🌕De la programmation pair à l'autonomisation de tous : comment Gate adopte le modèle de développement de l'intelligence artificielle

Aujourd'hui, peu de gens savent que j'ai une formation technique. Il y a vingt ans, dans les banques d'investissement en Asie-Pacifique, il n'y avait qu'une cinquantaine de personnes qui comprenaient le trading algorithmique, et j'en faisais partie ; à l'époque, l'essence de la construction de systèmes n'était pas « qu'ils fonctionnent », mais qu'ils soient fiables à long terme sous des contraintes telles que la latence, la stabilité, la surveillance et la gestion des risques. C'est pourquoi, au début, j'étais très réservé concernant le « Vibe Coding », car cela pouvait facilement laisser penser que la programmation pouvait être réalisée en « donnant des ordres en fonction de l'intuition ». Mais après avoir personnellement utilisé Claude Code, Codex et Copilot pour créer quelques petits programmes et outils internes, j'ai compris que le problème ne réside pas dans le fait que l'IA écrit du code, mais dans la tromperie que ce mot porte : lorsque l'IA est intégrée dans un processus d'ingénierie, cela ressemble davantage à une extension de la programmation pair (Pair Programming) où « production » et « revue » sont intégrés dans la même boucle, permettant aux gens de passer de la répétition du travail à la prise de décisions clés et à l'assurance qualité. En même temps, la réalité est également claire : il est très difficile pour ceux qui ne comprennent pas la programmation d'obtenir des résultats satisfaisants en se fiant uniquement au Vibe ; mais en termes de capacités, l'IA renforcera considérablement l'efficacité et la qualité des livrables, ce qui explique pourquoi l'un des « avantages » les plus demandés en entreprise est davantage de tokens LLM. Quant à la position de Gate sur cette question, elle est très claire : nous ne considérons pas l'IA comme un gadget décoratif, mais comme la base de la productivité de la prochaine génération. Sur la base de ces tendances irréversibles, et en accord avec l'accord interne dominant, nous choisissons d'adopter pleinement l'IA et divers outils de Vibe Coding, en encourageant nos collègues à dépasser les limites, à stimuler l'innovation, et à laisser l'IA entrer réellement dans les processus clés de développement et d'innovation commerciale. Plus important encore, nous sommes prêts à investir de l'argent réel pour faciliter cette voie : l'entreprise investit chaque mois des millions dans l'amélioration des capacités d'IA disponibles, contrôlables et vérifiables, y compris un accès plus stable aux modèles et à l'orientation, un cadre de permissions et de conformité plus complet, des chaînes d'outils internes plus proches des opérations, ainsi qu'une formation continue et une accumulation des meilleures pratiques.

Le but de ces investissements n'est pas seulement de « faire écrire tout le monde plus vite » de manière simpliste, mais de rendre la livraison plus contrôlable, la qualité plus cohérente, et la répétabilité plus fiable. En d'autres termes, ce que Gate souhaite, ce n'est pas des améliorations ponctuelles, mais une mise à niveau systémique des capacités de l'organisation : combiner les meilleures pratiques en ingénierie avec les capacités d'accélération de l'IA, permettant à un plus grand nombre de personnes d'atteindre des standards plus élevés à moindre coût, et réintégrer la gestion des risques, la qualité du code et la maintenabilité dans le processus de développement.

Pour moi, la conclusion reste pragmatique : ne vous laissez pas berner par le « Vibe », et ne diabolisez pas excessivement l'IA. La meilleure approche consiste à réintégrer l'IA dans la méthodologie d'ingénierie, à en faire un partenaire, une machine à brouillon, un accélérateur, tout en conservant la responsabilité et les normes à portée de main. La raison pour laquelle Gate investit constamment, c'est que nous croyons que la valeur à long terme ne vient pas de la « vitesse apparente », mais de la « vitesse durable et fiable ». Après tout, dans le monde de la finance et de la technologie, il est facile de faire fonctionner ; mais la capacité à fonctionner de manière stable à long terme, et à être digne de confiance, fait toute la différence professionnelle.