Il y a dix ans, le cloud est passé d’un concept prometteur à un levier stratégique éprouvé pour les entreprises. Pour les DSI, il a apporté trois avantages majeurs : une mise sur le marché plus rapide, la capacité de faire évoluer les opérations à la demande et la fiabilité des services. Ces atouts ont profondément transformé la manière dont les organisations investissent dans la technologie, faisant passer l’IT d’un centre de coûts à un moteur de croissance et d’innovation.
Avançons jusqu’à aujourd’hui : une nouvelle vague déferle, celle de l’IA. Mais pas une IA théorique : une IA agentique et pratique, capable d’automatiser les tâches répétitives, d’appliquer son intelligence pour détecter les risques avant qu’ils ne s’aggravent, et de redonner du temps aux équipes pour se concentrer sur la croissance réelle.
Loin d’être une simple tendance technologique passagère, la convergence entre l’IA et le cloud constitue la véritable disruption qui redéfinit l’ère numérique. Le cloud a apporté la vitesse, la scalabilité et la résilience ; l’IA ajoute l’intelligence, l’automatisation et l’adaptabilité. Ensemble, ils forment une plateforme d’innovation intégrée qui rationalise les opérations, accélère la prise de décision et ouvre la voie à de nouvelles opportunités encore inimaginables.
Ces agents intelligents agissent comme des coéquipiers numériques infatigables. Même les projets de migration cloud les plus complexes peuvent désormais bénéficier de la découverte assistée par l’IA, grâce à des modèles entraînés et des analyses fournissant des insights essentiels sur l’environnement informatique. Les équipes atteignent leurs objectifs plus rapidement et avec moins d’effort grâce à ces capacités avancées d’automatisation et d’orchestration basées sur l’IA.
C’est le début d’un nouveau chapitre pour les DSI, où le cloud devient moins une simple commodité et davantage un véritable moteur de croissance — avec les humains solidement installés aux commandes.
5 domaines où l’IA agentique transforme la gestion du cloud
Que se passe-t-il lorsque des agents d’IA collaborent avec les environnements cloud ? Les entreprises constatent des bénéfices tangibles : livraison plus rapide, réduction des coûts, fidélisation accrue et conformité intégrée dans les opérations quotidiennes.
1. Les plateformes cloud
L’IA agentique simplifie la connexion de l’ensemble du stack technologique — clouds, réseaux, data centers et autres — en améliorant les workflows, en protégeant et en gouvernant les données, et en détectant puis résolvant les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
2. La migration vers le cloud
L’IA accélère et simplifie la migration cloud. La GenAI peut extraire les données des environnements existants et les reconstruire automatiquement dans le fournisseur de cloud (hyperscaler) de votre choix.
3. Le support opérationnel
L’IA agentique alimente des agents intelligents capables de fournir des services de support de niveau 1 et 2 pour les applications, architectures et infrastructures hébergées dans le cloud. Ces agents offrent une assistance omnicanale, rapide et automatisée.
4. L’expérience utilisateur
Une fois les charges de travail migrées vers un environnement cloud natif, un fournisseur de services peut déployer et simuler des agents directement dans l’environnement cloud, les ajuster, puis les exporter pour un usage complet au sein de l’entreprise. Tout comme il surveille la performance des applications, il peut superviser et gérer ces agents d’IA afin qu’ils fonctionnent de manière optimale.
Le développement cloud natif — soutenu par l’AIOps, les microservices et les accélérateurs — permet également aux équipes de concevoir et de déployer des applications à une vitesse inédite. La véritable avancée réside dans la capacité des développeurs à innover en continu : tester de nouvelles fonctionnalités, déployer des améliorations et affiner les parcours utilisateurs presque en temps réel.
Les agents d’IA ajoutent une dimension supplémentaire, observant le comportement des utilisateurs et les performances des systèmes pour orienter les décisions et les optimisations. Le résultat : un cycle d’innovation permanent, avec des applications qui évoluent naturellement selon les besoins des clients et offrent personnalisation, rapidité et fiabilité à grande échelle.
5. Les environnements multicloud
Les protocoles standardisés d’IA agentique facilitent la communication sécurisée et interopérable entre les agents sur différentes plateformes. Cela permet de concevoir des workflows multiagents couvrant plusieurs clouds — un agent hébergé sur Azure peut collaborer sans difficulté avec un autre exploitant un jeu de données sur Google Cloud Platform. Dans un scénario de chaîne d’approvisionnement, cela ouvre la voie à une coordination en temps réel entre les agents d’approvisionnement, de logistique et de gestion des stocks, même s’ils opèrent sur des clouds différents.
L’importance de la supervision humaine
L’IA agentique ne remplacera pas vos équipes — elle les fera progresser. Avec l’humain aux commandes, la convergence de l’IA et du cloud peut permettre une véritable transformation de l’entreprise.
L’avenir de la gestion du cloud reposera sur un modèle collaboratif réunissant humains et agents d’IA. Déjà aujourd’hui, des agents généralistes assistent les employés dans leurs tâches quotidiennes — extraction de données, génération de rapports, coordination de workflows — tandis que des agents spécialisés se concentrent sur l’optimisation du cloud, les réseaux, la sécurité et la conformité. Avec le temps, ces agents deviendront encore plus personnalisés et contextuels, mais leur véritable valeur émergera lorsqu’ils seront associés à une expertise humaine qualifiée.
Si l’IA agentique peut exécuter des tâches bien définies avec une rapidité et une précision remarquables, le cloud reste un environnement complexe et dynamique, où les variables changent en permanence et où des dépendances imprévues peuvent apparaître. La surveillance humaine intégrée dans la boucle (human-in-the-loop) constitue la garantie de confiance nécessaire.
Concrètement, cela signifie que les agents d’IA peuvent recommander des actions, mais qu’un ingénieur cloud, un analyste sécurité ou un ingénieur en fiabilité des sites (site reliability engineer) examine et approuve les modifications avant leur déploiement en production. Cette approche permet également d’intégrer un contexte critique, tel que les priorités de l’organisation, les contraintes réglementaires ou les nouveaux besoins métier.
Et lorsque les décisions de l’IA sont transparentes, auditées et alignées sur les priorités de l’entreprise, les DSI renforcent la confiance des conseils d’administration, des régulateurs et des parties prenantes.
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Le DSI comme stratège
À mesure que cette convergence se concrétise, le rôle du DSI évolue lui aussi. Il ne s’agit plus seulement de gérer la technologie, mais d’orchestrer la transformation de l’entreprise. Les agents d’IA libèrent les équipes pour innover, la conformité devient proactive et la résilience s’intègre au cœur même du fonctionnement de l’organisation.
Mais pour exploiter pleinement le potentiel du cloud et de l’IA, la collaboration est essentielle. Travaillez en partenariat avec les autres dirigeants de l’entreprise, les unités opérationnelles et les prestataires de services disposant d’une expertise full-stack afin d’aligner ces capacités sur les priorités majeures : la croissance, l’efficacité et la confiance client.
L’écosystème Smart AI Agent™ de NTT DATA s’appuie sur notre proposition de valeur full-stack pour accompagner cette transformation de bout en bout — via le conseil stratégique, la mise en œuvre et l’intégration de systèmes, les cas d’usage sectoriels, les plateformes propriétaires d’orchestration d’agents, les opérations managées et les capacités d’IA privée.
Un nouveau cap pour l’ère de l’IA
La technologie n’est toutefois qu’une partie de l’équation. Pour exploiter tout le potentiel de l’IA dans le cloud, les DSI doivent s’assurer que leurs organisations développent les bonnes compétences, au sein des équipes IT mais aussi dans d’autres domaines clés, notamment :
- Qualité des données : l’IA repose sur des données unifiées, fiables et de qualité. Une gouvernance robuste, un étiquetage approprié et des contrôles réguliers sont essentiels.
- Conformité : toute automatisation dans un environnement cloud doit respecter des exigences strictes, en particulier dans les secteurs réglementés comme la finance, la santé ou le secteur public. Les équipes de conformité doivent être impliquées tout au long du cycle de déploiement, de la conception au suivi continu.
- Éthique et gouvernance : il est crucial de prendre en compte les enjeux de transparence, d’équité et de responsabilité dans la prise de décision de l’IA. Dans le cloud, des agents d’IA apprenant à partir de données historiques biaisées pourraient involontairement prendre des décisions partiales, comme la priorisation de certaines charges de travail ou de certains utilisateurs. Il faut donc définir des principes clairs d’éthique et de gouvernance pour l’usage de l’IA au sein de l’entreprise.
- Discipline financière : les pratiques FinOps apportent de la transparence et permettent de mieux maîtriser la consommation des ressources.
En résumé, la valeur du cloud et de l’IA doit être poursuivie conjointement. Le cloud en constitue la fondation, tandis que l’IA en étend la valeur. Ensemble, ils rendent possible une transformation responsable et durable.
