L’IA générative franchit un cap décisif : 96 % des responsables IT la considèrent désormais comme une priorité stratégique, au même titre que les systèmes ERP ou CRM. Cette technologie n’est plus cantonnée à des projets pilotes isolés, mais s’intègre déjà dans les workflows métiers, les plateformes SaaS et les processus décisionnels. Une enquête mondiale de Foundry auprès de 301 dirigeants IT révèle cette mutation majeure.

De l’expérimentation à la discipline d’entreprise

Près des deux tiers des répondants déclarent utiliser l’IA générative dans leurs applications SaaS et l’avoir intégrée à leurs processus métiers. Les bénéfices attendus sont nombreux : gains de productivité, amélioration de l’expérience client et croissance des revenus. Cependant, ces succès initiaux ne signifient pas une maturité à grande échelle.

À mesure que l’IA s’étend, des lacunes opérationnelles apparaissent : prévisibilité des coûts, gouvernance, sécurité et résilience. Les trois principaux défis infrastructurels identifiés sont :

  • La sécurité et la conformité
  • Les performances et la fiabilité
  • La gestion des données et leur intégration

Pour que l’IA générative crée une valeur durable, les DSI doivent lui appliquer la même rigueur que pour leurs systèmes critiques. Cela implique de passer d’une gestion par projets à une gouvernance cohérente, avec des opérations automatisées, un monitoring continu et un support à l’échelle de l’entreprise.

La souveraineté des données, enjeu stratégique

Avec l’extension des workloads d’IA, la gouvernance des données devient un sujet de direction générale. Les systèmes d’IA générative manipulent souvent des données sensibles soumises à des contraintes réglementaires strictes. Les plateformes doivent donc garantir la résidence des données, respecter les souverainetés régionales et offrir un contrôle explicite sur leur traitement.

Pour les DSI, la gouvernance dépasse désormais le simple cadre de la conformité. En maîtrisant dès aujourd’hui ces enjeux, ils renforcent la confiance — interne et externe — alors que l’IA s’ancre dans les processus métiers.

La gestion des risques, intégrée dès la conception

Les contrôles traditionnels de l’IT étaient conçus pour des applications statiques. L’IA générative bouleverse ce modèle : elle évolue en continu, interagit de manière autonome et agit parfois sans intervention humaine. Les DSI ne peuvent plus s’appuyer sur un suivi manuel ; l’IA doit être intégrée directement au modèle opérationnel, couvrant les données, les modèles, l’infrastructure et les opérations.

Cela inclut la traçabilité des données, les contrôles d’accès basés sur les rôles, le monitoring de l’utilisation, la validation des modèles et l’application automatisée des politiques. L’objectif n’est pas de freiner l’innovation, mais de la rendre sûre, reproductible et scalable.

Le mandat des DSI évolue

La leçon pour les DSI est claire : piloter l’IA générative avec succès exige un modèle opérationnel stratégique, pas seulement des choix technologiques ponctuels. Pour y parvenir, ils recherchent des plateformes unifiant opérations, gouvernance, visibilité et automatisation. L’enjeu est de déployer un modèle permettant de scaler l’IA en toute confiance, sans sacrifier le contrôle.