La modernisation de l’entreprise a souvent été considérée comme un programme technologique de longue haleine. Les organisations savaient qu’elles devaient traiter les applications patrimoniales, les données fragmentées et la dette technique, mais beaucoup ont pu repousser le problème en construisant autour de celui-ci. Les interfaces, intégrations et solutions temporaires ont permis de maintenir les systèmes d’affaires en fonctionnement—jusqu’à l’arrivée de l’IA.

Pour que l’IA passe de l’expérimentation au déploiement à grande échelle, la modernisation et la mise en œuvre de l’IA doivent avancer en parallèle et être traitées comme des priorités interdépendantes. L’IA a besoin d’un accès aux données, ainsi qu’à des applications et des processus agiles et connectés pour soutenir de nouvelles façons de travailler rapidement.

Les entreprises nativement axées sur l’IA changent les attentes quant à la rapidité avec laquelle de nouvelles capacités peuvent être développées et lancées. C’est important, car si une entreprise dans n’importe quel secteur peut introduire une fonctionnalité révolutionnaire en quelques semaines, ses concurrents n’ont pas le luxe de prendre leur temps pour livrer une nouvelle fonctionnalité. Les entreprises dans les marchés hautement compétitifs ne peuvent pas se permettre que les applications principales, l’architecture des données ou les modèles de livraison les freinent.

C’est pourquoi la modernisation est essentielle à la capacité d’une entreprise de réaliser l’impact de l’IA.

La technologie patrimoniale est un obstacle à la préparation à l’IA

La plus récente recherche de HCLTech, Les impératifs de l’impact de l’IA, 2026, révèle que 51 % des applications d’entreprise sont encore patrimoniales. De nombreuses organisations ont hérité de parcs applicatifs complexes accumulés au fil de nombreuses années d’acquisitions, d’expansion régionale, de développements personnalisés et de diverses vagues de changements d’affaires.

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 l’avenir que celle-ci doit bâtir.

Les applications patrimoniales contiennent des années de fonctionnalités accumulées, des fonctions en double, du code inutilisé et des processus intégrés qui ne correspondent pas à la façon dont l’organisation doit fonctionner à l’ère actuelle de l’IA. Dans de nombreuses évaluations de modernisation, les entreprises réalisent qu’elles maintiennent bien plus de capacités que ce qu’elles utilisent réellement. Le coût se traduit par de la dette technique et un ralentissement des affaires.

La modernisation ne devrait pas se résumer à un simple transfert de code patrimonial ou à un effort limité pour réduire la dette technique. Déplacer un ancien système vers une nouvelle plateforme peut réduire une partie du fardeau lié à l’infrastructure, mais cela ne crée pas automatiquement une entreprise plus agile. La meilleure opportunité consiste à comprendre ce que fait l’application actuellement, à identifier ce dont l’entreprise a besoin pour réussir maintenant et à l’avenir, puis à réinventer le système en conséquence.

L’impératif est de traiter la modernisation comme une occasion de repenser les affaires, et non pas uniquement comme un renouvellement technologique.

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

La recherche conclut que seulement 21 % des répondants estiment que leur patrimoine de données est modernisé et opérationnel, même si le rapport précise clairement que des bases de données modernes sont essentielles au succès de l’IA. Avec 60 % des répondants signalant des problèmes de visibilité des données et d’automatisation de l’orchestration des données, 58 % concernant la gestion intelligente des données, 55 % pour la consolidation des plateformes de données et 51 % pour la création de produits de données exploitables, les défis de la modernisation des données demeurent des obstacles majeurs à la réussite de la mise en œuvre de l’IA.

L’IA dépend de données accessibles, compréhensibles, gouvernées et utilisées dans leur contexte. Si les données sont enfermées dans des systèmes patrimoniaux, dispersées sur plusieurs plateformes ou difficiles à orchestrer, l’IA ne pourra pas offrir le niveau de prise de décision en temps réel, d’automatisation ou d’intelligence attendu par les chefs d’entreprise.

Le rapport illustre également que la modernisation des données est centrale pour les résultats en IA, puisque 87 % jugent qu’améliorer la qualité des données est essentiel ou important pour augmenter la précision et la fiabilité des modèles d’IA, alors que 84 % estiment que l’implantation de données en temps réel ou en continu est essentielle ou importante pour permettre des décisions immédiates propulsées par l’IA.

En pratique, cela signifie que les programmes d’IA ne peuvent être séparés des équipes responsables des applications principales et des fondations de données. Les équipes IA et les équipes des applications patrimoniales doivent collaborer davantage. La modernisation, la préparation des données et la mise en œuvre de l’IA doivent progresser au sein d’un même programme, mobilisant plusieurs équipes interdépendantes.

Réinventer plutôt que rebâtir

La modernisation axée sur l’IA change l’économie et le rythme de la transformation, puisqu’elle permet aux organisations d’analyser, de comprendre et de reconstruire des applications qui reflètent de nouvelles méthodes de travail.

Le point de départ est l’ingénierie inverse de ce qui existe actuellement : le code, la documentation, les flux de données, les règles commerciales et les dépendances. À partir de là, les entreprises peuvent bâtir une application plus agile, cloud native et prête pour l’IA. Dans bien des cas, cela signifie déconstruire des monolithes en microservices, repenser l’architecture des données, retirer du code inutilisé et simplifier les processus d’affaires sous-jacents du système.

C’est là où les dirigeants doivent prendre des décisions pragmatiques. Il n’est pas nécessaire de rebâtir toutes les applications. Dans un cas, la meilleure solution peut être de mettre hors service un système personnalisé et de le remplacer par une capacité SaaS moderne existante. Dans un autre cas, il peut s’agir d’étendre une plateforme d’entreprise qui comporte déjà les fonctionnalités requises par les affaires. L’objectif est de créer un environnement opérationnel plus simple, plus rapide et plus intelligent.

La recherche démontre aussi que l’IA est une composante nécessaire de ce parcours. 75 % des répondants conviennent que leur organisation comptera sur l’IA pour libérer la productivité et l’efficacité nécessaires à la réalisation de leurs objectifs de modernisation, tandis que 69 % estiment que leur approche de modernisation comporte encore beaucoup de tâches manuelles que l’IA pourrait automatiser.

L’histoire ne se limite pas à une meilleure productivité. Si l’IA n’est utilisée que pour écrire du code plus rapidement, l’entreprise manque une grande occasion. La génération de code n’est qu’une partie de l’équation. La véritable occasion consiste à utiliser l’ingénierie propulsée par l’IA pour repenser l’architecture cible, améliorer l’accès aux données et s’assurer que le nouveau système puisse évoluer continuellement avec les besoins de l’entreprise.

L’économie changeante de la transformation

La recherche quantifie les répercussions de la modernisation sur l’entreprise. Le projet type de modernisation d’applications implique 8,5 ETC de développeurs et requiert environ 39,5 semaines pour être complété. En supposant un taux salarial chargé de 125 000 $ par ressource développeur, le coût de main-d’œuvre modélisé de ce projet de modernisation d’application s’élève à environ 807 000 $.

Cet exemple illustre deux domaines d’insatisfaction :

1. La modernisation prend trop de temps et coûte trop cher.
2. La modernisation propulsée par l’IA peut transformer l’analyse de rentabilité.

Si l'objectif est simplement de remplacer une base de données par une autre ou de déplacer la logique existante dans un nouvel environnement, la valeur sera limitée. Si l'objectif est de réimaginer le processus d'affaires, de simplifier le parc applicatif et de bâtir une fondation plus adaptée à l'IA, la rentabilité est tout autre.

Les applications modernisées et les données supportent des volumes de transaction supérieurs, accélèrent les cycles de développement de fonctionnalités, offrent une meilleure expérience client et soutiennent des opérations plus agiles. Dans des domaines comme le parcours de commande à encaissement, par exemple, la valeur ne réside pas seulement dans la réduction du coût de maintenance de l'application. La refonte du processus permet aussi à l'entreprise d'opérer plus rapidement, de diminuer la friction et d'améliorer la réactivité.

Pour mesurer efficacement les programmes de modernisation, les dirigeants devraient regarder au-delà du temps et des ressources et se concentrer sur les résultats d'affaires : des cycles de déploiement plus rapides, une capacité de transaction accrue, une meilleure expérience utilisateur, une réduction des coûts opérationnels et la capacité de réagir au changement du marché.

L’IA transforme la discipline opérationnelle

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

Si une application est générée, remaniée ou modernisée avec l’IA, elle ne peut être entretenue en s’appuyant sur les pratiques de développement traditionnelles qui ont créé la dette technique initiale. L’organisation doit adopter une nouvelle approche en génie logiciel. Le nouveau modèle opérationnel doit inclure le développement assisté par l’IA, les tests, la documentation, l’analyse des vulnérabilités et les contrôles de qualité.

Ignorer ce changement présente le risque de recréer les mêmes problèmes dans un nouvel environnement. Une piètre qualité du code, une maintenance incohérente, des fonctions dupliquées et des solutions de contournement manuelles peuvent réapparaître rapidement si les équipes n’adoptent pas de nouvelles façons de travailler.

Ultimement, « IA au cœur » n’est pas un slogan. Cela signifie que l’IA doit être intégrée à la fondation de l’organisation : ses personnes, ses processus, sa technologie et sa culture de livraison. Les équipes responsables des applications patrimoniales et celles qui pilotent le déploiement de l’IA doivent avoir un objectif commun de modernisation, des attentes partagées et une compréhension commune de la façon dont la livraison assistée par l’IA transforme le travail en soi.

Les réponses à la recherche reflètent ce besoin de coordination, avec 82 % des organisations qui commencent à collaborer de façon interfonctionnelle pour déterminer la meilleure façon d’utiliser les technologies de l’IA. Par ailleurs, 80 % ont fait appel à une consultation externe auprès d’experts en IA, d’intégrateurs de systèmes ou de consultants et rapportent une probabilité accrue de résultats positifs.

Prioriser l’agilité organisationnelle

L’une des plus grandes erreurs des dirigeants est d'évaluer la valeur de la modernisation uniquement par la réduction de la dette technique. La dette technique est bien réelle, mais elle constitue le point de départ d’une réflexion et d’une stratégie plus larges.

Ces questions sont tout aussi importantes. Elles déplacent la discussion au-delà de la seule dette technique, vers la question de savoir si l’organisation devient suffisamment agile pour concurrencer, s’adapter et offrir les expériences bonifiées par l’IA que clients et employés attendent maintenant.

L’organisation est-elle suffisamment agile pour rivaliser sur un marché propulsé par l’IA? Peut-elle lancer rapidement de nouvelles capacités? Peut-elle adapter les processus d’affaires sans des mois de réécriture? Peut-elle connecter ses données à travers ses systèmes? Peut-elle offrir à ses employés et à ses clients les expériences intelligentes qu’ils attendent désormais? Peut-elle maintenir des applications soutenues par l’IA avec la bonne qualité, sécurité et rigueur?

La recherche démontre que 52 % des organisations sont désavantagées sur le plan concurrentiel parce qu’elles ne peuvent pas moderniser leurs applications assez rapidement. De plus, 76 % conviennent qu’elles ont besoin d’un intégrateur de systèmes ou d’un consultant tiers pour amener l’organisation à l’état final souhaité de modernisation.

Les entreprises qui modernisent uniquement pour réduire les coûts peuvent réaliser des économies à court terme, mais celles qui modernisent pour devenir prêtes à l’IA peuvent générer un avantage plus durable : une différenciation à long terme dans leur marché.

La prochaine phase de l’impact de l’IA sera façonnée par les organisations qui auront des fondations leur permettant de mettre l’IA au service de l’ensemble de l’entreprise avec rapidité, ampleur et qualité. Cela signifie que la modernisation et le déploiement de l’IA doivent progresser en parallèle. Les organisations qui comprennent cela accorderont la priorité à la modernisation comme fondement pour réaliser tout le potentiel de l’IA.