Le 2 novembre, Bloomberg a révélé que Goldman Sachs réservait désormais Claude Code, l’outil de code d’Anthropic, et les outils de GitHub (Microsoft) à ses ingénieurs. Traders et banquiers, qui s’en servaient depuis des mois, perdent l’accès. En juillet encore, le DSI de la banque vantait le « vibe coding » de ses équipes non techniques.
Ce n’est pas un rejet de l’IA. C’est une banque qui passe de « l’IA pour tout le monde » à « le bon outil pour la bonne personne ». Et la question se pose dans n’importe quelle PME qui a ouvert les vannes cette année.
Ce qui s’est passé
La décision : d’après des consignes internes d’octobre, Claude Code et GitHub sont limités aux ingénieurs de Goldman Sachs, qui en compte 12 000 (PYMNTS, d’après Bloomberg).
Ce que faisaient les traders : suivre les flux de leurs clients et produire des documents écrits et graphiques. Certains sont frustrés, selon une source de Bloomberg.
La raison donnée : « plusieurs facteurs, dont la productivité et la gestion du risque », selon le porte-parole Nick Carcaterra, pour qui la phase d’expérimentation est terminée (The Decoder).
Le contexte : en juillet, le DSI Marco Argenti décrivait des collaborateurs non techniques qui construisaient des prototypes avec l’IA, repris ensuite par les ingénieurs.
Pourquoi une banque reprend ces outils
Goldman ne détaille pas ses raisons. Mais un outil comme Claude Code n’est pas un chatbot : il écrit du code, l’exécute, lit des fichiers et se branche sur des systèmes. Entre les mains de quelqu’un qui ne sait pas relire ce code, trois choses arrivent vite.
Des accès trop larges : l’outil voit ce que voit la personne, souvent bien plus que ce dont la tâche a besoin.
Des scripts que personne ne relit : ils tournent, jusqu’au jour où ils se trompent, et personne ne sait pourquoi.
Des outils orphelins : le trader qui a bricolé son tableau de suivi change de poste, et l’outil reste sans maître.
La productivité joue aussi : un outil généraliste demande du temps pour en tirer quelque chose. Les ingénieurs le rentabilisent, les autres beaucoup moins.
Le besoin, lui, n’a pas disparu
Les traders ne jouaient pas : suivre des flux et produire des documents, ce sont des tâches répétées, qui prennent du temps. La bonne question n’est donc pas « IA ou pas IA », mais « quel outil pour quelle tâche ». Pour une tâche précise et répétée, on n’a pas besoin d’un outil qui sait tout faire : on a besoin d’un agent construit pour elle.
C’est ce qu’on fait pour nos propres produits. Le support d’Emelia est automatisé à environ 95 % par un agent qu’on a construit : il lit le compte du client et la documentation, répond seul quand il est sûr, et passe la main sinon (notre page support client IA).
Ce qu’on conseille à une PME
Listez les tâches, pas les outils. Qui passe ses semaines à copier, trier, relancer, résumer ? C’est là qu’un agent rapporte.
Un agent par tâche, avec ses accès et rien de plus. Il lit les données dont il a besoin, propose, et quelqu’un valide tant que la confiance n’est pas là. Chaque action est notée dans un journal.
Laissez les outils de code à ceux qui savent relire du code. Pour les autres, une interface simple branchée sur l’agent suffit.
Gardez l’expérimentation, mais avec une date de fin. Goldman a testé pendant des mois, puis tranché. C’est plus sain que de laisser tout le monde bricoler sans limite.
Pour aller plus loin sur les garde-fous, lisez ce que les incidents d’agents chez OpenAI changent pour votre entreprise. Et si vous voulez un agent construit pour une tâche précise, c’est notre métier : agents IA sur mesure, de 890 à 4 800 €, ou une automatisation quand la tâche n’a pas besoin de réfléchir.
Sources
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