La plupart des entreprises modernisent leurs applications par à-coups
La plupart des organisations gèrent encore la modernisation comme une série de projets courts et déconnectés les uns des autres. Elles mettent à niveau des applications spécifiques, puis s’arrêtent jusqu’au prochain cycle budgétaire ou à la prochaine initiative. Cette approche fragmentaire les empêche de profiter pleinement des avantages de l’IA. L’intelligence artificielle se nourrit d’un retour d’information constant, de données cohérentes et d’améliorations permanentes. Lorsque la modernisation s’arrête et commence, les systèmes perdent leur synchronisation et le potentiel d’optimisation par l’IA diminue fortement.
Les entreprises qui poursuivent leur modernisation obtiennent de bien meilleures performances, car elles conservent les pipelines de données, l’automatisation et l’efficacité opérationnelle nécessaires pour que l’IA apporte une valeur mesurable. Les quelques entreprises qui adoptent déjà cette approche, environ 12 %, selon une enquête conjointe de Thoughtworks et IDC, fonctionnent davantage comme des systèmes numériques vivants que comme des parcs informatiques statiques. Ces organisations s’adaptent en temps réel, et non pas lorsqu’elles sont contraintes par les délais d’un projet.
Les dirigeants doivent considérer la modernisation non pas comme un coût de maintenance, mais comme un accélérateur de croissance. Les modèles de modernisation fragmentés retardent l’innovation et gonflent les coûts en raison de la dette technique. Une approche continue permet de maintenir les systèmes à jour, fiables et adaptables à l’évolution des conditions du marché. Ce changement n’est plus une question de choix ; il s’agit de rester compétitif dans un environnement commercial de plus en plus défini par la vitesse, l’intelligence et la résilience.
Il existe un décalage structurel entre les investissements dans l’IA et les modèles opérationnels informatiques périmés et périodiques.
De nombreuses organisations investissent massivement dans des outils d’IA, des plateformes d’automatisation et des systèmes prédictifs, mais elles fonctionnent avec des modèles informatiques conçus pour le passé. Ces modèles sont lents, réactifs et destinés à des mises à niveau trimestrielles ou annuelles. L’IA, en revanche, a besoin d’infrastructures adaptatives capables d’apprendre et d’évoluer en permanence. Faire fonctionner l’IA moderne sur des pratiques anciennes revient à essayer d’atteindre un haut niveau de performance avec les freins encore serrés, l’élan est perdu à chaque tournant.
L’impact de l’IA dépend d’itérations fréquentes, d’une gestion intégrée des données et d’une collaboration étroite entre les équipes de développement et d’exploitation. Pourtant, l’inertie opérationnelle reste courante. Les entreprises attendent de l’IA qu’elle génère une valeur transformatrice tout en s’appuyant sur des flux de travail obsolètes incapables de supporter un tel changement. Il en résulte une « déconnexion critique », identifiée par Thoughtworks, où les initiatives en matière d’IA se développent plus rapidement que la maturité opérationnelle. Ce n’est pas la technologie de l’IA elle-même qui est limitée, mais les processus obsolètes qui l’entourent.
Les dirigeants doivent réaligner les opérations informatiques sur la demande d’agilité de l’IA. Cela signifie favoriser les boucles de décision en temps réel, la maintenance prédictive et une architecture de données unifiée. L’alignement de la modernisation sur l’IA oblige les organisations à revoir leurs anciennes hypothèses sur la façon dont l’informatique soutient la stratégie de l’entreprise. Dans cet environnement, la flexibilité devient aussi importante que l’infrastructure.
La modernisation continue permet d’accélérer les cycles de livraison, d’améliorer la sécurité et de renforcer l’alignement de l’entreprise.
Les organisations qui passent d’une modernisation périodique à une modernisation continue fonctionnent avec plus de rapidité et moins de risques. L’étude de Thoughtworks et IDC montre que ces entreprises livrent des produits et des fonctionnalités 45 % plus rapidement, connaissent une réduction de 48 % de l’exposition aux risques grâce à la sécurité basée sur l’IA et signalent des améliorations notables de la maintenabilité et de l’évolutivité des systèmes. La différence réside dans la discipline qui consiste à faire de la modernisation une activité opérationnelle quotidienne plutôt qu’un projet isolé.
La modernisation continue intègre l’amélioration dans chaque processus, le développement, les opérations et la gouvernance. Cette approche supprime la dépendance à l’égard des longs cycles de mise à niveau et crée un écosystème numérique plus résilient. Les systèmes restent à jour, adaptables et sécurisés sans les pertes de productivité courantes lors des révisions à grande échelle. Lorsque la modernisation est continue, l’alignement entre l’informatique et l’entreprise se renforce naturellement car les deux évoluent au même rythme.
Le résultat pour l’entreprise est la précision et l’adaptabilité. Les équipes peuvent publier des mises à jour plus rapidement, répondre aux menaces de sécurité de manière proactive et aligner directement les décisions technologiques sur les objectifs stratégiques. Pour les dirigeants, ces améliorations se traduisent par une plus grande satisfaction des clients et des cycles d’innovation plus rapides, deux éléments essentiels sur des marchés où la réactivité détermine la position sur le marché.
L’expertise humaine reste essentielle dans les opérations pilotées par l’IA, avec un accent particulier sur la région Asie-Pacifique.
Même avec des capacités d’automatisation et d’IA avancées, l’expertise humaine continue de jouer un rôle central dans la prise de décision. Dans la région Asie-Pacifique, les organisations rencontrent le succès avec un modèle « humain dans la boucle », un système qui combine l’intelligence de la machine et l’automatisation avec une supervision humaine qualifiée. Ce modèle est crucial pour les décisions liées à l’architecture et à la résilience, où le jugement humain garantit que les résultats restent alignés sur les objectifs de l’entreprise et les priorités de la gestion des risques.
Thoughtworks fait état de niveaux de maturité hétérogènes dans la région Asie-Pacifique, malgré une forte adoption de l’IA. Les leaders régionaux sont ceux qui mélangent l’automatisation avec des contrôles humains pour maintenir la flexibilité et la supervision tout en augmentant la vitesse. Cette approche soutient une gouvernance cohérente tout en permettant une livraison et une résolution des problèmes plus rapides. La prochaine phase de modernisation pour la région dépend de l’intégration de ces capacités humaines et pilotées par l’IA dans une stratégie opérationnelle cohérente.
L’implication humaine aide également les organisations à éviter les angles morts dans la prise de décision fondée sur les données. Les systèmes d’IA peuvent analyser à grande échelle, mais l’expérience humaine fournit la compréhension contextuelle qui garantit que les stratégies commerciales restent ancrées dans les conditions du monde réel. L’équilibre entre l’automatisation et l’expertise humaine permet d’aligner la maturité opérationnelle sur la progression de l’IA, ce qui renforce à la fois l’agilité et la résilience.
Les contrats de modernisation et les indicateurs de performance évoluent vers des modèles basés sur les résultats et des étapes d’innovation.
Les entreprises s’éloignent des contrats de service traditionnels basés sur les heures ou les effectifs. Elles adoptent plutôt des accords qui lient directement le paiement à des résultats mesurables et à des progrès en matière d’innovation. Ce changement reflète une attente plus large selon laquelle la modernisation doit apporter une valeur ajoutée à l’entreprise, et pas seulement des résultats techniques. Les organisations mesurent désormais le succès à l’aide d’indicateurs clés tels que la vitesse de livraison, la résilience opérationnelle et l’expérience client, plutôt que de simples mesures de temps de fonctionnement ou de disponibilité.
Cette évolution modifie la manière dont les entreprises évaluent leurs partenaires et leurs projets. Les fournisseurs sont de plus en plus tenus de partager les risques et les bénéfices des efforts de modernisation. Par exemple, plus de la moitié des organisations ayant participé à l’étude de Thoughtworks et IDC ont déclaré préférer les contrats liés à des étapes d’amélioration continue et d’innovation. En outre, 43 % ont déclaré qu’elles préféraient les modèles à risques partagés où le succès est lié à des résultats commerciaux prouvés. Ces modèles encouragent les progrès constants, la responsabilité et l’alignement entre l’exécution technique et les objectifs stratégiques.
Cette évolution exige également des changements culturels et organisationnels. Les équipes doivent développer une collaboration plus forte entre les dirigeants des entreprises, des achats et de la technologie afin de définir des mesures de réussite claires avant le début de la mise en œuvre. Thoughtworks recommande un plan de 180 jours axé sur l’intelligence du pipeline, la remédiation guidée par l’IA et la montée en compétences des professionnels en matière d’IA et d’apprentissage automatique. Cette approche garantit que les activités de modernisation restent axées sur les objectifs et que les capacités de la main-d’œuvre évoluent parallèlement à la pile technologique.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- La modernisation par à-coups affaiblit le rendement de l’IA : La plupart des entreprises modernisent encore leurs applications par à-coups, ce qui limite la capacité de l’IA à fonctionner à grande échelle. Les dirigeants devraient adopter une modernisation continue pour maintenir le flux de données, l’agilité et l’amélioration constante des performances.
- Les investissements dans l’IA ne sont pas alignés sur des modèles informatiques dépassés : De nombreuses organisations investissent massivement dans l’IA mais s’appuient sur des structures opérationnelles héritées du passé. Les dirigeants devraient aligner la stratégie d’IA sur des cadres informatiques flexibles et en constante évolution afin d’éviter les goulets d’étranglement en matière de performances.
- La modernisation continue permet d’obtenir des gains de performance mesurables : Les entreprises qui modernisent en permanence obtiennent des versions plus rapides, une meilleure sécurité et un alignement plus étroit entre l’informatique et l’entreprise. Les dirigeants devraient considérer la modernisation comme une discipline stratégique qui renforce l’avantage concurrentiel.
- La collaboration entre l’homme et l’intelligence artificielle favorise la maturité opérationnelle : L’automatisation ne peut à elle seule remplacer la supervision humaine stratégique, en particulier pour les décisions complexes ou à haut risque. Les dirigeants devraient promouvoir un modèle « humain dans la boucle » pour équilibrer la vitesse, la conformité et la gouvernance.
- La modernisation basée sur les résultats améliore la responsabilité et la valeur : Les organisations s’orientent vers des contrats liés à l’innovation et à des progrès mesurables. Les décideurs devraient privilégier les partenariats à risques partagés, axés sur les résultats, qui alignent les initiatives technologiques sur les résultats de l’entreprise.
