La technologie se déplace souvent à un rythme qui peut être difficile à égaler. Chaque nouvelle vague s’appuie sur la dernière, changeant la façon dont les organisations fonctionnent et rivalisent. Rien n’est plus évident qu’avec — l’IA, l’avancement technologique le plus récent et possiblement le plus transformateur de notre époque.

L’IA a dépassé les projets pilotes expérimentaux et est maintenant une force déterminante dans l’avantage concurrentiel. Selon le nouveau rapport mondial ’2026 de NTT DATA sur l’IA  : Un guide pour les leaders de l’IA, les organisations identifiées comme leaders de l’IA sont près de 2,5 fois plus susceptibles que les autres d’atteindre une croissance des revenus supérieure à 10 % et 3,6 fois plus susceptibles de maintenir des marges de profit de 15 % ou plus.

Le rapport s’appuie sur des recherches approfondies menées auprès de plus de 2 500 cadres supérieurs et d’autres décideurs principaux dans 15 industries et 35 pays. Elle définit les leaders de l’IA comme des organisations ayant une stratégie d’IA bien définie ou en cours, un niveau “mature” ou “évolué” de capacité d’IA et des profits réalisés significativement plus importants de l’IA que leurs pairs.

Il ’est clair que la reconnaissance du potentiel commercial de ’l’IA n’est plus le problème. Cependant, pour de nombreuses organisations, l’exécution demeure un défi.

Lorsque le nuage n’’est pas une option

Consommer l’IA en tant “que service” via le nuage est souvent la solution la plus simple, mais pas toujours la bonne — ou même possible. Dans les industries telles que la défense, les soins de santé, les finances et le secteur public, le déploiement de l’IA sur place peut être une nécessité.

Pour les institutions publiques, il ’s’agit de la souveraineté numérique qui — garde les données sensibles à l’intérieur des frontières nationales. Pour les finances  et les soins de santé, il ’s’agit de la conformité, de la gouvernance et de la nécessité de fonctionner dans des cadres réglementaires stricts. Et pour la défense et d’autres secteurs critiques, il ’s’agit de sécurité, de confidentialité et de disponibilité, car ils doivent conserver les données dans un environnement local où les systèmes restent résilients même lorsque les réseaux ne ’le font pas.

Parfois, la décision est purement technique, liée aux préoccupations concernant la faible latence, le contrôle local ou l’évitement des risques de transmission de données. Mais le principe est le même : Certaines organisations ne peuvent pas compter sur l’’infrastructure de quelqu’un d’autre pour exploiter leurs renseignements.

L’écart de préparation de l’infrastructure

Si vous ne pouvez pas exécuter votre ’IA dans le nuage, votre propre infrastructure  doit supporter la charge. Mais si votre infrastructure n’’est pas assez robuste pour suivre le rythme des exigences de vitesse, ’d’échelle et de résilience de l’IA, elle devient rapidement un goulot d’étranglement.

Le modèle d’IA le plus puissant est inutile si le réseau central sur lequel il fonctionne ne peut pas offrir. Malheureusement, de nombreuses organisations apprennent cela de la façon la plus difficile. Ils ont de solides cas d’utilisation commerciale, mais leurs systèmes ne sont ’pas conçus pour cela. Ce fossé entre l’aspiration et un déploiement fiable et haute performance de l’IA est ce que nous appelons l’écart de préparation de l’infrastructure.

Il est essentiel de trouver la meilleure façon de relever ce défi : Notre rapport sur l’IA montre que par rapport aux autres organisations, les leaders de l’IA investissent davantage dans la reconstruction de leurs applications de base avec des capacités d’IA intégrées plutôt que de se limiter aux ajouts de surface.

Les plus grands défis sur la voie de l’IA

De nombreuses organisations se heurtent à un mur lorsqu’elles essaient de mettre à l’échelle l’IA pour deux raisons principales :

L’écart de traduction

Cela se produit lorsque votre équipe de direction a défini un cas d’utilisation commerciale puissant, comme “Améliorer le service à la clientèle avec un robot conversationnel GenAI.”

Ensuite, vous devez traduire ce besoin commercial en une liste d’exigences techniques spécifiques pour vos équipes de réseau, de stockage et d’informatique. Cependant, sans approche structurée, ce qui commence par une vision claire se dissout rapidement en initiatives non coordonnées.

Infrastructure fragmentée

Vos systèmes existants n’ont peut-être pas été conçus pour répondre aux exigences des charges de travail d’IA distribuées. En pratique, cela signifie souvent des connexions réseau lentes, des processeurs graphiques sous-utilisés et un stockage de données fragmenté, ce qui entraîne une formation lente sur l’’IA, des coûts élevés et des modèles qui ne fonctionnent pas bien en production.

Évaluation de la préparation à l’IA de référence : Votre pont vers la clarté architecturale

Cela fait de ’l’évaluation de base de préparation à l’IA de NTT DATA  un point de départ important. C’’est le pont qui relie votre cas d’utilisation commerciale de haut niveau à un plan technique clair—, le plan pratique pour l’infrastructure et les systèmes dont vous avez besoin.

Même si vous ’avez déjà effectué un travail stratégique ou de transformation de haut niveau avec un consultant, cette évaluation reste essentielle, car elle va au-delà de vos objectifs commerciaux pour vérifier si votre infrastructure peut soutenir ces objectifs.

Notre mission L’objectif de base

Notre évaluation vous donne rapidement une vue d’ensemble de plusieurs domaines de votre environnement informatique.

• Validation et traduction des cas d’utilisation : Nous traduisons chaque dossier commercial en un domaine d’intérêt technique de haut niveau. Cela nous aide à déterminer quelle partie de votre pile technologique doit évoluer en premier pour rendre votre analyse de rentabilisation possible.
• Alignement du domaine : Nous examinons la — sécurité de tous vos domaines techniques, de votre centre de données, de votre réseau, de votre informatique, de votre stockage et de votre observabilité — pour fournir une vue d’ensemble de votre environnement et nous assurer qu’aucun domaine critique n’est négligé.
• Transfert stratégique : Ce rapport de référence vous donne les renseignements dont vous avez besoin pour passer à l’étape suivante. Si une analyse plus approfondie de vos domaines techniques est nécessaire, nous effectuons une évaluation avancée spécifique à chaque domaine. Par exemple, si la performance du réseau est le plus grand risque, nous recommandons une évaluation avancée du réseau de centres de données.

Le résultat : Arrêtez de deviner, commencez à construire :

Une fois que vous aurez terminé votre évaluation ’de préparation à l’’IA de référence, vous aurez :

• Une concentration plus claire : Vous éliminez les conjectures en isolant une ou deux zones d’infrastructure critiques qui nécessitent une attention immédiate pour aller de l’avant avec votre cas d’utilisation.
• Une position plus forte sur le risque : Le rapport de référence vous donne une vue d’ensemble des risques de sécurité et de conformité associés à l’introduction de charges de travail d’IA dans votre environnement informatique.
• Une feuille de route accélérée : Vous passez d’un objectif d’affaires abstrait à une feuille de route technique concrète et prioritaire qui est prête à être mise en œuvre.

À l’ère de l’IA, l’infrastructure est la stratégie. Il détermine la rapidité avec laquelle vous pouvez innover, la fiabilité avec laquelle vous pouvez évoluer et l’efficacité avec laquelle vous pouvez concurrencer. Il n’’est pas surprenant que 96 % des dirigeants de la haute direction soient convaincus que l’IA accélérera l’innovation différenciée sur le marché. La vision est là — et, dans les bonnes circonstances, avec le bon partenaire d’infrastructure, elle peut devenir une réalité. Ne laissez pas ’l’ancienne infrastructure vous freiner.

Prêt à commencer?

Communiquez avec nous pour prendre notre évaluation de préparation à l’IA de base, définir votre orientation technique et transformer vos ambitions en une feuille de route priorisée et prête pour l’entreprise.

Si une analyse plus approfondie est nécessaire, nous continuons avec des évaluations approfondies ciblées axées sur chaque domaine technique, en veillant à ce que chaque domaine soit optimisé pour la préparation à l’IA.

Cet article a été co-écrit par Ralf Hustadt, directeur : Mise en marché de l’&IA de données chez NTT DATA.

Réservez votre évaluation dès aujourd’ hui pour une analyse approfondie de votre environnement et des perspectives structurées pour vous aider à planifier votre modernisation de réseau prête pour l’IA.