Le cloud native s’impose auprès des développeurs du monde entier

Les technologies natives du cloud sont désormais largement utilisées par 15,6 millions de développeurs dans le monde

À l’heure actuelle, 15,6 millions de développeurs dans le monde utilisent des technologies natives du cloudet la trajectoire continue de grimper. Il ne s’agit plus d’amateurs ou d’adeptes de la première heure. Il s’agit d’une adoption par le grand public, avec de véritables charges de travail de production à l’appui.

C’est au niveau du backend et du DevOps qu’il a le plus d’impact. Ces deux fonctions représentent à elles seules 58 % des utilisateurs natifs du cloud. C’est considérable. Cela montre un changement dans la façon dont les équipes construisent et déploient les logiciels. Les développeurs backend utilisent des outils tels que les microservices et les passerelles API pour accélérer les cycles de développement et réduire les frais généraux. Parallèlement, les professionnels du DevOps optimisent les systèmes pour les rendre plus fiables et plus évolutifs.

77 % des développeurs backend utilisent déjà au moins une technologie cloud native. La moitié d’entre eux utilisent des passerelles API. Presque autant utilisent des microservices. C’est important pour votre entreprise car cela signifie que vos équipes techniques devraient déjà évoluer dans ce sens, si ce n’est pas le cas, cela ne saurait tarder. Et si elles ne le font pas, elles seront à la traîne.

Nous assistons à un changement d’état d’esprit. Les développeurs construisent des systèmes destinés à s’adapter, à évoluer et à se rétablir rapidement. Il ne s’agit pas seulement de fonctionner dans le cloud. Il s’agit de concevoir des architectures adaptées au volume, à l’imprévisibilité et à la vitesse. C’est là que la valeur est créée.

Il ne s’agit pas de suivre les tendances, mais de rester efficace sur le plan opérationnel et d’avoir une longueur d’avance sur le changement. Le cloud natif n’est plus seulement une « infrastructure dorsale ». Il est au cœur de la construction de logiciels fiables et évolutifs aujourd’hui. Si vous l’ignorez, vous manquerez la prochaine vague de résilience et de vélocité.

On observe une évolution marquée des stratégies d’infrastructure cloud.

La discussion sur le cloud ne porte plus sur le choix d’une plateforme unique, mais sur le contrôle, la flexibilité et la réduction de la dépendance. Les stratégies hybrides et multi-cloud sont de plus en plus nombreuses pour une bonne raison. Lorsque 32 % des développeurs utilisent désormais des configurations de cloud hybride, contre 22 % il y a deux ans, vous savez qu’il ne s’agit pas d’une préférence passagère, mais d’une stratégie à long terme. Il s’agit d’une stratégie à long terme.

Par ailleurs, 26 % des entreprises déploient désormais leurs activités auprès de plusieurs fournisseurs de clouds. Il ne s’agit pas seulement d’une diversification technologique. Il s’agit d’une réflexion sur la continuité des activités. Cela signifie une plus grande résilience contre les pannes, une plus grande couverture entre les régions et une optimisation plus intelligente des coûts. Vous restez souple. Vous gardez le contrôle.

Et le prochain niveau d’évolution ? Le cloud distribué. Il gagne du terrain, en particulier auprès des développeurs backend, dont 15 % exécutent aujourd’hui des charges de travail dans des environnements distribués. Cela vous indique qu’il est nécessaire de rapprocher la puissance de traitement des utilisateurs et des données. La latence est importante. La conformité régionale est importante. La vitesse aussi. Le cloud distribué répond à ces trois besoins.

Pour un dirigeant, la conclusion est claire : s’appuyer sur un seul fournisseur de cloud ou sur un modèle d’infrastructure rigide est la stratégie d’hier. L’avenir est à l’adaptation et à la modularité. Pensez à une architecture qui s’adapte aux besoins opérationnels, et non l’inverse.

Vous avez besoin d’une infrastructure capable d’évoluer avec votre entreprise. Les approches hybrides, multi-cloud et distribuées vous permettent d’y parvenir. Elles permettent aux équipes de faire preuve d’ingéniosité tout en respectant la sécurité, la disponibilité et les coûts. En bref, ce changement ne concerne pas seulement l’informatique. Il s’agit de construire des entreprises qui s’adaptent plus rapidement que le marché.

Les pratiques avancées de cloud native arrivent progressivement à maturité au sein de l’industrie

Nous entrons dans la phase suivante du « cloud native » : il ne s’agit pas seulement d’utiliser les outils, mais d’améliorer la façon dont ils fonctionnent ensemble. Il ne s’agit plus d’une adoption précoce. Il s’agit de maturité. Kubernetes, l’observabilité, l’ingénierie du chaos et l’infrastructure immuable ne sont pas des mots à la mode, ce sont des normes opérationnelles en devenir.

Ces pratiques se développent à un rythme soutenu. Ce n’est pas aussi rapide que l’adoption des conteneurs ou des microservices, mais c’est un signe de profondeur et non de faiblesse. Les équipes sont passées du déploiement de base à l’affinement de la manière dont elles surveillent, sécurisent et maintiennent leur infrastructure sans intervention manuelle. Cette direction, vers l’automatisation et la cohérence, est exactement ce qui élimine la friction de l’échelle.

L’idée derrière l’adoption de l’observabilité, par exemple, n’est pas seulement la visibilité du système, c’est une prise de décision plus rapide et une récupération plus rapide. La raison pour laquelle vous passez à une infrastructure immuable n’est pas une nouveauté, c’est pour éliminer le risque de déviations invisibles. Lorsque vous déployez l’ingénierie du chaos, vous ne cherchez pas à casser les choses, vous prouvez que les systèmes peuvent gérer le stress du monde réel sans temps d’arrêt.

Si vous êtes un dirigeant, cela est important car les pratiques matures réduisent les risques. Les pratiques matures améliorent la continuité. Elles permettent aux équipes de travailler sur la base de faits et non d’hypothèses. Et cette évolution, de l’adoption d’outils à l’optimisation des systèmes, déterminera qui peut avancer rapidement sans interrompre ses activités de base.

C’est au cours de cette phase que la résilience devient réelle. Non pas une résilience théorique, mais une résilience opérationnelle. Et elle se construit maintenant, par des équipes qui investissent non pas dans des outils supplémentaires, mais dans des outils plus performants et qui travaillent ensemble de manière systématique.

L’intégration d’outils natifs du cloud a incité à redéfinir les rôles des équipes

DevOps n’est pas immobile. Il évolue vers quelque chose de plus ciblé, de plus spécialisé. Nous assistons actuellement à la montée en puissance de l’ingénierie des plateformes, des équipes qui construisent des systèmes structurés que les équipes de développement utilisent sans avoir besoin de comprendre tout ce qu’il y a en dessous.

Bob Killen, responsable principal du programme technique à la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), l’a clairement décrit. Dans le passé, les ingénieurs DevOps étaient intégrés aux équipes et géraient directement l’infrastructure. Aujourd’hui, des équipes dédiées aux plateformes gèrent cette infrastructure, et les développeurs utilisent des plateformes internes pour créer et expédier des logiciels plus rapidement.

Les plateformes de développement interne (IDP) font partie de cette nouvelle orientation. Au lieu que chaque développeur gère le déploiement ou les configurations Kubernetes, ils interagissent avec des couches simplifiées en libre-service construites par l’équipe de la plateforme. Ce changement réduit la complexité. Il permet aux développeurs de se concentrer sur le produit, tandis que les opérations assurent la performance et la conformité.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un changement structurel sur lequel vous devez agir. Il permet aux organisations d’augmenter la production des développeurs sans accroître les risques. Il établit une séparation entre les systèmes de construction et d’exploitation, sans introduire de silos. Les rôles sont plus clairs. Les responsabilités sont mieux définies.

Il ne s’agit pas de centraliser le contrôle, mais de favoriser la rapidité tout en maintenant une fiabilité élevée. Lorsque vos systèmes peuvent gérer l’infrastructure avec moins d’erreurs et que vos développeurs peuvent proposer des fonctionnalités plus rapidement, c’est de la valeur ajoutée pour l’entreprise. C’est ce que ce passage à l’ingénierie de plateforme permet à l’échelle.

Les développeurs d’IA et d’apprentissage automatique tirent parti de l’infrastructure native du cloud.

Les développeurs qui bénéficient d’une infrastructure native cloud ne réalisent pas tous qu’ils l’utilisent. C’est particulièrement vrai dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage automatique. Seuls 41 % des développeurs d’IA s’identifient comme des cloud natives. Mais la majorité d’entre eux s’appuient toujours sur une infrastructure qui correspond à la définition, hautement évolutive, conteneurisée et orchestrée.

30 % utilisent des plateformes de Machine Learning as a Service (MLaaS). Ces services font abstraction de la complexité. Les développeurs se concentrent sur les entrées de données et les résultats des modèles, et non sur l’architecture du système. Mais sous la surface, ces plateformes fonctionnent sur des piles natives du cloud, souvent alimentées par Kubernetes, pour l’élasticité, la disponibilité et la gestion de la charge de travail.

Bob Killen, Senior Technical Program Manager à la CNCF, a replacé cette question dans son contexte. Il a souligné que de nombreux développeurs interagissent avec des services tels que les points de terminaison ChatGPT sans savoir qu’ils travaillent avec une infrastructure native du cloud. Elle est là, fonctionnant à grande échelle, mais cachée. Ce qu’ils consomment est performant en raison de la manière dont il est construit.

Pour les décideurs de niveau C, c’est le signe de deux vérités. Premièrement, les outils natifs du cloud permettent de mettre en œuvre des services essentiels même lorsque les développeurs ne touchent pas directement à l’infrastructure. Deuxièmement, cela signifie que les organisations qui développent des fonctions d’IA ont besoin de capacités natives du cloud, qu’elles le reconnaissent ou non.

L’infrastructure qui sous-tend l’IA est essentielle. Elle doit s’adapter aux charges de travail, offrir une haute disponibilité et gérer l’économie de calcul. C’est ce que permet l’architecture native du cloud. Donc, si votre équipe s’appuie sur des produits d’IA ou les construit, vous êtes déjà dans le jeu du cloud natif, et les décisions que vous prenez autour des investissements d’infrastructure ont encore de l’importance.

L’écosystème cloud native entre dans une phase cruciale.

Nous n’en sommes plus au stade où l’on se demande s’il faut adopter des outils natifs du cloud. La phase suivante est beaucoup plus intéressante : comment optimiser. Il s’agit maintenant de construire des systèmes qui se surveillent eux-mêmes, qui se remettent d’une défaillance et qui s’améliorent continuellement sans intervention manuelle.

L’automatisation est essentielle. Elle permet d’éviter les pertes de temps, de réduire les erreurs humaines et de faire évoluer les opérations plus rapidement que ne le permettraient les seuls effectifs. L’observabilité, lorsqu’elle est bien réalisée, vous donne une visibilité en temps réel des performances, des dépendances et des points d’instabilité de votre infrastructure. La résilience garantit qu’en cas de défaillance, les systèmes peuvent se dégrader avec élégance et se rétablir rapidement.

Chris Aniszczyk, directeur technique de la Cloud Native Computing Foundation, a souligné que l’utilisation du cloud native a largement dépassé les frontières traditionnelles. Elle fait désormais partie de l’ingénierie des plateformes. Elle alimente aussi discrètement les charges de travail d’intelligence artificielle. Les organisations utilisent ces outils pour résoudre les problèmes d’échelle et de fiabilité dans des domaines très différents.

Pour les dirigeants, cette évolution modifie la manière dont les logiciels doivent être évalués. Il ne suffit plus qu’un système fonctionne. Il doit rester opérationnel, s’auto-diagnostiquer et s’adapter. Cela nécessite des outils coordonnés pour le déploiement, la surveillance et le basculement. Il faut également un alignement culturel, des équipes qui comprennent que l’objectif est une vitesse durable.

C’est là que se crée la véritable compétitivité opérationnelle. Vous ne l’obtiendrez pas en ajoutant des outils supplémentaires. Vous l’obtenez en intégrant les bons outils, en supprimant les frictions et en donnant à vos équipes la confiance nécessaire pour opérer rapidement à l’échelle. C’est dans cette direction que s’oriente la technologie cloud native. Et c’est là que l’avantage commercial se construit dès maintenant.

Principaux faits marquants

• L’adoption du cloud est un phénomène courant : Les technologies natives du cloud sont désormais utilisées par 15,6 millions de développeurs, les équipes backend et DevOps menant la charge. Les dirigeants doivent s’assurer d’un investissement continu dans les talents et l’infrastructure cloud native pour rester compétitifs.
• Le multi-cloud est une démarche stratégique : L’adoption de l’hybride et du multi-cloud ont tous deux augmenté de manière significative, désormais utilisés par 32% et 26% des développeurs, respectivement. Les dirigeants devraient donner la priorité aux stratégies d’infrastructure qui réduisent la dépendance à l’égard des fournisseurs et augmentent la résilience du système.
• La maturité compte plus que les outils : Les pratiques avancées telles que Kubernetes et l’observabilité gagnent du terrain, signalant un passage de l’adoption à l’optimisation. Le leadership devrait se concentrer sur la construction de systèmes matures et automatisés qui réduisent les temps d’arrêt et évoluent intelligemment.
• Les équipes chargées des plateformes créent un effet de levier : L’essor de l’ingénierie des plateformes sépare la propriété de l’infrastructure du développement des applications, ce qui accroît l’efficacité de l’équipe. L’investissement dans des plates-formes de développement internes (IDP) permet d’augmenter la livraison de logiciels sans accroître la complexité.
• L’IA dépend également du cloud native : Bien que seulement 41 % des développeurs d’IA s’identifient comme natifs du cloud, la majorité d’entre eux s’appuient sur ce dernier par le biais d’outils MLaaS. Les responsables du développement de produits d’IA doivent reconnaître et soutenir l’infrastructure sous-jacente sur laquelle ils s’appuient.
• L’automatisation est à l’origine de la prochaine vague : L’accent des natifs du cloud se déplace vers l’automatisation, l’observabilité et la résilience. Les dirigeants doivent aligner les équipes et les systèmes sur ces priorités afin de favoriser la rapidité, la stabilité et l’évolutivité à long terme.