Animée par Dr. Saikat Chaudhuri de l’UC Berkeley, la séance a réuni Anne Hoecker, responsable mondial du secteur Technologie, Médias et Télécommunications et membre du conseil d’administration chez Bain & Company, et Priyadarshi Ashok Das (PAD), vice-président directeur – Télécommunications, Médias, Divertissement et Éducation chez HCLTech, afin d’examiner ce qu’il faut vraiment pour libérer la valeur.

Les deux conférenciers étaient clairs : les projets pilotes sont faciles. L’envergure, c’est difficile.

Des pilotes à l’examen du DGF

Hoecker a établi une distinction entre l’expérimentation et l’impact à l’échelle de l’entreprise. Au cours des deux dernières années, les organisations ont lancé des initiatives en environnement protégé et des projets pilotes isolés. Mais cette phase tire à sa fin.

Comme elle l’a dit, la priorité est maintenant de « vraiment générer un RSI à l’échelle, ce que le DGF commence vraiment à exiger. »

Dans tous les secteurs, Hoecker a désigné trois domaines qui émergent comme les bassins de valeur les plus matures.

Le premier est le développement de logiciels. Les grandes entreprises déploient des outils de codage IA auprès de milliers d’ingénieurs, accélérant les cycles de produits et repensant l’intensité des ressources en R et D.

Le deuxième est les services, particulièrement les fonctions à forte intensité de connaissances où l’IA aide les employés à trouver l’information plus rapidement et à résoudre les problèmes plus efficacement.

Le troisième est les ventes, un domaine où des inefficacités structurelles sont exposées. L’automatisation gérant la préparation et la synthèse des données, les équipes de ventes peuvent rediriger leurs efforts vers l’engagement client et la génération de revenus.

Mais Hoecker a précisé que l’IA ne détermine pas automatiquement si l’avantage se traduit en coût ou en croissance. « Ces outils d’IA... libèrent du temps, » a-t-elle expliqué. Ce que les organisations font de ce temps devient alors la décision stratégique.

Certains peuvent opter pour la réduction des coûts. D’autres peuvent choisir l’accélération.

En fin de compte, elle a résumé l’ambition : « Je veux que ma ligne de revenus croisse plus rapidement que mes augmentations de coût. Et l’IA vous le permettra. »

Pourquoi le RSI n’est-il pas au rendez-vous

Si l’occasion est si claire, pourquoi les entreprises ont-elles du mal à l’exploiter ?

Pour PAD, le problème est structurel.

Il a souligné la fragmentation à l’intérieur des organisations, notamment les couches de fondation déconnectées, les plateformes cloisonnées et les systèmes non intégrés, ce qui empêche l’IA de passer à l’échelle dans les flux de travail. La véritable transformation exige une coordination entre de multiples acteurs, car « ce n’est jamais un seul joueur qui fait tout. »

Les hyperscalers, les ISV, les partenaires de l’écosystème et les intégrateurs de systèmes doivent œuvrer dans une couche d’orchestration cohérente. Sans cela, les entreprises se retrouvent avec des poches d’automatisation, mais aucun RSI à l’échelle de l’entreprise.

Plus fondamentalement, PAD a soutenu que nombre d’organisations n’ont pas maintenu de discipline architecturale. Lorsque les entreprises font des compromis sur l’architecture de base, en particulier autour des données, elles accumulent une dette qui limite l’évolutivité à long terme.

Cette dette est non seulement technique. Elle est opérationnelle.

Les projets sont souvent menés sans être rattachés à un impact d’affaires mesurable. Les tableaux de bord suivent des activités comme les billets fermés et les heures enregistrées, mais n’établissent pas le lien entre la réalisation et les résultats clients ou la performance financière.

PAD a décrit une transition en cours vers des modèles d’engagement plus mûrs, où « le résultat d’affaires est lié aux paramètres des fournisseurs ou des SI. » Dans ces modèles, les partenaires technologiques partagent la responsabilité de l’impact, et pas seulement de l’exécution.

L’essor des partenariats axés sur les résultats

Les répercussions vont au-delà de l’informatique d’entreprise.

Les deux intervenants ont reconnu que l’IA transforme les modèles de tarification dans les secteurs des services et du conseil. À mesure que le travail devient une combinaison de personnes, d’agents et d’automatisation, la facturation basée uniquement sur l’effort humain devient obsolète.

Les organisations s’orientent donc vers des modèles axés sur les résultats ou à risque, alignant la rémunération sur les gains mesurables d’efficacité, de revenus ou de performance.

Pour PAD, cet alignement exige une participation précoce. Les partenaires stratégiques doivent être intégrés au moment où l’architecture et la conception des résultats sont définies. Son appel à l’action était simple : « donnez-nous une place à la table. »

Lorsque les partenaires sont impliqués tardivement, après que la fragmentation est installée, il devient plus difficile d’obtenir un RSI.

La concentration bat la fragmentation

Les deux leaders étaient d’accord : la gouvernance et la priorisation sont essentielles.

Hoecker a observé que l’expérimentation ascendante mène souvent à la prolifération de petits pilotes ayant peu d’impact à l’échelle de l’entreprise. Pour passer à l’envergure, il faut de la clarté au sommet. « Il faut une direction descendante du PDG, ou du PDG moins un, qui déclare qu’on va se concentrer sur [domaines spécifiques], » a-t-elle dit.

Sans cette focalisation à l’échelle du PDG, les entreprises ont du mal à transformer le temps gagné en valeur mesurable.

Le tableau de bord compte aussi. Suivre seulement l’utilisation ne suffit pas. Les dirigeants doivent surveiller des indicateurs directement liés à l’impact d’affaires, comme les visites client, le temps de résolution et la compression des cycles de produits, et les examiner systématiquement au niveau de la haute direction.

Cette discipline transforme l’IA d’un ensemble d’outils à un levier stratégique.

Au-delà de la réduction des coûts

Comme l’a résumé Dr Chaudhuri en conclusion, le RSI requiert priorisation, processus et responsabilité partagée. Les partenaires peuvent aider les clients à naviguer dans la mer de possibilités, mais la réussite repose finalement sur l’intégration et la mesure.

La première vague de l’IA portait sur l’efficacité. La prochaine vague portera sur la divergence et sur le fait de s’assurer que la croissance des revenus dépasse l’expansion des coûts.

Ce virage exige une rigueur architecturale, une discipline de gouvernance et une collaboration axée sur les résultats à l’échelle de l’écosystème.

L’IA peut en être le catalyseur. Mais le RSI évolutif appartiendra aux organisations qui conçoivent de façon délibérée, intègrent systématiquement et alignent les incitatifs sur les résultats.