Par Frédéric Halluin, Directeur Région Paris Île-de-France d’Infotel

Je rencontre régulièrement les directeurs des systèmes d’information de nos clients grands comptes.

Ces échanges sont précieux, parce qu’ils permettent de dépasser les discours très généraux sur l’intelligence artificielle. Ils ramènent le sujet à la réalité des entreprises, à leurs contraintes, à leurs priorités et à leurs capacité à l’intégrer dans leurs systèmes d’information.

Depuis plusieurs mois, un même constat revient souvent.Les DSI regardent l’IA avec beaucoup d’intérêt. Ils savent qu’elle va transformer leur organisation. Ils identifient des gains possibles en productivité, en automatisation et en modernisation.

Mais ils disent aussi autre chose.

Sur le terrain, l’IA n’arrive pas dans des organisations disponibles, prêtes à absorber un nouveau chantier. Elle arrive dans des directions des systèmes d’information déjà très sollicitées, avec des feuilles de route chargées, des contraintes réglementaires fortes, des enjeux de sécurité et une dette technique parfois importante.

Depuis trente ou quarante ans, ces directions portent une responsabilité considérable, elles doivent répondre aux besoins des métiers. Elles doivent intégrer les évolutions réglementaires. Elles doivent maintenir des systèmes critiques. Elles doivent sécuriser des environnements de plus en plus exposés.

Et dans le même temps, les métiers attendent plus de rapidité dans la réalisation de nouveaux projets.

Ils veulent lancer de nouveaux services, améliorer les parcours clients, se différencier de la concurrence et tester de nouveaux usages. Toutes ces demandes sont légitimes. Mais elles ne peuvent pas toutes être traitées en même temps.

C’est un point que j’entends souvent : la direction des systèmes d’information est parfois perçue comme un goulot d’étranglement.

Ce n’est pas parce qu’elle ne veut pas avancer. C’est parce qu’elle doit arbitrer. Elle doit prioriser. Elle doit sécuriser. Elle doit garantir que ce qui est mis en production fonctionne dans la durée et restera maintenable.

Lorsque les réponses tardent, certains métiers peuvent être tentés d’avancer seuls avec des solutions en « shadow IT ».

Ces initiatives peuvent répondre rapidement à un besoin local. Mais elles introduisent aussi des risques : sécurité, qualité de la donnée, maintenance, performance, cohérence technologique.

Dans ce contexte, l’IA est souvent présentée comme un accélérateur capable de résoudre une partie des difficultés.

Elle peut aider à développer plus vite. Elle peut faciliter la documentation. Elle peut accompagner la modernisation applicative. Elle peut automatiser certaines tâches et donner de nouveaux leviers de productivité aux équipes.

Cette promesse est réelle.

Mais les DSI de nos clients nous partagent aussi que l’IA n’est pas seulement une solution, c’est aussi un nouveau sujet à intégrer dans une feuille de route déjà saturée.

Il faut choisir les bons cas d’usage. Il faut définir les modèles. Il faut sécuriser les données. Il faut organiser les accès. Il faut former les équipes. Il faut mesurer les gains. Il faut aussi suivre les coûts.

La question économique revient très souvent.

Un gain de productivité n’a de valeur que s’il est mesurable et soutenable. Développer plus vite est une bonne nouvelle. Mais encore faut-il comprendre ce que cela coûte réellement en licences, en infrastructures, en accompagnement et en consommation de tokens.

C’est pour cela que beaucoup d’organisations avancent avec prudence.

Elles testent. Elles lancent des démonstrateurs, des « POCs ». Elles observent les usages. Elles comparent les solutions. Puis elles cherchent à comprendre ce qui peut réellement passer à l’échelle.

La sécurité reste aussi est un autre point central.

Une entreprise ne peut pas ouvrir largement des outils d’IA sans savoir où vont ses données, comment elles sont traitées et qui y accède. Dans certains secteurs, notamment la banque, l’assurance ou les services publics, ce sujet est déterminant, la souveraineté devient alors un enjeu stratégique.

Faut-il privilégier une solution plus maîtrisée, parfois moins performante ? Faut-il utiliser des modèles plus puissants, mais avec plus d’incertitudes sur la localisation des données, les coûts ou les conditions d’usage ?

Il n’y a pas de réponse unique.

Chaque organisation doit trouver son équilibre entre performance, sécurité, coût, conformité et maîtrise de ses données. C’est précisément pour cela que l’IA ne peut pas être abordée comme un simple outil à déployer.

Elle doit être pilotée comme une transformation de fond.

C’est le message le plus important que je retiens du terrain : l’IA ne se décrète pas et ne s’installe pas dans les organisations aussi facilement qu’on veuille nous le faire croire.

Elle se prépare. Elle se gouverne. Elle se sécurise. Elle s’accompagne.

Chez Infotel, c’est dans cette réalité opérationnelle que nous intervenons.

Nous aidons les directions des systèmes d’information de nos clients à passer de l’expérimentation à l’industrialisation. Nous les accompagnons dans l’identification des bons usages, la sécurisation des environnements, la modernisation des applications et la mesure des gains.

Pour nous aussi, l’IA est un formidable accélérateur de valeur ajoutée apportée à nos clients.

Découvrez l’intervention de Frédéric Halluin, en vidéo, sur l’IA au sein des grands compte :