L'importance du dernier kilomètre
Si vous avez déjà travaillé sur un projet informatique, vous avez sans doute déjà rencontré cette situation: une implémentation qui avance relativement vite, et pour laquelle on arrive à environ 80% de réalisation en un temps raisonnable, en général 20% du temps. C’est toujours quelque chose de satisfaisant de voir avancer son projet à vitesse grand V et de se dire que l’on prend de l’avance. Puis viennent les 20% restants, les 20% décisifs qui font que le projet sera qualifié de terminé, et sera prêt à être déployé. Ces 20 derniers pourcents, c’est en général ce qui prend environ 80% du temps du projet, car tous les détails sont à caler, toutes les spécificités sont à prendre en compte. On avance beaucoup moins vite, on veut être sûr de ne rien oublier.
Ces 20% restants, c’est ce que l’on appelle le dernier kilomètre. Si je me permets d’utiliser cette image, c’est parce qu’elle s’applique complètement à la réalisation d’un projet IA agentique. Dans un projet agentique, l’effort est très souvent mis sur les points suivants:
le choix des modèles
le choix des frameworks de développement
la mise en place des garde-fous (appelés aussi guardrails)
la sécurisation des accès
la construction d’une interface permettant aux utilisateurs d’interagir avec les agents qui seront déployés
Il faut comprendre que ces briques qui composent un système agentique sont en réalité relativement faciles à mettre en place. Quoi que puissent en penser les intégrateurs, avec des outils comme Claude Code, il est possible de mettre en place un workflow agentique en quelques heures, voire quelques jours, avec une solution complètement fonctionnelle et qui répond au besoin. Ces technologies permettent de réduire considérablement le temps production.
bien que cette implémentation réponde au besoin dans les grandes lignes, si l’on regarde dans le détail, inévitablement on se rend compte qu’elle n’est jamais compatible avec les pré-requis et le fonctionnement d’une entreprise. La solution telle que proposée représente 80% de la tâche, achevée fièrement en 20% du temps. Toutefois, il reste maintenant les 20% restants, et ils prendront bien plus que quelques heures et un Claude Code pour être réalisés. J’ai vu des projets déployés à 80%, et qui ont été décommissioné rapidement après leur mise en production. On retrouve en général toujours les mêmes facteurs:
personne n’utilise la solution
la solution ne répond pas aux critères de sécurité
le coût d’exploitation (et en particulier la consommation en tokens) explose
la latence explose, la solution ne tient pas la charge
le ROI n’est pas au rendez-vous
Ce qui s’est passé c’est que dans l’empressement, ce qui n’était alors qu’un POC a été passé en production, et même s’il a été réalisé en un temps record, il ne représente que 80% du travail.
Que manquait-il alors que contiennent ces 20% restants, que l’on peut aussi comparer au dernier kilomètre ?
les règles qui n’ont jamais été documentées mais que tout le monde utilise
la connaissance des process, détenue par une quantité en général assez restreinte de salariés, acquise au fil des années
les données éparpillées dans différents endroits de stockage, détenues par différents services
les usages qui sont propres à chaque utilisateur, qui répondent en réalité à des besoins propres à chaque service, et qui ici aussi ne sont documentés nul part
Ce dernier kilomètre, c’est en réalité le travail pour lequel ne peuvent aider ni un LLM, ni un Claude Code, car ce sont des tâches qui ne s’automatisent pas. Ce dernier kilomètre, c’est le câblage de ces pratiques, de ces connaissances, et de ces contraintes. La raison pour laquelle ce dernier kilomètre est si difficile, c’est parce que chaque fil doit être cablé un par un dans le système, et c’est cela qui permet de garantir que le projet déployé sera intégré à l’entreprise, et utilisé par les collaborateurs.
Ce dernier kilomètre porte également une notion très pragmatique: la réalisation d’un projet commence par l’identification du besoin et des contraintes, pas par la recherche des solutions potentielles.
Quand je regarde le déroulement d’un projet IA, j’entends toujours des positions du style “il faut utiliser langgraph”, “le dernier modèle de Anthropic est meilleur”, “quelle solution de guardrails va-t-on utiliser”, “facile, on va tout faire avec Claude Code”. Ces sujets sont évidemment importants, mais ils orientent le projet vers une vision tournée vers la solution, pas le besoin. Ces solutions sont nécessaires au succès du projet, mais ne seront pas suffisantes. Le maillon manquant qui permet d’accrocher le wagon (si vous me permettez l’expression), c’est le dernier.
Ne sous-estimez donc pas ce dernier kilomètre, c’est en réalité lui qui va assurer la réussite de votre projet. Vous pouvez choisir le mauvais model, vous pouvez aussi prendre le mauvais framework. Vous pourrez toujours le changer à postériori, et rien ne sera plus facile avec l’IA générative. Par contre, l’intégration des mauvaises règles, ou leur oubli façonneront un système qui ne donnera pas satisfaction bien qu’il soit entièrement fonctionnel.
En 2026, l’important ce n’est donc pas le choix du framework ou du LLM, c’est le dernier kilomètre.