Modernisation : adopter une approche AI-first pour innover

Pour rester compétitif dans un monde en constante évolution, adopter une approche AI-first est essentiel. Cette modernisation permet d'innover, d'optimiser les processus et de gagner en agilité.

L'intelligence artificielle transforme en profondeur de nombreux secteurs. Dans le domaine de la santé, elle diagnostique des maladies et élabore des traitements personnalisés. Dans la finance, elle aide les banques à détecter la fraude et à optimiser les décisions d'investissement. En industrie, elle révolutionne la production grâce à la maintenance prédictive et au contrôle qualité automatisé. Il n'est pas étonnant que les organisations cherchent à exploiter la puissance de l'IA pour stimuler leur croissance. Ces dernières années, la modernisation est devenue un levier essentiel pour les organisations souhaitant accélérer l’innovation, optimiser leurs opérations, renforcer leur position concurrentielle et améliorer l’expérience client. Selon une récente étude menée par IDG company Foundry, 87 % des répondants considèrent la modernisation des applications critiques comme un facteur clé de succès pour leur entreprise.

La modernisation, un défi de taille à relever

Le principal enjeu de la modernisation réside dans la difficulté à en quantifier la valeur dès le départ. C’est un exercice complexe, en partie à cause des investissements budgétaires conséquents qu’elle implique, bien que les bénéfices à long terme justifient largement ces efforts. En plus des coûts, la dette technique existante, la pénurie de compétences, les délais prolongés avant de percevoir la valeur, ainsi que la crainte des perturbations, rendent la modernisation difficile à mettre en œuvre.
Selon un rapport de Wakefield, jusqu’à 79 % des initiatives de modernisation IT échouent en cours de déploiement, la durée excessive des projets étant l’une des principales causes de ces échecs.

L’IA et l’IA générative, de puissants leviers pour accélérer la modernisation

En tant que technologie, l’IA joue un rôle central dans l’accélération et la transformation des processus de modernisation. Les dernières avancées, notamment en matière d’IA générative, promettent d’améliorer l’automatisation et d’accélérer les cycles de développement, impactant l’ensemble du cycle de vie IT – de la conception de nouveaux systèmes à la maintenance et la modernisation des infrastructures existantes. Lorsqu’elle est exploitée efficacement, l’IA peut libérer un potentiel d’efficacité inédit et dynamiser l’ensemble du processus de modernisation. Voici quelques exemples d’applications de l’IA tout au long de la chaîne de valeur de la modernisation :

Évaluer l’état existant des systèmes informatiques hérités avant la modernisation : en commençant par l’analyse et la compréhension de la complexité des systèmes hérités, l’IA peut faciliter cette évaluation grâce à des capacités telles que la synthèse de code, la rétro-ingénierie, l’extraction des règles métier et la mise en évidence de la logique métier dispersée sur plusieurs fichiers ou modules.
Définir l’état cible après la modernisation : les modèles basés sur l’IA peuvent aider à anticiper la structure et le fonctionnement des processus métier et des applications optimisés. Les capacités d’analyse prédictive, interactives et génératives de l’IA peuvent être exploitées pour améliorer les processus métier et recommander des cadres technologiques permettant d’atteindre l’état cible, réduisant ainsi l’incertitude et la crainte de l’inconnu.
Accélérer la modernisation : qu’il s’agisse du refactoring automatisé d’applications monolithiques en microservices, de la génération d’API pour les applications legacy, de la refonte de l’expérience utilisateur, de la migration du code vers des technologies récentes ou encore de l’automatisation des tests, l’IA permet d’accélérer ces processus tout en optimisant les coûts de modernisation.
Optimiser les systèmes existants : l’IA automatise des tâches souvent sous-estimées, comme la gestion de la dette technique et la déduplication des cas de test et du code. Elle permet également d’optimiser l’utilisation des ressources en exploitant l’analyse des données de télémétrie historiques, tout en améliorant le code pour éliminer les goulets d’étranglement en matière de performance et renforcer la sécurité.

Prérequis pour maximiser le potentiel de l’IA

Il est essentiel de définir un business case solide avant d’entamer un processus de modernisation. Un document bien structuré permet de visualiser avec précision l’état cible, d’évaluer le retour sur investissement (ROI) et d’aligner les objectifs afin de sécuriser la stratégie de modernisation et d’assurer la pérennité de la transformation associée.

Les compétences constituent un autre prérequis clef pour les programmes de modernisation. Les organisations doivent investir dans le reskilling et l’upskilling de leurs équipes dans le domaine de l’IA et les autres technologies modernes qu’elles envisagent d’adopter dans le cadre de leur stratégie de modernisation.

Le choix du bon modèle d’IA est également essentiel. Il existe une multitude de modèles d’IA, y compris des solutions open source, qui offrent ces capacités, accélèrent la modernisation et optimisent le retour sur investissement.

Plus important encore, au lieu d’adopter une approche réactive vis-à-vis de l’IA, les organisations doivent l’intégrer de manière proactive. L’approche "AI-first" implique d’élaborer une stratégie de déploiement de l’IA, d’exploiter les outils et l’automatisation appropriés et d’améliorer les expériences ainsi que les processus grâce à l’IA, le tout soutenu par les talents adéquats et un cadre opérationnel adapté.

Qu’est-ce qu’une approche AI-first ?

Pour devenir une organisation AI-first, les entreprises doivent se concentrer sur 4 dimensions clefs :

Expériences et processus AI-first : identifier et évaluer les expériences et processus les plus à même de bénéficier d’une approche AI-first. Les organisations doivent prioriser les produits, processus et fonctionnalités les plus propices à une transformation par l’IA et les analyser en fonction de leur impact business, de leur facilité d’implémentation et de leur fiabilité.
Excellence en ingénierie de l’IA : établir des processus robustes de gestion des données et d’ingénierie de l’IA, en s’appuyant sur les bons outils et l’automatisation pour explorer les nouvelles générations de développement logiciel et d’ingénierie des plateformes. Cette approche garantit une flexibilité dans le choix des solutions d’IA les mieux adaptées à chaque problématique, en combinant modèles ouverts et propriétaires selon les cas d’usage.
Responsible AI by Design : définir des garde-fous, des contrôles et des processus pour garantir que les produits et services basés sur l’IA sont fiables et conformes aux réglementations et politiques en vigueur. Les organisations doivent adopter une approche shift-left, en intégrant les principes de responsabilité dès la conception des systèmes d’IA. Il est recommandé d’intégrer des considérations éthiques à chaque étape du cycle de vie de l’ingénierie et du développement des applications d’IA.
Modèle opérationnel AI-first : concevoir un modèle opérationnel orienté IA, intégrant les talents, les processus et une approche centrée sur le produit pour concevoir et déployer des services. Les organisations doivent adopter une approche product-centric aussi bien pour le développement de produits IA que pour l’ingénierie logicielle, faisant ainsi évoluer les projets de transformation en une succession de sprints courts.

Le rythme soutenu de l’innovation renforce la nécessité de moderniser les technologies. Avec les avancées récentes en IA générative, le contexte n’a jamais été aussi propice pour tirer parti du meilleur de l’automatisation traditionnelle et de l’IA, permettant ainsi de déployer des programmes de modernisation plus rapidement, plus efficacement et à moindre coût.
Plutôt que de percevoir l’IA comme un simple outil, les organisations doivent adopter un état d’esprit AI-first. Cette transformation va bien au-delà de l’amélioration de l’expérience utilisateur, de l’optimisation des processus et du renforcement du positionnement concurrentiel; elle leur offre également l’agilité pour répondre aux défis de demain.