Une nouvelle enquête révèle un différenciateur clé pour une adoption réussie de l’IA: modernisation informatique

Avec 71% des organisations qui déploient activement l’intelligence artificielle (IA) à grande échelle, les entreprises qui subissent le succès le plus dramatique partagent une caractéristique commune: ils ont fait les investissements les plus importants dans la modernisation informatique et entreprennent plusieurs projets d’IA simultanément.

L’émergence de cette fracture critique dans le paysage de l’IA de l’entreprise est l’une des principales conclusions de Une récente enquête de fonderie de plus de 250 hauts dirigeants informatiques représentant des entreprises de plusieurs milliards de dollars aux États-Unis, EMEA et APAC à propos de la modernisation informatique et de l’IA.

L’enquête dépeint une image claire de l’impact actuel de l’IA sur les opérations d’entreprise. Plus de la moitié (56%) des organisations interrogées ont déclaré une croissance des revenus directement attribuable aux initiatives de l’IA, et 54% constatent une productivité accrue du personnel. 51% supplémentaires ont déclaré un engagement client amélioré. Mais le degré de succès varie considérablement, selon les investissements infrastructures sous-jacents d’une entreprise.

Compte tenu des résultats positifs que les répondants ont rapportés, il n’est pas étonnant que les dépenses sur l’IA explosent. Selon Gartner, les dépenses génératives mondiales de l’IA (Genai) devraient atteindre 644 milliards de dollars en 2025, une augmentation de 76,4% par rapport à 2024, selon Gartner.¹ De plus, près de la moitié des organisations avaient des budgets dédiés aux projets d’IA en 2024, contre 26% l’année précédente, selon l’étude des priorités de la fonderie en 2025.²

De gros paris portent leurs fruits

Le point de vue le plus convaincant de l’enquête se concentre sur ce que les chercheurs ont classé comme «investisseurs lourds» dans la modernisation informatique: les entreprises qui ont entrepris quatre efforts de modernisation ou plus importants. Ces organisations ont systématiquement surpassé leurs pairs sur toutes les métriques commerciales critiques.

Les investisseurs lourds ont réalisé une amélioration des taux d’efficacité informatique de 89%, contre seulement 61% pour tous les autres. De même, ces organisations ont déclaré une adoption plus rapide de l’IA de 85%, contre 60% pour leurs homologues moins modernisés, et 98% des investisseurs lourds ont connu une innovation accrue, contre 75% des autres organisations.

La disparité la plus importante est apparue dans l’accélération des capacités du délai de marché, où les investisseurs lourds ont atteint des taux de réussite de 87%, contre seulement 32% pour tous les autres. Ce différentiel dramatique souligne comment la modernisation informatique s’étend bien au-delà des améliorations techniques pour offrir des avantages commerciaux de base.

L’avantage de modernisation s’étend directement aux capacités de mise en œuvre de l’IA. Les investisseurs lourds ont démontré une confiance significativement plus élevée dans la capacité de leur infrastructure à soutenir les applications d’IA, 48% exprimant une forte confiance, contre 33% parmi d’autres organisations. Cette confiance se traduit par des stratégies de déploiement d’IA plus agressives, 72% des investisseurs lourds modifiant activement les applications d’IA en production, contre 41% des autres organisations.

S’appuyer sur une base d’innovation

L’enquête révèle également que les organisations réussies intègrent l’IA dans des aspects critiques de l’entreprise, en s’appuyant sur des innovations antérieures telles que le cloud et le DevOps. Au cours des cinq dernières années, les principales entreprises ont priorisé les améliorations de l’expérience des développeurs dans la transformation numérique, 71% d’investissement dans l’automatisation pour améliorer la productivité des développeurs. Cette concentration sur l’autonomisation des développeurs reflète une reconnaissance que les gens restent au cœur du déploiement technologique réussi, même si l’IA automatise de nombreuses tâches de routine.

La normalisation de la plate-forme est devenue un autre domaine d’investissement essentiel, 66% des organisations interrogées travaillant à obtenir une visibilité dans divers environnements. Cet effort aborde l’un des défis les plus persistants de l’informatique de l’informatique: gérer la complexité à travers les environnements hybrides et multicloud. L’adoption de la plate-forme en tant que service (PAAS) a suivi de près, 58% des organisations poursuivant des stratégies de PaaS pour rationaliser les processus de développement.

L’abstraction des infrastructures représente une approche de modernisation plus sophistiquée, 42% des organisations travaillant à réduire la complexité en abstractant des problèmes d’infrastructure sous-jacents des équipes de développement. Près d’un tiers (32%) ont entrepris les efforts importants de refactorisation des applications dans les architectures de microservices.

Les plateformes sont impératives

Les résultats de l’enquête Mettez également en évidence l’importance croissante des équipes d’ingénierie des plateformes et des plateformes d’IA dédiées dans des stratégies réussies d’IA d’entreprise, 53% des répondants à l’enquête décrivant ces équipes comme «très importantes» pour accélérer la mise en œuvre de l’IA.

De même, près de la moitié (48%) des répondants ont identifié des plateformes d’IA structurées comme «essentielles» à leurs opérations, et 34% supplémentaires ont décrit des plateformes telles que «importantes». Cette reconnaissance s’est traduite par des décisions d’investissement en béton, 70% des organisations achetant ou créant des plateformes spécialement conçues pour la livraison d’applications d’IA.

« Vous devez regarder ce que vous essayez de faire », a déclaré un vice-président chez un géant américain de la vente au détail. « Si vous avez une organisation qui utilise des applications plus modernisées, alors une plate-forme est meilleure, car vous êtes déjà dans cet écosystème et vous pouvez construire en utilisant les technologies que vous avez déjà en place. »

L’approche de la plate-forme aborde plusieurs des obstacles les plus importants au déploiement de l’IA. La complexité a dépassé la liste des obstacles, à 49%, suivis des problèmes de sécurité et de conformité et les coûts du modèle, chacun cité par 44% des répondants. Les plates-formes de natifs AI dédiées peuvent systématiquement relever les trois défis grâce à des modèles de déploiement standardisés, des contrôles de sécurité intégrés et une utilisation optimisée des ressources.

Une migration est en cours vers le PaaS à nuages privés

Les entreprises s’éloignent des plateformes auto-gérées sur site. Actuellement, 42% des applications personnalisées s’exécutent de cette façon, mais 76% des organisations interrogées prévoient de migrer ces applications dans les 12 prochains mois. Le segment le plus important, représentant 44% des migrations prévues, se déplacera dans des environnements PaaS à cloud privé.

Les moteurs de cette migration reflètent les principales préoccupations de l’entreprise concernant la sécurité, le coût et les performances. Les considérations de sécurité motivent 58% des migrations prévues, démontrant que la protection des données reste en tête même si les organisations cherchent à tirer parti des capacités cloud. Les économies de coûts stimulent 40% des décisions de migration et les préoccupations concernant l’évolutivité, la flexibilité, la performance et la latence influencent chacun 28% des organisations.

Ce modèle de migration suggère que les entreprises cherchent à équilibrer les avantages des architectures natives dans le cloud avec le contrôle et la sécurité des environnements privés. Les solutions PaaS à nuages privés offrent les avantages de normalisation et d’automatisation des plateformes de cloud public tout en maintenant les capacités de gouvernance et de conformité dont les entreprises ont besoin.

Construire des organisations natives AI

Les résultats de l’enquête montrent Cette adoption réussie d’IA nécessite plus que les investissements technologiques – il exige également la transformation organisationnelle vers des modèles opérationnels AI-Native. Cette transformation s’appuie sur des modèles établis – y compris les architectures natifs du cloud, les conceptions de microservices et les pratiques DevOps – mais étend ces concepts pour englober les exigences spécifiques à l’IA.

Le succès nécessite des investissements initiaux substantiels dans la modernisation informatique, en mettant un accent particulier sur les améliorations de l’expérience des développeurs, la normalisation des plateformes et les infrastructures de l’IA-Native. Les organisations qui approchent de l’IA en tant qu’initiative technologique isolée, plutôt que dans le cadre des efforts complètes de modernisation, sous-performent régulièrement leurs homologues plus stratégiques.

Enfin, une plate-forme PAAS AI-Native est un élément central du déploiement et de l’échelle de l’IA. Un exemple est le Plateforme VMware Tanzuune solution de PaaS privée pré-ingérée et pratiquée à AI qui permet aux organisations de développer, d’exploiter et d’optimiser facilement et en toute sécurité les applications critiques de mission.

Lire le rapport détaillé de Broadcom pour une plongée plus profonde dans les résultats de l’enquête.

_{1 «Gartner prévoit les dépenses mondiales du Genai pour atteindre 644 milliards de dollars en 2025», «  31 mars 2025, Gartner.com.
2 «Étude des priorités de l’IA 2025», » 25 février 2025, Foundryco.com.}