L’IA générative (IAGen) ajoute un nouveau défi en matière de dette technique. En cause, le code de mauvaise qualité, la complexité des LLM multimodes (texte, code, images, etc.), la gouvernance à revoir, l’automatisation des tâches. Mais l’IA peut aussi être une partie de la solution à ces problèmes

La dette technique est un serpent de mer intimement lié à l’histoire de l’informatique. En bref, il s’agit des conséquences à long terme des choix de développement de code opérés sous la pression des délais de livraison. Vue par les dirigeants, la réduction de la dette technique ne contribue pas directement au chiffre d'affaires. Les études se succèdent cependant pour en situer l’ampleur. Noter qu’en raison de dépendances avec de nombreux services, des modifications mineures peuvent entraîner des conséquences inattendues.

Proviti estime que la dette technique se monte à 30 % du budget de la DSI. C’est considérable. D’après STX Next, 90 % des responsables techniques la situent comme un défi majeur. 

L’IAGen dont les LLM reposent sur du texte, du code logiciel, des images, des audio, vidéo et 3D, introduit un risque supplémentaire d’alourdissement de la dette.

Gartner affirme qu’en 2027, les outils d’IA générative remplaceraient en partie les applications, réduisant de 70 % les couts de mise à jour. Une prédiction autoréalisatrice ? 

Les trois solutions d’Accenture pour réduire la dette technique

D’une part, les entreprises doivent se concentrer sur le cœur du problème, à savoir le coût de la correction des erreurs dans le code en production. Le cabinet cite le cas d’usage de CTT, le service postal national du Portugal qui a porté des charges de travail sur le cloud pour adapter les capacités  et de stockage et de calcul aux besoins. Les économies initiales globales résultant de cette migration sont estimés à 15 %. Noter cependant les coûts du cloud doivent être sérieusement maitrisés. 

Deuxième point, il faut dresser un inventaire des actifs  et remonter à la source de la dette.

 Il s’agit des coûts supplémentaires dus à la maintenance du code, du logiciel et des OS. Et Accenture de citer l’exemple de son client Mondelēz International, un acteur international de l'industrie agroalimentaire. Le SI de Mondelēz ne comprenait pas moins de 1.000 applications. Une fragmentation qui gonflait les dépenses opérationnelles, aggravée par un contexte économique de plus en plus tendu. Les économies ont porté sur l'infrastructure, les licences et les services de gestion des applications.  

Troisième volet d’amélioration, utiliser les bonnes métriques d’évaluation

Accenture a créé un centre d'excellence (CoE) pour aider les entreprises à mieux gérer leur dette technique. L’analyse détaillée des programmes de réduction de la dette technique entre 2020 et 2024 montre que le CoE a contribué à réduire la densité (dette technique par ligne de code). Une réduction qui serait de 16 % en moyenne par application.

En outre, Accenture estime qu'entre 2018 et 2023, la densité de la dette technique dans tous les domaines a diminué de 38 % en moyenne, même si le nombre des lignes de code a augmenté de 134 %. Une éclaircie dans un ciel bien chargé indiquant que les entreprises gèrent plus efficacement leur dette technique aujourd'hui.

En contrepoint de ces points positifs, Accenture rappelle que  41 % des  dirigeants considèrent l'IA comme le principal facteur de dette technique. Un chiffre qui montre que sa réduction est une course sans fin et dépendante des nouvelles technologies.