Un virage stratégique pour les DSI. Les annonces et incidents récents confirment que 2026 sera marquée par la consolidation entre intelligence artificielle, rationalisation du SI et maîtrise des coûts IT. Voici les faits à retenir.

Les logiciels métiers accélèrent leur verticalisation

L’annonce de Metro illustre une tendance confirmée : la montée en puissance des SI spécifiques. En développant un système d’information dédié à la gestion de ses approvisionnements en produits frais, le grossiste optimise ses processus métiers et son pilotage des flux. Pour les DSI, cette évolution renforce la nécessité de maîtriser l’intégration de solutions sur mesure avec les ERP existants tout en préservant l’interopérabilité.

Les impacts sont directs sur le TCO et le FinOps : un SI vertical accroît la performance opérationnelle mais exige une architecture claire et un cadre de maintenance solide. Les partenaires capables d’assurer TMA et QA deviennent clés pour éviter la dette technique tout en garantissant la continuité du service.

Les données au cœur des stratégies IA

Selon le CIO, la réussite des projets IA dépend avant tout de la qualité de la donnée. Trop d’entreprises initient des programmes d’intelligence artificielle sans véritable gouvernance data. L’article « Réfléchir sur la data en amont des stratégies IA en entreprise » souligne un point critique : sans données fiables, les modèles génératifs amplifient les biais et génèrent des décisions risquées.

Les directions IT doivent donc prioriser la standardisation des flux, la traçabilité et la conformité RGPD. Un data management robuste se traduit par des gains en productivité et en crédibilité pour les équipes métiers, tout en réduisant les coûts de reformation des modèles d’IA.

L’IA s’installe partout, des bureaux aux infrastructures

Google et OpenAI ont marqué la semaine avec leurs annonces respectives : lancement de GPT‑5.2 et du moteur Gemini 3 Pro de Google. Leurs technologies renforcent les capacités d’analyse, de génération de code et de recherche. En parallèle, HP dévoile sa station IA ZGX Nano basée sur la plateforme Nvidia DGX Spark, un matériel orienté calcul massivement parallèle pour l’entraînement local des modèles.

Pour les DSI, ces nouveautés signifient un double enjeu : anticiper les besoins en puissance et évaluer la pertinence d’un hébergement interne face aux coûts cloud. L’arbitrage FinOps devient stratégique, entre performance et maîtrise de la facture énergétique. Ces annonces confirment aussi l’importance du dev/test continu pour adapter les applications métiers à des environnements IA évolutifs.

Les équipes IT au défi de l’acculturation à l’IA

BBVA, Deutsche Telekom et Commonwealth Bank of Australia déploient ChatGPT Enterprise à grande échelle. Le signal est clair : la diffusion des compétences IA devient un pilier RH. Ces projets, centrés sur la collaboration homme‑machine, impliquent formation, gouvernance et adaptation des modes de travail.

Pour les directions IT, l’enjeu dépasse la technologie. Il s’agit d’organiser la montée en compétence sans rupture, tout en protégeant les données sensibles des échanges automatisés. La mesure de la productivité humaine augmentée par l’IA deviendra une donnée de pilotage RH à part entière.

Réseau et cybersécurité : la base se renforce silencieusement

La fibre atteint désormais 93,5 % des foyers français selon l’Arcep, marquant un jalon décisif pour la continuité opérationnelle et la performance des réseaux d’entreprise. Cette extension facilite le déploiement de solutions SaaS et de monitoring temps réel. Parallèlement, plusieurs rapports (notamment OpenAI sur la résilience cyber) mettent en garde contre la complexification des attaques orchestrées par IA.

Les audits CERT et CVE doivent être renforcés. Un niveau de supervision renforcé et des équipes SOC as a Service deviennent des leviers économiques et de réassurance. La cybersécurité n’est plus une option de conformité, c’est une condition d’accès au marché numérique.

L’année 2025 clôt un cycle : celui de la transformation post‑cloud. En 2026, la priorité sera à la maîtrise. Maîtrise des données, des coûts d’exploitation et des nouveaux usages IA. Les entreprises qui réussiront seront celles qui sauront déléguer ce qui peut l’être sans perdre la gouvernance. Dans ce contexte, l’approche hybride de goolive — pilotage local et delivery nearshore — offre un modèle d’équilibre efficace entre compétitivité, sécurité et agilité.

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