mais une nécessité.
La transformation par le cloud a marqué une rupture importante en permettant aux entreprises de transférer une partie ou la totalité de leurs charges de calcul et de stockage vers des environnements partagés, flexibles et évolutifs. Cependant, l'émergence de l'intelligence artificielle, et plus spécifiquement de l'IA générative et de ses prérequis technologiques, bouleverse cette dynamique.
Si le cloud visait principalement à délester les infrastructures locales et à optimiser les coûts, l’IA impose une approche centrée des systèmes qui doivent être performants, nécessitant une architecture intégrée et performante de bout en bout pour garantir des traitements fluides, réduisant la latence au minimum.
Dans ce contexte, la modernisation des systèmes d’information est devenue un enjeu stratégique pour les entreprises, confrontées à une conjonction de tendances technologiques et de contraintes opérationnelles toujours plus exigeantes. Ces transformations sont dictées par la nécessité d’intégrer des technologies innovantes comme l’IA, d’assurer des performances élevées en temps réel, et de répondre aux besoins croissants en termes de traitement et de gestion des données via des pipelines modernes. Dans un contexte où la technologie devient centrale pour la création de valeur, la modernisation de ces systèmes n’est plus un luxe : c’est une priorité stratégique.
La GenAI est un catalyseur du changement
D’après un article publié par des experts de QuantumBlack AI by McKinsey, la branche spécialisée en intelligence artificielle de McKinsey & Company, « La modernisation technologique consiste essentiellement à transformer les applications existantes pour tirer parti des technologies, des cadres et des architectures modernes. Ce processus peut inclure le passage à des langages de programmation plus faciles à utiliser, la transition vers des cadres modernes qui offrent plus de fonctionnalités, la restructuration des systèmes pour créer de la modularité, ou même la remédiation et la migration des applications pour qu'elles s'exécutent sur des environnements cloud moins coûteux ».Selon ces spécialistes, l’intelligence artificielle générative apparaît comme un catalyseur révolutionnaire. Elle redéfinit les stratégies de modernisation en rendant ces projets plus rapides, moins coûteux et mieux alignés sur les objectifs métiers. Les approches traditionnelles, souvent qualifiées de "lift and shift", consistaient simplement à migrer des systèmes existants vers de nouvelles infrastructures sans repenser leur architecture ni résoudre les problèmes sous-jacents. Cette méthode, bien que plus simple à court terme, transfère la dette technique dans un nouvel environnement sans apporter de véritable valeur ajoutée. « L’IA générative, en revanche, va plus loin en analysant les processus existants pour les optimiser, en identifiant les fonctionnalités inutiles et en traduisant les anciens codes en langages modernes ».
Cette transformation passera par les agents d'IA de nouvelle génération, mais pour qu’ils puissent apporter de la valeur ajoutée, les entreprises doivent acquérir les compétences pour développer et orchestrer des centaines d'agents.
Réduire les coûts de modernisation jusqu’à 50 %
Selon ces experts, l’IA permet de réduire les coûts de modernisation jusqu’à 50 % et d’accélérer les délais d’exécution de 40 à 50 %. Par exemple, une banque mondiale a utilisé des agents d’IA pour automatiser la migration de 20 000 lignes de code, réduisant ainsi de 40 % le temps estimé pour ce projet, tandis qu’un assureur global a augmenté l’efficacité de ses tests et de son développement de code de plus de 50 %. Ces résultats sont possibles grâce à l’utilisation d’agents autonomes d’IA, qui collaborent pour exécuter des tâches complexes, comme la cartographie des données, les tests de qualité ou la conception sécurisée. Ces agents, intégrés dans des pipelines bien orchestrés, éliminent les goulets d’étranglement qui freinent souvent les projets de modernisation.Un autre bénfice de l’IA générative réside dans sa capacité à standardiser et à mettre à l’échelle les processus de modernisation. Les entreprises adoptent de plus en plus des "usines d’agents" et des plateformes centralisées pour coordonner ces efforts. Ces infrastructures permettent de développer des bibliothèques d’agents réutilisables et de gérer les flux de travail de manière optimale. Par exemple, des pipelines de données modernes intégrant des outils comme Apache Kafka ou Kubernetes facilitent la collecte, le traitement et l’analyse des données en temps réel, tout en garantissant une faible latence et une haute disponibilité. Ces architectures de bout en bout sont essentielles pour répondre aux exigences des systèmes modernes, notamment dans des secteurs comme la santé ou la finance, où des décisions rapides basées sur des données fiables sont critiques.
Cependant, pour maximiser les avantages de l’IA générative, les entreprises doivent surmonter plusieurs défis. La mise en œuvre réussie de cette technologie nécessite de cibler les systèmes critiques, souvent ceux qui génèrent le plus de dette technique ou qui freinent l’innovation. Il est également essentiel de repenser l’architecture globale, en adoptant des solutions de stockage distribué, des réseaux à faible latence et des environnements de calcul spécialisés comme les GPU ou TPU. En parallèle, les entreprises doivent investir dans la formation et le développement des compétences pour garantir que leurs équipes IT sont prêtes à exploiter pleinement ces nouvelles capacités.