La modernisation des entreprises a souvent été considérée comme une initiative technologique de longue haleine. Les organisations savaient qu’elles devaient s’attaquer aux applications héritées, à la fragmentation des données et à la dette technique, mais beaucoup ont pu différer le problème en construisant autour de celui-ci. Interfaces, intégrations et solutions de contournement temporaires ont permis aux systèmes d’affaires de fonctionner — jusqu’à l’arrivée de l’IA.

Pour que l’IA passe de l’expérimentation au déploiement industriel, la modernisation et la mise en œuvre de l’IA doivent évoluer en parallèle et être traitées comme des priorités interdépendantes. L’IA a besoin d’accéder aux données, ainsi qu’à des applications et processus agiles et connectés, pour soutenir de nouvelles méthodes de travail à grande vitesse.

Les entreprises natives de l’IA modifient les attentes quant à la rapidité avec laquelle de nouvelles capacités peuvent être développées et livrées. Cela est important, car si une entreprise dans n’importe quel secteur peut offrir en quelques semaines une fonctionnalité révolutionnaire, ses concurrents ne disposent plus du luxe du temps pour livrer une nouvelle fonctionnalité. Les entreprises œuvrant dans des marchés hautement concurrentiels ne peuvent pas se permettre de laisser les applications centrales, l’architecture de données ou les modèles de livraison les freiner.

Voilà pourquoi la modernisation est essentielle pour permettre à une entreprise de tirer parti de l’impact de l’IA.

L’héritage ignoré est un obstacle à la préparation à l’IA

Les plus récentes recherches de HCLTech, The AI Impact Imperatives, 2026, ont révélé que 51 % des applications d’entreprise sont encore héritées. De nombreuses organisations ont hérité de systèmes applicatifs complexes accumulés au fil des ans par le biais d’acquisitions, d’expansion régionale, de développement sur mesure, représentant autant de couches de transformation au fil de leur évolution.

Le problème n’est pas simplement que ces applications sont anciennes, lentes et difficiles à maintenir. C’est qu’elles reflètent souvent l’histoire de l’entreprise plutôt que le futur que l’organisation doit bâtir.

Les applications héritées comportent des années de fonctionnalités accumulées, des fonctions en double, du code inutilisé et des processus intégrés qui ne reflètent pas la manière dont l’organisation doit ou devrait fonctionner dans l’ère actuelle de l’IA. Dans de nombreuses évaluations de modernisation, les entreprises découvrent qu’elles maintiennent beaucoup plus de capacités qu’elles n’en utilisent activement. Le prix à payer se traduit par une dette technique et un ralentissement des affaires.

La modernisation ne peut pas se résumer à un simple déplacement (lift-and-shift) du code hérité pour réduire minimalement la dette technique. Le transfert d’un ancien système sur une nouvelle plateforme peut réduire un certain fardeau d’infrastructure, mais ne crée pas automatiquement une entreprise plus agile. La meilleure occasion réside dans la compréhension du rôle actuel de l’application, l’identification des besoins actuels et futurs de l’entreprise et la réinvention du système en conséquence.

L’impératif est de tirer parti de la modernisation comme occasion de redéfinir l’entreprise, et non comme une simple actualisation technologique.

La modernisation des données permet les applications prêtes pour l’IA

Les résultats de la recherche ont révélé que seulement 21 % des répondants estiment que leur patrimoine de données est modernisé et opérationnel pour soutenir l’IA. Étant donné que 60 % des répondants mentionnent des problèmes de visibilité des données et d’automatisation de l’orchestration des données, 58 % de gestion intelligente des données, 55 % de consolidation des plateformes de données et 51 % de création de produits de données consommables — la modernisation des données est un obstacle pour réussir le déploiement de l’IA.

L’IA dépend de données pouvant être accessibles, comprises, régies et utilisées dans leur contexte. Si les données sont enfermées dans des systèmes hérités, dispersées sur plusieurs plateformes ou difficiles à orchestrer, l’IA ne pourra pas fournir le niveau de décisions en temps réel, d’automatisation ou d’intelligence attendu par les dirigeants.

Le rapport démontre aussi que la modernisation des données est centrale aux résultats de l’IA, alors que 87 % affirment que l’amélioration de la qualité des données est essentielle ou importante pour accroître la précision et la fiabilité des modèles d’IA, tandis que 84 % estiment que la mise en œuvre de données en temps réel ou en flux est cruciale ou importante pour permettre des décisions assistées par l’IA en temps réel.

Concrètement, cela signifie que les programmes d’IA ne peuvent pas être isolés des équipes responsables des applications centrales et des fondations de données. La collaboration et la coopération entre les équipes d’IA et les équipes héritées représentent deux impératifs clés pour l’IA. Modernisation, préparation des données et mise en œuvre de l’IA doivent progresser sous une seule et même orientation, mobilisant plusieurs équipes interdépendantes.

Réinventer plutôt que reconstruire

La modernisation guidée par l’IA modifie l’économie et le rythme de la transformation, car elle permet aux organisations d’analyser, de comprendre et de reconstruire des applications qui reflètent de nouvelles méthodes de travail.

Le point de départ consiste à faire de l’ingénierie inversée de ce qui existe aujourd’hui : le code, la documentation, les flux de données, les règles d’affaires et les dépendances. Ensuite, les entreprises peuvent concevoir une application plus agile, infonuagique et prête pour l’IA. Souvent, cela signifie déconstruire des monolithes en microservices, repenser l’architecture des données, supprimer le code inutilisé et simplifier les processus d’affaires derrière le système.

C’est ici que les dirigeants doivent faire des choix pratiques. Il n’est pas nécessaire de reconstruire chaque application. Dans certains cas, la meilleure solution peut être de retirer un système sur mesure et de le remplacer par une capacité SaaS moderne existante. Dans d’autres cas, il sera préférable d’étendre une plateforme d’entreprise déjà dotée des fonctionnalités requises. L’objectif est de créer un environnement d’exploitation plus simple, plus rapide et plus intelligent.

La recherche démontre également que l’IA est un volet essentiel de ce parcours. 75 % des répondants conviennent que leur organisation s’appuiera sur des outils d’IA pour stimuler la productivité et l’efficacité requises pour atteindre les objectifs de modernisation, et 69 % de plus estiment que le travail manuel découlant de leur approche actuelle peut être automatisé grâce à l’IA.

Cette histoire ne se termine pas avec une simple productivité accrue. Si l’IA sert seulement à accélérer l’écriture du code, l’entreprise passe à côté d’une occasion majeure. La génération de code n’est qu’un aspect de l’équation; mais l’ingénierie appuyée par l’IA pour la refonte de l’architecture cible permet de redessiner le processus, d’améliorer l’accès aux données et d’assurer que le nouveau système continuera d’évoluer au rythme des besoins de l’entreprise.

L’économie changeante de la transformation

La recherche quantifie l’impact de la modernisation sur l’entreprise. Le projet type de modernisation des applications mobilise 8,5 ETP développeurs et prend environ 39,5 semaines pour être complété. En supposant un taux de salaire chargé de 125 000 $ par ressource de développement, le coût de main-d’œuvre modélisé pour ce projet de modernisation des applications s’élève à approximativement 807 000 $.

Cet exemple illustre deux domaines d’insatisfaction :

1. Cette modernisation prend trop de temps et coûte trop cher.
2. La modernisation optimisée par l’IA peut changer la donne pour l’entreprise.

Si l’objectif se limite simplement à remplacer une base de données par une autre ou à déplacer une logique existante vers un nouvel environnement, la valeur sera restreinte. Si l’objectif est de réimaginer le processus d’affaires, de simplifier l’ensemble applicatif et de créer une base plus prête pour l’IA, les retombées économiques sont très différentes.

Des applications et des données modernisées soutiennent un volume de transactions plus important, accélèrent le lancement de nouvelles fonctionnalités, offrent une meilleure expérience clientèle et des opérations plus agiles. Dans des domaines comme le processus « de la commande à l’encaissement », par exemple, la valeur ne réside pas seulement dans la réduction des coûts de maintenance de l’application, mais dans la refonte du processus qui permet à l’entreprise d’opérer plus rapidement, de réduire la friction et d’améliorer la réactivité.

Pour mesurer adéquatement les programmes de modernisation, les dirigeants devraient aller au-delà du temps et des efforts matériels et se concentrer sur les résultats d’affaires : des cycles de déploiement plus rapides, une capacité de transaction supérieure, une expérience utilisateur améliorée, une réduction des coûts opérationnels et la capacité de répondre aux changements du marché.

L’IA change la discipline d’exploitation

La modernisation avec l’IA transforme la façon dont les applications seront maintenues.

Si une application est générée, remaniée ou modernisée à l’aide de l’IA, elle ne peut être maintenue en s’appuyant sur les pratiques de développement traditionnelles ayant créé la dette technique initiale. L’entreprise doit adopter une nouvelle discipline d’ingénierie. Le nouveau modèle opérationnel doit inclure le développement, les tests, la documentation, l’analyse des vulnérabilités et les contrôles de qualité assistés par l’IA.

Ignorer ce changement comporte le risque de recréer les mêmes problèmes dans un nouvel environnement. Une piètre qualité du code, une maintenance incohérente, la duplication des fonctions et les contournements manuels peuvent réapparaître rapidement si les équipes n’adoptent pas de nouvelles méthodes de travail.

En fin de compte, « l’IA au cœur » n’est pas un slogan. Cela signifie que l’IA doit être intégrée à la fondation de l’organisation, représentée par les personnes, les processus, la technologie et la culture de prestation. Les équipes responsables des applications patrimoniales et celles chargées de l’implantation de l’IA doivent avoir un programme de modernisation partagé, des attentes communes et une compréhension commune de la façon dont la livraison facilitée par l’IA transforme le travail lui-même.

Les réponses à la recherche reflètent ce besoin de coordination, alors que 82 % des organisations commencent à collaborer entre les fonctions pour déterminer la meilleure façon d’utiliser les technologies d’IA. Près de 80 % ont sollicité une consultation externe auprès d’experts en IA, d’intégrateurs de systèmes ou de consultants et rapportent une meilleure probabilité de résultats positifs.

Prioriser l’agilité d’affaires

L’une des plus grandes erreurs commises par les dirigeants est d’évaluer la valeur de la modernisation en quantifiant la réduction de la dette technique. La dette technique est réelle, mais elle constitue le point de départ pour une discussion et une stratégie plus larges.

Des questions comme celles-ci sont tout aussi importantes. Elles font avancer la discussion au-delà de la simple dette technique et portent plutôt sur la capacité de l’entreprise à devenir suffisamment agile pour concurrencer, s’adapter et offrir les expériences propulsées par l’IA que clients et employés attendent désormais.

L’entreprise est-elle suffisamment agile pour être compétitive dans un marché axé sur l’IA ? Peut-elle lancer de nouvelles capacités rapidement ? Peut-elle adapter ses processus d’affaires sans des mois de refonte ? Peut-elle connecter les données entre les systèmes ? Peut-elle offrir aux employés et aux clients les expériences intelligentes qu’ils attendent maintenant ? Peut-elle maintenir des applications optimisées par l’IA avec la qualité, la sécurité et la discipline requises ?

La recherche révèle que 52 % des organisations déclarent perdre leur avantage concurrentiel parce que leur calendrier de modernisation ne suit pas le rythme des exigences du marché. Un autre 76 % estiment avoir besoin d’un intégrateur de systèmes ou d’un consultant externe pour aider l’organisation à atteindre l’état final désiré de la modernisation.

Les entreprises qui modernisent uniquement pour réduire les coûts peuvent réaliser des économies à court terme, mais celles qui modernisent pour se préparer à l’IA créent un avantage durable — une domination à long terme sur leur marché.

La prochaine phase de l’impact de l’IA sera définie par les organisations dont les fondations mettent l’IA au service de l’ensemble des activités, avec rapidité, à grande échelle et de qualité. Cela signifie que la modernisation et le déploiement de l’IA doivent avancer en parallèle. Les organisations qui le comprennent accorderont la priorité à la modernisation, car elle est fondamentale pour réaliser tout le potentiel de l’IA.