Vous avez embauché trois ingénieurs seniors. Vous leur avez confié un produit IA à bâtir. Tout a déraillé.
Pas techniquement. Organisationnellement.
À la troisième semaine, personne ne savait qui était responsable de la qualité de l’évaluation. À la cinquième, les décisions de sélection de modèle bloquaient la feuille de route produit. À la sixième, quelqu’un a livré une fonctionnalité sans vérifier si le coût était viable. À la huitième, le projet s’est effondré.
Ce n’est pas un échec de gestion. C’est un problème de structure. Les produits IA exigent une clarté des rôles différente du logiciel traditionnel — et la plupart des équipes le réalisent après l’explosion.
Les différences structurelles
Les produits logiciels traditionnels ont des lignes de responsabilité claires. L’ingénieur frontend s’occupe du rendu. L’ingénieur backend gère l’API. L’ingénieur base de données est responsable du schéma. Quand quelque chose casse, on sait à qui le problème revient.
Les produits IA brouillent ces frontières.
Une seule décision — comment orchestrer les appels d’outils, à quel point les garde-fous sont restrictifs, combien de contexte on récupère — affecte :
- La précision du modèle (espace ML)
- La performance du système (infrastructure)
- Le coût pour l’utilisateur (économie du produit)
- La vélocité de l’équipe (opérationnel)
Ce n’est le problème de personne en particulier. C’est celui de tout le monde. Et sans propriété explicite, on se retrouve en paralysie décisionnelle ou avec des décisions aléatoires qui s’accumulent en dette technique.
Les rôles qui fonctionnent vraiment
L’architecte IA (parfois le lead technique, parfois un rôle distinct) est propriétaire de l’orchestration de bout en bout. Quel modèle va où? Comment les données circulent-elles de l’entrée à la sortie? Où les humains interviennent-ils? Quels sont les modes de défaillance? Cette personne prend les décisions structurelles sur lesquelles le reste de l’équipe s’appuie.
L’ingénieur en fiabilité IA (l’équivalent SRE pour les systèmes IA) est responsable de l’observabilité, de la mesure des coûts et de la reprise après défaillance. Que mesure-t-on pour savoir si le système fonctionne? Qu’est-ce qui casse, et comment se rétablit-on? Les leads techniques traditionnels ne maîtrisent habituellement pas bien ces dimensions, et c’est trop important pour être un projet secondaire.
Le responsable de l’évaluation (souvent en chevauchement avec l’architecte IA) est propriétaire de la couverture de tests — pas les tests unitaires du code, mais la couverture d’évaluation. Comment sait-on que le système est assez bon pour être livré? Quelle est la stratégie d’évaluation? La majorité des équipes sous-évaluent, et c’est ce qui fait la différence entre livrer un produit fonctionnel et un échec embarrassant.
L’ingénieur produit (un ingénieur senior en termes traditionnels) est responsable de la vélocité des fonctionnalités et de l’intégration. Comment ça s’inscrit dans la feuille de route produit? Quelle est l’expérience utilisateur? Cette personne s’assure que l’IA est une fonctionnalité, pas une solution en quête de problème.
L’ingénieur plateforme (optionnel au début, requis à l’échelle) gère l’infrastructure, l’hébergement de modèles et le service d’inférence. Efficacité des coûts, latence et fiabilité au niveau de l’infrastructure.
La différence clé avec les équipes produit traditionnelles : les rôles d’ingénieur en fiabilité IA et de responsable de l’évaluation sont explicites et portent une vraie autorité. Ce ne sont pas des chapeaux secondaires portés par quelqu’un d’autre.
La structure décisionnelle
La clarté de la propriété, c’est seulement la moitié. Il faut aussi des droits décisionnels clairs.
Sélection de modèle : l’architecte IA et le responsable de l’évaluation en sont propriétaires. Pas toute l’équipe en débat. Pas le produit qui tire dans une direction qui ignore les coûts. L’architecte et le responsable d’évaluation disent « voici le modèle, voici pourquoi » et l’équipe avance.
Orchestration : l’architecte IA en est propriétaire. Agent unique? Multi-agents? Appels d’outils? Replis en cascade? Cette décision se répercute sur tout le reste. Ça prend un seul propriétaire.
Coûts : l’ingénieur en fiabilité IA en est propriétaire. Si une expérimentation triplerait la dépense en tokens, il le signale — pas pour dire non, mais pour dire « voici ce que ça coûte, voici ce qu’on sacrifie. »
Seuils d’évaluation : le responsable de l’évaluation en est propriétaire. Quand peut-on livrer? Quelles métriques comptent? C’est quoi la note de passage? Ça doit être clair avant d’être émotionnellement attaché à la livraison.
Priorisation des fonctionnalités : le produit en est propriétaire, en conversation avec l’architecte. L’architecte dit ce qui est techniquement faisable, et le produit décide ce qui compte le plus.
L’erreur que font la plupart des équipes : impliquer trop de monde dans chaque décision, en espérant que le consensus attrapera les problèmes. À la place, on obtient des décisions lentes et incertaines où personne ne se sent responsable quand ça tourne mal.
Propriété claire + droits décisionnels clairs = vitesse.
L’organigramme qui fonctionne
Au démarrage (équipe de 4-5) :
- Architecte IA (leader)
- 2-3 ingénieurs produit
- 1 ingénieur en fiabilité IA (peut partager les responsabilités avec l’architecte au début)
- Gestionnaire de produit (parfois à temps partiel)
En croissance (équipe de 8-10) :
- Architecte IA
- 3-4 ingénieurs produit (certains se spécialisant sur différentes surfaces)
- 1-2 ingénieurs en fiabilité IA
- 1-2 responsables de l’évaluation
- Gestionnaire de produit
- 1 ingénieur plateforme (pour l’infrastructure d’inférence)
L’essentiel : ces rôles existent avec de l’autorité, pas comme des chapeaux empilés par-dessus d’autres emplois.
Ce que ça signifie
Pensez à cette structure avant le jour un de votre prochain produit IA. Vous n’aurez pas tous ces rôles immédiatement, mais vous devez savoir qui est propriétaire de quoi. Évaluation. Fiabilité. Orchestration. Coûts. Vélocité des fonctionnalités.
Les équipes qui livrent ont une clarté sur qui prend quelles décisions. Celles qui déraillent laissent les décisions émerger de façon organique.
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