L’IA, menace ou opportunité pour les ESN? Vers un nouveau rôle d’AI Builder

Le défi aujourd’hui n’est plus d’acquérir ni d’adopter l’Intelligence Artificielle mais bien de l’intégrer dans les systèmes, les données, les processus de l’entreprise. Pour cela, une expertise de « constructeur IA » (ou AI Builder) est nécessaire, redessinant le mandat traditionnellement confié aux entreprises de services numériques (ESN).

L’IA, une ambition budgétaire toujours affirmée

Dans une étude[1] menée en novembre 2025 par Cognizant auprès de 600 entreprises, 84 % des répondants indiquaient consacrer une ligne budgétaire à l’Intelligence Artificielle (IA), et 52 % d’entre eux évaluaient leur investissement annuel à plus de 10 millions de dollars. Encore plus significatif : parmi eux, 91 % s’attendaient à ce que leur budget augmente encore.

Que nous enseigne cette étude ? D’abord que l’intérêt de l’IA ne s’essouffle pas après les premiers pilotes ; et surtout que les projets consacrés à cette technologie sont de même ampleur que ceux consacrés au cloud dix ans plus tôt : des projets de transformation globale, impliquant des chantiers de refonte dans tous les domaines (infrastructures, systèmes, applications, process et données).

Le problème actuel pour l’IA n’est donc pas celui du manque d’ambition ni du manque de projets, ni du manque d’acceptabilité (les organisations ayant intégré que l’IA s’adoptait principalement sur un mode hybride, impliquant une collaboration humain-IA). Le problème aujourd’hui se situe davantage dans le manque de rentabilisation des initiatives IA. Comme l’explique Ravi Kumar S., CEO de Cognizant, « des milliards de dollars ont été investis dans l’infrastructure IA mais la plupart des entreprises n’en ont pas retiré le moindre centime ».

[1] En partenariat avec le cabinet indépendant Avasta

Coûts versus ROI : le défi du « messy middle »

Comment expliquer ce manque d’impact ? Selon les réponses apportées dans cette même étude menée par Cognizant, la faute en revient principalement aux difficultés d’intégration de l’IA dans les processus de l’entreprise. Ajouter simplement une technologie ne suffit pas ; il s’agit de réinventer les processus, de créer de nouveaux modes de collaboration et d’identifier des indicateurs de performance mesurables.

Lorsqu’on les interroge plus précisément sur leurs défis d’intégration, 33 % des entreprises évoquent ainsi les enjeux de conformité réglementaire tandis que 27 % d’entre elles pointent l’absence de préparation des données, tout comme le manque de compétences pour traiter ces questions. Encore plus épineux : le défi de la quantification du ROI qui est pointé par 31 % des répondants. Autant de challenges qui placent l’entreprise dans un effet ciseau insupportable, où les coûts s’accumulent sans prédictibilité sur l’avènement des revenus – un phénomène parfois qualifié de « messy middle » (littéralement : « entre-deux chaotique »).

La tentation d’internaliser sa propre transformation

Vers qui se tourner pour réduire cette exposition au risque et surmonter cette période transitoire ? La première tentation pour ces entreprises pourrait être de développer soi-même les outils d’intégration, en s’appuyant précisément sur des solutions IA. Une démarche qui favorise l’autonomie et l’agilité, et qui semble moins coûteuse, mais qui ignore la complexité inhérente au processus d’intégration : comment gérer les enjeux de sécurité, de gouvernance, de conformité, et tout cela à l’échelle… sans placer l’entreprise dans une situation de précarité ? Comme le synthétise Babak Hodjat, Chief AI Officer de Cognizant, « si les systèmes d’IA agentique et générative accélèrent leurs développements au cœur des entreprises, ces dernières ont toujours un grand besoin d’assistance dans l’ingénierie, l’intégration, la gouvernance et l’opérationnalisation de ces systèmes – et cela passe par un cadre qui respecte la sécurité, la robustesse et les contraintes de gouvernance propres aux environnements complexes ».

Le mandat des ESN évolue pour devenir « AI Builder »

Cette reconnaissance n’est cependant pas un chèque en blanc pour ces ESN : face aux contraintes de l’IA et aux enjeux de la transformation globale induite, elles doivent en effet évoluer dans leur mandat pour intégrer l’enjeu de customisation des solutions et de flexibilité accrue des modèles.

C’est ici que Cognizant a souhaité faire évoluer son identité et ses modes opératoires : d’un mandat d’intégrateur, il évolue désormais vers un mandat de « constructeur IA » (AI Builder). C’est-à-dire un partenaire qui conçoit et met en place les solutions IA en collaboration avec les équipes métiers, depuis l’infrastructure jusqu’à la couche applicative.

Concrètement, ce mandat de « AI Builder » vise à répondre à quatre missions fondamentales de l’adoption IA :

• Prendre en charge l’ingénierie de l’IA, intégrée au cœur des systèmes, en contextualisant l’approche et les données selon l’entreprise
• Connecter cette ingénierie aux processus métiers
• Définir une gouvernance et superviser son fonctionnement
• Industrialiser ces opérations en toute sécurité à l’échelle de l’entreprise

Cette déclinaison en quatre missions permet d’envisager un « désilotage » de l’IA, la sortant de sa logique de pilotes pour l’industrialiser quelles que soient les opérations (logistiques, pricing, commercialisation, expérience client, services, etc.) et en la confrontant à sa valeur attendue (en gardant à l’esprit que l’IA n’est pas toujours indispensable). Comme l’évoquait le DSI d’une entreprise cliente de Cognizant dans le domaine de l’assurance (aux États-Unis) : « En fonction des objectifs de valorisation que je donne à mes IA, j’ai parfois besoin d’un ingénieur, parfois d’un intégrateur, parfois davantage d’un responsable d’expérience utilisateur. Il est donc nécessaire de trouver un interlocuteur capable de tisser des liens entre ces différents besoins et ces différentes briques ».

En clair : un constructeur IA (AI Builder).

Des exemples de transformation

Mais comment ce mandat s’incarne-t-il sur le terrain ? Pour mieux le comprendre, nous vous proposons d’explorer un cas d’usage que Cognizant a porté auprès d’un client dans le domaine de la Santé.

Ce client cherchait en effet à industrialiser l’usage de l’IA dans toutes ses opérations. L’apport de « constructeur IA » s’est alors décliné en trois phases.

1.     Phase 1 : Automatisation  

Une première phase d’automatisation de processus sur des tâches qui généraient de gros volumes de données (demande de documentation, gestion des lettres d’adressage, missions d’assistance technique et de tests….

2.     Phase 2 : Modernisation

La seconde phase s’est concentrée sur la modernisation des fondations technologiques : modernisation des pipelines, des connexions entre systèmes… Une étape-clé pour passer à l’échelle.

3.     Phase 3 : Agentification

Enfin la troisième phase, actuellement en développement, s’applique à introduire des agents spécialisés sur chacun des contextes métiers pour optimiser les différentes opérations et fonctions support de l’entreprise (depuis la coordination de soins jusqu’aux fonctions IT, en passant par les RH et le traitement des parcours clients).

Un exemple de bout en bout qui illustre bien le caractère global de la transformation et les différentes compétences mises à profit : ingénierie, intégration, conseil en gouvernance, prospective technologique… Au total, ce ne sont pas moins de 100 millions de dollars d’économies qui sont attendus sur cette opération.

D’autres programmes en cours illustrent cette approche globale : une refonte des opérations à l’échelle pour un client dans le secteur de la communication, une intégration d’agents dans les processus métiers d’un client logistique (chaîne du froid)… « Grâce à ce parcours IA que nous avons engagé avec Cognizant, nous avons pu réduire nos coûts de 20 % (voire plus dans certains cas), nous avons pu développer la performance des équipes sur les projets qu’elles suivent et la valeur qu’elles dégagent dans l’organisation, et finalement nous avons pu délivrer de bien meilleurs résultats pour nos clients », résume ainsi Allen Fredrickson, fondateur et président de Signature Performance.

Cognizant, AI Builder engagé dans la transformation des entreprises

Dans cette optique de performance et de transformation globales, l’IA redéfinit donc la mission attribuée aux ESN : d’un simple apport de technologies, elles évoluent désormais vers un partenariat plus étroit de co-construction qui permet à l’entreprise de naviguer dans la complexité de l’industrialisation. Et cela implique de créer du code, de contextualiser des systèmes, de connecter les accès à des données… Assembleur et rassembleur, l’ESN continue d’agir à l’intersection des métiers et de la technologie mais elle va plus loin encore en coordonnant un écosystème complexe – collaborateurs, partenaires éditeurs de plateformes, co-opétiteurs, etc. Un rôle « d’AI Builder » que Cognizant entend bien porter auprès des entreprises engagées dans une refonte IA de tous leurs processus.