Qu'est-ce que la modernisation de l'IA ?

De nombreuses entreprises considèrent aujourd'hui l'intelligence artificielle comme une priorité stratégique. Elles investissent dans des pilotes, des modèles et l'innovation, et pourtant de nombreuses initiatives en matière d'IA ne parviennent pas à avoir un véritable impact sur les affaires.

Le problème réside rarement dans les capacités en matière d'IA. La limitation réside dans les systèmes hérités qui n'ont jamais été conçus pour la transformation de l'IA à l'échelle. C'est là que la modernisation de l'IA devient le fondement de la modernisation des systèmes.

• La modernisation de l'IA permet de moderniser lessystèmes hérités pour que l'IA puisse fonctionner en toute sécurité et à grande échelle.
• Les initiatives d'IA échouent en raison des limites de l'infrastructure héritée et des sources de données fragmentées.
• Les architectures héritées limitent le traitement en temps réel, l'intégration et les décisions en temps réel basées sur l'IA.
• Les stratégies de modernisation se concentrent sur l'évolution des systèmes tout en préservant la logique des affaires
• Les approches accélérées par l'IA améliorent l'efficacité du développement de logiciels et réduisent les risques
• La modernisation globale permet d'obtenir des résultats mesurables en termes de frais, d'évolutivité et de délai de commercialisation .

La modernisation de l'IA est le processus de transformation des systèmes hérités et des sources de données afin que l'intelligence artificielle puisse fonctionner de manière sécurisée, fiable et à grande échelle dans les environnements d'entreprise.

Plutôt que de se concentrer sur les modèles IA de manière isolée, elle permet de prendre en compte l'ensemble de l'écosystème dans lequel l'IA opère en veillant à ce que l'intelligence puisse être intégrée sans perturber les systèmes critiques.

Découvrez comment cela s'inscrit dans une stratégie plus large de modernisation de l'IA.

Les initiatives d'IA achoppent parce que les systèmes hérités limitent l'accès aux données, l'intégration en temps réel et la connectivité opérationnelle, empêchant ainsi les modèles d'IA d'influencer les affaires réelles.

L'adoption de l'IA en entreprise semble simple. En pratique, les architectures existantes créent des obstacles structurels.

Les systèmes centraux ont été conçus pour le traitement des transactions et non pour l'exposition des données ou la prise de décision adaptative. La logique d'affaires est profondément ancrée, les sources de données sont fragmentées et les dépendances sont mal documentées.

Résultat : les modèles d'IA restent déconnectés des systèmes opérationnels :

• Les modèles IA restent déconnectés des systèmes opérationnels.
• Les données ne sont pas accessibles ou validées à grande échelle
• Les Insights ne parviennent pas à se traduire en résultats pour les affaires.

C'est la raison pour laquelle la transformation de l'IA ne parvient pas à passer à l'échelle.

Lessystèmes hérités empêchent l'adoption de l'IA car ils limitent l'accès aux données, le traitement en temps réel et l'intégration des systèmes - ce qui rend difficile le fonctionnement de l'IA au sein des principaux processus d'affaires.

Ces contraintes sont généralement les suivantes

• Les architectures monolithiques ralentissent le changement et l'intégration.
• Les intergiciels hérités et le traitement par lots limitent les capacités en temps réel.
• Les modèles de données cloisonnés et incohérents réduisent la fiabilité de l'IA.
• La rareté de l'expertise patrimoniale augmente le risque opérationnel.

Dans le même temps, les exigences réglementaires telles que DORA, NIS2 et RGPD exigent transparence, résilience et auditabilité - des capacités que de nombreux systèmes hérités ne peuvent pas fournir sans changement structurel.

La modernisation de l'IA consiste à faire évoluer les systèmes hérités en toute confiance, à préserver la logique affaires, à construire des fondations de données prêtes pour l'IA et à intégrer l'intelligence directement dans les flux de travail réels.

Cela comprend généralement

Moderniser les systèmes hérités sans perdre la logique des affaires.
Les systèmes hérités contiennent souvent des décennies de connaissances critiques pour les affaires. La modernisation de l'IA se concentre sur la compréhension et la préservation de cette logique tout en permettant la transformation.

Créer des fondations de données prêtes pour l'IA
Sans données fiables et bien gouvernées, l'IA ne peut pas fournir une valeur cohérente. La modernisation aligne les structures de données sur les besoins de l'Enterprise AI & Data, en consolidant les sources fragmentées et en établissant une gouvernance claire avant que les modèles ne soient déployés à l'échelle.

Permettre une transformation évolutive et contrôlée
Les plateformes modernes et les environnements infonuagiques offrent la flexibilité nécessaire aux charges de travail d'IA sans introduire de risque opérationnel.

Intégrer l'IA dans les flux de travail réels
L'IA ne crée un impact que lorsque les Insights sont intégrés directement dans les processus d'affaires, et non lorsqu'ils restent des sorties isolées.

Dans la pratique, la modernisation de l'IA suit des schémas spécifiques au secteur industriel. Mais dans tous les cas, le succès dépend de la transformation contrôlée des systèmes hérités plutôt que de leur remplacement pur et simple.

• Dans les banques, l'IA devient une capacité omniprésente intégrée à l'ensemble de la pile - des systèmes principaux vieux de plusieurs décennies aux canaux, à l'architecture et aux données - alimentant des domaines tels que la fraude et le risque tout en étant de plus en plus utilisée pour moderniser les systèmes hérités eux-mêmes.
• Dans le domaine de l'assurance, l'automatisation des sinistres dépend de la compréhension des règles et des flux de travail existants , et pas seulement de l'automatisation des documents.
• Dans la fabrication, la maintenance prédictive exige que l'IA interagisse directement avec les systèmes opérationnels.

Chez GFT, la modernisation de l'IA associe une expertise approfondie des systèmes hérités à une approche de la transformation centrée sur l'IA. Plutôt que de remplacer les systèmes, l'accent est mis sur leur évolution de manière structurée et contrôlée.

L'approche type comprend les éléments suivants

1. Découvrir et comprendre
   Analyser les systèmes hérités, les dépendances et la logique d'affaires intégrée à l'aide d'outils accélérés par l'IA.
2. Construire une base de données fiable
   Consolidez et gouvernez les données pour garantir la fiabilité, l'accessibilité et la conformité.
3. Identifier les cas d'utilisation à fort impact
   Donnez la priorité aux initiatives d'IA qui apportent une valeur affaires mesurable dès le début.
4. Moderniser et intégrer
   Transformez les systèmes de manière incrémentielle tout en permettant une intégration en temps réel via des interfaces de programmation d'application et des architectures pilotées par les événements.
5. Évoluer en toute confiance
   Développez l'adoption de l'IA dans l'ensemble de l'entreprise à l'aide d'une approche progressive et à faible risque.

Lorsqu'elle est abordée correctement, la modernisation de l'IA offre une prise de décision plus rapide, une réduction du risque opérationnel, une moindre dépendance à l'égard de l'expertise héritée et une adoption évolutive de l'IA dans l'ensemble de l'entreprise.

• Prise de décision plus rapide et plus éclairée dans l'ensemble des unités d'affaires.
• Réduction du risque opérationnel et de transformation
• Diminution de la dépendance à l'égard d'une expertise patrimoniale rare.
• Adoption évolutive de l'IA à travers les équipes et les régions.

Plus important encore, la modernisation de l'IA transforme l'innovation en exécution sans compromettre la stabilité du système.

Les entreprises doivent composer avec des architectures héritées complexes, une visibilité limitée des systèmes, des exigences de gouvernance, des mesures de sécurité et la pression d'un retour sur investissement prévisible.

Les défis les plus courants sont les suivants

• Des architectures patrim oniales profondément ancrées avec des dépendances non documentées
• Visibilité limitée des systèmes existants et de la logique d'affaires intégrée
• Les exigences en matière de gouvernance, de conformité et d'audit qui limitent les possibilités d'évolution des systèmes.
• La nécessité d'obtenir des résultats prévisibles et un retour sur investissement mesurable à chaque étape.

C'est pourquoi de nombreuses entreprises délaissent les remplacements risqués de type "big bang" au profit d'approches plus contrôlées et industrialisées de la transformation.

La modernisation de l'IA commence par la compréhension des systèmes hérités, la définition de cas d'utilisation à forte valeur ajoutée et l'exécution de la transformation en phases contrôlées.

Une approche typique comprend

1. Comprendre le paysage existant et les dépendances
2. Établir une base de données fiable
3. Donner la priorité aux cas d'utilisation à fort impact
4. Permettre l'intégration en temps réel
5. L'extension par une transformation progressive

De nombreuses organisations commencent par une évaluation structurée afin de définir les priorités et les risques.

Une modernisation réussie de l'IA n'est pas un exercice de rip-and-replace. Il s'agit d'une évolution structurée des systèmes hérités qui préserve la logique affaires tout en permettant l'IA.

1. Évoluer, ne pas remplacer : préserver la logique critique en utilisant des techniques accélérées par l'IA comme l'analyse et la conversion du code.
2. Construire des fondations de données de confiance: s'assurer que les sources de données sont accessibles, gouvernées et cohérentes.
3. Permettre l'intégration en temps réel: dépasser le traitement par lots avec des interfaces de programmation d'application et des architectures pilotées par les événements.
4. Exécuter par phases: utiliser des étapes mesurables pour évoluer en toute sécurité.

Avec Wynxx Transformer Edition, les entreprises peuvent accélérer la modernisation des systèmes hérités en utilisant l'IA générative et des capacités de développement logiciel avancées.

La modernisation de l'IA relie la stratégie IA, la stratégie des données et la transformation de l'héritage en une capacité d'entreprise unique et évolutive. Elle garantit que les investissements en IA sont : évolutifs, gouvernés, alignés sur les exigences réglementaires et intégrés aux opérations de base.

C'est là que l'IA passe de l'expérimentation à l'exécution et devient une véritable capacité d'entreprise.