GenAI et DSI : la nouvelle fabrique de la valeur

Deux entreprises peuvent aujourd’hui accéder aux mêmes modèles d’IA, aux mêmes plateformes et aux mêmes capacités de développement.

Elles n’en tireront pourtant pas la même valeur.

L’une utilisera l’IA pour produire plus vite les mêmes solutions. L’autre s’en servira pour répondre à davantage de besoins, matérialiser ce qui la différencie et transformer plus rapidement ses processus, ses décisions ou ses services.

Dans « Le choc de l’abondance applicative », nous avons montré comment l’IA générative (GenAI) abaisse le coût de réalisation de besoins jusque-là trop coûteux à satisfaire. Elle ouvre ainsi une période d’abondance. Davantage d’applications, d’agents et d’automatisations pourront être développés avec un effort de réalisation moindre.

Lorsque le développement cesse progressivement d’être la ressource rare, où se déplace la valeur ?

• Les éditeurs continueront à industrialiser les capacités communes.
• La DSI continuera à garantir les fondations, l’intégration et la cohérence du système d’information.

Transformer ces capacités communes en avantage pour l’entreprise suppose de comprendre le problème métier, de concevoir une réponse pertinente, puis de la construire, de l’intégrer et de la faire vivre.

À mesure que le coût de production du code diminue, la rareté se déplace vers la capacité à en tirer une valeur métier. Cette évolution appelle une réallocation structurelle des capacités de la DSI.

Des équipes plus petites, appuyées par l’IA, peuvent produire davantage d’actifs. La DSI doit alors renforcer la compréhension métier, la conception des produits, l’architecture, les données et l’intégration. Elle doit aussi organiser la responsabilité sur les actifs, leur sécurité, leur exploitation et leur évolution.

La nouvelle fabrique de la valeur repose sur cette évolution : produire davantage avec moins d’effort de développement et renforcer les capacités nécessaires pour choisir, intégrer et faire vivre ces solutions.

Ce qui s’achète ne suffit plus à différencier

Lorsque les entreprises accèdent aux mêmes modèles, aux mêmes plateformes et aux mêmes assistants, la technologie seule ne suffit plus à les différencier.

Cette évolution a une conséquence directe : lorsque toutes les entreprises accèdent aux mêmes modèles, aux mêmes plateformes et aux mêmes assistants, la technologie seule ne suffit plus à les différencier.

Les solutions standard peuvent produire des gains importants. Mais si les concurrents disposent des mêmes capacités, elles améliorent surtout le niveau général du marché.

Leur adoption permet de suivre l’évolution du marché, sans garantir une avance.

L’avantage concurrentiel dépend alors davantage de ce qui est propre à l’entreprise : ses données, ses processus, son savoir-faire et sa manière de prendre des décisions.

Deux entreprises peuvent utiliser le même modèle d’IA. La première déploiera un assistant commercial générique. La seconde construira un agent capable d’utiliser son historique client, ses règles tarifaires et l’expérience de ses meilleurs commerciaux. La technologie est comparable. La différence de valeur tient à la capacité d’y intégrer les données, les règles et le savoir-faire propres à l’entreprise.

Ce qui devient rare n’est plus l’accès à la technologie, mais la capacité à y intégrer la singularité de l’entreprise.

Articuler les solutions standard et les développements spécifiques

Cette évolution ne signifie pas que les entreprises doivent tout développer elles-mêmes.

Lorsqu’un besoin est courant et peu différenciant, une solution logicielle proposée en service (SaaS) reste souvent la meilleure réponse. Construire un actif spécifique ajouterait du coût et de la complexité sans créer d’avantage particulier.

D’autres besoins pourront être couverts en configurant une solution existante, en lui donnant accès aux données de l’entreprise ou en assemblant plusieurs composants. Enfin, certains usages justifieront une construction spécifique parce qu’ils traduisent un savoir-faire, un processus ou une décision propre à l’entreprise.

Les entreprises devront distinguer ce qui peut être standardisé de ce qui porte leur singularité, puis organiser leur intégration dans la durée .

Les éditeurs continueront à industrialiser les capacités communes. Leur force restera de proposer des solutions robustes, maintenues et immédiatement disponibles.

La GenAI ne remet pas en cause cette logique. Elle élargit surtout l’espace dans lequel l’entreprise peut désormais construire économiquement ce qui lui est propre.

Autour des solutions standard s’ouvriront ainsi un espace croissant pour des applications, des agents et des automatisations conçus au plus près des métiers.

Cet espace se situera principalement dans l’Edge SI, c’est-à-dire les applications et services développés en périphérie du système d’information central (Core SI). Celui-ci continuera de porter les données, les transactions et les processus critiques de l’entreprise.

Mais plus cet Edge SI se développera, plus son intégration au Core deviendra stratégique. L’accès aux bonnes données, le respect des règles de sécurité, la cohérence des processus et la capacité à exploiter et à faire évoluer ces actifs conditionnent leur valeur dans la durée.

Les éditeurs industrialisent ce qui est commun. L’entreprise construit ce qui la différencie. L’intégration relie durablement les deux. Que pouvons-nous acheter comme les autres, que devons-nous construire pour faire mieux qu’eux, et comment intégrer les deux sans créer une nouvelle complexité ?

Ce choix repose sur la compréhension du métier, la conception des solutions et leur intégration dans l’entreprise. Cette connaissance se trouve d’abord dans les métiers. Leur donner directement les moyens de construire peut donc sembler une réponse évidente.

Cette promesse était déjà au cœur du « Citizen Development » : permettre à des collaborateurs non-développeurs de concevoir des applications avec peu ou pas de code, dans un cadre défini avec la DSI.

Réunir les métiers et la DSI pour construire des solutions utiles

Si la différence se trouve dans les métiers, la réponse pourrait sembler simple : leur donner les moyens de construire eux-mêmes leurs solutions. C’était déjà la promesse du Citizen Development.

Le constat de départ était juste. Les métiers connaissent leurs irritants, leurs processus et les besoins trop spécifiques pour entrer dans les priorités de la DSI. Mais rapprocher les outils des métiers n’a pas suffi à rapprocher la technologie de la valeur.

Un collaborateur peut parfaitement connaître son problème sans savoir concevoir la bonne réponse. Une automatisation utile à une équipe peut dupliquer une donnée, fragiliser un processus ou devenir indispensable sans que personne ne soit responsable de son évolution.

Le métier connaît le besoin. Il ne peut pas toujours porter seul toutes les conséquences de la solution. La GenAI réduit encore la barrière technique. Il devient possible de décrire une intention et d’obtenir rapidement une application, un agent ou un workflow.

Produire une application plus facilement ne garantit pas qu’elle réponde au bon problème. La GenAI peut aussi accélérer la production de mauvaises réponses. Elle peut automatiser un processus qui aurait dû être simplifié ou reconstruire une capacité déjà disponible. Faute de données fiables ou d’intégration au système d’information, la solution peut rester inutilisable.

Des responsabilités partagées entre les métiers et la DSI

Les métiers ne doivent donc pas devenir une DSI parallèle. Ils doivent porter le problème, participer à l’expérimentation et juger la valeur obtenue. Mais ils ne peuvent pas assumer seuls la conception, l’intégration, la sécurité et l’exploitation des actifs créés.

Si chaque initiative doit passer par la DSI, celle-ci risque de devenir un nouveau goulot d’étranglement.

Les métiers apportent la connaissance du terrain. La DSI garantit les fondations techniques, l’accès sécurisé aux données et la cohérence du système d’information. Ensemble, ils doivent comprendre le problème, questionner le processus, concevoir la bonne réponse et organiser sa construction et son intégration.

Transformer un besoin métier en solution intégrée

Transformer un besoin métier en solution intégrée suppose un travail continu avec les métiers. Il faut déterminer ce qui peut être acheté ou doit être construit, réunir les bonnes compétences et confronter rapidement la solution aux usages réels.

Mais matérialiser rapidement une solution ne suffit pas. Il faut aussi la relier aux données, aux processus et aux systèmes existants, puis s’assurer qu’elle pourra être exploitée et évoluer dans la durée.

Lorsque le code devient abondant, la capacité à transformer une intention métier en solution intégrée devient rare. Certaines entreprises développeront cette capacité en interne.

Mais toutes ne pourront pas réunir, pour chaque besoin, la connaissance métier, la conception produit, le design, les données, la technologie, l’intégration et la conduite du changement. C’est dans cet espace, à la rencontre des métiers et des équipes informatiques, que le rôle des cabinets de conseil peut profondément évoluer.

Quand le conseil produit aussi des actifs

Les cabinets ne produiront plus seulement des diagnostics, des recommandations ou des programmes de transformation. Une partie de leur expertise pourra désormais être directement matérialisée dans des actifs utilisables par l’entreprise : applications, agents, outils de décision ou composants spécialisés.

Une méthode d’optimisation pourra devenir un outil opérationnel. Une expertise réglementaire pourra être intégrée dans un contrôle automatisé. Un savoir-faire sectoriel pourra être encapsulé dans un agent spécialisé.

Le conseil ne produira plus seulement de la connaissance. Il pourra aussi la transformer en actifs.

Certains de ces actifs resteront propres à un client. D’autres pourront être capitalisés, réutilisés ou adaptés à plusieurs entreprises. Les activités de conseil, d’intégration et d’édition se rapprocheront. Les cabinets pourront ainsi produire des actifs sans adopter systématiquement un modèle d’éditeur.

Leur valeur dépendra moins de leur capacité à mobiliser de grandes équipes de production. Elle tiendra davantage à leur capacité à transformer rapidement une expertise en résultat opérationnel.

Le consultant-constructeur incarne cette évolution. Il part d’un problème métier, questionne la manière de travailler, conçoit une réponse, la matérialise puis l’intègre à l’entreprise.

La construction devient aussi une manière d’éprouver le conseil et de l’enrichir au contact des usages. Cette évolution prépare une transformation plus large encore.

Si une même équipe peut comprendre, concevoir, construire et intégrer avec beaucoup moins de ruptures, la manière dont la DSI organise ses rôles et ses capacités doit elle aussi évoluer.

Quand le développement cesse d’être la ressource rare

Pendant longtemps, la capacité à développer a constitué l’une des principales contraintes de la transformation numérique.

Les entreprises ont logiquement cherché à l’industrialiser : centres de services, offshore, spécialisation des rôles, standardisation des méthodes et massification des capacités.

La GenAI change progressivement cette équation.

Avec l’IA, des équipes peuvent produire plus rapidement une application, un agent ou une automatisation. Le développement reste nécessaire, mais occupe progressivement une place moins dominante dans l’organisation de l’effort de transformation.

Comprendre le problème, concevoir la bonne réponse, accéder aux bonnes données, intégrer la solution au système d’information, porter la responsabilité de sa valeur et la faire vivre dans la durée deviennent proportionnellement plus importants.

Pour la DSI, la question stratégique change donc de nature.

Que faut-il renforcer lorsque produire du logiciel devient beaucoup moins contraignant ?

Le développement n’est plus le centre de gravité

La baisse du coût du développement permet de répondre à davantage de besoins avec des équipes recomposées. La valeur dépend alors davantage de la compréhension métier et de la conception des produits. L’architecture, les données et l’intégration déterminent la capacité à inscrire les solutions dans le système d’information. La cybersécurité, l’exploitation et l’accompagnement du changement soutiennent leur valeur dans la durée.

Le changement est particulièrement visible sur l’Edge SI.

Des besoins trop locaux, trop spécifiques ou trop petits pour justifier auparavant une équipe de développement deviennent désormais accessibles. Des équipes produit appuyées par l’IA peuvent tester une idée, construire une première solution et la confronter rapidement aux usages réels.

Le Core SI continuera, lui, à nécessiter des capacités industrielles importantes. Les progiciels de gestion (ERP), les systèmes historiques, les grands systèmes transactionnels ou les infrastructures critiques ne basculeront pas soudainement dans un modèle de développement léger.

Mais le modèle industriel du Core ne doit plus constituer à lui seul la référence pour l’ensemble de la DSI. L’enjeu est d’organiser la bonne combinaison de compétences pour transformer un besoin métier en résultat opérationnel. Cette évolution remet directement en question une partie des organisations construites autour du passage successif entre demande métier, spécification, conception technique et développement.

Recomposer la chaîne entre métier et technologie

Les frontières historiques entre métiers, assistance à maîtrise d’ouvrage (AMOA), assistance à maîtrise d’œuvre (AMOE) et développement organisent des passages successifs. L’AMOA accompagne le cadrage du besoin métier ; l’AMOE, sa traduction technique et le pilotage de la réalisation.

Lorsque les équipes peuvent comprendre, prototyper, tester et construire dans une même boucle, certaines de ces interfaces perdent en utilité. La valeur de ces fonctions se déplace vers la compréhension du problème, la conception, l’architecture et la cohérence de bout en bout.

La GenAI peut ainsi réduire les ruptures entre l’idée et sa matérialisation. Cette organisation fait émerger des rôles capables de couvrir une part plus large du parcours.

Côté partenaire, cette logique est celle du consultant-constructeur. Dans l’entreprise, le Product Builder rapproche la compréhension du besoin et la construction. Il travaille avec les métiers pour qualifier le problème et matérialiser une première réponse avec l’IA. Il mobilise les compétences nécessaires et conduit l’équipe vers un actif exploitable. Lorsque les actifs se multiplient, leur valeur, leur coût et leur cycle de vie doivent être pilotés.

Le responsable d’actif (Asset Owner) porte cette responsabilité. Il décide si un actif doit être maintenu, faire l’objet de nouveaux investissements, être transféré ou retiré.

Le Product Builder et le responsable d’actif répondent à deux questions complémentaires : comment matérialiser rapidement une réponse utile ? Quelle valeur justifie de poursuivre l’investissement ?

L’entreprise doit aussi organiser l’exploitation de ces actifs. Le support, la supervision, la sécurité, la continuité de service et la maintenance prennent une place croissante à mesure que le patrimoine se développe.

Quand construire devient plus facile, maîtriser les coûts et le fonctionnement de l’ensemble devient plus exigeant. Le nouveau modèle repose sur une chaîne plus courte et plus intégrée entre valeur métier, construction, responsabilité sur les actifs et exploitation.

Planifier la réallocation des capacités de la DSI

Pour une part croissante des nouveaux développements, les dirigeants doivent rééquilibrer les capacités de la DSI. Là où l’IA réduit l’effort de réalisation, les moyens libérés peuvent renforcer les compétences métier, produit, techniques et opérationnelles. Cette transition doit être organisée.

Les DSI doivent identifier les capacités de développement qui pourront progressivement décroître, qu’elles soient internes ou achetées auprès de partenaires, et décider où réinvestir la capacité ainsi libérée.

L’objectif est de constituer des équipes produit plus petites qui intègrent l’IA à leur travail. Elles réunissent les compétences nécessaires pour passer d’un problème métier à une solution exploitable, avec moins de passages de relais. Ces équipes produit doivent être entourées de responsabilités et de capacités renforcées :

• en amont, une meilleure qualification de la valeur et des priorités ;

• dans l’équipe, un Product Builder capable d’accélérer la matérialisation ;

• dans la durée, un responsable d’actif qui porte la valeur, le coût total de possession et le cycle de vie ;

• autour des équipes, des capacités communes en architecture, données, intégration, cybersécurité et plateformes, reliées par un socle de services et de règles partagé, l’AI Mesh ;

• en exploitation, des équipes capables d’assurer le support, la supervision et l’évolution d’un patrimoine beaucoup plus abondantLa réallocation des capacités ne consiste donc pas à réduire le Build pour réduire mécaniquement la DSI.

La réallocation des capacités consiste à investir les gains de productivité du développement dans ce qui limite désormais la transformation de l’entreprise.

Cette évolution concerne à la fois les recrutements et le choix des partenaires. La DSI doit privilégier des équipes capables de transformer un problème métier en actif intégré, exploitable et durable.

Les grands centres de services conserveront un rôle là où l’échelle et l’industrialisation restent Sur l’Edge SI, les moyens consacrés au développement traditionnel pourront progressivement décroître là où les gains de productivité le permettent. Des équipes produit plus petites, appuyées par l’IA, prendront en charge les solutions de bout en bout, avec des responsabilités claires, des fondations communes et des capacités d’exploitation renforcées.

Pour un COMEX ou un DSI, la transition peut alors être formulée autour de trois décisions :

1. Quelles capacités doivent décroître ? Les moyens de développement dont la valeur dépend principalement du volume de production, là où les gains de productivité permettent de les réduire.

2. Quelles capacités doivent être recomposées ? Les chaînes fragmentées entre métiers, AMOA, AMOE et développement, au profit d’équipes produit plus intégrées.

3. Quelles capacités doivent être renforcées ? La conception des produits, la responsabilité sur les actifs, l’architecture, les données, l’intégration, la cybersécurité, les plateformes et l’exploitation.

Hier, la DSI cherchait à massifier le développement. Demain, elle devra organiser sa décroissance là où elle devient possible et réallouer ses moyens vers les nouvelles ressources stratégiques

La valeur se déplace au-delà du développement

La GenAI change la manière de produire des solutions numériques et ce qui limite leur production.

Lorsque le développement devient plus accessible, il cesse progressivement d’être le principal goulot d’étranglement. La valeur se déplace alors vers la capacité à transformer cette production en avantage réel. Elle repose sur la compréhension du métier, le choix des besoins à satisfaire et la conception des réponses. Elle dépend aussi de leur intégration, du pilotage de leur valeur et de leur exploitation dans la durée.

Les éditeurs continueront à industrialiser ce qui est commun. Les entreprises devront, elles, apprendre à identifier ce qui mérite d’être construit parce qu’il matérialise leurs données, leurs processus et leur savoir-faire. Acheter le commun. Construire le différenciant. Intégrer les deux.

Les DSI doivent planifier la réduction des moyens consacrés au développement traditionnel là où les gains de productivité le permettent.

Les capacités ainsi libérées doivent renforcer les équipes produit, l’architecture, les données, l’intégration, la sécurité et la responsabilité sur les actifs. Elles doivent aussi soutenir leur exploitation : support, supervision, maintenance et continuité de service.

Cette recomposition transforme également le conseil. Le consultant peut désormais aller plus directement du problème métier à sa matérialisation. Il devient consultant-constructeur, pendant externe de nouveaux rôles qui émergeront dans l’entreprise pour rapprocher valeur, conception et réalisation. Pour les dirigeants, les questions deviennent très concrètes :

• Quelles capacités de développement devons-nous encore massifier, et lesquelles devons-nous commencer à réduire ?
• Avons-nous les rôles capables de passer rapidement d’un problème métier à un actif exploitable ?
• Qui portera la valeur, le coût et le cycle de vie des actifs créés ?µ
• Nos capacités d’intégration, de plateforme et d’exploitation peuvent-elles absorber un patrimoine beaucoup plus abondant ?
• Achetons-nous encore principalement des ressources, ou une capacité de transformation ?

L’entreprise doit organiser sa capacité à produire davantage de solutions avec moins d’effort de développement, tout en maîtrisant leur valeur, leurs coûts et leur fonctionnement dans la durée.

Reste alors à organiser l’entreprise pour fonctionner selon cette nouvelle logique.