La modernisation est un mantra pour les organisations depuis dix ans. De la migration des charges de travail vers le nuage à l’adoption des opérations axées sur le numérique, ils ont investi massivement dans la création de fondations évolutives et agiles.

Mais le jeu a changé. Comme indiqué dans un nouveau guide de données NTT, Modernisation 2.0  : La façon dont l’IA agentique change le jeu, la modernisation infonuagique et la — reconfiguration des anciens systèmes en microservices ne — sont plus l’objectif final. Il ’s’agit plutôt d’un pas vers la création de plateformes intelligentes qui permettent des flux de travail agents.

Par conséquent, si votre stratégie s’arrête lors de la migration vers le nuage, vous n’y ’reviendrez qu’à mi-chemin. La prochaine étape consiste à créer des écosystèmes adaptatifs et intelligents qui transforment votre façon de fonctionner et de rivaliser.

Du nuage d’abord à l’IA d’abord

La première vague de modernisation a permis de fournir une infrastructure infonuagique native, des plateformes de données unifiées et des analyses en temps réel. Ces mesures ont permis de réduire les coûts, d’améliorer l’évolutivité, d’accroître l’efficacité et la productivité et d’accélérer le rythme de l’innovation. Les organisations sont devenues plus agiles alors que les équipes pouvaient déployer des mises à jour plus rapidement et prendre des décisions fondées sur les données en temps réel, jetant ainsi les bases de la prochaine phase de transformation intelligente.

Aujourd’hui, cependant, votre organisation a besoin de plus que l’automatisation. Vous devez également ajouter de l’intelligence, sous forme d’IA  — agentique qui fait passer la modernisation au-delà de l’efficacité avec des systèmes qui apprennent, s’adaptent et prennent des décisions en contexte.

Voici ’comment cela se déroule dans cinq secteurs clés :

• Services bancaires, financiers et d’assurance  : La conformité, la détection de la fraude et la confiance des clients sont au cœur de cette industrie hautement réglementée. La modernisation des données et des applications permet une surveillance des risques en temps réel, une production basée sur l’IA et des services financiers personnalisés. L’IA agentique élève cela en automatisant les opérations de routine et en prédisant les défaillances potentielles avant qu’elles ne surviennent.
• Fabrication Les usines deviennent des écosystèmes intelligents. L’infrastructure modernisée et les plateformes de données IdO permettent la maintenance prédictive et la planification dynamique de la production. L’IA agentique va encore plus loin en optimisant la consommation d’énergie, en équilibrant les chaînes d’approvisionnement, en automatisant — le contrôle de la qualité et plus encore en temps réel. Soins de santé Dans cette industrie, l’interopérabilité des données rend — les données des patients sécurisées, accessibles et utiles. Les bases de données modernisées prennent en charge les diagnostics alimentés par l’IA et les parcours de soins personnalisés. Les agents d’IA peuvent même coordonner de façon autonome la planification, surveiller les progrès des patients et alerter les cliniciens des anomalies.
• Vente au détail et consommateur  : C’est là que la transformation de l’expérience client brille. De l’engagement omnicanal aux recommandations personnalisées, les détaillants créent des tableaux de bord qui unifient chaque interaction. Ensuite, l’IA agentique transforme ces idées en action en déclenchant des mises à jour des stocks, en adaptant les offres et en prédisant le taux de désabonnement avant qu’il ne se produise.
• Automobile L’industrie se dirige vers des véhicules connectés définis par logiciel. La modernisation permet des parcours de vente numériques, la mobilité en tant que service et des écosystèmes de véhicules auto-mis à jour. L’IA agentique ajoute un entretien prédictif et une prise de décision autonome dans la voiture elle-même, transformant chaque véhicule en un système intelligent et adaptatif.

Comment réduire les obstacles à la modernisation et à l’adoption de l’IA agentique

Malgré la promesse, la mise à l’échelle de l’IA agentique n’’est pas simple. Sans une base de données unifiée et une feuille de route claire qui aligne vos objectifs technologiques et commerciaux, même les agents d’IA les plus avancés auront de la difficulté à fournir de précieux résultats.

Notre guide de modernisation présente trois principaux défis à relever avant que vous puissiez commencer à déployer l’IA agentique — ou toute autre IA — à grande échelle :

(1) Le défi fondamental : Gestion d’une vaste zone de couverture existante

Vous ne pouvez pas accéder ’au plein potentiel de ’l’IA agentique lorsque vous ’êtes encore alourdi par une infrastructure désuète et des systèmes fragmentés. De nombreuses organisations fonctionnent toujours avec une forte empreinte héritée qui limite l’évolutivité, l’agilité et l’intégration avec les capacités d’IA.

La solution commence par la modernisation des charges de travail avec des environnements natifs du nuage qui prennent en charge les microservices, l’automatisation et l’accessibilité transparente des données.

(2) Le défi philosophique : Réimaginer le rôle de l’IA

L’IA agentique ’n’est pas seulement un outil d’automatisation, — c’’est une force transformatrice qui bouleverse l’ensemble des processus opérationnels, des cadres décisionnels et des chaînes de valeur.

L’utilisation d’architectures natives du nuage, de technologies sans serveur et d’intelligence en périphérie de réseau, regroupées avec un service de l’industrie préconçu comme des solutions logicielles pour accélérer le déploiement et l’innovation, transformant l’IA en un partenaire stratégique plutôt qu’une fonction de soutien.

(3) Le défi opérationnel : Démontrer une valeur réelle

Le plus grand obstacle à la mise à l’échelle de l’IA agentique réside dans la définition et la preuve d’un impact mesurable. De nombreuses organisations s’arrêtent à la phase pilote en raison de mesures peu claires ou de données fragmentées.

Le succès exige des ICR et des EQS pour les agents d’IA qui sont directement liés aux résultats commerciaux, soutenus par des bases de données unifiées et de haute qualité.

Un voyage rapide vers la prochaine frontière

Voici ’la bonne nouvelle : Vous n’’avez pas besoin de tout réviser en même temps. Commencez par les étapes suivantes :

1. Évaluer la préparation : Évaluez votre infrastructure, la qualité de vos données et vos points d’intégration.
2. T ciblez les gains rapides : Identifier les cas d’utilisation à impact élevé, comme le service à la clientèle ou l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.
3. Tirer parti des accélérateurs : Les plateformes de l’industrie et les agents d’IA préconçus peuvent accélérer le déploiement. Le partenariat avec des experts comme NTT DATA et Google peut vous aider à passer d’une preuve de concept à une valeur mesurable en quelques mois, pas en quelques années.

L’IA agentique est la prochaine frontière de la modernisation. Les organisations qui l’adoptent maintenant obtiendront un avantage décisif en matière d’efficacité, d’innovation et d’expérience client.

Prêt à explorer ce que l’IA agentique peut faire pour votre entreprise? Laissez-nous vous aider à en faire une réalité.

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