Transformez-vous ou disparaissez
Si 2024 a été marquée par le foisonnement d’applications de génération de contenu basées sur les foundation models, 2025 aura été sans conteste l’année des systèmes multi-agents reposant sur l’IA générative. Ces systèmes, capables de décomposer des processus complexes en tâches et sous-tâches et de les exécuter de manière autonome, redéfinissent les standards de productivité et de compétitivité des entreprises. La montée en puissance des IA agentiques a deux impacts majeurs :
- Elles permettent d’automatiser des processus métier jusqu’alors trop complexes à coder avec des systèmes de règles prédéfinies.
- Elles creusent le fossé de compétitivité entre les entreprises capables d’intégrer ces outils et celles freinées par une dette technologique trop importante, condamnées à décrocher durablement.
Quel que soit le niveau de maturité de vos fondations technologiques, il est donc urgent d’agir. Certaines entreprises devront d’abord surmonter le poids de leur dette technique, tandis que d’autres, déjà engagées dans leur modernisation, peuvent maximiser dès maintenant les opportunités offertes par l’IA générative.
Pour les entreprises alourdies par la dette technique
Une étude du cabinet McKinsey de décembre 2024 [1] révèle que 70 % du code produit par les 500 plus grandes entreprises américaines date de plus de 20 ans. Pour ces entreprises, l’IA générative représente une occasion unique de moderniser leurs systèmes à moindre coût. En migrant leur code vers des frameworks de développement plus modernes, elles peuvent se défaire d’architectures monolithiques, souvent peu ouvertes et manquant de scalabilité — et, du même mouvement, désiloter l’accès à leurs données, à des coûts bien inférieurs à ceux supportés par les entreprises qui ont engagé leur propre transformation quelques années plus tôt.
Chez SlashUp Studio, nous estimons que l’IA générative peut apporter des gains de productivité de 35 % à 50 % dans le développement — génération de code, refactoring, documentation. Cette transformation technique doit toutefois être menée avec discernement. Il serait risqué d’injecter du code legacy directement dans un modèle de langage pour en obtenir une traduction dans un langage plus moderne : ce serait confondre vitesse et précipitation. Pour répondre aux enjeux d’ouverture et de découplage, un travail préalable sur l’architecture applicative doit être mené afin de structurer correctement les requêtes envoyées au modèle.
Pour les entreprises déjà engagées dans la modernisation
Pour les entreprises ayant déjà engagé des efforts d’assainissement et de modernisation de leur actif technologique, l’heure est venue de capitaliser sur les investissements réalisés au cours des cinq à dix dernières années. Avec un système d’information désormais prêt pour le déploiement et l’orchestration d’agents IA, il s’agit de poursuivre ces investissements pour atteindre de nouvelles frontières de productivité et acquérir un avantage concurrentiel. Le passage à l’échelle reste néanmoins un défi majeur, compte tenu de la nature récente de ces technologies.
Chez SlashUp Studio, nous avons développé une approche structurée pour garantir que les initiatives prometteuses ne restent pas à l’état de pilotes. Notre méthode repose sur quatre étapes :
- Inventorier et prioriser les cas d’usage sur une matrice croisant la valeur métier attendue et l’accessibilité, pour concentrer l’effort sur ceux dont le potentiel de valeur à court terme est le plus élevé.
- Développer un proof of concept pour valider la faisabilité technique et démontrer le retour sur investissement potentiel.
- Déployer les modèles en production et en assurer la maintenance, pour prévenir l’obsolescence et garantir la durabilité du ROI.
- Construire les fondations d’une supervision centralisée des initiatives d’IA à l’échelle de l’entreprise.
Cette démarche pragmatique permet de transformer les opportunités offertes par l’IA en leviers concrets de performance et de compétitivité.
Deux capacités à construire en parallèle
Dans une mise en œuvre de l’IA à grande échelle, deux capacités sont essentielles pour maximiser le retour sur investissement tout en maîtrisant les risques.
D’une part, il devient crucial de cloner votre fonction FinOps pour l’adapter à l’intelligence artificielle. Cela permet d’évaluer précisément le ROI des projets IA et d’optimiser la base de coûts, pour une allocation efficace des ressources.
D’autre part, une structure de gouvernance robuste doit être mise en place pour éviter ce que l’on appelle le « shadow IA » — un ensemble d’initiatives IA non coordonnées et dépourvues de cadre d’exécution. Cette structure permet de prévenir des risques majeurs : fuites de données, prolifération incontrôlée de modèles, absence de stratégie d’optimisation des coûts d’exploitation.
[1] McKinsey, AI for IT modernization: Faster, cheaper, better, décembre 2024.
Vous souhaitez capitaliser sur le potentiel de l’IA générative et de l’IA agentique, mais vous ne savez pas comment vous y prendre ? Parlons-en.