La modernisation est un leitmotiv pour les organisations depuis plus de dix ans. De la migration des charges de travail vers le cloud à l’adoption de modèles opérationnels digital‑first, les entreprises ont massivement investi dans des fondations évolutives et agiles.
Mais les règles du jeu ont changé. Comme le souligne le nouveau guide NTT DATA, « Modernization 2.0: How agentic AI is changing the game », la modernisation cloud‑native — qui consiste à transformer les systèmes hérités en microservices — n’est plus une finalité. Elle constitue désormais une étape vers la création de plateformes intelligentes capables de supporter des workflows agentiques.
Ainsi, si votre stratégie s’arrête à la migration vers le cloud, vous n’êtes qu’à mi‑chemin. Le véritable saut qualitatif consiste à bâtir des écosystèmes adaptatifs et intelligents qui transforment durablement vos modes opératoires et votre compétitivité.
Du cloud‑first à l’AI‑first
La première vague de modernisation a permis de déployer des infrastructures cloud‑native, des plateformes de données unifiées et des capacités d’analytique en temps réel. Ces évolutions ont réduit les coûts, amélioré l’évolutivité, renforcé l’efficacité et la productivité, et accéléré l’innovation. Les organisations ont gagné en agilité, avec des cycles de déploiement plus rapides et des décisions pilotées par la donnée, posant ainsi les bases de la transformation intelligente.
Aujourd’hui, cependant, l’automatisation ne suffit plus. Les organisations doivent intégrer une véritable intelligence, incarnée par l’IA agentique — une approche qui va au‑delà de l’efficacité opérationnelle en s’appuyant sur des systèmes capables d’apprendre, de s’adapter et de prendre des décisions contextualisées.
Voici comment cette évolution se manifeste dans cinq secteurs clés :
- Banque, services financiers et assurances : dans un secteur fortement réglementé, la conformité, la détection de la fraude et la confiance des clients sont essentielles. La modernisation des données et des applications permet une surveillance des risques en temps réel, une souscription pilotée par l’IA et des services financiers personnalisés. L’IA agentique franchit une nouvelle étape en automatisant les opérations courantes et en anticipant les défaillances potentielles.
- Industrie manufacturière : les usines deviennent de véritables écosystèmes intelligents. Les infrastructures modernisées et les plateformes de données IoT permettent la maintenance prédictive et l’ordonnancement dynamique de la production. L’IA agentique optimise en temps réel la consommation énergétique, l’équilibrage des chaînes d’approvisionnement et le contrôle qualité.
- Santé : l’interopérabilité des données constitue un défi majeur. Des fondations de données modernisées rendent les informations patients sécurisées, accessibles et exploitables, soutenant des diagnostics assistés par l’IA et des parcours de soins personnalisés. Des agents IA peuvent coordonner de manière autonome la planification, suivre l’évolution des patients et alerter les cliniciens en cas d’anomalie.
- Retail et biens de consommation : la transformation de l’expérience client est au cœur des priorités. De l’omnicanalité aux recommandations personnalisées, les distributeurs unifient les interactions clients au sein de tableaux de bord intégrés. L’IA agentique transforme ensuite ces insights en actions concrètes : ajustement des stocks, personnalisation des offres et anticipation de l’attrition.
- Automobile : le secteur évolue rapidement vers des véhicules connectés et pilotés par logiciel. La modernisation permet des parcours de vente digitaux, des services de mobilité et des écosystèmes de véhicules auto‑évolutifs. L’IA agentique introduit la maintenance prédictive et la prise de décision autonome embarquée, faisant de chaque véhicule un système intelligent et adaptatif.
Comment lever les freins à la modernisation et à l’adoption de l’IA agentique
Malgré son potentiel, le déploiement à grande échelle de l’IA agentique reste complexe. Sans une fondation de données unifiée et une feuille de route claire alignant technologie et objectifs métier, même les agents IA les plus avancés peinent à générer de la valeur.
Le guide NTT DATA sur la modernisation identifie trois défis majeurs à relever avant de déployer l’IA agentique — ou toute autre forme d’IA — à l’échelle :
1. Le défi fondamental : gérer un patrimoine applicatif hérité
Il est impossible d’exploiter pleinement le potentiel de l’IA agentique avec une infrastructure obsolète et des systèmes fragmentés. De nombreuses organisations restent freinées par un héritage technologique qui limite l’évolutivité, l’agilité et l’intégration de capacités IA.
La première étape consiste à moderniser les charges de travail via des environnements cloud‑native prenant en charge les microservices, l’automatisation et un accès fluide aux données.
2. Le défi philosophique : repenser le rôle de l’IA
L’IA agentique n’est pas un simple outil d’automatisation ; elle constitue une force de transformation qui redéfinit les processus métier, les modèles décisionnels et les chaînes de valeur. En s’appuyant sur des architectures cloud‑native, des technologies serverless et l’edge intelligence, combinées à des solutions sectorielles « Service as a Software » prêtes à l’emploi, l’IA devient un partenaire stratégique à part entière.
3. Le défi opérationnel : démontrer une valeur mesurable
Le principal obstacle à l’industrialisation de l’IA agentique réside dans la capacité à définir et à démontrer un impact mesurable. De nombreuses organisations restent bloquées au stade pilote en raison d’indicateurs flous ou de données fragmentées.
Le succès repose sur des KPI et des SLA dédiés aux agents IA, directement reliés aux résultats métier et soutenus par des fondations de données unifiées et de haute qualité.
Un parcours accéléré vers la prochaine frontière
Bonne nouvelle : il n’est pas nécessaire de tout transformer simultanément. Commencez par ces étapes :
- Évaluer la maturité : analyser l’infrastructure, la qualité des données et les points d’intégration.
- Identifier des gains rapides : cibler des cas d’usage à fort impact, comme le service client ou l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
- S’appuyer sur des accélérateurs : les plateformes sectorielles et les agents IA préconfigurés permettent d’accélérer le déploiement. Des partenariats avec des experts tels que NTT DATA et Google facilitent le passage du proof of concept à une valeur mesurable en quelques mois.
L’IA agentique représente la prochaine frontière de la modernisation. Les organisations qui l’adoptent dès aujourd’hui bénéficieront d’un avantage décisif en matière d’efficacité, d’innovation et d’expérience client.
Prêt à explorer le potentiel de l’IA agentique pour votre entreprise ? NTT DATA vous accompagne pour concrétiser cette ambition.