Le choc de l’abondance applicative

Dans toutes les grandes entreprises, il existe des centaines d’idées qui ne deviendront jamais des applications. Ce ne sont pas de mauvais projets, bien au contraire. Il s’agit souvent d’améliorations très concrètes proposées par les métiers : un outil pour une équipe de vingt personnes, un assistant dédié à un processus particulier, une automatisation locale ou une application destinée à accompagner une transformation temporaire. Leur valeur est rarement contestée. Pourtant, elles disparaissent presque toujours au moment des arbitrages.

La raison est connue de tous les DSI.

Le coût de réalisation dépasse la valeur économique attendue.

Depuis des décennies, l’informatisation des entreprises repose sur cette contrainte : développer un logiciel mobilise des compétences rares, des budgets importants et des capacités d’exécution limitées. Les comités d’investissement ne sélectionnent donc pas uniquement les meilleures idées. Ils sélectionnent celles que l’entreprise peut se permettre de développer.

La GenAI commence à modifier cette équation. En réduisant le coût nécessaire pour transformer une idée métier en une première solution utilisable, elle permet d’expérimenter davantage de besoins avant d’engager un investissement plus important. Cette évolution change la manière dont l’entreprise sélectionne ses initiatives et transforme ses métiers . Que devient alors une organisation lorsque la réalisation d’une idée cesse d’être son principal frein ?

Les conséquences dépassent largement le développement logiciel. Elles concernent directement la capacité d’une entreprise à expérimenter plus vite, à répondre à des besoins jusque-là ignorés et à rapprocher les métiers de leur propre transformation. Le patrimoine applicatif pourrait changer d’échelle, porté par une multitude d’initiatives ciblées répondant à des besoins locaux, spécifiques ou temporaires jusque-là écartés.

L’abondance ouvre de nouvelles possibilités pour les métiers. Elle accroît aussi les exigences de maîtrise. Si le coût du Build — la conception et le développement — diminue, chaque actif doit toujours être intégré, sécurisé et adopté, puis exploité et maintenu dans la durée : c’est le Run. La capacité de l’entreprise à prendre en charge ces exigences devient déterminante à mesure que son patrimoine s’étend.

Pendant plusieurs décennies, les entreprises ont appris à gérer la rareté. Les prochaines années leur demanderont d’apprendre à gouverner l’abondance.

C’est cette transformation que cette série propose d’analyser.

Une économie de la rareté qui a structuré l’entreprise numérique

Dans de nombreuses grandes entreprises, les demandes métiers dépassent durablement la capacité de réalisation de la DSI. Cette file d’attente ne représente pourtant que la partie visible du phénomène.

Des besoins utiles absents des portefeuilles de projets

Avant de devenir un projet, une idée doit trouver un sponsor, intégrer une feuille de route, obtenir un budget et démontrer une valeur suffisante. Beaucoup de besoins disparaissent avant même d’atteindre ces étapes. Ils restent traités par des fichiers Excel, des opérations manuelles ou des outils locaux. D’autres ne sont plus exprimés, parce que les métiers savent qu’ils ont peu de chances d’être prioritaires.

Un coût de réalisation trop élevé pour certains besoins

La capacité de réponse de la DSI reste encadrée par les coûts et les ressources nécessaires pour faire fonctionner chaque solution. Développer une application suppose de comprendre le besoin, concevoir la solution, produire le code, l’intégrer au SI, sécuriser les données, la déployer, accompagner son adoption, puis l’exploiter et la maintenir.

Même destinée à quelques utilisateurs, une application exige un minimum de travail d’intégration, de sécurisation et d’exploitation. Ce coût de base est plus difficile à amortir lorsque l’usage reste limité.

Un outil destiné à plusieurs milliers de collaborateurs peut les absorber. Une solution utile à une équipe, à un processus très spécifique ou pendant une période limitée le peut beaucoup plus difficilement. Non parce qu’elle serait sans valeur, mais parce que cette valeur ne suffit pas à franchir le seuil économique nécessaire à sa réalisation.

La rareté concentre les décisions et les investissements

Cette économie de la rareté a donc favorisé les initiatives les plus larges, les plus durables et les plus faciles à justifier. Elle a mécaniquement écarté une multitude de besoins utiles, mais trop locaux, trop temporaires ou trop incertains pour soutenir un projet traditionnel.

Cette rareté a limité le nombre d’applications et structuré les décisions d’investissement, l’organisation des équipes et les modalités de pilotage.

Lorsque la capacité de développement est rare, elle doit être allouée. Les décisions se centralisent. Les demandes sont comparées. Les besoins sont regroupés pour atteindre une taille critique.

Prouver la valeur avant de pouvoir la tester

L’expérimentation n’intervient qu’après plusieurs étapes de validation.

Cette logique produit un paradoxe.

Pour démontrer la valeur d’une idée, il faudrait pouvoir la matérialiser et l’observer en situation réelle. Mais pour obtenir les moyens de la matérialiser, l’entreprise exige d’abord qu’elle démontre sa valeur.

Le business case précède ainsi l’expérience dont il est censé prévoir les résultats.

Le portefeuille de projets ne reflète donc pas l’ensemble des besoins de l’entreprise. Il ne recense que ceux qui ont franchi les filtres économiques et organisationnels. Il laisse de côté les irritants modestes, les processus spécifiques, les tâches manuelles dispersées et les opportunités dont le retour sur investissement reste difficile à établir.

L’absence d’un besoin dans une feuille de route ne signifie pas qu’il n’existe pas. Elle signifie souvent qu’il n’est pas économiquement accessible.

Nous appelons déficit de matérialisation l’écart entre les besoins susceptibles de créer de la valeur et ceux que l’entreprise peut effectivement transformer en solutions opérationnelles à un coût acceptable.

Concrétiser les idées pour mieux décider

Les entreprises disposent de nombreuses idées utiles. Leur capacité à les concrétiser à un coût compatible avec la valeur attendue reste limitée.

Les ateliers d’idéation et les catalogues de cas d’usage peuvent faire émerger des besoins pertinents. À eux seuls, ils ne lèvent pas les contraintes économiques qui empêchent leur réalisation.

La capacité de transformation se mesure notamment à la proportion de besoins pertinents que l’entreprise parvient à convertir en valeur opérationnelle.

Pendant plusieurs décennies, ce modèle de sélection a été rationnel. Il a permis de concentrer les investissements, de limiter la dispersion du patrimoine applicatif et de préserver la cohérence du SI.

Mais il repose sur une hypothèse implicite : matérialiser une idée coûte suffisamment cher pour que sa valeur doive être évaluée avant de pouvoir réellement l’expérimenter. Que devient ce modèle lorsque cette hypothèse commence à perdre de sa pertinence ? Jusqu’à présent, l’arbitrage devait précéder la matérialisation. Désormais, la matérialisation peut progressivement précéder la décision d’industrialiser.

La longue traîne des besoins métiers devient adressable

Jusqu’à présent, l’entreprise devait décider de la valeur d’une idée avant de pouvoir la tester réellement.

Le coût du développement imposait cette séquence : formaliser le besoin, construire un business case, obtenir un budget, puis engager un projet. L’usage réel n’était observé qu’après plusieurs mois, parfois plusieurs années.

La GenAI commence à inverser cette logique.

Expérimenter avant de décider d’industrialiser

La GenAI réduit le coût nécessaire pour transformer une intention métier en une première solution utilisable : une application, un assistant, un agent ou une automatisation. L’entreprise peut ainsi confronter plus tôt l’idée à l’usage réel.

Une nouvelle séquence devient alors possible :

Idée → matérialisation → expérimentation → industrialisation

L’expérimentation peut démarrer avec un budget limité, un objectif de valeur et des règles de sécurité définis. Le business case d’industrialisation s’appuie ensuite sur les résultats observés pour décider du déploiement et des moyens à engager dans la durée. L’entreprise peut ainsi tester avant d’investir pleinement. Elle sélectionne moins les idées sur leurs promesses et davantage sur les usages et la valeur réellement observés.

Ce déplacement change l’économie du logiciel.

La longue traîne des besoins métiers devient accessible

Lorsque le coût de matérialisation diminue, des besoins auparavant trop locaux, trop spécifiques ou trop temporaires deviennent accessibles. Un assistant pour une équipe, un contrôle automatisé ou une application temporaire peuvent apporter une valeur réelle. Jusqu’ici, cette valeur ne suffisait pas toujours à justifier le coût d’un projet traditionnel.

Ces besoins ne sont pas nouveaux. Ils se cachent déjà dans les fichiers parallèles, les doubles saisies, les contrôles manuels et les adaptations locales construites par les équipes. Ils restent simplement absents des portefeuilles de projets parce qu’ils ne franchissent pas le seuil économique nécessaire pour y entrer.

La GenAI permet progressivement à l’entreprise de répondre à cette longue traîne de besoins métiers à un cout acceptable. La distinction est importante. Ce qui devient abondant, ce ne sont pas d’abord les applications. C’est la capacité de répondre à davantage de besoins utiles.

L’application n’est que la forme prise par la réponse.

L’abondance se développe autour du cœur du système d’information

Cette abondance ne concernera cependant pas tout le système d’information de la même manière.

Le Core SI est le cœur du système d’information : il porte les transactions et les processus critiques, notamment financiers, industriels ou logistiques. Sa transformation continuera d’exiger des investissements importants et une forte maîtrise des risques.

Ces systèmes portent les transactions, les référentiels et les processus critiques de l’entreprise. Leur évolution continuera d’exiger de lourds investissements en matière d’intégration, de sécurité et de continuité opérationnelle.

L’abondance se développera principalement dans l’Edge SI : cette périphérie composée d’actifs plus ciblés, plus proches des usages et conçus autour du cœur transactionnel. Des agents, assistants, applications locales ou automatisations pourront compléter les grands systèmes sans chercher à les remplacer.

Le Core SI restera relativement rare. L’Edge SI pourra devenir abondant. Cette distinction permet de mesurer la véritable portée de la rupture. Il ne s’agit pas de reconstruire en permanence les grands systèmes de l’entreprise, mais de développer autour d’eux une capacité d’adaptation beaucoup plus rapide.

Un patrimoine plus divers et plus évolutif

Le patrimoine numérique change alors de nature. À côté des systèmes conçus pour durer apparaîtra un nombre croissant d’actifs ciblés, évolutifs et parfois temporaires. Certains seront généralisés. D’autres resteront locaux. D’autres encore seront retirés après avoir testé une hypothèse ou accompagné une transition.

C’est ce changement que nous appelons le Choc de l’Abondance Applicative. La baisse du coût de réalisation permet à l’entreprise de répondre à un nombre beaucoup plus grand de besoins métiers, jusque-là écartés pour des raisons économiques. Mais une solution facile à créer n’est pas nécessairement facile à intégrer, sécuriser, exploiter ou retirer.

Lorsque développer devient plus accessible, la rareté ne disparaît pas : elle se déplace vers la capacité à mobiliser les données, intégrer les solutions, les faire adopter et les gouverner dans la durée.

Toute abondance déplace la rareté

Rendre la création d’un actif numérique plus accessible ne rend pas l’entreprise capable d’en absorber un nombre illimité.

Le coût de réalisation perd son rôle de filtre

Jusqu’à présent, le coût du Build jouait un rôle de filtre. Il obligeait l’entreprise à sélectionner les projets avant leur réalisation et limitait mécaniquement la croissance du patrimoine applicatif.

Lorsque ce filtre s’affaiblit, davantage d’idées peuvent être matérialisées. Mais les capacités d’intégration, de sécurisation, d’adoption et d’exploitation ne progressent pas nécessairement au même rythme.

La contrainte se déplace vers la capacité de l’entreprise à intégrer, sécuriser, faire adopter et piloter un patrimoine applicatif plus vaste.

Une application peut devenir peu coûteuse à produire. Elle mobilise pourtant des ressources dans la durée pour être connectée au SI, alimentée en données, sécurisée, maintenue et adoptée par les utilisateurs.

Le coût unitaire de création diminue. Le coût collectif du patrimoine peut, lui, augmenter. Une solution facile à produire n’est pas nécessairement facile à intégrer, sécuriser, exploiter ou retirer.

L’arbitrage change alors de nature.

L’arbitrage s’étend à tout le cycle de vie des actifs

Dans une économie de la rareté, la question centrale était :

• Devons-nous financer la création de cet actif ?

Dans une économie de l’abondance, elle devient :

• Cet actif mérite-t-il d’être industrialisé, intégré, généralisé, maintenu ou retiré ?

Une première solution peut être testée avant la décision de l’industrialiser. L’arbitrage s’appuie alors sur l’usage observé et porte sur un nombre accru d’actifs. Le Run devient ainsi le nouveau centre de gravité du système d’information. L’entreprise doit assurer la disponibilité de ses applications et piloter un patrimoine en évolution permanente. Chaque actif doit avoir un responsable, une valeur suivie et des dépendances maîtrisées. Il doit pouvoir évoluer ou être retiré lorsqu’il ne répond plus à un besoin. L’accès à des données fiables, l’attention des métiers et la capacité d’adoption deviennent plus déterminants. La qualité de la conception, la cohérence de l’architecture et la gouvernance du patrimoine peuvent à leur tour limiter le passage à l’échelle.

Six repères pour comprendre le passage de la rareté à l’abondance applicative

Des agents et applications qui échappent à la gouvernance

Sans nouveau cadre de gouvernance, cette évolution pourrait amplifier un phénomène que les entreprises connaissent déjà : le Shadow IT.

Des agents non recensés, des accès aux données mal maîtrisés, des responsabilités diffuses et des coûts dispersés pourraient faire croître la complexité plus vite que la valeur. Le Shadow IT pourrait ainsi se prolonger en Shadow AI : des usages et des agents d’IA déployés hors du cadre de l’entreprise. Selon les accès et les permissions qui leur sont accordés, certains agents pourraient agir directement sur les processus métiers.

Face à ce risque, deux réponses seraient également inefficaces :

• La première consisterait à rétablir des validations manuelles pour chaque initiative. L’entreprise recréerait alors le goulot d’étranglement qu’elle cherchait à supprimer.
• La seconde serait de laisser proliférer les actifs sans cadre commun. La valeur locale obtenue rapidement se transformerait progressivement en complexité collective, en risques et en coûts durables.

Gouverner l’abondance supposera donc de déplacer le contrôle : moins de validations spécifiques à chaque initiative, davantage de règles incorporées dès la conception, de données gouvernées, de composants réutilisables et de socles sécurisés accessibles à tous.

L’enjeu ne sera pas de produire le plus grand nombre d’applications, d’agents ou d’automatisations.

Il sera de transformer cette capacité de création en valeur sans laisser la multiplication des initiatives produire davantage de complexité que de bénéfices.

Les entreprises ont appris à gérer la rareté.

Elles devront désormais apprendre à gouverner l’abondance.

Préparer l’entreprise à gouverner l’abondance

Pendant des décennies, le coût de réalisation des solutions a limité les besoins que l’entreprise pouvait satisfaire. Sa baisse progressive ouvre la voie à un patrimoine applicatif plus vaste et transforme les arbitrages.

Les organisations ont appris à sélectionner les idées qu’elles pouvaient concrétiser et à reporter ou abandonner celles dont le coût dépassait la valeur attendue.

Demain, ces arbitrages changeront de nature.

À mesure que la construction devient plus accessible, les arbitrages portent davantage sur les actifs à expérimenter, industrialiser, généraliser, maintenir ou retirer.

Cette transformation ne touchera cependant pas toutes les organisations au même rythme. Comme nous l’avions proposé dans notre réflexion sur l’Archipel des maturités, les entreprises ne progressent jamais de manière homogène. Leurs trajectoires dépendent de leur héritage technologique, de leurs données, de leurs capacités de gouvernance, de leur culture et de leur aptitude à conduire le changement.

Certaines disposeront rapidement des conditions nécessaires pour tirer parti de cette nouvelle économie. D’autres resteront durablement contraintes par leur Core SI, leur dette technique, la fragmentation de leurs données, leurs exigences réglementaires ou leur modèle opérationnel.

Chaque entreprise devra choisir son rythme et ses priorités selon sa maturité, en identifiant où l’abondance peut créer de la valeur et où elle risque d’ajouter de la complexité.

La priorité est de préparer l’entreprise à absorber cette nouvelle capacité de création. Cela exige des données fiables et accessibles, un cœur du système d’information auquel les nouvelles solutions peuvent se connecter de façon maîtrisée et des règles de sécurité intégrées dès la conception. La gouvernance doit attribuer les responsabilités et couvrir tout le cycle de vie des actifs. Sans ces conditions, l’abondance ne supprimera pas les contraintes. Elle déplacera simplement la dette, les risques et les coûts du Build vers l’ensemble de l’entreprise.

Si développer devient plus accessible, où se créera désormais la valeur ? Le prochain article, « La nouvelle fabrique de la valeur », examinera ce déplacement et le rôle du consultant-constructeur, de la compréhension du besoin à la mise en œuvre et à la transmission des solutions.

Références

Nous ne sommes pas les premiers à anticiper une abondance de logiciels. Notre contribution consiste à en proposer une lecture économique et organisationnelle pour l’entreprise, à en identifier le mécanisme «  le déficit de matérialisation »  et à montrer où se déplacera la rareté.

3 références retenues :

1. Ram Bala, Natarajan Balasubramanian, Amit Joshi, « The AI-Centered Enterprise », 198 pages, ‎ Chapman and Hall/CRC , 14 juillet 2025.

Les auteurs, professeurs d’IA, d’analytics et de stratégie, partent du constat que la plupart des entreprises utilisent encore la GenAI pour améliorer l’existant. Ils proposent de passer à des systèmes contextuels et agentiques capables de transformer les interactions, les décisions et l’organisation elle-même. Présentation officielle de l’IMD.

2. Chip Huyen, « AI Engineering: Building Applications with Foundation Models », 522 pages, First Interactive, 29 janvier 2026.

Chip Huyen montre que la disponibilité des foundation models abaisse fortement les barrières à la construction d’applications, y compris pour des acteurs disposant de peu d’expertise initiale. Mais elle montre aussi que la difficulté se déplace vers les données, les évaluations, l’architecture, l’observabilité, les coûts d’inférence et le feedback utilisateur ( Présentation O’Reilly

3. Reid Hoffman, Greg Beato, « Superagency: What Could Possibly Go Right with Our AI FutureSuperagency: What Could Possibly Go Right with Our AI Future », 288 pages, Authors Equity, 28 janvier 2025. Le concept de « superagency » désigne l’augmentation massive de la capacité d’action lorsque des millions de personnes accèdent simultanément à une technologie de rupture. C’est probablement le meilleur écho à au passage de la pénurie à l’abondance et à l’idée que des besoins auparavant non servis deviennent soudain adressables.