans avoir de compétences de développement logiciel. La fête est terminée : ces outils sont dorénavant réservés aux ingénieurs.
La promesse initiale était pourtant irrésistible, puisqu'elle voulait donner à tous les employés de l'entreprise les moyens de développer les solutions dont ils ont besoin pour remplir leur mission… et qui ne sont pas suffisamment stratégiques ou généralisables pour mobiliser une équipe projet classique. Elle a particulièrement séduit les opérateurs de salles de marché, historiquement habitués à concocter des composants plus ou moins jetables ajustés précisément à leurs spécifications individuelles.
Et les intéressés n'ont pas raté l'opportunité, se précipitant sur Claude Code et ses équivalents afin de composer leur palette de travail personnalisée. L'interdiction édictée par Goldman Sachs le démontre, au vu des frustrations exprimées à son annonce, qui introduit une incertitude non seulement sur la poursuite d'une pratique massivement adoptée dans les métiers du trading (entre autres) mais également sur le devenir des modules qu'ils ont déjà générés, et qui devaient être repris par les professionnels.
En décrivant la période qui s'achève comme une phase expérimentale, la banque justifie sa décision sur des critères de risques et de productivité. Le premier n'est pas particulièrement surprenant. Que des personnes trop enthousiastes s'emparent de plates-formes d'IA sans en maîtriser toutes les ficelles et commettent des erreurs est inévitable (et le cas est certainement survenu). Souvenons-nous qu'un responsable de l'établissement estimait récemment que les salariés risquaient de perdre leurs capacités de raisonnement à s'appuyer trop systématiquement sur l'intelligence artificielle.
Quant à la productivité, qui est, ne l'oublions pas, une des principales motivations des organisations (dans tous les domaines) lors de leurs déploiements à grande échelle, sa mise en avant ici suggère une situation pleine de non-dits. Au premier plan, il faut bien sûr compter avec les gaspillages dus aux tâtonnements de non spécialistes. Puis il faut ajouter les surcoûts liés à la reprise en main par les équipes techniques des applications produites de manière industrielle (pour leur maintenance). S'ajoute enfin probablement à l'équation la facture croissante des « tokens » consommés de manière désordonnée.
Le retour à la réalité est sévère pour ceux qui rêvaient, sinon de remplacer entièrement les structures de développement, du moins de les compléter par des facilités de mise en œuvre rapide et agile de réponses à des problématiques tactiques. Mais ce que rappelle le rétropédalage de Goldman Sachs est que la création logicielle ne se réduit pas à l'écriture de code et que les enjeux dans lesquels celle-ci doit s'inscrire ne sont pas (encore ?) à la portée des intelligences artificielles. Incidemment, il faut prendre grand soin dans les entreprises des expertises correspondantes – rares et précieuses.
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