Systèmes informatiques obsolètes : un obstacle sur la voie de l’intelligence artificielle – Image : Xpert.Digital
L'intelligence artificielle face aux anciens systèmes informatiques : comment les entreprises tergiversent
La révolution de l'IA est-elle freinée ? Le défi posé par les infrastructures informatiques obsolètes.
Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) promet d'énormes avantages aux entreprises et aux organismes gouvernementaux du monde entier. De l'automatisation des processus complexes à l'amélioration de la prise de décision, en passant par la création de modèles économiques entièrement nouveaux, les possibilités semblent illimitées. Mais derrière la façade étincelante de la révolution de l'IA se cache un obstacle souvent négligé : des systèmes informatiques obsolètes.
La réalité est souvent la suivante : de nombreuses organisations s’appuient encore sur des infrastructures informatiques conçues il y a plusieurs décennies. Ces systèmes dits « hérités » sont non seulement techniquement obsolètes, mais aussi structurellement et conceptuellement inadaptés aux exigences des applications d’IA modernes. Il en résulte une situation où le potentiel de l’IA est fortement limité par les contraintes du paysage informatique existant.
Convient à:
Pourquoi les systèmes hérités constituent un problème
Les problèmes causés par des systèmes informatiques obsolètes lors de la mise en œuvre de l'IA sont nombreux et complexes :
Problèmes de compatibilité
Les systèmes existants reposent souvent sur des langages de programmation anciens (comme le COBOL) et des versions logicielles obsolètes. Ces technologies sont tout simplement incompatibles avec les frameworks et bibliothèques modernes nécessaires au développement et à l'exécution d'applications d'IA. L'intégration de l'IA dans de tels systèmes requiert souvent des modifications complexes et coûteuses.
Silos de données et mauvaise qualité des données
Dans de nombreuses organisations, les données sont dispersées dans divers systèmes isolés (silos de données). Cette fragmentation complique non seulement l'accès aux informations pertinentes, mais entrave également la fusion et la préparation des données pour les applications d'IA. De plus, les données des systèmes existants sont souvent dans des formats obsolètes ou de mauvaise qualité, ce qui limite encore davantage leur utilisation par l'IA.
Difficultés d'intégration
L'intégration de l'IA aux systèmes existants présente souvent d'importants défis techniques. Des bases de code obsolètes, un manque de flexibilité et l'absence d'interfaces de programmation (API) entravent la communication et l'échange de données entre les systèmes. Dans de nombreux cas, des mises à niveau importantes, voire le remplacement complet des plateformes, sont nécessaires pour permettre cette intégration.
Limitations de performance
Les applications d'IA, notamment celles basées sur l'apprentissage automatique, nécessitent une puissance de calcul considérable. Le matériel obsolète et le code inefficace des systèmes existants ne permettent souvent pas de répondre à ces exigences. Il en résulte des temps de réponse lents, une évolutivité limitée et une efficacité globale réduite des applications d'IA.
vulnérabilités de sécurité
Les systèmes existants sont souvent dépourvus des fonctionnalités de sécurité modernes nécessaires pour se protéger contre les cyberattaques. L'intégration de l'IA à ces systèmes peut engendrer de nouveaux risques de sécurité, notamment si les plateformes d'IA requièrent l'accès à des données sensibles. De plus, les mises à jour de sécurité ne sont généralement plus proposées pour les systèmes anciens, laissant ainsi des vulnérabilités connues exposées.
Conséquences concrètes : quand les initiatives en IA s’enlisent
Les difficultés mentionnées ci-dessus entraînent souvent le blocage, voire l'échec, des initiatives en matière d'IA. Voici quelques exemples :
Soins de santé
Les hôpitaux et autres établissements de santé qui utilisent des systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) obsolètes peinent souvent à tirer parti de l'IA pour des tâches telles que la détection des fraudes, les diagnostics et les traitements personnalisés. Le cloisonnement des données empêche une vision globale des données des patients, et les problèmes d'interopérabilité entre les systèmes existants et les outils d'IA modernes nuisent à la qualité des soins.
Les autorités
Les organismes gouvernementaux, notamment ceux qui traitent d'importants volumes de données et des processus complexes, sont souvent confrontés à des systèmes informatiques hérités profondément enracinés. Ces systèmes entravent la mise en œuvre de l'IA pour des tâches telles que la détection de la fraude fiscale, les services aux citoyens et la gestion des infrastructures. Les processus manuels qu'ils imposent engendrent 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 détection des fraudes, l'évaluation des risques et les produits financiers personnalisés. Cependant, la vétusté des systèmes informatiques complique l'intégration des outils d'IA dans les systèmes de traitement des transactions existants. Les silos de données et les formats incompatibles nuisent à l'efficacité de l'IA, et les exigences strictes en matière de sécurité et de conformité constituent des obstacles supplémentaires.
Pourquoi la modernisation est une bataille difficile
La modernisation des systèmes informatiques est souvent un processus complexe et long qui comporte de nombreux défis :
dette technique
Au fil des ans, les systèmes existants accumulent souvent une dette technique. Cela signifie que des solutions rapides, mais pas nécessairement optimales, ont été mises en œuvre pour résoudre des problèmes à court terme. Cette « dette » entrave considérablement la compréhension, la modification et l'intégration de l'IA dans le code.
contraintes budgétaires
Les investissements nécessaires à la mise à niveau des infrastructures, au remplacement des logiciels et à la formation des employés peuvent être considérables. Cela représente un défi de taille, notamment pour les organisations aux ressources financières limitées.
Résistance au changement :
Les employés habitués aux systèmes existants peuvent se montrer réticents face à l'introduction de l'IA. Cette réticence peut s'expliquer par la crainte de perdre leur emploi, un manque de compréhension ou tout simplement par la facilité d'utilisation des processus actuels.
Manque d'expertise en IA
La mise en œuvre de l'IA requiert des connaissances et des compétences spécialisées. Or, de nombreuses organisations ne disposent pas de l'expertise interne nécessaire et font appel à des consultants ou des prestataires de services externes.
Combler le fossé : stratégies d’intégration de l’IA
Malgré les difficultés, il existe un certain nombre de solutions technologiques et d'approches stratégiques qui peuvent aider les organisations à combler le fossé entre les systèmes existants et l'IA :
Intergiciels et API
Les intergiciels peuvent servir de pont entre les applications existantes et les modèles d'IA. Les API permettent l'échange de données entre des systèmes incompatibles sans nécessiter une refonte complète de l'infrastructure sous-jacente.
Solutions d'IA cloud et hybrides
La migration des charges de travail d'IA vers des serveurs cloud ou des solutions d'informatique de périphérie offre des avantages en termes de puissance de calcul, d'évolutivité et de flexibilité. Les modèles d'IA hybrides, qui combinent systèmes existants et nouvelle infrastructure d'IA, permettent d'exécuter localement les charges de travail d'IA sensibles tout en externalisant les autres vers le cloud.
Modernisation des données
Le nettoyage, la normalisation et la transformation des données sont essentiels pour convertir les données existantes en formats compatibles avec l'IA. Les pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) et les lacs de données permettent de gérer les données et de les préparer au traitement par l'IA.
En phases, la mise en œuvre
Une approche progressive de l'intégration de l'IA, où la technologie est introduite couche par couche, minimise les perturbations et permet aux organisations d'apprendre et de s'adapter au fur et à mesure du déroulement du processus.
Passerelles d'IA
Les passerelles d'IA sont des outils spécialisés qui servent d'interface entre les applications d'IA et les systèmes existants. Elles simplifient le processus d'intégration et accélèrent l'adoption de l'IA tout en préservant l'intégrité des systèmes existants.
Convient à:
Le prix de l'antiquité : conséquences économiques de la négligence de l'IA
Négliger la mise en œuvre de l'IA en raison de systèmes informatiques obsolètes a des conséquences économiques importantes :
Augmentation des coûts d'exploitation
La maintenance des systèmes existants est souvent coûteuse et peu efficace. Les connaissances spécialisées, les interruptions de service fréquentes et les réparations continues font grimper les coûts.
Pertes de productivité
Les systèmes hérités, lents et peu fiables, entraînent des interruptions de service et une perte de productivité des employés. Les silos de données et le manque d'intégration fluide avec les outils modernes sont également sources d'inefficacité.
désavantage concurrentiel
Les organisations qui ne tirent pas parti de l'IA risquent de se laisser distancer par leurs concurrents. Elles passent à côté d'opportunités d'innovation, de nouvelles sources de revenus et d'une meilleure expérience client.
Risques accrus en matière de sécurité
Les systèmes informatiques obsolètes sont plus vulnérables aux cyberattaques et aux infractions à la conformité. Cela peut entraîner des sanctions, de lourdes amendes et une atteinte à la réputation.
Catalyseurs de changement : programmes et subventions gouvernementaux
Pour promouvoir la transformation numérique et l'adoption de l'IA, les gouvernements du monde entier ont lancé un certain nombre de programmes et de mesures incitatives.
Allemagne
La stratégie numérique 2025 du gouvernement allemand met l'accent sur le développement des compétences numériques, l'intelligence artificielle et la modernisation des services publics. Des initiatives spécifiques, telles que le « Pacte numérique pour l'éducation » et la stratégie allemande en matière d'IA, bénéficient de financements importants.
Union européenne
Le programme Europe numérique (DIGITAL) vise à façonner la transformation numérique de la société et de l'économie européennes, notamment par le financement de l'IA, du calcul haute performance et de la cybersécurité. La stratégie de l'UE en matière d'IA et la loi sur l'IA constituent d'autres initiatives clés.
Stratégies mondiales : un regard comparatif sur les approches internationales
Les approches en matière de mise en œuvre de l'IA et de modernisation des systèmes informatiques obsolètes varient considérablement d'un pays à l'autre. Certains misent davantage sur l'intervention de l'État, tandis que d'autres privilégient une approche davantage axée sur le marché. Les taux d'adoption de l'IA varient également de manière significative, certains pays (comme la Chine, les États-Unis et Israël) étant à la pointe du progrès.
Naviguer dans le labyrinthe de la conformité : l’influence des réglementations en matière de sécurité et de protection des données
Les réglementations en matière de sécurité et de protection des données, telles que le RGPD et la loi HIPAA, jouent un rôle crucial dans l'adoption de l'IA. Elles garantissent la protection des données personnelles et une utilisation éthique et responsable des applications d'IA. Toutefois, leur mise en œuvre peut également présenter des difficultés, notamment pour les applications nécessitant un traitement intensif des données.
Recommandations pour une mise en œuvre réussie de l'IA
Pour surmonter les difficultés liées aux systèmes informatiques obsolètes lors de l'introduction de l'IA, les recommandations suivantes devraient être prises en compte :
Pour les entreprises et les organismes gouvernementaux
- Procéder à une évaluation approfondie de l'infrastructure informatique existante.
- Élaborer des stratégies complètes de modernisation informatique.
- Prioriser la modernisation des données.
- Envisagez des solutions hybrides et basées sur le cloud.
- Mettre en place des mesures de sécurité robustes et assurer la conformité avec la réglementation applicable en matière de protection des données.
- Investissez dans des programmes de formation et de perfectionnement professionnel.
- Adoptez une approche progressive pour l'intégration de l'IA.
- Utilisez des intergiciels, des API et des passerelles d'IA.
Pour la décision politique -makers
- Soutenir et développer les programmes de financement pour la modernisation informatique et la mise en œuvre de l'IA.
- Promouvoir la coopération internationale et l'échange de bonnes pratiques.
- Élaborer des cadres réglementaires clairs et adaptables.
- Promouvoir les partenariats public-privé.
- Investir dans des initiatives visant à promouvoir les compétences numériques et les aptitudes en IA.
La modernisation des infrastructures informatiques est une étape cruciale pour exploiter pleinement le potentiel transformateur de l'IA et tirer le meilleur parti des opportunités offertes par l'ère numérique. C'est la seule façon pour les entreprises et les pouvoirs publics de maintenir leur compétitivité, d'améliorer leurs processus et d'offrir une valeur ajoutée à leurs citoyens et clients.
Convient à:
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