Tribunes

5 bonnes résolutions pour bâtir le SI conversationnel de 2030

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En 2030, l'entreprise performante sera celle où humains et agents IA collaborent naturellement. Pour Olivier Rafal, le DSI doit être l'architecte de cette entreprise conversationnelle. Et parce que cette transformation ne se décrète pas, mais se construit brique par brique, il est temps d'agir et de commencer à poser les fondations.

PublicitéL'IA générative est définitivement passée du statut de curiosité technologique à celui d'outil stratégique incontournable. ChatGPT, Claude, Gemini... Ces noms résonnent désormais dans toutes les directions métier et les attentes explosent. Mais, derrière l'enthousiasme, se cache une réalité que nous devons affronter : nos systèmes d'information actuels n'ont pas été conçus pour dialoguer.

Pendant des décennies, nous avons bâti des SI transactionnels - des architectures pensées pour enregistrer, stocker, traiter. Demain, nous devrons piloter des SI conversationnels - des écosystèmes capables d'interagir, de comprendre, de répondre en temps réel. Cette mutation ne se fera pas en un claquement de doigts. Elle exige une vision, une méthode et, surtout, une action immédiate.

Le DSI n'est plus seulement le gardien de l'infrastructure. Il devient l'architecte d'une nouvelle forme d'entreprise, où humains et intelligences artificielles collaborent naturellement. Voici les cinq résolutions qui doivent guider votre action dès 2026.

Résolution n°1 : repenser l'architecture d'entreprise

Nos ERP monolithiques, nos applications métier cloisonnées, nos bases de données isolées... sont autant d'obstacles à l'émergence d'agents IA capables de naviguer dans l'entreprise. Pour dialoguer efficacement, ces agents ont besoin d'accéder aux briques du SI de manière fluide, sans se heurter aux frontières techniques que nous avons érigées.

La composabilité du SI doit devenir votre nouveau mantra. Il faut décomposer les monolithes en services modulaires, réutilisables, orchestrables. Chaque fonction métier - qu'il s'agisse de vérifier un stock, de valider une commande ou de consulter un historique client - doit devenir un bloc autonome. Cette volonté de transformation existe depuis longtemps, mais la concrétisation tardait : complexe, peu ou pas de valeur ajoutée... L'arrivée de l'IA est à la fois un puissant déclencheur - décomposer le SI devient critique - et un accélérateur : un développeur bien équipé et formé à l'IA en vaut 10.

Dans cette optique, l'approche API-first/headless n'est plus optionnelle. Chaque service doit exposer ses capacités via des API standardisées, documentées, versionnées. De nombreux services n'auront plus besoin de front Web ou mobile, ce sont via ces interfaces que les agents IA interrogeront nos systèmes, sans intervention humaine. Plutôt que de naviguer dans des menus et sous-menus de multiples fenêtres, les collaborateurs enverront les agents trouver les bonnes informations ou changer l'état d'un système.

Résolution n°2 : construire la plateforme de données gouvernée

Une IA conversationnelle n'est pertinente que si elle accède à des données fiables, contextualisées, actualisées. Or, nos données sont la plupart du temps en silos, tandis que les datalakes regorgent souvent de données obsolètes ou mal documentées. Résultat, les projets IA restent à l'échelle d'un département et peinent à passer du stade du PoC à celui d'un outil véritablement utile.

PublicitéIl est temps de passer à un modèle où la donnée n'est plus seulement stockée, mais activement préparée pour nourrir des conversations intelligentes : une sorte de jumeau numérique de l'entreprise, capable d'apporter à l'IA tout le contexte dont elle a besoin pour être efficace.

Plus que de la technologie, cela demande de l'organisation : une personne doit être responsable de cette structure à l'échelle de l'entreprise. Dans la mesure où les équipes de gouvernance comme celles d'architecture ne gèrent pas cet aspect-là, c'est un poste d'urbaniste de la donnée qui devrait être créé.

Sa tâche sera de faire le lien entre le SI et la structure de l'entreprise, mais aussi, en quelque sorte, 'd'opérationnaliser' le data mesh, en modélisant la donnée et en définissant des règles, notamment pour les métadonnées. Là où le data mesh a fait un pas plutôt pertinent vers la distribution de la responsabilité des données, il s'agit maintenant d'opérer un "shiftleft", en faisant remonter l'observation d'un certain nombre de règles vers l'amont, pour les appliquer au plus tôt, dans chaque département et chaque chaîne de valeur (cf. Shiftleft Data Manifesto), afin de rendre l'information compréhensible, à l'échelle, par l'IA.

Résolution n°3 : développer la plateforme IA interne

Externaliser toute notre intelligence artificielle auprès de fournisseurs tiers, c'est prendre le risque d'une dépendance stratégique à l'égard d'une plateforme amenée à devenir le système nerveux de nos entreprises. Nous devons bâtir des plateformes d'IA internes, capables d'orchestrer des agents spécialisés, de les faire collaborer, de les superviser.

Qu'il s'agisse de souveraineté technologique ou pour des questions de performance, ces plateformes doivent pouvoir s'arrimer sur tout type de cloud et permettre de basculer d'un modèle à l'autre selon les besoins. Elles doivent pouvoir interroger les données de l'entreprise, donner la possibilité de créer de simples assistants, mais aussi des agents plus élaborés, capables de modifier l'état du SI.

L'orchestration et la supervision des agents devient une compétence clé. Les agents doivent pouvoir collaborer entre eux, avec le SI et avec les utilisateurs, de manière fiable et satisfaisante pour tout le monde. Ils doivent donc avoir tous les outils nécessaires à leur disposition au sein de la plateforme, notamment des graphes de connaissance et autres éléments de contexte, mais ils doivent aussi être supervisés.

Le monitoring et l'observabilité garantissent la maîtrise du système. Chaque interaction entre un humain et un agent, chaque échange entre agents, doit être tracé, analysé et rester auditable. Nous devons savoir en temps réel ce qui se passe dans notre écosystème conversationnel, mesurer la satisfaction des utilisateurs et redéfinir les KPI en conséquence, afin de capturer la valeur créée par les agents conversationnels.

Résolution n°4 : instaurer une gouvernance éthique et responsable

Un agent IA qui prend des décisions au nom de l'entreprise engage sa responsabilité. Qui contrôle ? Qui décide des limites ? Qui garantit l'équité ? La gouvernance de l'IA conversationnelle ne peut pas être une réflexion secondaire. Un comité d'éthique IA doit voir le jour. Même s'il est initié par la DSI, il ne doit pas comprendre seulement des techniciens, mais aussi le DPO, des représentants des salariés, des responsables métier... Ce comité valide les cas d'usage, audite les comportements des agents, arbitre les dilemmes éthiques.

La transparence rassure. Ce travail autour de la gouvernance, du rôle de l'IA et de son usage en entreprise est indispensable pour amener de la confiance et développer l'usage - en bonne intelligence avec les instances représentatives des collaborateurs. Un DSI, surtout au Comex, ne doit pas hésiter à prendre les devants, mettre en exergue les risques ainsi que toutes les mesures à prendre pour les anticiper et rester vigilant.

Le cadre réglementaire se précise, les obligations se durcissent, mieux vaut commencer dès maintenant à documenter, évaluer et encadrer l'usage.

Résolution n°5 : accompagner la transformation des équipes

Les DSI connaissent cela par coeur : la meilleure technologie du monde, si elle n'est pas adoptée par les utilisateurs, n'a aucune valeur. On a pu le constater encore une fois avec l'IA. Même si le grand public a massivement adopté la technologie - comme l'indiquent les chiffres affolants de ChatGPT - l'usage en entreprise reste extrêmement dépendant des efforts qu'on aura mis en place pour sensibiliser, former, accompagner les collaborateurs.

Le besoin d'accompagnement au changement est d'autant plus important que l'IA bouscule les individus, qui peuvent ressentir ces déploiements comme des remises en question de leurs compétences, se sentir dévalorisés et menacés. Le DSI doit donc piloter une transformation culturelle et organisationnelle aussi profonde que la transformation technique.

L'implication des équipes RH est bien sûr primordiale, mais le DSI doit lui aussi s'impliquer dès maintenant : il s'agit de mettre rapidement à niveau les équipes techniques, de les familiariser avec l'outil, pour qu'elles s'en emparent et en deviennent des acteurs de premier plan. Des plans de formation et d'accompagnement sont bien sûr nécessaires, mais l'essentiel sera de prévoir un budget IA pour les équipes, afin qu'elles montent en compétences en utilisant ces crédits, ainsi que du temps pour échanger, monter des communautés de pratique internes.

Les différents rôles d'une DSI, des PO aux Ops, en passant par les développeurs et les architectes, ont tous à gagner à adopter massivement l'IA et apprendre dès maintenant à exprimer des intentions. Ces rôles vont nécessairement évoluer dans les quelques années qui viennent, certains collaborateurs verront leurs tâches automatisées, d'autres devront apprendre à superviser des agents IA. Cette transition doit être anticipée, expliquée, accompagnée. La peur du remplacement doit céder la place à l'enthousiasme de l'augmentation.

Article rédigé par

Olivier Rafal, Consulting Director Strategy de WEnvision
Olivier Rafal est Consulting Director Strategy de WEnvision, cabinet de conseil du groupe SFEIR. Consultant, auteur, conférencier, formateur, Olivier Rafal a rejoint SFEIR en 2020 et cofondé WEnvision en janvier 2022.

Ancien rédacteur en chef de lemondeinformatique.fr, Olivier Rafal a ensuite passé 10 ans dans un cabinet de conseil et d'analyse du marché IT. Il accompagne aujourd'hui les entreprises tout au long de leur démarche de stratégie numérique et de modernisation des SI, toujours dans l'optique de la création de valeur.

Olivier est ainsi l'interlocuteur privilégié des CIO et CTO pour co-construire et formaliser leurs feuilles de route, cadres de gouvernance et grands principes directeurs, ainsi que les documents et business cases requis pour expliquer la démarche aux Comex et fonds d'investissement.

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