Développer plus rapidement, automatiser davantage, réduire les silos et donner plus d’autonomie aux équipes technologiques : bien avant l’arrivée de l’intelligence artificielle générative, ces objectifs étaient déjà au cœur de la culture DevOps.
L’arrivée de l’IA change considérablement l’échelle des possibilités. Modernisation de systèmes vieillissants, automatisation des contrôles de sécurité, agents IA, développement assisté : les équipes technologiques disposent de capacités qui auraient été difficiles à imaginer il y a encore quelques années.
Pour comprendre ce qui change réellement sur le terrain, nous avons rencontré deux des cinq cofondateurs de l’entreprise montréalaise Gologic, Benjamin Lallement et Nicolas Duperré.
Ensemble, ils reviennent sur l’évolution de Gologic et partagent leur vision du DevOps de demain, un avenir où l’humain et l’IA avancent de pair.
Pouvez-vous nous parler de l’histoire de Gologic et de la vision qui vous animait au moment de sa création?
Benjamin : Gologic est née d’une conviction assez simple : les équipes technologiques peuvent livrer de meilleurs produits lorsqu’on leur donne les bonnes pratiques, les bons outils et surtout la capacité de devenir plus autonomes.
Depuis sa fondation à Montréal en 2011, on s’est donné comme mission de partager les meilleures pratiques de livraison logicielle afin que les équipes TI puissent mieux collaborer, innover et créer plus de valeur.
Nicolas : Cette vision ne repose pas uniquement sur l’implantation de nouveaux outils. Il faut aussi accompagner les équipes, transférer les connaissances et leur permettre de comprendre les technologies qu’elles utilisent.
Cette philosophie demeure au cœur de Gologic aujourd’hui. Nos experts ne se contentent pas de recommander des solutions : ils les conçoivent, les intègrent et les mettent en œuvre avec les équipes qui devront ensuite les utiliser.
Qu’est-ce que le « DevOps »?
Nicolas : Le DevOps est avant tout une culture visant à briser les silos. Pendant longtemps, le développement logiciel a fonctionné selon un modèle beaucoup plus séquentiel. Une organisation définissait un besoin, préparait un cahier des charges, obtenait un budget, formait une équipe pour réaliser le projet, puis transférait le résultat à d’autres équipes responsables de l’infrastructure ou des opérations.
Une fois le projet terminé, l’équipe pouvait être dissoute, et une grande partie des connaissances accumulées disparaissait avec elle.
Le DevOps propose presque l’inverse : créer des équipes autonomes capables d’analyser, de développer, de déployer et d’opérer un produit sur une longue période. L’objectif est d’éliminer les barrières et de réunir les équipes autour de processus, d’outils et d’objectifs communs.
Le DevOps est donc une culture qui vise à maximiser la synergie et la collaboration entre les outils, les processus et les humains.
Gologic parle aujourd’hui de « DevOpsᴬᴵ ». Qu’est-ce que l’IA apporte concrètement à la culture DevOps?
Benjamin : Le DevOps cherchait déjà à automatiser ce qui pouvait l’être. L’IA amplifie cette logique encore plus loin. Elle permet d’intégrer au processus des tâches qui nécessitent de l’analyse et du raisonnement.
Un exemple particulièrement parlant concerne les étapes de validation qui ralentissent souvent la livraison au sein des grandes organisations.
Avant de mettre une application en production, une équipe peut devoir passer par l’approbation d’architectes, des spécialistes de la sécurité ou différents responsables de conformité. Ces contrôles sont essentiels, mais leur multiplication peut aussi ralentir considérablement le processus.
L’IA permet maintenant d’accomplir une partie de ce travail de vérification. Un expert en sécurité peut, par exemple, définir ses exigences, qui seront ensuite intégrées directement au processus automatisé afin que certaines validations soient réalisées systématiquement.
L’humain ne disparaît pas, c’est toujours l’expert qui définit les règles et donne l’approbation finale. L’automatisation permet plutôt d’appliquer son expertise plus rapidement et plus largement, pour que les révisions humaines soient plus rapides, efficaces et de meilleure qualité.
L’IA a évolué très rapidement au cours des dernières années. Comment votre vision, elle, a-t-elle évolué?
Nicolas : L’arrivée de l’IA ne remet pas en question la philosophie sur laquelle Gologic a été bâtie. Elle lui donne plutôt une nouvelle dimension.
Depuis trois ans, nous explorons notamment la façon dont l’IA peut s’attaquer à certains problèmes particulièrement difficiles du développement logiciel. La dette technique en est un bon exemple.
À mesure que les systèmes vieillissent, les technologies deviennent obsolètes et les dépendances s’accumulent. Une organisation peut éventuellement atteindre un point où moderniser une application donnée représente des coûts considérables, plusieurs années de travail et un risque élevé que le succès ne soit pas au rendez-vous.
C’est là que l’IA change réellement la donne. Des travaux de modernisation qui étaient auparavant extrêmement longs, parfois pratiquement impossibles, et peu valorisés par les développeurs peuvent maintenant être accélérés grâce à elle.
L’idée n’est donc pas de remplacer l’expertise humaine. On veut plutôt l’amplifier, grâce à l’IA.
Quelle est l’erreur la plus fréquente que vous observez lorsqu’une organisation commence à intégrer l’IA à ses pratiques technologiques?
Benjamin : L’une des erreurs les plus fréquentes est étonnamment simple : donner un outil aux employés et laisser chacun l’utiliser dans son coin.
Un développeur utilise un assistant ; un autre expérimente une approche différente ; chacun développe ses prompts et ses propres méthodes.
À petite échelle, cette liberté favorise l’expérimentation, bien sûr. Mais dans une organisation comptant des dizaines ou des centaines de développeurs, elle peut rapidement devenir difficile à contrôler.
Chez Gologic, on mise donc beaucoup sur l’accompagnement. Depuis quelques années, l’entreprise organise notamment des ateliers pratiques durant lesquels une douzaine de développeurs travaillent directement avec les outils afin d’apprendre à mieux rédiger leurs prompts, à gérer les coûts et à comprendre les enjeux de sécurité.
Nicolas : Autre erreur observée au début de la vague d’IA générative : croire qu’elle suffira à remplacer les professionnels en poste au sein d’une entreprise.
Certaines organisations ayant réduit leurs équipes au début de la vague de l’IA générative doivent maintenant réembaucher, car elles réalisent qu’elles ont aussi perdu une partie de leur capacité à comprendre et à contrôler ce qu’elles produisent.
L’IA doit d’abord être comprise comme un outil d’amplification, et non comme un substitut à l’expertise.
Quels sont les impacts de l’adoption de l’IA sur les décisions d’architecture, d’infonuagique et d’infrastructure?
Benjamin : Elle oblige d’abord les organisations à se poser une question fondamentale : où vont leurs données?
Pour être véritablement performants, les outils d’IA ont besoin de contexte. Cela peut vouloir dire leur donner accès au code, à la documentation ou à diverses données internes. Mais une entreprise ne peut pas simplement « ouvrir » toutes ses données sans comprendre où elles seront traitées et comment elles seront utilisées.
La souveraineté des données devient donc un enjeu beaucoup plus concret. Cette préoccupation, déjà très présente en Europe, prend maintenant de l’importance au Canada, et avec raison.
Pour nous chez Gologic, l’un des prochains grands chantiers consistera justement à aider les organisations à cartographier leurs données, à comprendre ce qui est envoyé aux différents outils et à déterminer ce qui devrait être traité localement, notamment sur des infrastructures canadiennes.
Pouvez-vous nous parler des enjeux de gouvernance liés à l’IA? Par exemple, comment conserver une capacité de contrôle et de traçabilité sans créer trop de contraintes qui pourraient ralentir l’innovation?
Nicolas : C’est l’un des grands dilemmes que l’on observe chez nos clients.
Le DevOps cherche à rendre les équipes autonomes. Mais si chacune développe maintenant ses propres agents, ses propres prompts et ses propres façons d’utiliser l’IA, une organisation peut rapidement se retrouver avec un million de pratiques différentes.
Les organisations doivent donc décider où placer le curseur. Faut-il laisser chaque équipe expérimenter librement, ou faut-il plutôt créer une équipe centrale responsable des outils, des règles et de certains prompts communs?
Ce dilemme est actuellement au cœur des réflexions de nombreuses grandes entreprises. Certaines sont d’ailleurs passées, en quelques années seulement, d’une personne chargée « d’étudier l’IA » à de véritables équipes ou départements dédiés à son intégration.
La prochaine étape consiste maintenant à déterminer qui établit les règles, qui contrôle l’infrastructure et qui prend les décisions d’architecture. Gologic accompagne les organisations dans ce processus avec une méthodologie éprouvée.
Comment trouver le bon équilibre entre vitesse de livraison, qualité, sécurité et fiabilité lorsqu’on automatise de plus en plus de tâches?
Benjamin : Prenons comme exemple le phénomène du « vibe coding » pour répondre à votre question. Grâce à l’IA, une personne ayant peu d’expérience en développement peut désormais créer une application complète en très peu de temps. Pour une startup ou un prototype, cette capacité est spectaculaire et change la donne.
Le problème survient au moment de la mise en production de cette application. Comment s’opère-t-elle réellement? Où sont stockées les données? Comment les accès sont-ils sécurisés? Que se passe-t-il si l’application doit accueillir un million d’utilisateurs? Comment réagit-elle sous une forte charge?
L’IA aujourd’hui n’est pas encore en mesure de s’engager à assumer toutes ces responsabilités. Elle n’est pas imputable comme un humain.
Nicolas : Si on compare cela au processus de fabrication d’une voiture, c’est comme construire une voiture sans penser à la suite. Elle peut sembler parfaitement fonctionnelle dans le garage, mais être incapable de prendre l’autoroute ou de traverser un hiver canadien.
C’est précisément là que les pratiques DevOps conservent toute leur importance. Plus il devient facile de créer des logiciels, plus l’expertise nécessaire pour s’assurer qu’ils sont fiables, sécuritaires et réellement prêts pour la production devient essentielle.
Avec l’arrivée des agents IA capables d’exécuter plusieurs tâches de façon autonome, est-ce que l’on se dirige vers des processus capables de s’auto-analyser, de détecter des problèmes et éventuellement de proposer ou d’appliquer eux-mêmes des correctifs?
Benjamin : Le niveau d’automatisation continuera d’augmenter, mais on demeure prudents face à l’optique d’une autonomie complète.
Nicolas : Si on confie une série de tâches à 100 agents et qu’on revient dix jours plus tard pour vérifier leur travail, ça ouvre la porte à des erreurs et à des pertes d’efficacité considérables. Ce serait comme de faire la même chose avec 100 employés. Ils auront peut-être énormément travaillé, mais rien ne garantit toutefois qu’ils seront sur le bon chemin ou alignés avec vos objectifs d’affaires.
La valeur des agents dépendra donc aussi de la capacité des organisations à définir leurs objectifs, leurs règles, leurs mécanismes de contrôle et les moments où une intervention humaine demeure nécessaire.
Après plus de 500 mandats et plus d’une centaine de clients, quels changements observez-vous actuellement chez les organisations qui vous semblent les plus révélateurs de la prochaine étape du DevOps et de l’IA?
Benjamin : La prochaine étape ne sera pas la disparition du DevOps, mais une évolution profonde de sa façon de fonctionner. L’IA permettra probablement de standardiser et d’automatiser de manière beaucoup plus large certaines bonnes pratiques. Des contrôles de sécurité, des processus et des agents pourront être déployés de manière plus uniforme à travers les différentes étapes du cycle de livraison logicielle. Mais le rôle de l’humain demeurera central.
Nicolas : Chaque jour, on rencontre notamment des professionnels possédant 20 ou 25 ans d’expérience qui se demandent si leurs connaissances conservent la même valeur face à de jeunes développeurs maîtrisant parfaitement les outils d’IA.
Chez Gologic, notre constat est plutôt inverse. Lorsqu’un expert apprend à bien utiliser l’IA, ses années d’expérience deviennent un avantage considérable : il sait poser les bonnes questions, reconnaître une mauvaise réponse et comprendre les conséquences d’une décision.
L’humain et l’IA forment une super équipe.
Tournons-nous vers l’avenir. Quel est votre souhait pour l’écosystème de l’IA du Canada?
Benjamin : L’un des grands enjeux des prochaines années sera de développer une capacité canadienne beaucoup plus forte autour de l’infrastructure et du traitement des données.
Les organisations canadiennes demeurent aujourd’hui fortement dépendantes de solutions étrangères. Or, à mesure que l’IA accède à des données toujours plus sensibles et stratégiques, la question de savoir où ces informations sont traitées prend une importance nouvelle.
Le Canada doit donc développer davantage ses propres capacités afin de permettre aux entreprises de traiter certaines données localement et de conserver un meilleur contrôle sur leur infrastructure.
L’écosystème doit réussir cette transition en misant aussi sur les humains. L’enjeu n’est pas de convaincre les développeurs que leur expertise reste importante, mais de leur montrer comment l’IA peut leur permettre de l’utiliser autrement.
Vous participerez à ALL IN 2026. Pourquoi est-ce important pour vous de prendre part à cet événement?
Nicolas : Participer à ALL IN s’inscrit naturellement dans l’évolution de Gologic.
Depuis environ trois ans, nos équipes travaillent à l’intersection du DevOps et de l’intelligence artificielle. ALL IN nous permet d’aller directement à la rencontre des organisations qui font maintenant face aux mêmes questions.
L’expérience de l’édition précédente a d’ailleurs été particulièrement porteuse. Gologic a notamment pu échanger avec de grandes organisations canadiennes, des rencontres qui ont contribué à propulser l’entreprise.
Rencontrez l’équipe Gologic à ALL IN 2026
En 2026, Benjamin et Nicolas souhaitent poursuivre ces conversations autour d’enjeux devenus très concrets : gouvernance, agents IA, sécurité, dette technique, coûts, formation des équipes et souveraineté des données.
Sur place, les participants pourront d’ailleurs retrouver Gologic à son kiosque dédié, pour échanger directement avec l’équipe sur ces enjeux et découvrir comment l’entreprise accompagne les organisations dans leur transformation.
En plus de Benjamin et Nicolas, retrouvez les autres cofondateurs de l’entreprise sur place : André Saint-Germain, Haidar Dahnoun et Denis Dallaire.
Gologic proposera également un atelier, dont les détails seront dévoilés prochainement dans l’application ALL IN.
L’équipe souhaite ainsi montrer de façon très concrète comment elle accompagne les organisations, de la réflexion initiale à la mise en œuvre, en passant par la formation des équipes et l’intégration de pratiques DevOps adaptées à l’ère de l’IA.
