Plus question de subir la dette technique : l’IA générative change la donne de la modernisation du SI en automatisant les processus et en optimisant les systèmes IT à grande vitesse. De la refonte applicative à la gestion des données, les entreprises qui l’adoptent transforment leur infrastructure en moteur d’innovation et de compétitivité.
Selon les prévisions de Gartner, les dépenses mondiales en technologies de l’information devraient augmenter de 9,3 % en 2025, reflétant l’importance croissante accordée à la transformation numérique. En France, la modernisation des systèmes informatiques est devenue un levier stratégique pour les entreprises souhaitant améliorer leur productivité et leur compétitivité.
Cette modernisation permet également une meilleure utilisation des données, accélérant ainsi l’innovation et le développement de nouveaux produits et services. Par exemple, l’intégration de l’intelligence artificielle et de l’automatisation optimise les processus internes, offrant une plus grande flexibilité aux entreprises.
Investir dans la modernisation des systèmes informatiques est indispensable pour les entreprises françaises désireuses de rester compétitives et innovantes dans un marché mondial en pleine transformation numérique. Nous constatons que chez les clients, les applications Legacy, bien qu’étant des piliers fiables depuis des décennies, deviennent des freins dès qu’elles doivent s’intégrer à des technologies modernes ou répondre à des exigences d’agilité. C’est là que l’IA générative change complètement la donne, en transformant non seulement les applications, mais aussi leur potentiel futur.
Modernisation : des avantages majeurs en matière de productivité
Selon McKinsey, les entreprises qui adoptent des technologies numériques avancées augmentent leur productivité de 20 % à 25 % par rapport à celles qui ne les adoptent pas. En effet, les systèmes informatiques modernisés sont bien plus performants. Grâce à une gestion des données plus fluide et automatisée, les systèmes informatiques réduisent les délais de traitement et augmentent la productivité. Ils accélèrent l’innovation en facilitant l’accès et l’intégration des données. Cela peut prendre plusieurs formes, par exemple, en automatisant les processus répétitifs grâce à l’IA générative, elles ont pu raccourcir les cycles de développement et libérer leurs équipes pour qu’elles se concentrent sur des projets innovants.
Les recherches récentes de McKinsey soulignent que l’intelligence artificielle générative permet d’accélérer les processus de modernisation informatique de 40 % à 50 % et de réduire les coûts liés à la dette technologique de 40 %. Cette approche réduit significativement le besoin d’interventions manuelles, permettant aux équipes IT de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. McKinsey note également que 71 % de la valeur générée par les transformations des activités provient des technologies, ce qui montre l’importance stratégique de la modernisation IT. Ce type de succès prouve que les outils modernes, lorsqu’ils sont associés à une stratégie claire, transforment non seulement les applications mais également les capacités organisationnelles à long terme.
Réduire la facture informatique
Une enquête de Cisco indique que les entreprises qui investissent dans des infrastructures informatiques modernes réduisent leurs coûts opérationnels de 15 % à 20 % en moyenne. De son côté, McKinsey rapporte que des institutions financières qui prévoyaient des coûts de modernisation dépassant les 100 millions de dollars ont pu les réduire de plus de moitié grâce à l’adoption de l’IA générative.
Cela confirme l’intérêt stratégique d’investir dans des technologies capables de transformer la dette technique en avantage compétitif. Nous avons souvent remarqué qu’une grande partie des coûts provient de ce qu’on appelle la « dette technique » — des décisions héritées du passé qui ralentissent aujourd’hui les innovations. L’IA générative agit comme un catalyseur ici, en automatisant la résolution de ces problèmes, qu’il s’agisse d’optimisation de code ou de migration vers le cloud.
Des agents intelligents et des architectures flexibles pour une entreprise agile
Cette même enquête menée par Gartner souligne que 63 % des chefs d’entreprise estiment que la modernisation de l’infrastructure informatique améliore significativement la flexibilité et l’agilité de leur entreprise.
Nous constatons que l’adoption d’architectures modernes, comme les microservices et les API, combinée à des agents intelligents, donne aux clients une agilité sans précédent. Par exemple, ces migrations incluent des systèmes « auto-réparateurs » capables d’identifier les problèmes, de proposer des solutions aux humains ou de corriger en temps réel les inefficacités et les erreurs. Cela permet aux équipes de se concentrer sur des services clients différenciants.
Bendigo and Adelaide Bank a justement mis en place une architecture de microservices et des API robustes, facilitant les échanges de données et permettant de lancer plus rapidement de nouveaux services bancaires. Ce type d’organisation agile est essentiel pour s’adapter rapidement aux évolutions du marché et répondre efficacement aux besoins des clients.
Cloud, IA et API : Accélérer l’innovation et la transformation digitale
Pour réussir dans un environnement en constante évolution, il est essentiel de déployer rapidement des solutions et des produits innovants. Selon un rapport de BCG, les entreprises qui investissent dans des infrastructures informatiques modernes sont capables de réagir 33 % plus vite aux changements du marché, ce qui leur confère un avantage concurrentiel non négligeable.
La combinaison du cloud et de l’IA générative devient un véritable moteur d’innovation. Mais il est important de ne pas se contenter d’une simple migration ou d’un « lift and shift », mais d’utiliser des plateformes qui vont au-delà de la simple migration des données et qui aident les organisations à construire des écosystèmes agiles et sécurisés, préparés pour les déploiements futurs.
Éviter la simple transposition : l’erreur du “code and load”
Moderniser ne se limite pas à copier des systèmes obsolètes vers de nouvelles plateformes. Une telle approche, souvent qualifiée de “code and load”, est trop superficielle : elle ne résout pas les problèmes sous-jacents et n’exploite pas le potentiel offert par les nouvelles technologies.
L’objectif doit être de revoir les processus pour créer une réelle valeur métier. Dans cette perspective, des plateformes de gestion de données existent aujourd’hui sur le marché et permettent de traiter et de sécuriser les données opérationnelles en temps réel, tout en facilitant l’adoption de technologies émergentes telles que l’IA. Nous insistons souvent auprès des clients sur l’importance d’une modernisation repensée autour des objectifs métier. Ce n’est pas seulement une question de technologie : c’est une opportunité de réinventer les processus internes pour qu’ils soient plus agiles, plus performants et mieux alignés avec les besoins clients.
Modernisation accélérée grâce à l’IA générative
Par exemple, la Bendigo and Adelaide Bank a considérablement réduit ses coûts et a accéléré son cycle d’innovation en modernisant son système de livraison d’agents. L’automatisation des tâches répétitives, telles que l’analyse et le remaniement du code, a permis de transférer jusqu’à 90 % de la charge de travail à des outils intelligents, réduisant ainsi les coûts globaux du projet d’un facteur dix par rapport aux approches traditionnelles. Parallèlement, des scripts personnalisés ont permis de réduire la durée des tests de plus de 80 heures à seulement cinq minutes.
Pour atteindre ces résultats, la banque a misé sur des tactiques clés :
* Passage au microservices et aux API : en décomposant les fonctionnalités et en facilitant l’échange de données, Bendigo and Adelaide Bank a su gagner en flexibilité et en évolutivité, traduit par une mise sur le marché plus rapide des nouveaux services.
* Utiliser une plateforme de données unifiée : C’est la garantie d’une centralisation des données opérationnelles tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de disponibilité, et en simplifiant l’intégration de nouvelles applications.
* L’IA générative pour automatiser la modernisation : grâce à des scripts et prompts sur mesure, les équipes de développement se concentrent davantage sur l’innovation, laissant aux outils IA la prise en charge des opérations répétitives.
Une approche ciblée qui permet non seulement d’améliorer l’expérience client — en proposant des services plus pertinents et accessibles — mais aussi d’optimiser l’allocation des ressources internes, qui peuvent alors travailler sur des projets à forte valeur ajoutée.
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Par Han Héloir, EMEA Gen AI Solutions Architect, MongoDB
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