Les modèles traditionnels d’exploitation des technologies de l’information ne sont plus adaptés
L’ancienne façon de gérer l’informatique ne fonctionne plus. Elle a été conçue à une époque où la stabilité comptait plus que la rapidité. La centralisation des décisions et la rigidité des flux de travail avaient du sens lorsque nous essayions de maintenir les systèmes en état de marche. Mais l’IA change la donne, et vite. Elle n’attend pas l’approbation des dirigeants ou des feuilles de route par étapes. Elle se nourrit d’agilité, d’itération et d’intégration.
À l’heure actuelle, la plupart des services informatiques travaillent encore avec des modèles conçus avant que l’IA ne se généralise. Ces modèles ralentissent l’innovation. Les équipes passent du temps à se conformer à d’anciens processus qui n’apportent plus de valeur ajoutée. L’externalisation est souvent axée sur la réduction des coûts plutôt que sur l’obtention de résultats plus intelligents. Résultat ? Les équipes sont coincées dans la maintenance des systèmes au lieu de construire pour l’avenir.
Il ne s’agit pas de jeter tout ce que vous avez construit, mais de reconnaître que rester immobile, c’est prendre du retard. Les nouveaux outils d’IA peuvent automatiser, dépanner et même construire. Cela exige de repenser la façon dont l’informatique fonctionne, où les décisions sont prises et comment la valeur est créée. Les DSI qui mènent ce changement ne se contentent pas de s’adapter, ils agissent en premier.
Le Forum économique mondial l’a clairement exprimé : d’ici 2030, l’IA devrait changer la façon dont le travail et l’information circulent dans la plupart des organisations. Attendre le plan parfait ne fonctionnera pas. Il s’agit d’aligner votre modèle informatique sur le monde qui est déjà en train d’arriver.
L’IA transforme fondamentalement les fonctions informatiques de base
Toutes les grandes fonctions de l’informatique sont en train d’être remodelées par l’IA. Le développement de logiciels, l’infrastructure, les données, etc. Ce qui prenait auparavant des jours ou des semaines peut désormais être pris en charge en temps réel par des copilotes IA. Les développeurs utilisent désormais des assistants de codage qui gèrent la syntaxe de base et adaptent les structures linguistiques en quelques secondes. Ils peuvent ainsi se concentrer sur l’architecture du système, les choix de conception et l’optimisation des performances. C’est un meilleur travail qui est réalisé plus rapidement.
Dans les opérations de données, l’IA générative prend en charge les tâches fastidieuses, comme la classification des ensembles de données ou la rédaction de descriptions de données. Les informations sont ainsi plus faciles à consulter, à utiliser et à croire. Les données font désormais partie de la boucle décisionnelle. Les collègues non techniques peuvent désormais interroger des ensembles de données complexes et obtenir des résultats significatifs sans avoir besoin d’un diplôme en science des données.
L’assistance à l’infrastructure devient également autonome. Les systèmes d’IA surveillent les performances et détectent les problèmes avant que les utilisateurs ne les remarquent. L’analyse des causes profondes se fait automatiquement. Les clients entendent moins de bruit et les équipes informatiques se concentrent sur les améliorations à long terme. Cette nouvelle couche de surveillance pilotée par l’IA offre des capacités émergentes d' »autoréparation » : les systèmes se réparent d’eux-mêmes avant de tomber en panne. Cela permet de réduire les temps d’arrêt et la charge de travail de l’assistance.
Voici la partie intéressante : les outils d’IA réduisent la charge de travail dans certains domaines, mais ils augmentent également les attentes dans tous les domaines. Les dirigeants s’attendront à des résultats plus rapides, à une meilleure expérience utilisateur et à des systèmes plus intelligents. L’IA ne signifie pas que nous avons besoin de moins de personnel, elle signifie que nous avons besoin d’équipes qui comprennent comment utiliser ce nouveau multiplicateur de force.
Les modèles d’exploitation informatique doivent évoluer
Nous n’avons pas besoin de détruire ce qui fonctionne pour aller de l’avant. Une réinitialisation complète est inefficace et généralement inutile. L’approche intelligente est l’évolution : des mises à jour contrôlées et stratégiques qui alignent votre fonction informatique sur la direction que prend l’IA. Commencez par ce qui a déjà de la valeur, vos systèmes, votre personnel, vos processus, mais concentrez-vous sur les points où la vitesse, l’intelligence et l’intégration peuvent être améliorées.
Les responsables informatiques sont souvent contraints de procéder à des changements rapides. Mais essayer de tout reconstruire à partir de zéro crée du bruit et de la résistance. Cela prend du temps que vous n’avez pas. Au lieu de cela, débloquez les progrès en intégrant l’IA là où elle a une valeur immédiate, dans les flux de travail, la prestation de services, les pipelines de données. Évaluez comment chaque domaine peut être plus dynamique, automatisé et réactif grâce à l’IA, et progressez à partir de là.
Ce changement implique également de modifier la façon dont les équipes travaillent. Les rôles changent lorsque l’IA les décharge du travail manuel. Les développeurs conçoivent des applications plus intelligentes. Les équipes d’exploitation gèrent avec plus de visibilité. Les analystes de données génèrent des couches de connaissances plus rapidement. Ces changements sont substantiels mais gérables lorsqu’ils sont abordés de manière progressive.
L’IA n’est pas une tendance, c’est une extension de ce que les meilleures équipes peuvent faire. Pour ne pas se laisser distancer, les DSI doivent s’appuyer sur une stratégie clairement établie. Identifiez ce qu’il faut mettre à niveau maintenant, et où positionner les investissements à plus long terme. Si vous avancez trop lentement, vous risquez de devenir obsolète. Essayez de tout remplacer et vous épuiserez votre organisation. Les gains optimaux proviennent d’une exécution forte et régulière.
Le rééquilibrage des compétences et de l’automatisation est essentiel pour maximiser la valeur.
L’automatisation ne remplace pas la stratégie, elle lui fait de la place. Alors que l’IA est de plus en plus intégrée à la prestation de services, la véritable valeur réside dans l’utilisation des personnes là où elles comptent le plus. Les DSI réinvestissent les capacités techniques clés, en particulier les données et l’analyse, en interne. Pas seulement pour réduire le nombre de fournisseurs, mais parce que ces fonctions favorisent l’innovation et nécessitent une compréhension contextuelle approfondie.
Les outils d’IA permettent de faire évoluer ces capacités internes plus rapidement. Par exemple, une seule équipe chargée des données peut désormais prendre en charge un plus grand nombre d’unités commerciales lorsque l’IA gère la classification répétitive ou la création de rapports. Le rôle de ces équipes passe ainsi de celui de fournisseurs de services à celui de facilitateurs de connaissances. Lorsqu’elle est bien utilisée, l’automatisation amplifie l’impact du talent humain.
L’externalisation a toujours sa raison d’être, en particulier dans les domaines exigeant un volume important ou une expertise spécifique. Mais il ne s’agit plus uniquement de tarifs et de contrats. Les équipes internes devraient se concentrer sur des problèmes plus récents et à forte valeur ajoutée, qui nécessitent la compréhension des parties prenantes et des boucles de rétroaction rapides. L’automatisation couvre la routine. Les partenaires contractuels peuvent combler les lacunes. Mais la valeur fondamentale ? Elle reste entre les mains de vos employés.
Les dirigeants doivent optimiser les résultats, et pas seulement les effectifs. Cela n’est possible qu’en alignant les compétences là où elles ont le plus d’effet de levier et en déployant l’IA là où la cohérence et la rapidité sont importantes. L’équilibre entre l’automatisation, l’innovation interne et l’approvisionnement externe détermine la rapidité et la qualité de l’évolution de votre fonction informatique avec l’IA.
S’accrocher à des structures de talents inefficaces ralentit le progrès. Le rééquilibrage n’est pas seulement une question de coûts, c’est une stratégie de croissance. Utilisez l’IA pour valoriser le travail qui compte et libérer les équipes pour qu’elles fonctionnent à leur plein potentiel. C’est de là que vient l’avantage concurrentiel.
La stratégie en matière de main-d’œuvre doit tenir compte de l’émergence des « employés numériques »
La structure des équipes informatiques évolue rapidement. Il ne s’agit plus seulement d’employés à temps plein et de sous-traitants. Les systèmes d’IA, vos « employés numériques », se chargent de tâches spécialisées qui incombaient auparavant aux humains. Ces outils gèrent le travail répétitif, basé sur des règles, avec rapidité et cohérence.
Il est désormais plus judicieux d’attribuer les tâches en fonction des capacités. Par exemple, l’IA peut gérer l’étiquetage des données en vrac, la conversion des codes ou l’établissement de rapports de référence. Les employés sont plus efficaces lorsqu’ils se concentrent sur la conception du système, la prise de décision, l’engagement des utilisateurs et le développement stratégique. Le résultat est une main-d’œuvre où la précision de la machine et le jugement humain fonctionnent en synchronisation.
Pour y parvenir, les DSI ont besoin d’un alignement plus clair entre les flux de travail et le type de main-d’œuvre. Examinez ce qui doit être fait, puis attribuez les tâches par défaut à la personne la plus efficace, qu’il s’agisse d’un outil d’automatisation, d’un fournisseur, d’un sous-traitant ou d’un ETP. Cette approche permet d’augmenter le débit sans accroître la complexité. Bien menée, elle améliore également la fidélisation en supprimant les tâches d’épuisement de vos meilleurs talents.
Il s’agit d’un changement d’état d’esprit. L’IA n’est pas seulement une technologie, c’est une catégorie de main-d’œuvre. Cela modifie les organigrammes. Elle modifie la planification budgétaire. Et cela exige des leaders technologiques qu’ils repensent la façon dont ils évoluent. Il ne s’agit pas d’une planification future, c’est déjà le cas dans les entreprises où les équipes numériques et humaines travaillent ensemble.
Les modèles d’externalisation doivent être modernisés
Les paramètres traditionnels de l’externalisation, la facturation horaire, les effectifs, les accords de niveau de service (SLA) prédéfinis, ne tiennent pas la route dans un environnement alimenté par l’IA. Les cycles d’innovation sont plus courts, les attentes évoluent plus rapidement et la flexibilité compte plus que les contrats fixes. Les DSI qui continuent à externaliser en se basant uniquement sur les coûts manqueront les meilleurs résultats qui découlent de la rapidité, de l’adaptabilité et de la responsabilité partagée.
Les partenariats modernes avec les fournisseurs doivent être mesurés à l’aune des résultats. Cela signifie qu’il faut évaluer les partenaires externes non seulement en fonction du prix, mais aussi de la contribution aux objectifs de l’entreprise, du temps de réponse et de l’innovation apportée. Les charges de travail pilotées par l’IA exigent davantage des fournisseurs de services, une assistance en temps réel, une intégration de l’apprentissage continu et une maîtrise de la technologie.
Cela signifie également qu’il faut renégocier ce que l’on entend par succès. Les délais de livraison fixes et les accords de niveau de service ne suffisent plus. Les dirigeants ont besoin de partenaires capables de co-innover. Des partenaires capables d’apporter des capacités d’IA spécialisées et d’évoluer avec l’entreprise. Cela modifie le paysage des fournisseurs. Il favorise ceux qui peuvent évoluer avec vous.
L’externalisation a un rôle à jouer, mais il faut le redéfinir. Ne l’utilisez pas comme un couvercle de coûts, mais comme un multiplicateur de capacités. Trouvez de la valeur dans ce que les partenariats permettent, et pas seulement dans ce qu’ils remplacent en interne. Alors que l’IA continue de modifier le champ des possibles, ceux qui modernisent leurs modèles d’externalisation remporteront des victoires plus rapides et évolueront plus intelligemment.
Le décloisonnement des organisations est la clé d’une expansion réussie de l’IA
L’un des plus grands obstacles à l’adoption réussie de l’IA est la fragmentation interne. La plupart des entreprises sont structurées en silos : informatique, opérations, finances, produits, chacun prenant des décisions critiques de manière isolée. Cette structure ralentit l’intégration de l’IA et limite son impact. L’IA n’atteint pas son plein potentiel si elle n’est pas intégrée dans les flux de travail.
Les meilleurs résultats ne proviennent pas de laboratoires d’IA centralisés ou de mandats imposés d’en haut. Ils proviennent de personnes qui connaissent directement les problèmes de l’entreprise. C’est là que se trouvent les véritables cas d’utilisation. Lorsque les employés sur le terrain comprennent comment l’IA résout leurs problèmes, l’adoption s’accélère. Mais cela n’est possible que si les équipes informatiques sont intégrées aux unités opérationnelles et que les connaissances circulent dans les deux sens.
Les DSI et les cadres supérieurs doivent cesser de considérer l’informatique comme un centre de services pour en faire un partenaire stratégique à l’échelle de l’organisation. Cela commence par des objectifs communs, des équipes interfonctionnelles et une culture où les données et les connaissances en matière d’IA sont ouvertes, et non enfermées dans des départements. Il ne s’agit pas de savoir qui détient l’IA. Il s’agit de savoir qui comprend le travail et peut appliquer l’IA de manière efficace.
Il n’y a aucune raison d’attendre les plans de restructuration. Commencez par placer les techniciens là où se trouvent les problèmes. Chargez-les de collaborer directement, et non par l’intermédiaire de systèmes de billetterie. Plus vous investirez dans la collaboration interne, plus vite votre organisation s’adaptera et innovera avec une IA réelle et évolutive.
L’intégration d’outils d’IA dans les flux de travail de base améliore la productivité et produit des résultats tangibles.
Pour tirer pleinement parti de l’IA, il faut qu’elle fasse partie intégrante de la façon dont le travail est effectué, et non pas qu’elle soit un ajout ou une expérience. Cela signifie qu’il faut examiner attentivement vos processus existants et redéfinir les rôles, les tâches et les flux de travail en fonction des capacités de l’IA. Lorsqu’ils sont bien conçus, les outils d’IA ne se contentent pas d’optimiser, ils transforment le mode de fonctionnement des équipes et ce qu’elles sont capables de produire.
La refonte des flux de travail semble complexe, mais elle commence par la clarté : quels sont les résultats qui vous importent, et où l’IA peut-elle apporter de la rapidité, de l’efficacité ou de la précision ? Identifiez les tâches répétitives, les dépendances manuelles ou les points de décision retardés. Travaillez d’abord dans ces domaines. Plus l’IA sera intégrée dans les opérations en temps réel, plus ses avantages seront évolutifs et cohérents.
Cela se traduit également par un changement visible de la productivité. Des équipes plus réduites peuvent gérer des charges de travail plus importantes. Les tâches spécialisées sont exécutées plus rapidement et avec plus de précision. Les employés se concentrent sur des responsabilités à plus fort impact, au lieu d’être bloqués dans une exécution routinière. Le coût total de possession diminue tandis que la valeur de la production augmente.
Les dirigeants qui intègrent les outils d’IA en profondeur dans les flux de travail jettent les bases d’une compétitivité à long terme. Il ne s’agit pas de remplacer les employés. Il s’agit d’amplifier leur impact et d’éliminer les goulets d’étranglement. L’IA devient un élément central de la façon dont l’entreprise crée de la valeur, visible, mesurable et continue. C’est sur cette base que les organisations hautement performantes fonctionneront à l’avenir.
En conclusion
L’IA n’est pas un projet secondaire, c’est un changement dans la façon dont les entreprises fonctionnent, sont compétitives et apportent de la valeur. Les stratégies informatiques qui ont fonctionné il y a cinq ans ne tiendront pas dans ce nouvel environnement. Les dirigeants qui continuent à s’appuyer sur des systèmes rigides, des modèles d’approvisionnement dépassés et des équipes cloisonnées seront dépassés par ceux qui avancent plus vite, simplifient plus intelligemment et intègrent l’IA au cœur de leurs activités.
Il ne s’agit pas de courir après le battage médiatique. Il s’agit de construire un modèle opérationnel structuré pour la vitesse, la résilience et l’adaptabilité. Cela signifie qu’il faut repenser la façon dont vous gérez l’informatique, où votre talent a le plus d’impact et comment les décisions technologiques s’alignent sur les résultats de l’entreprise.
Les dirigeants donnent le ton. Si vous soutenez ce changement de manière claire et cohérente, vos équipes ne se contenteront pas d’effectuer des mises à niveau, elles réaliseront une transformation. Le rythme de l’IA ne ralentira pas. Votre organisation ne devrait pas ralentir non plus.
