Quelque chose d'énorme est en train de bouleverser le monde de la tech, et cela se passe à côté de chez nous. Lors d’un récent afterwork Malt AI à Bruxelles, notre communauté s’est focalisée sur la question la plus excitante du moment : Comment les experts déploient-ils aujourd’hui concrètement l’IA ?
Voici quelques principales leçons tirées tout au long de l’événement :
Le basculement côté engineering : comment passer du prompt manuel à l'itération de tests autonomes menés par des agents
La démarche architecturale : pourquoi la souveraineté des données est une défense structurelle active, et non juste une question de conformité
La réalité du processus : comment éviter de surdévelopper du code gratuit et se concentrer uniquement sur l’adoption utilisateur
L’avantage du freelance : pourquoi les experts indépendants amorcent ces changements plusieurs mois avant les structures d’entreprise traditionnelles
Par Romain Pattyn (Co-fondateur @ Codika)
Beaucoup de développeurs abordent les agents comme des surdoués à qui il faut tenir la main : on rédige un prompt, on appuie sur “envoyer” et on attend. Pendant que de grosses structures passent des mois à discuter des specs, les freelances tech réinventent déjà, sur le terrain, la chaîne de développement.
Aujourd'hui, la stratégie la plus efficace consiste à considérer l’IA comme une équipe de développement spécialisée et collaborative, et non comme un simple outil.
La méthode gagnante repose sur une préparation approfondie : schématiser relations de base de données, logiques et workflows pour établir un plan avant même de coder.
Dès lors, on peut déployer, en parallèle, des sous-agents spécialisés grâce à des branches Git. En donnant à votre agent d’orchestration l’accès à un CLI (Command Line Interface), une base de données et aux logs système, il peut simuler de vrais usages, exécuter des tests autonomes de façon fluide et améliorer simplement lui-même son travail.
💡 Ne laissez pas l'IA rédiger votre code ligne par ligne. Utilisez un orchestrateur centralisé pour gérer une équipe de sous-agents parallèles, et finalisez le processus avec des tests CLI automatisés.
Un projet a tourné en continu pendant huit heures durant la nuit, mais comme nous avions lancé nos sous-agents en parallèle, cela a en réalité représenté 52 heures de travail livrées dès le lendemain matin. Un gain de temps colossal."
Par Jean-Christophe Cuvelier (Fondateur @ Wellmade)
La protection des données est devenue en Europe une nécessité structurelle (et non seulement légale). Concevoir un logiciel moderne requiert de comprendre l’environnement légal et opérationnel pour protéger les données sensibles.
La vraie souveraineté des données réside dans la reconnaissance des effets croisés entre le Cloud Act américain et le RGPD. Si une entreprise héberge ses données localement en Europe, mais utilise un cloud dont le siège ou le capital est partiellement américain, les tribunaux US peuvent toujours exiger un accès à ces données sans l’aval européen.
La solution n’est pas d’abandonner les outils cloud mondiaux, mais de penser l’architecture pour assurer la continuité d’activité. Stratégiquement, le mieux reste de concevoir des workflows conteneurisés et de se tourner vers des modèles open-weight hébergés sur une infrastructure souveraine et locale. Si un fournisseur majeur change ses tarifs ou retire une fonctionnalité, tout votre système agentique ne doit pas disparaître du jour au lendemain.
💡 Héberger ses données en Europe ne sert à rien si votre fournisseur est soumis à d’autres juridictions. La vraie souveraineté, c’est une architecture conteneurisée, open-weight, auto-hébergée sur une infrastructure 100 % européenne.
Si votre business dépend entièrement d’une boucle agentique, il vous faut un plan souverain de secours. Impossible de risquer de tout arrêter à cause d’un blocage réglementaire ou d’une hausse de prix imposée par un tiers."
Par Andrea Balducci (Fractional RevOps & AI Builder @ SiSu RevOps)
On a tous vu ces posts affirmant qu’un seul ingénieur a remplacé toute une équipe grâce à l’IA. Mais là où les grands cabinets de conseil vendent des prestations longues et onéreuses de remplacement, un freelance s’immerge dans les workflows et construit un prototype fonctionnel en quelques jours.
Andrea Balducci a partagé un cas pratique sans filtre et ultra-concret sur l’automatisation des process commerciaux. Sur plus de 12 projets développés, seuls 3 ont réellement survécu à l'épreuve du terrain et été adoptés par les équipes. Parmi ses déploiements les plus efficaces, on retrouve cet agent de préparation de réunion : il agrège les données de LinkedIn, du CRM et du web (en scrapant les pages « carrières » des entreprises pour tracker les tendances de recrutement), permettant ainsi d'économiser 25 minutes par jour et par équipe.
La leçon principale ? Générer du code est devenu une commodité accessible à tous. Les vraies compétences tech de demain relèvent du jugement business : s’assurer de bâtir les bons outils, et de conduire le changement pour une intégration naturelle dans les usages réels des équipes.
💡 Arrêtez de développer des outils “parce que vous pouvez”. L’IA doit augmenter l’humain là où la relation compte, et ne remplacer des tâches discrètes que lorsque l’automatisation apporte une vraie valeur ajoutée.
Tout le monde demande si l’IA va prendre son job. Mauvaise question. Demandez-vous quelles tâches vous ne voudriez plus jamais faire, puis automatisez-les. Je fais du fractional RevOps pour des boîtes B2B, et j’en ai eu assez de recommander des outils : je me suis mis à les construire. L’IA a comblé l’écart entre « il faudrait que quelqu’un développe ça » et « ça tourne, c’est en prod ». C’est le meilleur collègue qu’un freelance solo n’aura jamais à embaucher."
Nous avons conclu la soirée avec un panel réunissant trois intervenants, autour des questions de gouvernance, de coûts et du futur de l’ingénierie.
Actuellement, les tokens LLM sont massivement subventionnés par les géants de la tech pour gagner des parts de marché. Mais à terme, ce modèle de tarification va se normaliser et les coûts vont bouger.
Ainsi, à mesure que les architectures cloud centralisées coûtent de plus en plus cher, tout le secteur prépare le terrain au Edge AI. Entre la pression sur les data centers, la conformité locale et les évolutions réglementaires, le futur du développement passera par des modèles optimisés et open source tournant directement sur le hardware local.
L’ère 100 % cloud touche à sa fin. Pas parce que le cloud perd, mais parce que la norme s’inverse : la logique de pointe reste dans le cloud, mais les 80 % routiniers basculent sur des modèles spécialisés, tournant au plus près des données. Entre la pression européenne sur la souveraineté des données et l’incertitude sur la réalité des prix des tokens, parier sa stack sur un seul modèle de déploiement, c’est là le vrai risque."
Les constats de nos intervenants collent parfaitement à ce que nous observons sur tout le marché tech européen. Les structures traditionnelles sont ralenties par leurs systèmes existants, quand les freelances détiennent dès maintenant les clés de l’exécution rapide et façonnent les standards de demain.
Dans la dernière partie de notre rapport Malt Tech Trends (MTT), les chiffres montrent une explosion de la demande d’IA : les requêtes impliquant des agents ont été multipliées par 60. Les freelances mènent la danse avec une communauté IA Malt en hausse de 229 % et des développeurs qui montent vite en compétences sur des frameworks production comme LangGraph (+1 007 %) et MCP (+2 788 %).
Nous ne comptons pas nous arrêter là, et la suite de l’année s’annonce encore très riche ! Nous organiserons des événements live dédiés au second semestre à Bruxelles, Madrid, Berlin, Lille, Grenoble, Lyon et Londres pour présenter l’intégralité des données du Malt Tech Trends, analyser ces architectures de code et networker. Gardez un œil sur les liens d’inscription bientôt disponibles !
En attendant, vous pouvez consulter le rapport complet ici 👇
