Publié le: 30 mars 2025 / mise à jour de: 30 mars 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Systèmes informatiques obsolètes: une pierre d'achoppe
L'intelligence artificielle rencontre les anciens systèmes informatiques: comment les entreprises calent
Révolution de l'IA handicapée? Le défi à travers les structures informatiques anciennes
Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) promet d'énormes avantages dans le monde. De l'automatisation des processus complexes à l'amélioration de la prise de décision à la création de modèles commerciaux complètement nouveaux - les possibilités semblent être illimitées. Mais derrière la façade brillante de la révolution de l'IA se trouve un obstacle souvent négligé: les systèmes informatiques obsolètes.
La réalité ressemble souvent à ceci: de nombreuses organisations dépendent toujours des infrastructures informatiques conçues il y a des décennies. Ces soi-disant «systèmes hérités» sont non seulement sur le plan technique, mais aussi structurellement et conceptuellement non conçus pour les exigences des applications d'IA modernes. Le résultat est un domaine de tension dans lequel le potentiel de l'IA est massivement restreint par les limites du paysage informatique existant.
Convient à:
Pourquoi les systèmes hérités sont un problème
Les problèmes qui découlent des systèmes informatiques obsolètes dans l'introduction KI sont variés et complexes:
Problèmes de compatibilité
Les systèmes hérités sont souvent basés sur des langages de programmation plus anciens (tels que COBOL) et des versions logicielles obsolètes. Ces technologies ne sont tout simplement pas compatibles avec les cadres et bibliothèques modernes qui sont nécessaires pour le développement et le fonctionnement des applications d'IA. L'intégration de l'IA dans de tels systèmes nécessite souvent des ajustements complexes et coûteux.
Silos de données et manque de qualité de données
Dans de nombreuses organisations, des données sur divers systèmes isolés (silos de données) sont distribuées. Cette fragmentation fait non seulement accès aux informations pertinentes, mais également à la fusion et à la préparation des données pour les applications d'IA. De plus, les données des systèmes héritées existent souvent dans des formats obsolètes ou souffrent d'un manque de qualité, ce qui restreint encore leur convivialité pour l'IA.
Difficultés d'intégration
L'intégration de l'IA dans les systèmes héritées est souvent associée à des défis techniques considérables. Les bases de code obsolètes, le manque de flexibilité et le manque d'interfaces (API) rendent la communication et l'échange de données plus difficiles. Dans de nombreux cas, des mises à niveau approfondies ou même l'échange de plates-formes entières sont nécessaires pour permettre l'intégration.
Restrictions de performance
Les applications d'IA, en particulier celles basées sur l'apprentissage automatique, nécessitent une puissance de calcul considérable. Le matériel obsolète et le code inefficace dans les systèmes hérités ne peuvent souvent pas répondre à ces exigences. Le résultat est un temps de réponse lent, une évolutivité limitée et une efficacité globale plus faible des applications d'IA.
Lacunes de sécurité
Les systèmes hérités n'ont souvent pas de fonctions de sécurité modernes nécessaires pour se protéger contre les cyberattaques. L'intégration de l'IA dans de tels systèmes peut apporter de nouveaux risques de sécurité, surtout si les plates-formes d'IA ont besoin d'accéder à des données sensibles. De plus, aucune mise à jour de sécurité n'est fournie pour les systèmes plus anciens, ce qui signifie que les faiblesses connues restent ouvertes.
Conséquences réelles: lorsque les initiatives de l'IA sont stands
Dans la pratique, les défis ci-dessus conduisent souvent au fait que les initiatives de l'IA calent ou même échouent. Quelques exemples:
Soins de santé
Les hôpitaux et autres établissements de santé qui reposent sur des dossiers électroniques obsolètes (honnêtes) ont souvent du mal à utiliser l'IA pour des tâches telles que la détection de fraude, les diagnostics et les traitements personnalisés. Les silos de données empêchent une vision holistique des données des patients et les problèmes d'interopérabilité entre les systèmes hérités et les outils d'IA modernes nuisent aux soins aux patients.
Les autorités
Les autorités gouvernementales, en particulier celles qui ont à voir avec de grandes quantités de données et de processus complexes, se battent souvent avec des systèmes hérités enracinés profonds. Ces systèmes entravent la mise en œuvre de l'IA pour les tâches telles que la détection de fraude fiscale, les services civils et la gestion des infrastructures. Les processus manuels causés par des systèmes obsolètes entraînent des inefficacités et des retards dans la prestation de services.
Secteur des services financiers
Les banques et autres institutions financières utilisent de plus en plus l'IA pour la reconnaissance de la fraude, l'évaluation des risques et les produits financiers personnalisés. Cependant, les systèmes informatiques obsolètes rendent difficile l'intégration d'outils basés sur l'IA dans les systèmes de traitement des transactions hérités. Les silos de données et les formats incompatibles affectent l'efficacité de l'IA, et les exigences élevées de sécurité et de conformité représentent des obstacles supplémentaires.
Pourquoi la modernisation est un combat difficile
La modernisation des systèmes informatiques est souvent un processus complexe et long qui est associé à un certain nombre de défis:
Dette technique
Au fil des ans, les dettes techniques se sont souvent accumulées dans les systèmes hérités. Cela signifie que des solutions rapides mais pas nécessairement propres ont été mises en œuvre pour résoudre des problèmes à court terme. Ces «dettes» rendent considérablement la compréhension, la modification et l'intégration de l'IA dans le code.
Restrictions budgétaires
Les investissements requis pour les mises à niveau des infrastructures, l'échange de logiciels et la formation des employés peuvent être importants. Il s'agit d'un défi majeur, en particulier pour les organisations avec des ressources financières limitées.
Résistance aux changements:
Les employés habitués aux systèmes hérités peuvent résister à l'introduction de l'IA. Cela peut être attribué à la peur de la perte d'emploi, au manque de compréhension ou simplement au confort avec les processus de travail existants.
Manque d'expertise en IA
La mise en œuvre de l'IA nécessite des connaissances et des compétences spécialisées. Cependant, de nombreuses organisations n'ont pas le savoir-faire interne nécessaire et dépendent de consultants externes ou de prestataires de services.
Surmonter l'écart: stratégies d'intégration de l'IA
Malgré les défis, il existe un certain nombre de solutions technologiques et d'approches stratégiques qui peuvent aider les organisations à surmonter l'écart entre les systèmes hérités et l'IA:
Middleware et API
Le middleware peut agir comme un pont entre les applications héritées et les modèles d'IA. Les API permettent l'échange de données entre les systèmes incompatibles sans que l'infrastructure sous-jacente soit complètement révisée.
Solutions de nuages et hybrides AI
La relocalisation des charges de travail AI sur des serveurs basés sur le cloud ou des solutions informatiques Edge offre des avantages en termes de puissance de calcul, d'évolutivité et de flexibilité. Les modèles IA hybrides qui connectent les systèmes hérités avec de nouvelles infrastructures d'IA permettent de réaliser des charges de travail sensibles sur l'IA localement, tandis que d'autres sont externalisés au cloud.
Modération des données
Le nettoyage, la normalisation et la transformation des données sont cruciaux pour convertir les données héritées en formats adaptés à l'IA. Les pipelines ETL (extraits, transformations, charges) et les lacs de données peuvent aider à gérer les données et à se préparer au traitement de l'IA.
En phases, la mise en œuvre
Une approche progressive pour l'intégration de l'IA, dans laquelle la couche technologique est introduite par la couche, minimise les troubles et permet aux organisations d'apprendre et de s'adapter au cours du processus.
Passerelles AI
Les passerelles AI sont des outils spécialisés qui servent d'interface entre les applications d'IA et les systèmes hérités. Ils simplifient le processus d'intégration et accélèrent l'introduction du KI, tandis que l'intégrité des systèmes héritées est préservée.
Convient à:
Le prix de l'antiquité: conséquences économiques de la négligence de l'IA
La négligence de l'introduction du KI due aux systèmes informatiques dépassés a des conséquences économiques importantes:
Augmentation des coûts d'exploitation
La maintenance des systèmes héritées est souvent coûteuse et inefficace. Les connaissances spécialisées, les temps d'arrêt fréquents et les réparations continues font augmenter les coûts.
Perte de productivité
Les systèmes hérités lents et peu fiables entraînent des temps d'arrêt et une perte de productivité parmi les employés. Les inefficacités découlent également des silos de données et du manque d'intégration transparente avec des outils modernes.
Désavantage compétitif
Les organisations que l'IA ne peuvent pas utiliser courent le risque de prendre du retard sur leurs concurrents. Ils manquent des opportunités d'innovation, de nouvelles sources de revenus et des expériences clients améliorées.
Augmentation des risques de sécurité
Les systèmes informatiques obsolètes sont plus sensibles aux cyberattaques et aux violations de la conformité. Cela peut entraîner des sanctions, des amendes élevées et des dommages à la réputation.
Catalyseurs de changement: programmes d'État et financement
Afin de promouvoir la transformation numérique et l'introduction du KI, les gouvernements ont lancé un certain nombre de programmes et de financement dans le monde.
Allemagne
La stratégie numérique du gouvernement fédéral 2025 met l'accent sur le développement des compétences numériques, l'IA et la modernisation des services publics. Des initiatives spécifiques telles que «Digital Pacte School» et la stratégie d'IA allemande sont équipées de moyens importants.
Union européenne
Le programme «Europe numérique» (numérique) vise à façonner la transformation numérique de la société et des entreprises européennes, notamment le financement de l'IA, du supercalcul et de la cybersécurité. La stratégie de l'IA de l'UE et de la loi sur l'IA (loi sur l'IA) sont d'autres initiatives importantes.
Stratégies mondiales: un regard comparatif sur les approches internationales
Les approches pour l'introduction de l'IA et la modernisation des systèmes informatiques obsolètes varient considérablement entre les pays. Certains pays comptent davantage sur les interventions gouvernementales, tandis que d'autres préfèrent une approche plus axée sur le marché. Les taux d'adoption de l'IA varient également fortement, certains pays (par exemple la Chine, les États-Unis et Israël) jouant un rôle pionnier.
Dans la conformité Labyrinth: l'influence des réglementations de sécurité et de protection des données
Les réglementations de sécurité et de protection des données telles que le RGPD et HIPAA jouent un rôle crucial dans la conception de l'introduction du KI. Vous vous assurez que les données personnelles sont protégées et que les applications d'IA sont utilisées de manière éthique et responsable. Cependant, la conformité à ces dispositions peut également relancer les défis, en particulier pour les applications à forte intensité de données.
Recommandations pour une introduction réussie de l'IA
Afin de surmonter les défis des systèmes informatiques obsolètes lors de l'introduction de l'IA, les recommandations suivantes doivent être observées:
Pour les entreprises et les autorités
- Effectuer une évaluation approfondie de l'infrastructure informatique existante.
- Développer de vastes stratégies de modernisation informatique.
- Hiérarchisez la modération des données.
- Considérez des solutions hybrides et basées sur le cloud.
- Assurer des mesures de sécurité robustes et une conformité aux réglementations pertinentes sur la protection des données.
- Investissez dans des programmes de formation et d'éducation approfondie.
- Suivez une approche progressive de l'intégration d'IA.
- Utilisez des passerelles middleware, API et AI.
Pour la décision politique -makers
- Soutenir et développer des programmes de financement pour la modernisation informatique et l'introduction de l'IA.
- Promouvoir la coopération internationale et l'échange de meilleures pratiques.
- Développer un cadre réglementaire clair et adaptable.
- Promouvoir les partenariats public-privé.
- Investissez des initiatives pour promouvoir les compétences en compétence numérique et en IA.
La modernisation de l'infrastructure informatique est l'étape cruciale pour libérer le potentiel transformateur de l'IA et pour utiliser de manière optimale les opportunités de l'ère numérique. C'est le seul moyen d'amener les entreprises et les autorités à leur compétitivité, d'améliorer leurs processus et d'offrir à leurs citoyens et clients une valeur ajoutée.
Convient à:
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