L’adoption de l’IA stimule la productivité des entreprises
L’IA permet une réelle efficacité dans les domaines de l’informatique et du développement de produits. Nous constatons des bonds de productivité qui sont mesurés et finançables. Selon Steven Hall, Chief AI Officer chez ISG, les entreprises qui utilisent les AIOps augmentent la productivité de l’infrastructure de 30 à 40 %. Dans le domaine du développement logiciel, les outils d’IA générative offrent des gains de performance de 20 à 30 % tout au long du cycle de vie. Ces améliorations redéfinissent la vitesse à laquelle les entreprises peuvent se déplacer et évoluer.
Quel est le moteur de cette évolution ? L’IA intégrée directement dans les opérations. Pas seulement des tableaux de bord ou des assistants, mais de véritables outils intégrés aux pipelines de développement et à la gestion de l’infrastructure. DevSecOps et AIOps modifient la façon dont les équipes construisent, testent, sécurisent et déploient les logiciels. Le résultat est une itération plus rapide et une réduction des frais généraux. Il s’agit d’une ingénierie plus légère et plus intelligente.
Pourtant, la plupart des entreprises ne l’adoptent pas de manière uniforme. Les finances, les ressources humaines et la chaîne d’approvisionnement sont souvent à la traîne. C’est le problème classique de la hiérarchisation des priorités : il est facile de créer des démonstrations, mais il est plus difficile de modifier les processus fondamentaux de l’entreprise. Mais ce retard est risqué. Le rôle croissant de l’IA dans la sécurité augmente également les enjeux. Pendant que vous rationalisez vos opérations, les cybercriminels font de même. Ils utilisent déjà l’IA pour identifier les vecteurs d’attaque, élaborer des campagnes de campagnes d’hameçonnageet exploiter les failles du système plus rapidement que les équipes manuelles ne peuvent les corriger.
Cette dualité, efficacité et exposition, exige une mise en œuvre stratégique. Vous accélérez la productivité, mais seulement si vous l’associez à une gestion des risques tout aussi performante. Les entreprises qui développent l’IA avec discipline, à l’intérieur de bacs à sable sécurisés et dans le cadre d’une supervision interfonctionnelle, prendront rapidement de l’avance et y resteront.
L’analyse de données non structurées alimente les investissements en matériel et la transformation de l’expérience client
La plupart des données de votre entreprise ne sont pas bien organisées. Elles sont brutes, non structurées et, jusqu’à récemment, pratiquement intouchables à grande échelle. Les choses ont changé. En utilisant de nouvelles générations de microprocesseurs et les progrès de l’apprentissage automatique, les entreprises exploitent désormais cette couche d’intelligence inexploitée.
John Kreul, DSI de Jewelers Mutual, considère que cette tendance façonne la manière dont les entreprises s’engagent avec leurs clients. Les outils d’IA trient les données non structurées, telles que les courriels, les transcriptions d’assistance, les notes, et font rapidement émerger des informations. Cela se traduit par personnalisation en temps réel en temps réel et un service client plus rapide. Personne ne veut attendre trois jours pour être rappelé. La technologie permet désormais d’apporter des réponses intelligentes et contextuelles presque immédiatement.
La pile matérielle évolue rapidement. Les microprocesseurs spécialisés construits pour les tâches d’IA, les GPU, les TPU et les architectures plus récentes, alimentent cette transformation. Les entreprises réagissent en investissant massivement dans les centres de données et l’informatique de pointe. Elles dépensent parce que le retour sur investissement est tangible. Un service plus rapide, une rétention plus élevée et des données nettement plus exploitables.
Le changement organisationnel est plus important que les outils. Il affecte l’embauche, la formation, et même le fonctionnement des équipes. De nouvelles compétences sont nécessaires à tous les niveaux : formation aux modèles d’IA, ingénierie rapide, gouvernance des données. Les entreprises qui souhaitent bénéficier d’une utilisation plus intelligente des données doivent faire évoluer leur personnel parallèlement à la technologie.
La capacité de traitement des données non structurées est désormais une exigence. Soit vous les intégrez et les faites évoluer, soit vous travaillez avec une visibilité incomplète. Et sur le marché actuel, les décisions prises à partir de données partielles vous freinent.
Stratégies cloud-natives et multicloud favorisant l’agilité et la résilience.
L’architecture d’entreprise évolue rapidement. Les technologies cloud-natives, les conteneurs, Kubernetes, l’infrastructure sans serveur, ne sont plus des outils expérimentaux. Elles sont essentielles à la façon dont les organisations informatiques modernes construisent l’évolutivité dans tous les domaines, des applications à l’infrastructure. Pour la plupart des entreprises, cela inclut également des stratégies multicloud. L’objectif est la flexibilité, la résilience et la liberté par rapport aux contraintes des fournisseurs.
Selon Amit Basu, CIO et CISO chez International Seaways, cette tendance est directement liée aux priorités opérationnelles. L’adoption du multicloud permet aux entreprises de rester souples, en déployant des solutions dans plusieurs régions, en gérant les temps de latence et en alignant la production informatique sur les exigences commerciales en constante évolution. Cela signifie une meilleure résilience et moins de goulets d’étranglement lors des négociations avec les fournisseurs ou du déplacement des charges de travail en fonction de la région, de la conformité ou des facteurs économiques.
Les architectures cloud distribuées sont toutefois source de complexité. Et c’est le genre de complexité qui ne se résout pas d’elle-même sans leadership. Les DSI doivent s’assurer que les systèmes déployés dans les environnements cloud restent sécurisés, conformes et interopérables. Gérer un cluster de conteneurs est une chose. Gérer des douzaines de fournisseurs différents avec une authentification, une gouvernance et une observabilité partagées est un autre ordre de grandeur.
Le constat est clair : les entreprises doivent renforcer leurs capacités internes. Le passage au cloud-native est une mise à niveau des personnes. Les nouveaux outils nécessitent de nouvelles compétences, notamment en matière d’orchestration, de gestion décentralisée et d’intégration de la cybersécurité dans chaque couche. Les entreprises qui investissent dans l’expertise cloud-native maintenant gagneront un contrôle à long terme sur leur agilité et éviteront la dette technique plus tard.
Les investissements dans la cybersécurité augmentent face à l’escalade des menaces liées à l’IA
La cybersécurité est confrontée à un nouveau type de pression. L’IA a accéléré les capacités des attaquants, en automatisant la reconnaissance, en générant des contenus de phishing crédibles et en exploitant les vulnérabilités plus rapidement que les défenseurs humains ne peuvent réagir. Les mauvais acteurs adoptent souvent la technologie de l’IA plus rapidement que les équipes de sécurité. Ce décalage expose les entreprises à un risque permanent.
Savneet Singh, PDG de PAR Technology, souligne que les pirates informatiques ont une longueur d’avance. Ils utilisent l’IA de manière opérationnelle dès aujourd’hui, et non dans cinq ans. Pendant ce temps, de nombreuses équipes de sécurité d’entreprise sont encore en train de rattraper leur retard. Le périmètre traditionnel ne tient pas compte de l’évolution des menaces. La nature de la surface d’attaque a changé et continue d’évoluer rapidement.
Josh Ortega, vice-président de Veriforce, souligne la nécessité d’un changement d’état d’esprit dans l’informatique d’entreprise. Les dirigeants doivent penser de manière agressive. Comment attaqueraient-ils leur propre système ? Quelles vulnérabilités cibleraient-ils ? Il ne s’agit pas de peur, mais de prise de conscience. La sécurité doit faire partie de la réflexion sur la conception.
Les entreprises doivent investir dans des outils et des cadres de gouvernance qui guident l’utilisation responsable et défensive de l’IA. Cela inclut une politique interne, une collaboration interfonctionnelle et un alignement entre les DSI, les RSSI et les fournisseurs externes ayant une expertise dans l’atténuation des menaces émergentes. Les dirigeants doivent également être très attentifs à la manière dont l’IA est déployée en interne. Une mauvaise gouvernance peut introduire autant de risques qu’elle n’en prévient.
À l’avenir, le paysage des menaces sera largement façonné par l’IA, tant du côté de la défense que de l’attaque. Les organisations qui le comprennent et qui réagissent par une anticipation stratégique, plutôt que par des correctifs réactionnels, construiront des systèmes de cybersécurité durables qui évolueront en synchronisation avec les menaces qu’ils sont censés arrêter.
Les plateformes « low-code » et « no-code » démocratisent le développement d’applications
Les plates-formes à code bas et sans code modifient la manière dont les organisations répondent aux besoins des entreprises. Ces outils permettent aux équipes non techniques de créer des applications et d’automatiser des processus sans connaissances approfondies en programmation. Il s’agit d’un changement structurel dans la manière dont le travail est effectué au sein de l’entreprise.
Kellyn Gorman, ingénieur chez Redgate Software, souligne que ces plateformes éliminent les goulets d’étranglement traditionnels du développement. Les unités opérationnelles n’ont plus besoin d’attendre les arriérés techniques pour avancer. Elles peuvent construire et itérer directement. Cela permet d’accélérer les lancements, de réduire les dépendances et de combler le manque de développeurs. Il s’agit d’une solution pratique aux contraintes de ressources, qui apporte déjà de la valeur dans tous les secteurs d’activité.
Cependant, l’accès d’un plus grand nombre d’utilisateurs à la puissance de développement nécessite des garde-fous rigoureux. Avec plus de personnes créant des applications et des flux de travail, les risques de silos de données, de contrôles d’accès faibles et de pratiques incohérentes augmentent. Les entreprises ont besoin d’une gouvernance des données de niveau professionnel, et elles doivent l’intégrer à ces plateformes dès le premier jour. Sans cela, l’échelle ne fait qu’ajouter au chaos.
La sécurité, la cohérence et la conformité ne peuvent être compromises au profit de la rapidité. Si vous déployez des capacités « low-code » et « no-code », vous devez également mettre en place des formations, des audits et des politiques clairement définies. Les équipes les plus performantes favorisent l’innovation et la discipline en même temps. Cet équilibre permet de maintenir une croissance durable.
L’opportunité est claire : permettre à un plus grand nombre d’employés de résoudre des problèmes tout en gardant le contrôle des données et de l’infrastructure qu’ils touchent. Les plateformes de ce type continueront à gagner du terrain. Les entreprises qui mettent en place une gouvernance précoce éviteront un ralentissement ultérieur.
Les plateformes de gestion des risques en temps réel améliorent la visibilité opérationnelle et l’acquisition de talents
Les systèmes qui réagissent instantanément aux risques sont de plus en plus demandés. Les plateformes contextuelles en temps réel deviennent des outils essentiels. Elles intègrent des données provenant d’appareils portables, de bases de données externes sur les risques, de capteurs et de systèmes de sous-traitance afin de permettre une prise de décision contextuelle.
Ahmed Hafeez, directeur technique de Veriforce, note que ces plates-formes améliorent considérablement la connaissance des opérations. Les organisations peuvent détecter les changements, ajuster les plans et réagir, à travers les sites, les équipes ou les rôles, en fonction des conditions actuelles. Cela permet d’influencer la manière dont les organisations modifient leur structure, allouent les ressources et optimisent les opérations sur le terrain.
Parallèlement, le marché du travail a changé. Il est désormais plus facile d’embaucher des travailleurs techniquement qualifiés dans un plus grand nombre de régions et de domaines. Cet élargissement de l’accès aux talents offre une nouvelle flexibilité aux DSI. Ils ne se contentent pas de combler des postes, ils mettent en place des équipes plus fortes et plus rapides, capables d’évoluer en même temps que la technologie.
Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut mettre en place des systèmes capables de s’adapter aux variables en temps réel et des équipes capables de fonctionner avec ce niveau de réactivité. Ces plateformes contribuent à façonner des stratégies de transformation à long terme.
Pour en tirer le meilleur parti, les entreprises ont besoin de systèmes dotés d’une forte interopérabilité et d’une architecture d’analyse en temps réel. Cela inclut l’intégration avec les ERP existants, les systèmes de ressources humaines et les logiciels de conformité. Les informations en temps réel ne sont exploitables que si elles sont liées aux flux de travail. Les entreprises qui investissent dans ce domaine ne se contentent pas d’améliorer leur visibilité, elles renforcent leur contrôle sur les opérations.
La souveraineté des données est à l’origine du passage à l’informatique de pointe et à l’infrastructure hybride
La souveraineté des données influence désormais la stratégie d’infrastructure autant que les exigences de performance ou les contraintes budgétaires. Les gouvernements durcissent les lois sur la résidence des données. Cela modifie la manière dont les entreprises doivent concevoir et déployer l’infrastructure cloud. Ce qui était auparavant exécuté dans des environnements cloud centralisés doit désormais souvent fonctionner à l’intérieur de frontières nationales ou régionales.
Dani Kaplan, PDG de SMC Data, souligne que la conformité à des réglementations en constante évolution pousse les entreprises à rapprocher l’informatique et le stockage des utilisateurs. L’informatique en périphérie devient donc une nécessité. Les organisations qui s’appuient uniquement sur des fournisseurs de cloud hyperscale sont obligées de repenser leurs architectures pour maintenir à la fois la qualité du service et la conformité légale.
Ces changements ont des répercussions sur les coûts. Kaplan note que les entreprises constatent une augmentation de 40 à 50 % des dépenses d’infrastructure simplement pour répondre aux mêmes normes de service dans les modèles distribués. Les organisations doivent conserver le contrôle des données, assurer une sécurité cohérente et opérer dans des juridictions fragmentées sans compromettre la gouvernance.
Cette évolution nécessite un nouveau modèle opérationnel. L’infrastructure hybride permet aux données de circuler entre le cloud public, les centres de données privés et les systèmes périphériques distribués, mais seulement si elle est conçue avec l’intégration, la résilience et la surveillance comme priorités. Les équipes dirigeantes doivent comprendre qu’il ne s’agit pas seulement d’une transition informatique. Elle affecte la gestion des risques, les politiques d’approvisionnement et les stratégies de conformité.
Pour bien gérer cette situation, les directeurs informatiques prévoyants créent des conseils technologiques régionaux. Ces groupes définissent des politiques, examinent les fournisseurs et alignent l’infrastructure régionale sur les objectifs globaux. Il s’agit d’une prise de décision structurée et proactive, qui permet déjà de distinguer les pionniers de ceux qui réagissent tardivement.
L’IA redéfinit la transformation numérique par la simplification stratégique
La transformation numérique n’est plus indéfinie. L’IA a clarifié la voie à suivre. Elle modifie le fonctionnement des systèmes, le travail des équipes et l’exécution à grande échelle des entreprises. Mais l’IA ne fonctionne pas bien dans les environnements fragmentés. Pour en tirer parti, les entreprises doivent faire plus qu’adopter des outils, elles doivent tout simplifier.
Rebecca Fox, Group CIO chez NCC Group, souligne que la transformation avait l’habitude de signifier différentes choses pour différentes personnes. Aujourd’hui, avec l’IA en ligne de mire, elle a une direction claire, mais seulement si les entreprises éliminent le désordre. Cela signifie nettoyer les modèles de données, consolider les systèmes existants et réduire la complexité des plateformes dans tous les domaines.
Vous ne pouvez pas boulonner l’intelligence artificielle sur des fondations défectueuses. Il faut lui faire de la place en supprimant ce qui n’est pas nécessaire. Fox est clair : le moment est venu de faire preuve d’un leadership audacieux. Les DSI qui prennent des mesures proactives, en rationalisant l’infrastructure, en donnant la priorité à la sécurité et en alignant l’IA sur des résultats commerciaux mesurables, surpasseront ceux qui attendent des instructions ou des signaux du marché.
Cela exige également une nouvelle discipline. Les systèmes d’IA ont besoin d’une gouvernance, et pas seulement d’un déploiement. Cela signifie qu’il faut délibérément déterminer ce qui est automatisé, qui le supervise et comment les résultats sont contrôlés. La sécurité, la protection de la vie privée et l’explicabilité doivent être intégrées dès le début, avant le déploiement à grande échelle.
La différence réside désormais dans la clarté. L’IA n’est plus une frontière abstraite. Elle est mesurable, actionnable et produit déjà des résultats. Les entreprises qui simplifient intentionnellement et investissent dans l’intégration stratégique de l’IA ne se contenteront pas de se moderniser, elles prendront les devants.
Récapitulation
L’informatique d’entreprise n’est plus seulement une infrastructure, c’est une stratégie. Les tendances que nous observons aujourd’hui ne sont pas des mises à niveau progressives, mais des changements structurels dans la manière dont les entreprises fonctionnent, sont compétitives et évoluent. Il s’agit de changements structurels dans la manière dont les entreprises fonctionnent, sont compétitives et évoluent. L’IA établit de nouvelles références en matière de productivité. Les architectures cloud-natives et edge redéfinissent la résilience. Parallèlement, les plateformes à code bas, les systèmes de risque en temps réel et l’analyse des données non structurées confient le pouvoir à un plus grand nombre d’équipes au sein de l’entreprise.
Mais aller vite sans clarté est un risque. Le leadership ne consiste pas à suivre toutes les tendances, mais à faire des paris ciblés, à simplifier la complexité et à aligner la technologie sur les priorités de l’entreprise. Les décisions prises aujourd’hui en matière d’architecture, de gouvernance et de talents détermineront si votre pile technologique vous apporte un avantage ou des limites.
N’attendez pas le consensus. Le marché ne ralentit pas. Les dirigeants qui agiront avec détermination, élimineront la bureaucratie et adopteront des systèmes intelligents et évolutifs s’approprieront le prochain chapitre de l’évolution des entreprises.
