Les entreprises françaises envisagent de dépenser en moyenne 36 millions de dollars pour la modernisation de leur environnement IT en 2024. Près d’un tiers de cette somme sera consacrée au déploiement des technologies d’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative (GenAI).

Selon une étude Couchbase, le déploiement des technologies d’intelligence artificielle génère une augmentation de près de 40 % des dépenses de modernisation IT en France.

Reposant sur les réponses de 500 dirigeants IT, la septième enquête annuelle de Couchbase (fournisseur de plateforme de base de données cloud) indique que les entreprises françaises envisagent de dépenser en moyenne 36 millions de dollars pour la modernisation de leur environnement IT.

Les motivations sont claires : améliorer l’efficacité des collaborateurs, augmenter la productivité des développeurs ou encore identifier et lutter contre les menaces cyber qui évoluent rapidement. Des défis persistent pourtant — efficacité et sureté lors de l’usage de l’IA, puissance de calcul, et disponibilité d’infrastructures adaptées, notamment les centres de données.  

Impératifs de l’IA générative

Ces investissements dans la modernisation IT devraient augmenter de 27 % en 2024, à mesure que les entreprises cherchent à tirer parti des nouvelles technologies, comme l’IA et le Edge Computing, tout en répondant à des exigences de productivité toujours plus élevées.

Mais le poids des technologies existantes entraîne un gaspillage de 4 millions de dollars d’investissements en moyenne par an, et un retard moyen de 18 semaines sur les projets les plus stratégiques.

Les entreprises ne sont pas préparées aux exigences en matière de données : plus d’un Français interrogé sur deux (51 %) estime que son entreprise n’a pas mis en place tous les éléments d’une stratégie de données adaptée à l’IA générative.

Seuls 20 % des entreprises disposent d’une base de données vectorielles capable de stocker, gérer et indexer efficacement les données vectorielles. Des capacités comme le contrôle du stockage, de l’accès et de l’utilisation des données, ou encore la possibilité d’accéder aux données, de les partager et de les exploiter en temps réel en utilisant la recherche vectorielle pour améliorer les performances sont essentiels pour répondre aux impératifs de l’IA générative en matière de données.  

4 millions de dollars de gaspillés

En fait, la dépendance à l’égard des technologies existantes retarde la modernisation : malgré l’augmentation des investissements dans la modernisation, la dépendance à l’égard des technologies existantes, qui ne peuvent pas répondre aux besoins numériques actuels, provoque l’échec des projets, les retarde, les réduit ou les empêche de voir le jour.

La conséquence est que 4 millions de dollars d’investissements sont gaspillés en moyenne par an avec un retard moyen de 18 semaines sur les projets les plus stratégiques.

Les professionnels interrogés sont pourtant bien conscients de la manière dont les investissements soutiennent les capacités d’IA générative. Globalement, 73 % des dirigeants IT interrogés disent augmenter leurs investissements dans les outils d’IA pour aider les développeurs à travailler plus efficacement et à créer de nouvelles applications d’IA générative plus rapidement.

65 % affirment que le Edge Computing sera essentiel pour ces nouvelles applications — par sa capacité à réduire la latence et augmenter la puissance de calcul en regroupant les données à la périphérie.

Mais 66 % des professionnels français interrogés estiment que beaucoup d’organisations se sont précipitées pour adopter l’IA générative sans comprendre les fondamentaux d’une utilisation efficace et sécurisée.

Encore plus inquiétant, l’adoption rapide de l’IA s’est faite au détriment d’autres domaines. En France, 20 % (contre 26 % au niveau mondial) des entreprises interrogées ont réorienté leurs dépenses pour adopter l’IA — le plus souvent au détriment des fonctions support et maintenance, et surtout de la sécurité.

En conclusion, investir dans une architecture de gestion des données et d’infrastructure appropriée pourrait contribuer à libérer le potentiel de l’IA générative.

Par ailleurs, disposer d’une base de données moderne et polyvalente, dotée de toutes les fonctionnalités nécessaires, permettra de rationaliser au maximum les architectures et les coûts.