À cette année IBM pensele discours d'ouverture du directeur général Arvind Krishna s'est concentré sur l'impact de l'intelligence artificielle sur l'entreprise moderne. Au lieu de la visite habituelle des fonctionnalités et des feuilles de route, son discours a mis au défi les leaders des technologies de l'information.
Le véritable fossé au cours de la prochaine décennie ne se situera pas entre ceux qui utilisent ou non l’IA, mais entre ceux qui reconstruisent leurs modèles opérationnels autour de l’IA et ceux qui restent coincés dans des projets pilotes et des preuves de concept. Vus à travers le prisme de la vieille comptine de mariage – quelque chose d’ancien, quelque chose de nouveau, quelque chose d’emprunté, quelque chose de bleu – les thèmes de l’IA, des premières opérations, du cloud hybride, du quantum et de la souveraineté sur lesquels Krishna (photo) a souligné deviennent une liste de contrôle pratique pour les responsables de l’information qui décident où placer leurs prochains gros paris.
Quelque chose de vieux : des modèles opérationnels, pas des pilotes
Le message principal de Krishna est que l'écart entre « qui gagne et qui prend du retard » se creuse, non pas à cause des budgets ou de la taille des équipes, mais parce que certaines organisations utilisent l'IA pour « repenser fondamentalement leur activité », tandis que d'autres sont coincées dans « de petits pilotes et de petits projets ». Il a fait valoir que la vraie question pour les responsables informatiques est la suivante : « Dans quelle mesure l'IA est-elle intégrée dans vos processus métier ? Est-ce qu'elle fait partie de l'entreprise ou est-ce quelque chose de secondaire ? »
Il a également quantifié les enjeux. Les estimations font état d’environ 40 % de gains de productivité d’ici 2030. Les investissements dans les infrastructures d’IA ont augmenté d’environ 150 % et IBM a réalisé « quatre milliards et demi de dollars de gains de productivité » grâce à l’IA et à l’automatisation. Il a expliqué : « Ce n'est pas une projection. Ce sont des chiffres rapportés dans nos dossiers. » La leçon pour l’informatique est de traiter l’IA comme un nouveau modèle opérationnel et non comme un outil. Krishna est allé jusqu'à dire : « L'IA n'aide pas votre entreprise. C'est votre modèle commercial. Vous devez d'abord être axé sur l'IA, et non activé pour l'IA. »
Un bon exemple est venu d’Aramco, que Krishna a qualifié de « excellent exemple de réflexion axée sur l’IA ». IBM y a installé des ordinateurs pour la première fois en 1947 et contribue désormais à « transformer le Royaume d'Arabie Saoudite en un centre mondial d'IA et de numérique », notamment en mettant en place une nouvelle collaboration sur l'utilisation de l'IA pour relever des défis industriels complexes. Cet arc, des mainframes aux opérations axées sur l'IA, est le « quelque chose de vieux » : restructurer l'entreprise autour de chaque changement de paradigme informatique, sans traiter la technologie comme un ajout.
Quelque chose de nouveau : la frontière quantique
Le « quelque chose de nouveau » explicite dans le cadre de Krishna est ce qu'il appelle « la frontière quantique ». Il l’a regroupé avec l’IA first et le cloud hybride comme l’un des « trois vecteurs qu’il est important que vous considériez tous » et a positionné le quantum non pas comme de la science-fiction mais comme une extension inévitable des investissements actuels dans les infrastructures et l’IA.
Krishna a décrit ce moment comme le « jour zéro de la révolution de l’IA », soulignant que la plus grande valeur est encore à venir car la plupart des entreprises utilisent l’IA « à la marge », améliorant un flux de travail ici et un cas d’utilisation là, tout en laissant les processus de base de bout en bout largement intacts. Le quantique se situe juste au-delà de cet horizon : une fois que les entreprises ont modernisé leurs données, intégré l'IA dans les flux de décision et construit des plans de contrôle de cloud hybride, elles créent le substrat permettant au quantique de prendre de l'importance dans des domaines tels que l'optimisation, les matériaux et l'analyse des risques.
Pour les responsables informatiques, les enseignements quantiques sont d’ordre architectural plutôt que purement scientifique. Si vous acceptez que le quantique deviendra un accélérateur spécialisé pour des problèmes difficiles, concevez les plates-formes d'IA et de données actuelles afin qu'elles puissent éventuellement se connecter aux services quantiques sans réécriture massive. En pratique, cela signifie des flux de travail modulaires, une orchestration ouverte et l'hypothèse selon laquelle le calcul le plus précieux de demain ne résidera pas dans un seul cloud ou une seule machine.
Quelque chose d'emprunté : cloud hybride et ouverture
Le « quelque chose d’emprunté » dans ce discours est le modèle de cloud hybride auquel les entreprises sont confrontées depuis une décennie, aujourd’hui refondu comme l’épine dorsale de l’IA et de la souveraineté. Krishna a souligné à plusieurs reprises que la valeur vient du « mélange » de différents modèles et déploiements, « en exploitant de très gros modèles et une infrastructure massive le cas échéant, et en exploitant des modèles sur site et en périphérie le cas échéant ».
Il a présenté cela comme un moyen d’éviter le verrouillage et de libérer de la valeur pour l’entreprise. Les entreprises les mieux placées sont celles qui « travaillent vraiment dur pour faire fonctionner les modèles au sein d’une entreprise réelle », avec une « profondeur technique » et « des décennies de confiance, en particulier pour les secteurs réglementés », ainsi qu’une « flexibilité entre les fournisseurs, afin d’éviter le verrouillage ». En d’autres termes, l’informatique doit emprunter le meilleur des hyperscalers, des systèmes sur site et des environnements de périphérie, puis les regrouper dans une seule structure opérationnelle au lieu de miser sur une seule pile.
Krishna a souligné que c’est là qu’apparaît le véritable retour sur investissement. La plupart des organisations, a-t-il noté, sont bloquées dans les étapes un et deux du parcours de l'IA, où les flux de travail manuels sont accompagnés d'une certaine augmentation des tâches et d'une optimisation des flux de travail, tandis que les dirigeants passent aux étapes trois et quatre, où ils redéfinissent des activités entières et voient « un retour sur investissement de 150 % par rapport à ceux qui restent bloqués dans les deux premières ». Le cloud hybride est le modèle « emprunté » qui permet aux responsables informatiques d'expérimenter à grande échelle sans sacrifier le contrôle, la conformité ou la portabilité.
Something Blue : la souveraineté comme différenciateur d'IBM
Le « quelque chose de bleu » est le territoire classique d'IBM : confiance, contrôle et souveraineté, le tout enveloppé dans une infrastructure avancée. Krishna a fait valoir que « la technologie est aussi importante pour la croissance et la compétitivité nationale que la finance ou la défense », ce qui signifie que chaque nation et chaque entreprise « a besoin d’une infrastructure d’IA et de cloud qu’elle contrôle ».
Concernant le contrôle, il a été explicite : « Personne d’autre ne peut l’éteindre, personne d’autre ne peut le modifier, personne d’autre ne peut le faire sombrer lorsque la géopolitique ou les coupures de câbles sous l’océan s’y opposent. » Il a averti qu’il ne s’agit « pas de considérations théoriques » mais « d’exigences commerciales réelles et urgentes du moment », élevant la souveraineté d’une simple case à cocher de conformité à un sujet de résilience au niveau du conseil d’administration.
Pour les responsables informatiques, c'est ici que la valeur de la marque « bleue » d'IBM est réaffirmée. Les modèles opérationnels axés sur l’IA, les architectures de cloud hybride et la frontière quantique s’inscrivent tous dans une enveloppe de souveraineté. Si l’IA générative et les infrastructures modernes sont les nouveaux moteurs de la croissance, le défi de Krishna a été énoncé d’une manière neutre. Les responsables métiers et informatiques ont besoin d’une architecture dans laquelle ces moteurs ne peuvent être arrêtés par personne d’autre, pour des raisons commerciales, techniques ou géopolitiques.
Réflexions finales : les jours zéros et le milieu manquant
Le cadre de Krishna concernant le « jour zéro de la révolution de l'IA » est convaincant car il montre clairement que la plupart des entreprises utilisent encore l'IA à la marge. Autrement dit, ils ajustent les tâches et les flux de travail tandis que les processus fondamentaux générateurs de revenus restent largement intacts. Ses statistiques sur les gains de productivité potentiels de 40 % d'ici 2030 et les 4,5 milliards de dollars de productivité annualisée d'IBM grâce à l'IA et à l'automatisation soulignent que la valeur est réelle et non théorique.
Ce que le discours d’ouverture a laissé largement implicite, cependant, c’est le manuel de l’organisation. À qui appartient le modèle opérationnel de l’IA au niveau C ? Comment les entreprises et l’informatique cofinancent-elles une réinvention de bout en bout ? Et comment les conseils d’administration gèrent-ils l’IA comme « le modèle économique » plutôt que comme un simple programme technologique parmi d’autres ?
Plusieurs thèmes critiques d’exécution ont également été sous-estimés. Le travail de préparation et de gouvernance des données nécessaire pour automatiser en toute sécurité les processus de bout en bout ; la reconversion et le changement culturel nécessaires pour transformer les experts en matière de fiscalité, de droit, de chaîne d'approvisionnement et de service client en co-concepteurs maîtrisant l'IA ; et la stratégie écosystémique nécessaire pour rendre le cloud hybride et la souveraineté réels et non ambitieux.
Krishna a fait un excellent travail en définissant les enjeux stratégiques autour de l'IA, du cloud hybride, de la souveraineté et de la frontière quantique, et en mettant en lumière des clients phares comme Aramco. Mais le « chaînon manquant » revient désormais aux responsables informatiques : transformer ce programme en bases de données, programmes de compétences, choix de partenaires et structures de gouvernance qui font passer l’IA du stade pilote au cœur du modèle économique.
Zeus Kerravala est analyste principal chez ZK Research, une division de Kerravala Consulting. Il a écrit cet article pour SiliconANGLE.
