La complexité de l’infrastructure bloque la mise en œuvre efficace de l’IA dans les entreprises
Nous assistons à un phénomène assez frustrant dans le domaine de l’informatique d’entreprise. Presque toutes les entreprises essaient d’utiliser l’IA pour rendre leurs opérations plus rapides, plus intelligentes et plus efficaces. Elles en ont l’intention. Les plans. Et même les modèles. En fait, les dernières données de F5 montrent que 96 % des organisations déploient déjà l’IA sous une forme ou une autre. 73 % d’entre elles visent à l’utiliser spécifiquement pour améliorer les performances des applications.
Qu’est-ce qui les retient ?
Le problème réel est enfoui dans l’infrastructure. Selon le même rapport de F5, 60 % des professionnels de l’informatique déclarent qu’ils sont bloqués dans le travail manuel, le dépannage, la gestion des configurations, l’application de correctifs aux systèmes. Ils luttent contre les incendies au lieu de construire. Les outils d’IA existent, mais les équipes n’ont pas le temps de les mettre en œuvre ou de les maintenir parce qu’elles sont noyées dans le chaos opérationnel.
Lorsque vous le décomposez, chaque couche de complexité, plusieurs environnements cloud, des outils incompatibles, des API fragmentées, crée des freins. Elle fait perdre du temps et de l’énergie. Les entreprises veulent déployer l’IA pour y remédier, mais la charge de travail ne cesse de croître et l’IA devient un élément de plus qu’elles n’ont pas la possibilité de gérer.
Les dirigeants doivent le comprendre : lorsque la complexité devient incontrôlable, les investissements tournés vers l’avenir sont étouffés. Si vos équipes sont obligées de maintenir des systèmes fragmentés, elles ne peuvent pas innover.
Corrigez d’abord l’architecture. Réduisez la complexité inutile. Ce n’est qu’ensuite que vos outils d’IA pourront avoir un impact réel.
Les limitations des ressources humaines sont dues à un manque de temps disponible
Beaucoup d’entreprises pensent qu’elles ont un problème de compétences en matière d’IA. Ce n’est pas le cas.
Les données indiquent que 54 % des organisations s’attendent à ce que le manque d’expertise en matière d’IA soit leur principal défi en 2025. Sur le papier, cela ressemble à un problème de formation ou de recrutement. Mais d’après ce qui se passe réellement au sein des services informatiques, le véritable problème est le temps, et non le talent.
Les équipes savent ce qu’il faut faire. Elles disposent déjà de personnes compétentes ou ont la capacité de les former. Ce qu’elles n’ont pas, c’est l’espace nécessaire pour apprendre, tester et exécuter. Les opérations quotidiennes consomment toute la bande passante disponible. La lutte contre les systèmes obsolètes, l’adaptation aux mises à jour des fournisseurs, le maintien d’environnements fragmentés, tout cela consomme chaque heure qui pourrait être utilisée pour développer les capacités d’IA.
Le résultat est prévisible. L’adoption de l’IA stagne, non pas parce que les gens ne la comprennent pas, mais parce qu’ils ne disposent jamais d’une piste claire pour s’y engager. C’est la raison pour laquelle tant d’initiatives en matière d’IA sont bien présentées dans les dossiers stratégiques, mais ne se concrétisent pas sur le terrain.
C’est important pour les décideurs. Il est important d’investir dans la formation, mais cela ne peut pas compenser un système qui ne donne à personne le temps de réfléchir, de tester, d’élaborer ou de déployer. Vous devez créer de l’espace, réduire intentionnellement la complexité, pour permettre à ces capacités de prendre racine. Sinon, vous essayez de planter des graines sur le bitume.
Les infrastructures de cloud hybride intensifient souvent la complexité au lieu de l’éliminer
Le modèle modèle de cloud hybride a été vendu sur la promesse de la simplicité, d’un plan de contrôle unique, d’une portabilité transparente de la charge de travail, d’une gestion unifiée des politiques. D’un point de vue architectural, il semble encore efficace. Mais la mise en œuvre révèle une réalité plus difficile.
Lorsque vous connectez des systèmes sur site à plusieurs plateformes de cloud public, chacune avec ses propres API, cadres de sécurité et normes opérationnelles, vous ne vous retrouvez pas avec un seul système. Vous vous retrouvez avec de nombreux systèmes assemblés. Cela ne simplifie pas la gestion, mais l’agrège.
Les entreprises sont confrontées aux conséquences de ce modèle. Elles gèrent des applications sur plusieurs clouds, chacun avec ses propres règles d’équilibrage de charge, d’observabilité et de contrôle d’accès. La pression exercée sur les équipes informatiques est considérable. L’étude de F5 montre que 94 % des organisations opèrent désormais sur plusieurs plateformes cloud. La médiane est de quatre. Cette situation n’est pas viable sans une simplification et une gouvernance minutieuses.
Plus révélateur encore, 79 % des entreprises ont rapatrié des charges de travail des clouds publics vers des environnements sur site, non pas pour des raisons de coût, mais parce qu’elles ne parvenaient pas à gérer la complexité. C’est ce qui explique la lassitude à l’égard de l’infrastructure.
La leçon est claire. Une infrastructure distribuée sans coordination claire augmente les difficultés opérationnelles. Si vous vous engagez dans le cloud hybride, vous avez besoin d’une stratégie très délibérée sur la façon dont chaque environnement interagit, ce qui reste standardisé et ce qui doit être éliminé.
La fragmentation des fournisseurs et l’incohérence des API perturbent les efforts d’automatisation et freinent les progrès de l’IA.
L’automatisation est censée réduire la charge de travail. En pratique, elle devient souvent une nouvelle source de stress opérationnel. Le problème n’est pas l’automatisation elle-même, mais l’instabilité constante causée par les changements d’API des fournisseurs et les incohérences des plateformes.
Les équipes d’entreprise construisent des systèmes automatisés qui fonctionnent bien à court terme. Les équilibreurs de charge parlent aux outils de surveillance ; les plateformes d’orchestration gèrent les déploiements dans le cloud. Mais voilà qu’un fournisseur met à jour son API, introduit une nouvelle version, supprime une fonction ancienne ou modifie les modèles d’authentification. L’intégration est rompue. L’équipe se démène pour corriger l’inadéquation. Ce qui était censé réduire les efforts manuels se transforme en une nouvelle crise.
C’est pourquoi la prolifération des API est désormais considérée comme un problème stratégique, et non plus seulement technique. Selon A10 Networks, 58 % des entreprises considèrent l’expansion des API comme un problème important. Chaque API est un nouveau système à apprendre, à surveiller et à mettre à jour. Aucun fournisseur de cloud ne gère le comportement des API exactement de la même manière. AWS, Azure et les solutions sur site rendent l’interopérabilité technique plus difficile qu’elle ne devrait l’être. Cette incohérence fait dérailler même les stratégies d’automatisation les plus solides.
L’étude de F5 confirme cette dynamique : travailler avec les API des fournisseurs est désormais la tâche la plus chronophage en matière d’automatisation. Il ne s’agit pas d’un cas particulier. C’est ainsi que la plupart des entreprises consacrent leur temps aux opérations.
Le défi pour les dirigeants est de prendre de l’avance. Cela signifie moins de fournisseurs, des intégrations simplifiées et l’application de normes internes. Sans cela, votre équipe passera plus de temps à réparer l’automatisation qu’à en tirer profit.
Le manque de soutien de la part des fournisseurs et l’escalade des coûts de licence exacerbent l’instabilité de l’infrastructure à des moments critiques.
L’infrastructure de l’entreprise est sous pression, plus distribuée, plus critique pour les revenus et plus difficile à gérer. C’est précisément à ce moment-là que les partenariats avec les fournisseurs devraient stabiliser les forces. Or, à l’heure actuelle, ils font tout le contraire.
Selon les données d’A10 Networks, 55 % des cadres américains et 47 % des professionnels de l’informatique de la région EMEA déclarent qu’ils changeraient de fournisseur de contrôleur de livraison d’applications (ADC) en raison d’un support médiocre. Il ne s’agit pas d’un petit signal, mais d’un symptôme d’insatisfaction systémique. Les entreprises n’obtiennent pas ce dont elles ont besoin de la part des fournisseurs : un support rapide, des prix prévisibles et un service cohérent.
L’octroi de licences est un autre problème croissant. Le rapport d’A10 montre que 44% des organisations sont affectées par les récents changements de modèle de licence des fournisseurs. Plus inquiétant encore, 29 % des dirigeants citent désormais l’augmentation des coûts de licence comme leur principale objection, plus encore que la sécurité. Pour les plateformes d’infrastructure qui sont censées aider les entreprises à gérer la complexité, ces changements de politique ne font qu’empirer les choses.
Lorsque les clients naviguent déjà dans des déploiements multi-cloud, des charges de travail dynamiques et la conformité à la sécurité, la dernière chose dont ils ont besoin est l’ambiguïté de la part des fournisseurs. Ils ont besoin de clarté. Ils ont besoin de collaboration.
C’est sur ce point que les dirigeants tournés vers l’avenir doivent se concentrer. Au lieu d’intégrer de nouveaux outils ou d’étendre la portée de la plateforme, vérifiez les relations avec vos fournisseurs existants. Ne laissez pas un support médiocre et des prix imprévisibles éroder tranquillement votre fiabilité opérationnelle. Choisissez des partenaires qui rendent l’infrastructure plus facile à gérer.
La complexité opérationnelle nécessite une simplification disciplinée
Les entreprises qui réussissent avec l’automatisation et l’IA ont un modèle constant : elles commencent par éliminer le bruit. Cela signifie moins d’outils, moins d’API, des normes plus claires. Vous ne pouvez pas automatiser ce que vous n’avez pas contrôlé, et vous ne pouvez pas contrôler ce qui est réparti entre des dizaines de systèmes peu coordonnés.
L’automatisation ne crée pas de discipline. Elle amplifie ce qui existe déjà. Si votre environnement est désordonné, l’automatisation transformera les petites inefficacités en pannes à grande échelle. C’est pourquoi la réduction de la complexité doit précéder toute tentative d’automatisation plus poussée ou d’intégration de l’IA.
L’étude de F5 montre un signal fort dans ce domaine. Aujourd’hui, 95 % des organisations normalisent des outils d’observabilité comme OpenTelemetry. C’est important. Une bonne observabilité consiste à créer des données cohérentes et structurées sur lesquelles l’automatisation et l’IA peuvent agir. C’est une base nécessaire.
Entre-temps, la pression en faveur de la modernisation ne faiblit pas. Il y a deux ans, 79 % des entreprises seulement déclaraient que leur chiffre d’affaires dépendait fortement des applications numériques. Aujourd’hui, elles sont 93 %. Cela signifie que la fiabilité et la rapidité sont directement liées aux résultats de l’entreprise.
Le fossé entre les entreprises qui simplifient la complexité et celles qui restent prisonnières du chaos opérationnel
Le fossé se creuse déjà. D’un côté, il y a les organisations qui ont investi dans la simplification de leur infrastructure. Elles normalisent leurs outils, réduisent le chevauchement des fournisseurs et alignent leurs systèmes internes. Ces organisations ne sont pas seulement plus efficaces, elles sont prêtes pour l’IA. Elles créent de l’espace pour l’automatisation, l’expérimentation et la prise de décision agile parce que leurs systèmes sont gérables et structurellement sains.
De l’autre côté, il y a des entreprises coincées dans des cycles de maintenance réactive. La lenteur opérationnelle, la prolifération d’API non gérées et le soutien fragmenté des fournisseurs limitent leur capacité d’évolution. C’est dans ces environnements que les nouvelles initiatives échouent avant même d’être lancées, non pas en raison d’une vision, mais parce que les systèmes sont trop désorganisés pour soutenir l’exécution.
L’IA ne ralentira pas pour attendre que ces organisations rattrapent leur retard. Les entreprises qui rationalisent dès maintenant prendront de l’avance, non seulement dans l’optimisation des performances, mais aussi dans le développement de produits, la réponse à la sécurité, l’engagement des clients et la résilience globale. Les systèmes décisionnels pilotés par l’IA amplifient la qualité des processus ; si la base n’est pas là, la compétitivité s’érode rapidement.
En conclusion
Si vous voulez vraiment utiliser l’IA pour améliorer les performances, réduire la latence ou diminuer les coûts opérationnels, votre première priorité n’est pas l’IA elle-même, c’est votre infrastructure. À l’heure actuelle, trop d’entreprises construisent sur un terrain instable. La complexité est omniprésente : API tentaculaires, fournisseurs qui se chevauchent, outils incompatibles, et la plupart d’entre eux sont créés par l’entreprise elle-même.
Il ne s’agit pas d’un problème technologique. Il s’agit d’une décision de leadership.
Le fossé entre les entreprises qui simplifient et celles qui développent le chaos s’élargit d’année en année. L’IA accélère ce fossé. Les entreprises qui réduisent la surface, standardisent sur un nombre réduit de plateformes et renforcent la clarté opérationnelle progresseront rapidement. Elles automatiseront mieux, se rétabliront plus rapidement et tireront une réelle valeur de leurs données.
Les autres passeront plus de temps à patcher qu’à progresser.
Ce n’est pas d’investissements supplémentaires dont nous avons besoin. C’est de l’intention. Décidez de ce qui n’a pas lieu d’être. Simplifiez ce que vous avez déjà. Intégrez l’IA dans les systèmes qui fonctionnent déjà, et non dans ceux que vous essayez encore de démêler.
