Comment remédier à la dette technique

Les entreprises se précipitent pour adopter l’IA, mais elles doivent composer avec la dette technique. Selon Forrester, plus de la moitié des décideurs du secteur de la technologie verront leur dette technique augmenter à un « niveau de gravité modéré ou élevé » en 2025, un chiffre qui devrait atteindre 75 % d’ici 2026.

La dette technique est un coût futur résultant de la création rapide de logiciels au détriment d’une approche axée sur le long terme. Lorsque les développeurs sacrifient la qualité au profit de la rapidité, tôt ou tard il faudra des ressources pour corriger, repenser ou remplacer la solution.

Si elle n’est pas maîtrisée, la dette technique s’accumule silencieusement jusqu’à un point de basculement, épuisant les ressources et freinant l’efficience. Pour mettre en œuvre des technologies telles que l’IA et réussir à les déployer à grande échelle, les dirigeants doivent s’attaquer à la dette technique.

D’après Gartner, trois projets d’IA sur cinq seront abandonnés d’ici 2026 en raison d’un manque de données prêtes pour l’IA. La dette technique peut nuire à la qualité, à la gouvernance et à la cohérence des données. Pour exploiter les avantages de l’IA, les entreprises doivent d’abord préparer leurs données, ce qui implique de s’attaquer de front à la dette technique.

Explorons trois façons de maîtriser la dette technique.

Cibler et mettre à jour la technologie

Le défi : de nombreux workflows reposent sur des systèmes hérités obsolètes qui compliquent l’intégration de nouvelles technologies.

La solution : ciblez et mettez à jour la technologie qui génère le meilleur retour sur investissement.

La première étape pour réduire la dette technique consiste à identifier où elle se trouve. L’un des meilleurs moyens de suivre et de mesurer la dette technique consiste à examiner la durée du cycle de développement. Des temps de cycle plus longs indiquent que le code existant est inefficace. C’est ce qu’on appelle la dette de code, laquelle contribue à la dette technique globale d’une entreprise.

L’IA accélère l’obsolescence des systèmes hérités. Pour maîtriser la dette technique, les entreprises doivent s’assurer que l’IA fonctionne avec leur pile technologique actuelle.

Une nouvelle technologie reposant sur une ancienne nuit à l’efficience et à la productivité. Décider des systèmes vieillissants à mettre à jour ou à remplacer constitue le principal défi dans le contexte de la dette technique.

Une évaluation peut être basée sur quatre facteurs : la valeur commerciale, les ressources financières, le risque direct et le risque indirect. En complément de cette évaluation initiale, recherchez les systèmes et processus qui offrent le meilleur retour sur investissement à l’entreprise.

Obtenir les bonnes données

Le défi : les données cloisonnées et disparates limitent l’efficacité technologique, ce qui augmente la dette technique.

La solution : améliorez la supervision en regroupant les données sur une seule plateforme facile à consulter.

Tous les investissements technologiques ne sont efficaces que dans la mesure où les données qui les traversent sont fiables et pertinentes. Moderniser une entreprise à grande échelle nécessite de bien structurer la couche de données. Une fois que les dirigeants ont une vue d’ensemble de leurs données, ils peuvent voir où se situent les blocages et relever les défis qui découlent de la dette technique.

Pour un fonctionnement optimal de l’IA, il est essentiel que les données soient de bonne qualité. Sans une gouvernance solide des données, la dette technique s’enracine et empêche les entreprises d’adopter de nouvelles technologies. Si des données sont cloisonnées ou manquantes, l’IA ne peut pas les utiliser pour orienter les résultats, ce qui la rend moins efficace.

Les données cloisonnées compliquent la maintenance des systèmes, ce qui augmente la charge de travail pour les équipes IT et réduit les gains d’efficacité que l’IA pourrait apporter. L’Indice de maturité IA des entreprises établi par ServiceNow a révélé que 56 % des pionniers, ceux qui sont en avance sur le plan de l’adoption de l’IA, ont réalisé des progrès significatifs en connectant les données et les silos opérationnels, contre 41 % des autres entreprises.

Une couche de données solide permet aux entreprises de déployer l’IA en toute confiance, optimisée par une intelligence en temps réel. ServiceNow Workflow Data Fabric connecte les données partout, sur une seule plateforme. Ainsi, les entreprises peuvent mieux suivre et mesurer la dette technique et identifier les opportunités d’amélioration.

Centraliser et cogérer la stratégie

Le défi : la dette technique empêche l’adoption de nouvelles technologies.

La solution : créez une stratégie centralisée pour l’utilisation et le déploiement de la technologie, en veillant à ce que les employés soient investis et impliqués.

Encourager et donner aux employés les moyens de s’approprier leur stratégie technologique renforce la responsabilité, ce qui permet d’identifier les retards causés par la dette technique. Les entreprises doivent établir des directives et des attentes claires pour la gestion continue de la dette technique.

Notre étude a révélé que la promotion d’une culture de collaboration et d’autonomie responsabilise les employés. Environ 70 % des pionniers déclarent œuvrer pour favoriser l’alignement de l’IA entre les fonctions de l’entreprise.

Des directives propres à chaque entreprise pour réduire la dette technique doivent clairement décrire ce que signifie la réussite, qui dirigera l’initiative, comment les décisions seront prises et comment les résultats seront mesurés et suivis. Les trois facteurs que sont la centralisation, la collaboration et la co-gestion doivent se combiner pour créer un consensus et réduire la dette technique.

En résumé

Se précipiter pour adopter de nouvelles technologies sans plan stratégique à long terme crée un coût futur qui freinera l’innovation, réduira la productivité et, en fin de compte, entraînera l’insatisfaction des clients.

Relever ce défi nécessite une approche globale qui implique la gouvernance des données, favorise une culture collaborative et donne la priorité aux changements de modernisation les plus efficaces pour l’entreprise.

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