Les problèmes informatiques que l’IA résout mieux que l’homme

Modernisation de l’informatique patrimoniale pilotée par l’IA

Si vous vous appuyez encore sur des systèmes existants pour exécuter vos opérations de base, ce n’est pas seulement inefficace, c’est aussi risqué. Ces systèmes sont souvent construits sur un code vieux de plusieurs décennies, avec une logique qui ne reflète plus la façon dont votre entreprise fonctionne aujourd’hui. L’IA vous permet de moderniser plus rapidement et plus intelligemment. Des outils comme CodeConcise de Thoughtworks ne se contentent pas de traduire un vieux code en langage moderne. Ils analysent la structure, font ressortir les règles commerciales enfouies, mettent en évidence la logique obsolète et recommandent des mises à jour conformes aux réglementations en vigueur ou aux politiques internes.

Pour les agences gouvernementales et les grandes entreprises, il s’agit d’un problème majeur. Comme l’explique Noel Hara, vice-président et directeur de la technologie pour le secteur public chez NTT DATA, de nombreux systèmes fonctionnent encore sur des architectures monolithiques. architectures monolithiques. Lorsque les organisations tentent de se moderniser, elles introduisent d’anciens problèmes dans de nouveaux environnements. L’IA permet d’éviter cela. Vous ne vous contentez pas de remanier le code, vous affinez la logique qui régit vos institutions.

Les avantages ne sont pas théoriques. Le déploiement interne de CodeConcise par Thoughtworks a déjà permis de réduire le temps de transformation des modules de quatre semaines. Dans le cadre d’un projet mainframe de grande envergure, il a permis de gagner 240 années d’équivalent temps plein (ETP). Il ne s’agit pas d’un battage publicitaire, mais d’un impact réel et quantifiable.

La modernisation alimentée par l’IA n’est pas un autre cycle de mise à niveau. C’est une voie vers la clarté et l’agilité opérationnelles. Éliminez la dette technique tout en alignant le backend sur les exigences organisationnelles d’aujourd’hui. C’est cela aller de l’avant.

Amélioration de la productivité des développeurs et réduction de l’épuisement professionnel

L’IA n’est pas là pour remplacer les développeurs. Elle est là pour éliminer les frictions inutiles dans leurs flux de travail quotidiens, comme changer de contexte dix fois par heure, écrire du code passe-partout, rechercher des changements non documentés ou gérer des dizaines de tests manuellement. Avec des plateformes comme Tabnine et JetBrains AI, les équipes d’ingénieurs travaillent désormais avec des outils plus intelligents qui examinent le code en temps réel, résument la documentation et gèrent les tâches de routine sans ralentir personne.

Jimmy Xu, directeur technique de Cycode, décrit l’IA comme le « moyen » de créer ce que l’on appelle le développeur 10x. Il n’exagère pas. Lorsque vous réduisez le bruit, les frais généraux répétitifs, les transferts inefficaces, les pings Slack sans fin, vous donnez aux ingénieurs la possibilité d’innover. Et c’est ce qui fait avancer les produits.

Finastra a adopté une approche intéressante. Elle n’a pas commencé par changer d’outils, mais par écouter. Ses dirigeants ont utilisé l’IA pour mener des enquêtes de pouls afin de suivre le bien-être des développeurs. Ce qu’ils ont découvert était inattendu : les ingénieurs travaillaient en moyenne six heures de plus par semaine, sans qu’on s’en aperçoive. La pression exercée par les mises à jour incessantes des produits et les horaires fragmentés les épuisait.

Une fois en possession des données, Finastra a procédé à de véritables changements, en restructurant les horaires, en introduisant des heures de concentration et en réduisant les réunions non essentielles. L’IA les a aidés à voir clairement le problème et à le résoudre rapidement. Les dirigeants ont besoin de ce type de visibilité s’ils veulent maintenir le moral des développeurs et la livraison des produits sur la bonne voie.

Il est important de gagner du temps et d’augmenter la productivité. Mais protéger la bande passante mentale de votre équipe d’ingénieurs permet d’en faire bien plus à long terme. L’IA peut vous apporter les deux. Utilisez-la.

Optimisation de la gestion de la portée des produits grâce à l’IA

La plupart des équipes logicielles perdent du temps non pas à cause d’inefficacités de codage, mais à cause d’une mauvaise gestion du champ d’application. Les ingénieurs consacrent la majeure partie de leur semaine de travail à des activités telles que l « élaboration d’histoires d’utilisateurs, la gestion des cycles d’assurance qualité et l’adaptation aux exigences changeantes du produit. En l’absence d’une surveillance étroite, le champ d’application commence à s » étendre de manière imprévisible. C’est là que l’IA joue un rôle direct dans l’amélioration du rendement des ingénieurs et la réduction du bruit autour de la livraison des produits.

Jeff Watkins, directeur technique chez CreateFuture, a vu cela de près. Son équipe utilise l’IA pour automatiser les comptes rendus de réunions, suivre les changements au fil des sprints et détecter rapidement les écarts de portée. Le résultat ? Une réduction de 30 % du temps consacré à la gestion des épopées, des histoires et des artefacts de sprint. Ils ont récupéré quatre à huit heures par sprint et réinvesti ce temps dans le travail de développement réel. Il s’agit là d’un véritable changement dans l’efficacité opérationnelle.

Cela va plus loin. L’IA aide les équipes produit à faire des choses pour lesquelles elles ne disposaient pas de la bande passante nécessaire auparavant, comme l’exécution d’une analyse prédictive sur les projets antérieurs pour détecter les fonctionnalités qui ont toujours été sous-évaluées ou la génération de rapports de sprint sans aucun effort manuel. Le système peut suivre l’évolution du carnet de commandes en temps réel et identifier les écarts entre ce qui a été planifié et ce qui est réellement construit.

Pour les dirigeants, c’est là que la valeur commerciale devient évidente. Lorsque vous éliminez les dérives avant qu’elles ne créent un risque de livraison, vos équipes passent moins de temps à corriger le tir et plus de temps à obtenir des résultats tangibles. L’IA ne se contente pas de rationaliser le processus de développement de produits, elle crée une visibilité plus précoce des risques et aide les équipes à rester en phase avec les objectifs de l’organisation. Il ne s’agit pas d’automatisation pour le plaisir. C’est l’alignement stratégique en action.

Systèmes informatiques auto-réparateurs basés sur l’IA

Les temps d’arrêt des systèmes coûtent cher. Lorsque les grandes entreprises sont hors service, le coût financier peut atteindre 9 000 dollars par minute. Ajoutez à cela la perte de données, les amendes réglementaires, les coûts de réputation, et vous obtenez soudain un coût qui peut dépasser les 5 millions de dollars par incident. Pourtant, la plupart des systèmes de surveillance informatique attendent toujours qu’un incident se produise avant de réagir. Ce n’est pas extensible.

L’IA modifie le modèle opérationnel. Au lieu de se contenter d’alerter les équipes lorsque les choses tournent mal, les systèmes d’IA comme ceux de Chamomile.ai et de Cycode sont conçus pour anticiper les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent. Ces outils lisent des volumes massifs de données de journal en utilisant de grands modèles de langage (LLM) pour détecter des modèles subtils, des différences et des anomalies que les systèmes traditionnels ne voient pas. Il ne s’agit pas de rechercher des erreurs connues, mais de reconnaître en temps réel celles qui sont nouvelles ou qui évoluent.

Tirath Ramdas, PDG de Chamomile.ai, est clair : une véritable analyse des causes profondes implique de pouvoir corréler des données de journal distribuées, d’appliquer une correspondance intelligente et de signaler rapidement les déviations. Lorsqu’elle est bien appliquée, cette approche permet de réduire le temps de résolution des incidents et de diminuer les diagnostics manuels, lourds de pression. Jimmy Xu de Cycode ajoute que l’IA peut aller encore plus loin, en quantifiant les scores de risque et même en suggérant des corrections de code automatisées lorsque les métriques du système dépassent les seuils.

C’est là que l’autoréparation entre en jeu. L’IA ne se contente pas de détecter le problème, elle peut agir. Si l’utilisation du processeur augmente anormalement ou si la latence du réseau dépasse les limites fixées, le système peut déclencher automatiquement des protocoles de remédiation. Les équipes informatiques disposent ainsi d’une marge de manœuvre pour faire évoluer l’assistance entre les plateformes sans avoir à lutter constamment contre les incendies.

Pour les responsables de haut niveau, la logique est simple. Vous réduisez les risques, évitez les pertes de revenus et augmentez la fiabilité du système. L’IA supprime les inefficacités et protège le temps de fonctionnement. Il ne s’agit pas de courir après l’innovation pour attirer l’attention, mais de mettre en place une infrastructure qui permette à votre entreprise de continuer à fonctionner, quelle que soit la vitesse à laquelle vous évoluez.

La culture organisationnelle, catalyseur d’une intégration réussie de l’IA

La force de l’IA ne vient pas seulement de l’ensemble d’outils, mais de la façon dont vos équipes l’utilisent. La plupart des organisations ont déjà accès à de puissants outils d’IA intégrés dans des plateformes telles que Microsoft Copilot 365 ou Google Gemini Advanced. Ce n’est pas le fait d’y avoir accès qui fait la différence, c’est le fait que votre organisation sache comment en tirer de la valeur.

Jeff Watkins, directeur de la technologie chez CreateFuture, présente clairement les choses. Il souligne que des progrès significatifs sont réalisés avec des outils que la plupart des équipes possèdent déjà, parce que l’accent est mis sur l’habilitation des personnes, et non sur la poursuite de la prochaine plateforme brillante. Selon lui, l’adoption est plus rapide lorsque les dirigeants consacrent du temps à encadrer les équipes, à définir des cas d’utilisation clairs et à laisser de l’espace pour explorer les problèmes réels de l’entreprise avec l’IA. Les résultats s’accumulent rapidement lorsque les gens savent ce que les outils peuvent réellement faire.

Le changement culturel que cela implique n’est pas compliqué, mais il est important. Les équipes doivent avoir la permission d’apprendre, d’expérimenter et d’itérer sans pression immédiate pour obtenir un retour sur investissement. Un exemple : organiser des journées d’exploration de l’IA au sein des organisations d’ingénieurs, où les gens sont encouragés à tester les capacités de l’IA sur des problèmes ambigus. Cela permet d’acquérir de l’aisance et de la confiance. Au fil du temps, vos équipes cessent de se demander ce qui est possible et commencent à l’exécuter.

Pour les dirigeants, c’est le levier qui permet d’obtenir des performances à long terme. Un investissement technologique n’apporte de la valeur que si la culture est en mesure de le supporter. Cela signifie qu’il faut donner la priorité à la formation, récompenser l’expérimentation et aligner les équipes sur les résultats, et pas seulement sur les outils. Si votre organisation y parvient, le rendement suivra. L’IA n’est pas seulement une question d’accélération des processus, c’est aussi une question de personnes plus intelligentes travaillant dans un environnement qui récompense la clarté, la rapidité et l’exécution. C’est ainsi que l’on obtient des résultats durables.

Principaux faits marquants

• La modernisation des systèmes existants avec l’IA favorise la rapidité et la précision : Les dirigeants devraient mettre en œuvre des outils d’IA pour extraire et mettre à jour la logique métier pendant les efforts de modernisation, en réduisant les délais de transformation et en empêchant le code obsolète d’être reporté.
• L’IA stimule la productivité des développeurs et réduit le risque d « épuisement professionnel : Les dirigeants devraient investir dans des plateformes de développement pilotées par l’IA et dans l’analyse de la charge de travail pour rationaliser l’examen du code, réduire la charge cognitive inutile et gérer de manière proactive le bien-être de l » équipe d’ingénierie.
• Une gestion intelligente de la portée du produit commence par une compréhension de l’IA : Utilisez l’IA pour surveiller les changements de périmètre, automatiser la documentation des sprints et détecter rapidement les risques de livraison, ce qui permet de libérer de précieuses heures de travail pour les développeurs et d’aligner étroitement la livraison du produit sur les objectifs de l’entreprise.
• Les systèmes informatiques autoréparables réduisent les temps d’arrêt et protègent l « échelle : Les organisations devraient déployer des outils de surveillance et de remédiation alimentés par l’IA pour prévenir les défaillances avant qu’elles ne s’aggravent, en réduisant les coûts et en améliorant la fiabilité du système à l » échelle.
• C’est la culture, et non les outils, qui détermine le succès de l’IA : Les dirigeants doivent donner la priorité à la formation des équipes, à l’expérimentation et à la préparation à l’adoption s’ils veulent obtenir un véritable retour sur investissement de l’IA. La plupart des résultats proviennent de la manière dont les équipes appliquent les outils d’IA quotidiens, et non de l’adoption de la dernière plateforme.