Beth Galetti, vice-présidente principale d’Amazon chargée de l’organisation mondiale de l’expérience des employés et des technologies des ressources humaines, affirme être revenue au développement logiciel après une interruption de 25 ans et avoir écrit plus de 100 000 lignes de code avec l’aide d’outils d’intelligence artificielle. Galetti présente son expérience comme la preuve que les outils de développement fondés sur l’IA ne s’adressent plus exclusivement aux programmeurs professionnels.
Galetti a commencé sa carrière comme développeuse de logiciels dans le secteur des transports, avant d’occuper des postes de direction, notamment celui de directrice des technologies de l’information, et de gérer les réseaux de transport aérien et terrestre d’Amazon. Après être passée à la direction des ressources humaines, elle n’écrivait plus elle-même de code, bien qu’elle ait continué à superviser des équipes développant des logiciels.
D’une application familiale à un outil interne
Son premier retour s’est fait par l’intermédiaire d’une simple application d’organisation des rendez-vous familiaux, qu’elle a créée en dehors du travail à l’aide d’outils d’intelligence artificielle. Elle a ensuite utilisé l’outil de développement Kiro lors d’un voyage à Seattle pour créer une application de réception des participations à un concours interne lancé par Amazon sous le nom « Everyone Can Build ».
Le concours invitait les employés à créer une application ou un outil répondant à un problème concret au travail ou dans la vie quotidienne, sans exiger de formation technique. Selon l’article, plus de 1 500 employés ont commencé à concevoir des projets en quelques semaines seulement. Parmi les exemples cités par Galetti figure une application qui a transformé un processus manuel d’environ quatre heures en une vérification automatisée d’une seconde, permettant d’économiser des dizaines de milliers d’heures de travail par an. Un autre employé a également développé une application bureautique appelée Momo, qui affiche les tâches, les rappels et les raccourcis.
Galetti affirme que ces outils ne remplacent pas les compétences des employés, mais élargissent ce qu’ils sont capables d’accomplir. Cette affirmation reste toutefois une opinion fondée sur son expérience et sur celle du concours telles qu’elles sont présentées par Amazon, et non une mesure indépendante de la qualité du code ou de son impact opérationnel.
Trois rôles pour l’intelligence artificielle chez Amazon
Amazon utilise différents outils à des fins distinctes. Amazon Quick est un assistant de travail que les équipes peuvent utiliser pour poser des questions sur les données, mener des recherches qui prenaient auparavant des semaines et créer des flux de travail automatisés. Kiro, quant à lui, vise la création d’outils : il permet à l’utilisateur de décrire ce qu’il souhaite en langage naturel, puis l’aide à planifier, écrire et tester.
L’entreprise utilise également l’assistant interne Aza pour répondre aux questions concernant les avantages sociaux, les rémunérations, les aménagements de travail et les technologies de l’information, ainsi que pour effectuer des tâches telles que réserver des salles de réunion, demander un congé ou rechercher des postes vacants. Amazon affirme que tous ses employés ont accès aux outils d’intelligence artificielle et a également rendu Quick et Kiro accessibles en dehors de l’entreprise.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
Le changement le plus important dans l’expérience d’Amazon, selon Galetti, consiste à transférer certaines étapes de la création d’outils de la liste d’attente des équipes techniques aux employés qui sont directement confrontés au problème. Cela pourrait libérer les équipes de développement afin qu’elles se concentrent sur des projets plus importants, mais soulève en parallèle des questions auxquelles l’article ne répond pas : qui vérifie le code produit par des non-spécialistes ? Et comment les risques liés à la confidentialité, à la sécurité et à l’exactitude sont-ils gérés lorsque des procédures de ressources humaines ou des opérations sont transformées en flux automatisés ?
De même, la facilité de créer un prototype ne signifie pas automatiquement qu’il est prêt à être utilisé à l’échelle de l’entreprise. L’article fournit des exemples de rapidité et d’économies, mais ne présente aucun indicateur indépendant concernant les taux d’erreur, les coûts de maintenance ou le nombre de projets passés de l’expérimentation à l’exploitation réelle.
La formation fait partie de la vision
Amazon établit un lien entre la mise à disposition des outils et le développement des compétences. L’entreprise a annoncé le programme Future Ready 2030, avec un engagement de 2,5 milliards de dollars visant à élargir l’accès à l’éducation et à la formation et à aider 50 millions de personnes à se préparer à l’avenir du travail. L’initiative comprend des programmes destinés aux étudiants, des parcours vers des emplois dans le cloud ainsi qu’une formation professionnelle en mécatronique et en robotique.
L’entreprise affirme également investir 1 milliard de dollars dans le programme Career Choice, dans le but de développer les compétences de 500 000 employés supplémentaires dans le monde, en mettant l’accent sur la cybersécurité, le développement logiciel, la logistique et les énergies renouvelables. Chaque employé d’Amazon bénéficie d’une formation gratuite en intelligence artificielle, et l’entreprise prend aussi en charge chaque année le coût d’un examen de certification AWS en intelligence artificielle.
L’expérience révèle donc une orientation pratique : mettre des outils d’intelligence artificielle à la disposition d’employés extérieurs aux équipes techniques, puis soutenir leur utilisation par la formation. Toutefois, le succès de ce modèle ne se mesurera pas au nombre de lignes produites par les outils, mais à la capacité des organisations à garantir la révision et la gouvernance, et à transformer des prototypes rapides en systèmes fiables et faciles à maintenir.