La technologie évolue souvent à un rythme difficile à suivre. Chaque nouvelle vague s’appuie sur la précédente, transformant la manière dont les organisations
fonctionnent et rivalisent. Nulle part cela n’est plus évident qu’avec l’IA — la plus récente et peut-être la plus transformatrice des avancées technologiques de notre époque.
L’IA a dépassé le stade des projets pilotes expérimentaux et constitue désormais un levier déterminant d’avantage concurrentiel. Selon le nouveau 2026 Global AI Report de NTT DATA : A Playbook for AI Leaders, les organisations identifiées comme AI leaders ont près de 2,5 fois plus de chances que les autres d’atteindre une croissance du chiffre d’affaires supérieure à 10 %, et 3,6 fois plus de chances de maintenir des marges bénéficiaires de 15 % ou plus.
Le rapport s’appuie sur une vaste étude menée auprès de plus de 2 500 dirigeants de niveau C et autres décideurs seniors, couvrant 15 secteurs d’activité et 35 pays. Il définit les AI leaders comme des organisations disposant d’une stratégie IA bien définie ou en cours de déploiement, d’un niveau de capacité IA « mature » ou « évolué », et de bénéfices réalisés grâce à l’IA nettement supérieurs à ceux de leurs pairs.
Il est clair que la reconnaissance du potentiel business de l’IA n’est plus le problème. Toutefois, pour de nombreuses organisations, l’exécution reste un défi majeur.
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Quand le cloud n’est pas une option
Consommer l’IA « as a service » via le cloud est souvent la solution la plus simple, mais ce n’est pas toujours la bonne — ni même une option possible. Dans des secteurs tels que la défense, la santé, la finance et le secteur public, le déploiement de l’IA on-premises peut s’avérer indispensable.
Pour les institutions publiques, il s’agit de souveraineté numérique — conserver les données sensibles à l’intérieur des frontières nationales. Pour la finance et la santé, il est question de conformité, de gouvernance et de la nécessité d’opérer dans des cadres réglementaires stricts. Et pour la défense et d’autres secteurs critiques, il s’agit de sécurité, de confidentialité et de disponibilité, car ils doivent conserver les données dans un environnement local où les systèmes restent résilients même lorsque les réseaux ne le sont pas.
Parfois, la décision est purement technique, liée à des préoccupations de faible latence, de contrôle local ou d’évitement des risques liés à la transmission des données. Mais le principe reste le même : certaines organisations ne peuvent pas s’appuyer sur l’infrastructure de tiers pour faire fonctionner leur intelligence.
Le fossé de readiness de l’infrastructure
Si vous ne pouvez pas exécuter votre IA dans le cloud, votre propre infrastructure doit en supporter la charge. Mais si cette infrastructure n’est pas suffisamment robuste pour répondre aux exigences de vitesse, d’évolutivité et de résilience de l’IA, elle devient rapidement un goulot d’étranglement.
Le modèle d’IA le plus puissant est inutile si l’ossature sur laquelle il repose n’est pas capable de le supporter. Malheureusement, de nombreuses organisations l’apprennent à leurs dépens. Elles disposent de cas d’usage métier solides, mais leurs systèmes ne sont pas conçus pour les prendre en charge. Cet écart entre l’ambition et un déploiement IA fiable et performant est ce que nous appelons le fossé de readiness de l’infrastructure.
Identifier la meilleure manière de relever ce défi est crucial. Notre rapport sur l’IA montre que, par rapport aux autres organisations, les AI leaders investissent davantage dans la refonte de leurs applications cœur avec des capacités IA intégrées, plutôt que de se limiter à des ajouts superficiels.
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Les principaux défis sur la voie de l’IA
De nombreuses organisations se heurtent à un mur lorsqu’elles tentent de passer à l’échelle avec l’IA, principalement pour deux raisons :
Le translation gap
Cela se produit lorsque l’équipe dirigeante définit un cas d’usage métier puissant, par exemple : « Améliorer le service client grâce à un chatbot GenAI ».
L’étape suivante consiste à traduire ce besoin métier en une liste d’exigences techniques spécifiques pour les équipes réseau, stockage et calcul. Cependant, sans approche structurée, ce qui commence comme une vision claire se dissout rapidement en initiatives désynchronisées.
Une infrastructure fragmentée
Les systèmes existants n’ont souvent pas été conçus pour répondre aux exigences des charges de travail IA distribuées. En pratique, cela se traduit fréquemment par des connexions réseau lentes, des GPU sous-utilisés et un stockage de données fragmenté, entraînant des temps d’entraînement IA prolongés, des coûts élevés et des modèles peu performants en production.
La Baseline AI Readiness Assessment : votre passerelle vers la clarté architecturale
C’est pourquoi la Baseline AI Readiness Assessment de NTT DATA constitue un point de départ essentiel. Elle fait le lien entre votre cas d’usage métier de haut niveau et un blueprint technique clair — le plan opérationnel pour l’infrastructure et les systèmes dont vous avez besoin.
Même si vous avez déjà mené des travaux stratégiques ou de transformation de haut niveau avec un cabinet de conseil, cette évaluation reste cruciale, car elle va au-delà des objectifs métier pour vérifier si votre infrastructure est réellement en mesure de les soutenir.
Ce que nous faisons : le focus de la baseline
Notre assessment fournit rapidement une vue d’ensemble de haut niveau sur plusieurs dimensions de votre environnement IT.
- Validation et traduction des cas d’usage: Nous traduisons chaque cas d’usage métier en un domaine de focus technique de haut niveau. Cela nous permet d’identifier quelle partie de votre stack technologique doit évoluer en priorité pour rendre le cas d’usage réalisable.
- Alignement des domaines: Nous examinons l’ensemble de vos domaines techniques — sécurité, data center, réseau, calcul, stockage et observabilité — afin de fournir une vision globale de votre environnement et de nous assurer qu’aucune zone critique n’est négligée.
- Passage de relais stratégique: Le rapport de baseline vous fournit les informations nécessaires pour franchir l’étape suivante. Si une analyse plus approfondie de certains domaines techniques est requise, nous menons des assessments avancées et ciblées pour chaque domaine. Par exemple, si la performance réseau représente le principal risque, nous recommandons une advanced data center networking assessment.
Le résultat : arrêtez de deviner, commencez à construire
Une fois votre Baseline AI Readiness Assessment terminée, vous disposerez de :
- Un focus plus clair: Vous éliminez les conjectures en isolant une ou deux zones d’infrastructure critiques nécessitant une attention immédiate pour faire avancer votre cas d’usage.
- Une meilleure maîtrise des risques: Le rapport de baseline vous offre une vision globale des risques de sécurité et de conformité associés à l’introduction de charges de travail IA dans votre environnement IT.
- Une roadmap accélérée: Vous passez d’un objectif métier abstrait à une feuille de route technique concrète, priorisée et prête à être mise en œuvre.
À l’ère de l’IA, l’infrastructure est une stratégie. Elle détermine la rapidité avec laquelle vous pouvez innover, la fiabilité avec laquelle vous pouvez passer à l’échelle et l’efficacité avec laquelle vous pouvez rivaliser. Il n’est donc pas surprenant que 96 % des dirigeants de niveau C soient convaincus que l’IA accélérera l’innovation différenciante sur le marché. La vision est là — et, dans les bonnes conditions, avec le bon partenaire d’infrastructure, elle peut devenir réalité. Ne laissez pas une infrastructure legacy vous freiner.
Prêt à commencer ?
Contactez-nous pour réaliser notre Baseline AI Readiness Assessment, définir votre focus technique et transformer vos ambitions IA en une roadmap priorisée et prête pour l’entreprise.
Si une analyse plus approfondie est nécessaire, nous poursuivons avec des assessments de deep-dive ciblées sur chaque domaine technique, afin de garantir que chaque composant est optimisé pour la readiness IA.
Cet article a été co-écrit par Ralf Hustadt, Director: Data & AI Go-to-Market chez NTT DATA.
