Programme

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Informations pratiques

LUNDI 1^erMARS

BIG TALK— Autonomie stratégique vs lock-in hyperscalers : L’open source peut-il encore inverser le rapport de force ?

Les hyperscalers ont gagné. La dépendance est là, personne ne la nie plus en interne, et même les COMEX commencent à s'en préoccuper. Petit à petit, les entreprises deviennent les « vassales » de quelques fournisseurs mondiaux. Où placer la ligne rouge, et comment l'anticiper avant qu'il ne soit trop tard ? Autonomie et résilience sont à privilégier, et c'est le mandat du CTO d'alerter et de trouver des parades. Mais comment se faire entendre en interne et face aux fournisseurs ? Combat perdu d'avance ou besoin vital à défendre coûte que coûte ? Si l'open-source s'est imposé sur quelques points précis (le système d'exploitation des serveurs, l'orchestration des conteneurs...), son développement est-il une solution ?

Déjeuner d'affaires

#1 — Run autonome : peut-on confier les clés de la prod aux agents IA ?

Tout le monde rêve d'un SI 100 % automatisé, avec des opérations et des déploiements effectués par des hordes d'agents. Mythe ou réalité atteignable ? Comment assurer l'excellence opérationnelle en intégrant des agents qui fonctionnent 24h/24, 7j/7, vont 10 à 100 fois plus vite que les humains, et accepter de leur déléguer le contrôle ? Peut-on leur faire confiance ?

#2 — Agents et vibe coding : quelle stack quand tout est obsolète en six semaines ?

L’IA générative bouleverse à la fois l’automatisation des processus et la production logicielle, à un rythme qui rend chaque choix technologique précaire. Le CTO doit donc décider vite, sans savoir ce qui tiendra. Côté agents, la montée en puissance est attendue pour 2027-2028, et 2026 est l’année pour se préparer. Faut-il miser sur les agents intégrés aux progiciels SaaS, rapides à déployer mais dépendants de l’éditeur ? Ou faut-il construire ses propres agents sur AWS Bedrock ou Azure AI Foundry, et gagner en maîtrise au prix de la complexité ? Côté développement, le vibe coding permet à chacun de passer de l’idée à l’application en quelques heures. Mais ce qui fonctionne sur un poste local devient un risque dès qu’il faut partager ou passer à l’échelle, en matière de sécurité, de fiabilité et de maintenance. Comment libérer cette créativité sans fabriquer la dette technique de demain ? Un même dilemme : aller vite sans s’enfermer, innover sans perdre le contrôle.

#3 — AIOps : comment prévoir, suivre et répartir le coût de l'IA et des tokens ?

Certaines entreprises comptent des collaborateurs qui consomment jusqu'à 50 k€ de tokens par mois. Gaspillage, folie ou hyper-efficacité ? Comment tracer la consommation de tokens, mesurer l'efficience de leur usage et gouverner cette nouvelle ressource, chère et abondante ?

#4 — Dette technique : l’IA, remède miracle ou nouvelle ardoise ?

En 2026, la modernisation et la gestion de l'obsolescence sont toujours autour de la table. La grande difficulté demeure de justifier un projet coûteux n'apportant aucune fonctionnalité nouvelle. Or refondre à l'occasion d'une évolution fonctionnelle n'est pas toujours possible. À la vitesse folle des évolutions techniques, il semble pourtant impossible de rester à jour et de couvrir toutes les failles de sécurité sans revoir complètement la méthode. Et si l'on pouvait confier tout le travail à l'IA et à ses agents pour baisser le coût du chantier ? A-t-on vraiment le choix de ne pas le faire ?

DÉCISION IMPOSSIBLE 

Trois affirmations provocantes projetées en grand. Les participants se positionnent physiquement dans la salle (d’accord/pas d’accord).

MARDI 2 MARS

#5 — To test or not to test : la revue de code survivra-t-elle à l’IA ?

Avec la génération de code par l'IA , le volume de code à relire explose. La revue de code reste-t-elle le dernier filet de sécurité avant la production ? Qui relie quoi, humains ou agents, et comment maintenir la qualité sans ralentir les équipes ? Peut-on vraiment se permettre de "tester en prod" avec comme seul filet de sécurité le retour en arrière si un problème survient ? Comment, même, garantir la possibilité de revenir en arrière ? En cas d'incident, comment le transformer en apprentissage, y compris pour l'IA, et viser toujours l'excellence ?

#6— Cyber : le CTO peut-il encore laisser la sécurité au RSSI ?

Code généré à la chaîne, dépendances open source par milliers, agents IA dotés de droits d’administration, IA offensives qui trouvent les failles plus vite que les équipes ne patchent : la surface d’attaque se fabrique désormais dans les équipes tech. Le Cyber Resilience Act impose déjà de signaler les vulnérabilités exploitées dans les produits numériques et rendra la sécurité by design obligatoire fin 2027. La sécurité devient-elle une responsabilité d’ingénierie avant d’être une affaire de conformité ? Et comment l’intégrer sans casser la vélocité ?

Déjeuner

#7 — Moins de devs, plus d’IA : à quoi ressemblera l’équipe tech de demain ?

Le recrutement est impossible sur les profils dédiés aux infrastructures et à la sécurité quand tout le monde veut des profils IA. FinOps, DevSecOps, SRE : voici des rôles que personne ne définit de la même façon. Et maintenant, l'IA « augmente » les développeurs, transforme tout le cycle de développement logiciel, révolutionne les pipelines et bouleverse les modèles d'équipe. À quoi ressembleront les futures pizza teams ? Comment les CTO restructurent-ils leurs organisations tout en gardant la cohérence du service delivery ?

#8— Le CTO face au COMEX : vendre la tech sans perdre son âme

Comment traduire des enjeux techniques critiques (résilience, dette, sécurité...) en langage business, sans simplifier ni complexifier à l'excès ? Comment tenir son budget avec une IA imprévisible et gourmande en tokens ? Et si le CTO parlait comme un CFO ? Comment murmurer à l'oreille du CEO et aider le COMEX à prendre les bonnes décisions tech pour le business ?

PITCH INVERSÉ

Pire échec tech de l’année + Si c'était à refaire. 3mn pour pitcher son pire plantage.