Comment Block a Rapidement Embauché 12 000 Employés grâce à l'IA

Comment Block a Recruté 12 000 Employés en Utilisant des Agents IA en Deux Mois

À une époque où de nombreuses entreprises peinent encore à intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans leurs processus de développement, la société fintech Block a fait la une des journaux en déployant avec succès des agents IA auprès de l'ensemble de ses 12 000 employés en seulement huit semaines. Cet exploit remarquable a été partagé par Angie Jones, vice-présidente de l'ingénierie chez Block, lors de la conférence All Things Open 2025 qui s'est tenue à Raleigh, en Caroline du Nord.

Ça a Commencé Petit

L'histoire du déploiement rapide de Block a commencé avec la frustration d'un ingénieur. Bradley, un ingénieur principal en apprentissage automatique (ML) chez Block, était insatisfait des outils IA existants qui ne généraient que des extraits de code. Il cherchait une solution capable d'automatiser des tâches de développement complexes, plutôt que de simplement suggérer la prochaine ligne de code.

Lorsque OpenAI a introduit l'appel de fonctions, Bradley et une petite équipe ont commencé à expérimenter l'automatisation de certaines parties de leur flux de travail de développement. Leurs premières expériences se sont révélées fructueuses, mais ils ont rapidement rencontré un problème d'échelle. L'absence de procédures standardisées rendait difficile l'intégration de diverses API, entraînant un cauchemar de maintenance. Chaque nouvel outil nécessitait un code personnalisé, ce qui entraînait des inefficacités.

Le Rôle du Protocole de Contexte de Modèle

La percée est survenue lorsque Anthropic a approché Block avec le Protocole de Contexte de Modèle (MCP), une norme ouverte conçue pour connecter les agents IA aux outils et sources de données. Reconnaissant le potentiel de ce protocole, Block est devenu partenaire de lancement et a révisé son agent IA interne, surnommé “Goose”, pour fonctionner dans le cadre du MCP.

La Découverte Accidentelle

En développant Goose principalement pour les ingénieurs, l'équipe a eu une épiphanie : elle pouvait l'adapter pour être utilisé par les 12 000 employés. Angie Jones a raconté le moment de la réalisation : “Nous avons commencé à réfléchir, et si nous pouvions faire en sorte que cela fonctionne pour tous les 12 000 employés ?” Cependant, cette ambition n'était pas sans défis.

Défis de Mise en Œuvre

Au départ, les tentatives d'élargir l'utilisation de Goose ont été confrontées à des obstacles significatifs. La plupart des employés avaient peu ou pas d'expérience avec les interfaces en ligne de commande ou la gestion des clés API. Les premiers utilisateurs ont eu du mal à installer le logiciel, tandis que ceux qui ont réussi ont dû faire face à des flux d'authentification décourageants. L'expérience utilisateur était principalement conçue pour les développeurs, ce qui posait un obstacle pour le personnel non technique.

Faire en Sorte que Cela Fonctionne pour de Vrais Gens

Reconnaissant ces défis, l'équipe a réorienté son attention pour améliorer l'expérience utilisateur. Ils ont commencé à simplifier le processus d'installation et à rationaliser les flux d'authentification pour s'adapter aux employés non techniques. Cela a impliqué la création d'interfaces conviviales et la fourniture d'une formation et d'un support étendus.

• Formation des Utilisateurs : Block a organisé des ateliers et des sessions de formation pour familiariser les employés avec Goose et ses capacités.
• Mécanisme de Retour d'Information : Ils ont établi une boucle de rétroaction, permettant aux employés de signaler des problèmes et de suggérer des améliorations, rendant l'outil plus centré sur l'utilisateur.
• Documentation : Une documentation complète a été créée pour aider les employés à naviguer dans le logiciel, couvrant tout, de l'installation au dépannage.

Implications Pratiques et Cas d'Utilisation

Le déploiement d'agents IA comme Goose a eu des implications profondes pour Block. En permettant à tous les employés de tirer parti de l'IA, l'entreprise a augmenté la productivité et l'efficacité dans divers départements. Voici quelques exemples pratiques de l'utilisation de Goose :

• Support Client : Les représentants du service client peuvent utiliser Goose pour automatiser les réponses aux questions fréquemment posées, réduisant ainsi les temps de réponse et améliorant la satisfaction client.
• Analyse de Données : Les employés des finances peuvent utiliser Goose pour analyser rapidement de grands ensembles de données, générant des insights qui prendraient beaucoup plus de temps avec des méthodes traditionnelles.
• Automatisation du Marketing : Les équipes marketing peuvent automatiser les tâches de gestion de campagne, de la planification des publications à l'analyse des métriques d'engagement, leur permettant de se concentrer sur la stratégie plutôt que sur l'exécution.

Conclusion

Le déploiement rapide des agents IA par Block auprès de son personnel démontre le pouvoir transformateur de l'IA lorsqu'elle est mise en œuvre de manière réfléchie. En tirant parti du Protocole de Contexte de Modèle et en se concentrant sur l'expérience utilisateur, Block a réussi à transformer un outil complexe en une ressource accessible à tous les employés. Ce cas sert de leçon précieuse pour d'autres organisations cherchant à exploiter la technologie IA : comprendre les besoins des utilisateurs et fournir un soutien adéquat est crucial pour une mise en œuvre réussie.

Alors que l'IA continue d'évoluer, les entreprises qui priorisent l'inclusivité dans leur adoption technologique se retrouveront probablement à l'avant-garde de l'innovation. Pour plus de détails sur le Protocole de Contexte de Modèle et ses applications, vous pouvez visiter la page officielle du MCP.