L’IA, catalyseur de la modernisation IT
Tout est question de contextualisation de l'IA
par Cognizant France
15 juin 2026
L’IA ne s’accommode plus des obsolescences du legacy
Un constat qui s’explique par les besoins de volume et de réactivité des systèmes IA, qui n’admettent aucune limite en matière d’élasticité, de sécurité ou encore de latence. Il faut en effet une puissance de calcul incrémentale pour traiter en temps réel des données désilotées et immédiatement accessibles, ce que ne permettent pas les systèmes hérités, plus rigides et orientés sur des process en batch. De plus, les applications IA exigent de la modularité et de l’agilité pour intégrer les agents et améliorer les fonctionnalités, là où les systèmes du legacy auront tendance à rester monolithiques. Enfin les technologies anciennes se montrent plus vulnérables aux failles de sécurité quand elles sont exposées à des écosystèmes IA performants et connectés. La modernisation de l’IT apparaît dès lors comme une nécessité immédiate et non plus comme une décision à arbitrer pour l’avenir.
Tout changer en deux ans ?
Cette prise de conscience conduit à un sentiment d’urgence : dans l’étude précitée, plus des trois quarts des personnes interrogées indiquaient vouloir achever leurs chantiers de modernisation dans les… deux ans à venir. Un timing serré qui contraste avec la complexité des défis suggérés par l’enjeu de modernisation. Si beaucoup a déjà été fait, les chantiers restent toutefois nombreux : refonte de l’infrastructure, migration d’applications clés, modernisation de systèmes back office ou encore modernisation des interfaces en lien avec les consommateurs... Face à ces travaux coûteux en temps et en ressources, les obstacles s’accumulent : lorsqu’on leur demande ce qui les ralentit dans leurs efforts de modernisation, 63 % des décideurs pointent la complexité technique du chantier, puis 50 % soulignent la rareté des ressources humaines, quand 48 % mettent en avant la question budgétaire.
Sur ce dernier point, la disponibilité du capital, l’enjeu reste donc de dégager assez rapidement des bénéfices des premières applications IA pour pouvoir les réinvestir dans le développement de nouveaux chantiers de modernisation. Par exemple, nous avons observé ce phénomène « d’engrenage de la modernisation » chez l’un de nos clients de l’industrie qui nous avait sollicité pour un projet de gestion de l’obsolescence de ses applications. En développant une solution clé en main intégrant le diagnostic d’obsolescence, la prise de décision et la correction du système, l’IT a pu s’adresser à chaque équipe métier sur l’ensemble de leur périmètre applicatif, générant ainsi plusieurs millions de dollars d’économies en près de trois ans. Une fois cette étape franchie avec efficacité, l’entreprise s’est attaquée à l’intégration « by design » de la gestion de l’obsolescence dans l’ensemble du cycle de vie des applications, grâce à des systèmes intelligents (IA) qui facilitent l’automatisation avec la mise en place de notifications informant proactivement toutes les parties prenantes concernées.
Même si cet exemple est éloquent sur les gains incrémentaux qui peuvent être obtenus, ce cercle vertueux reste cependant difficile à enclencher dans un délai court ; et la lucidité doit conduire les dirigeants à reconnaître que leurs travaux de modernisation ne seront probablement pas tous achevés d’ici deux ans. D’après nos estimations, l’adoption de l’IA devrait plutôt se dérouler sur un pas de temps de sept années, comprenant différentes phases : l'expérimentation aujourd'hui, puis une adoption progressive d'ici 2030, avant une collaboration organisationnelle intégrée d'ici 2032.
Ce constat doit-il freiner les entreprises dans leurs efforts ? Au contraire, la modernisation de l’IT n’est plus négociable et les raisons de cet impératif ne sont pas seulement techniques, internes à l’entreprise, mais bien exogènes. En clair, si ce n’est pas votre infrastructure qui vous pousse à changer, ce seront… vos équipes et vos consommateurs.
Talents : la modernisation comme argument de marque employeur
En effet, les développeurs qui arrivent sur le marché actuellement ont été formés sur des langages de développement et sur des outils propres à l’IA et aux systèmes modernisés, comme Python, ou les APIs clouds et les agents IA : ils ne maîtrisent plus aussi bien COBOL ni les outils centralisés. À l’ère de l’IA, peu d’entre eux se montreront enclins à se former à la gestion de systèmes hérités. Or, en parallèle, le vivier de professionnels de l’IT se réduit drastiquement, laissant peu de marge de manœuvre aux entreprises. Selon nos recherches, l’investissement dans le capital humain s’impose ainsi comme la pierre angulaire de toute démarche de modernisation technologique : attirer les nouvelles générations semble donc indispensable mais également affecter au mieux les développeurs déjà en poste. Ainsi, ceux qui travaillent à la maintenance de systèmes hérités peuvent être mis à contribution plus efficacement sur des tâches stratégiques de développement (en cohérence avec l’effet multiplicateur de « l’engrenage de la modernisation »).
Consommateurs : une refonte nécessaire de l’interaction client
L’autre catalyseur du changement sera… le marché lui-même, c’est-à-dire le consommateur B2C ou B2B, de plus en plus enclin à intégrer l’IA dans son processus d’achat. Dans notre étude New minds, New markets consacrée aux nouveaux comportements de consommation, nous relevions que plus de la moitié des achats seraient effectués d’ici 2030 par des consommateurs familiers de l’IA. Mieux : selon une étude de l’IAB (Interactive Advertising Bureau, la fédération internationale des acteurs de la publicité en ligne), « près de 90 % des consommateurs déclarent que l’IA les aide à découvrir des produits qu’ils n’auraient pas trouvé autrement, et 64 % d’entre eux déclarent avoir vu un nouveau produit apparaître grâce à l'IA lors de leur parcours client ».
Cette refonte de l’interaction client (plus conversationnelle, plus personnalisée, plus intelligente) implique alors une refonte des processus et des systèmes pour intégrer des architectures qui supportent la contextualisation et la customisation. Même si les systèmes hérités pouvaient être considérés comme des bijoux de fiabilité, ils ont l’inconvénient d’avoir été conçus comme des caisses d’enregistrement – c’est-à-dire des appareils destinés à stocker de la donnée et non à la traiter en temps réel. Pour répondre aux demandes des consommateurs, cette donnée doit aujourd’hui être connectée par API afin de permettre aux agents IA de l’utiliser directement dans la conversation à des fins contextuelles. Qu’il s’agisse de simple chatbots, de plateformes de commerce prédictif ou d’assistants vocaux, les applications IA du marché moderne intiment à l’entreprise de disposer de fondations data et infra modernes – c’est-à-dire immédiatement connectées aux flux et services IA.
Un outil pour accélérer le changement ? L’IA elle-même…
L’enjeu de modernisation est donc bien compris et son urgence ne fait plus de doute. Mais comment accélérer le mouvement en limitant les coûts ? Sur ce chemin de crête, le deus ex machina si attendu pourrait bien être… l’IA elle-même ! Car les assistants IA ont la capacité de comprimer les cycles de développement et les budgets en ciblant de façon plus précise les tâches les plus impératives. Ainsi avons-nous observé des clients pionniers qui ont choisi d’utiliser l’IA pour éclairer et piloter leur modernisation : de l’étude de leurs systèmes hérités, ils ont pu tirer des analyses de rétro-ingénierie et des scénarios prospectifs d’amélioration leur permettant ensuite de cibler l’ingénierie la plus performante pour leurs objectifs business. Ils ont également utilisé l’IA pour créer et tracer des indicateurs pertinents, susceptibles de les éclairer sur le ROI de leurs projets et l’évolution de la performance des systèmes.
L’IA s’avère donc à la fois un enjeu et un levier de modernisation IT dans un contexte où tous les signaux de changement sont allumés pour l’entreprise.
La modernisation IT est donc impérative et ne se résume pas à un simple transfert d’équipements et de données. C’est cette mise en œuvre complexe (intégrant les applicatifs, les interfaces, les changements humains et organisationnels) qui tend à rallonger les cycles de décision dans un contexte budgétaire contraint. Pourtant, l’urgence est là : il n’est plus possible de différer ces chantiers. Même s’il semble illusoire de les achever en deux ans, il est en tous cas indispensable de les entamer dans les plus brefs délais. L’IA peut être un appui, mais c’est surtout la vision métiers et la vision marché qui pourront accélérer les priorités. Détermination et précision seront les maîtres mots.
Découvrez nos points de vue sur les dernières tendances digitales et tous nos conseils pratiques pour moderniser votre entreprise.
