Cloud, cognitif, organisation agile : les piliers de la DSI 4.0

Elles doivent se ré-inventer presque chaque jour pour répondre aux nouvelles attentes des métiers.

Ça bouge fort dans les DSI. Il faut bien avouer que les exigences apportées par la numérisation des entreprises imposent des contraintes multiples et variées. En premier lieu l’ensemble des différents métiers ayant un recours toujours plus massif aux données, il faut une garantie absolue que les infrastructures - internes et externes - ne seront sujettes à aucune interruption de service. La pression est grande et la DSI se doit d’être infaillible. Elle doit savoir également être économe et ultra optimisée dans un contexte où l’explosion des données induit une augmentation significative des coûts.

Dans ce contexte à la fois paradoxal et exigeant, les DSI doivent invariablement se tourner vers des nouveaux outils qui vont augmenter la capacité de traitement, optimiser la qualité de service et rationaliser au mieux afin de maintenir les dépenses, voire les diminuer. Sacré challenge relevé idéalement par le recours au Cloud et aux technologies big data, du machine learning ou de l’intelligence artificielle afin de permettre l’automatisation de nombreux processus. Si la promesse est grande, la mise en oeuvre, elle, n’est pas automatique et les DSI vont très certainement devoir revoir de fond en comble leur organisation.

Le Cloud, une réalité à géométrie variable

Pour les participants à l’évènement, le Cloud n’est plus une abstraction conceptuelle, mais bien une réalité, même s’il y a encore quelques résistances au changement. Si le Cloud est de plus en plus intégré dans les nouvelles infrastructures, c’est son usage qui varie en fonction de la nature des données traitées ou encore du niveau de sécurité qui leur est imposé. Tous les participants, néanmoins, s’accordent sur le fait que le recours au Cloud, qu’il soit privé, public ou hybride, a un objectif commun : une réduction importante des coûts. Malgré tout, il reste encore des freins importants par exemple l’arrivée du GDPR, la localisation des données qui impose à certaines entreprises l’usage exclusif d‘un Cloud souverain ou encore les doutes qui existent toujours autour de la cybersécurité.

Machine Learning et IA dans les starting blocks

Mais aujourd’hui, c’est autour du cognitif qu’on constate la plus forte effervescence. Pour l’ensemble des participants de la soirée le machine learning et l’intelligence artificielle devraient permettre d’ouvrir de nouvelles opportunités de business, d’augmenter la connaissance client et de réduire encore un peu le « time to market ». Pour certains, « ces technologies sont même une question de survie pour l’entreprise ». En toute logique, les projets liés au cognitif foisonnent avec des applications très concrètes comme l’optimisation de création de devis, la maintenance prédictive, l’analyse qualitative pour l’optimisation financière, la création d’apps de conseil ou encore la mise en place de chatbots intelligents pour appuyer les conseillers. Mais si ces technologies ouvrent de véritables perspectives de développement, elles interrogent également sur leur place dans l’entreprise. Comme le soulignait un DSI, « il est essentiel de trouver un bon équilibrage entre les applications cognitives et le rôle attribué à l’humain ».

Bien sûr, la mise en œuvre de ses technologies implique de revoir complètement la façon de travailler avec les métiers et les processus. Ici, le maître mot pour l’ensemble des participants est sans aucun doute « agilité ». Son expression ? Avoir des approches plus expérimentales (« test and learn »), des méthodes plus agiles (DevOps), casser les silos grâce aux réseaux, innover en partageant les ressources, créer des FabLab. En clair, il faut tout repenser ou presque. Et comme nous le disait un DSI sous forme de conclusion, « nous co-inventons avec les métiers, et c’est cela l’entreprise de demain ».