Par Clive Rumsey, InterSystems UK & Ireland
L'adoption de l'IA s'accélère - et les enjeux augmentent. Dans tous les secteurs, les clients ne se contentent plus d'applications qui "fonctionnent". Ils veulent des applications qui simplifient la complexité, libèrent de la valeur et produisent des résultats mesurables. Pour les éditeurs de logiciels indépendants (ISV), cette évolution représente à la fois une opportunité et un défi considérables.
La question n'est plus "Devons-nous intégrer l'IA ?" mais "Comment le faire d'une manière qui apporte une valeur réelle et évolutive".
Malgré le battage médiatique, la plupart des organisations ont encore du mal à réaliser le plein potentiel de l'IA. Une étude mondiale réalisée l'année dernière par le Boston Consulting Group a révélé que 74 % des entreprises ne parviennent pas à valoriser leurs initiatives en matière d'IA. Pourtant, ceux qui ont réussi font état de gains significatifs en termes de revenus, de rendement pour les actionnaires et de retour sur investissement.
Pour les éditeurs de logiciels indépendants, il s'agit là d'une sonnette d'alarme. La capacité à aider les clients à combler cet écart de valeur devient rapidement un facteur de différenciation concurrentielle. Mais pour ce faire, il faut plus qu'une intégration technique - il faut repenser stratégiquement la façon dont les applications sont conçues, fournies et soutenues.
L'adoption de l'IA s'accélère - et les enjeux sont de plus en plus importants. Dans tous les secteurs, les clients ne se contentent plus d'applications qui "fonctionnent". Ils veulent des applications qui simplifient la complexité, libèrent de la valeur et produisent des résultats mesurables. Pour les éditeurs de logiciels indépendants (ISV), cette évolution représente à la fois une opportunité et un défi considérables.
L'IA sans stratégie de données est une impasse
Les clients attendent des applications qu'elles soient rentables, sécurisées et capables de soutenir une croissance soutenue. Cela signifie que les éditeurs de logiciels indépendants doivent aller au-delà des fonctionnalités de surface et s'assurer que leurs solutions reposent sur des bases de données solides.
Prenons l'exemple de l'IA agentique. Il promet l'automatisation, l'efficacité et la réduction des coûts, mais seulement s'il est alimenté par des données propres, fiables et opportunes. Les systèmes fragmentés et les infrastructures anciennes sont encore courants dans les entreprises britanniques, ce qui empêche l'IA de tenir ses promesses sans une stratégie de données solide intégrée à l'application elle-même.
Des données complexes, des attentes complexes
Les applications d'IA reposent souvent sur des données diverses et non structurées, qu'il s'agisse de documents, de transactions, d'images, de vidéos ou de données de capteurs.
La gestion de ces différents types de données est déjà un défi. Si les exigences ne sont pas prises en compte dans l'application elle-même, les clients s'exposent à des retards, à une augmentation des coûts et à des violations de la conformité.
Les clients attendent des informations en temps réel auxquelles ils peuvent se fier. Ils veulent de la traçabilité, de l'auditabilité et de la transparence, en particulier lorsque l'IA guide les décisions stratégiques ou automatise les processus critiques. Les méthodes traditionnelles et manuelles de gestion des données ne peuvent tout simplement pas suivre. Ils ralentissent les livraisons, augmentent les coûts et limitent le délai de rentabilité.
Les nouveaux outils ne suffisent pas
L'ajout d'outils d'IA aux applications existantes ne résoudra pas le problème. Les éditeurs de logiciels indépendants doivent repenser leurs architectures logicielles de fond en comble - en les concevant pour l'adaptabilité, l'évolutivité et l'impact stratégique.
L'objectif ? Simplifier la complexité. Fournir un retour sur investissement mesurable. Supprimer les obstacles créés par des données cloisonnées et des systèmes obsolètes - sans ajouter de nouvelles couches de dépenses ou de complications.
Cela exige plus que des compétences techniques. Elle exige des partenariats qui permettent aux éditeurs de logiciels indépendants d'intégrer des fonctions avancées de gestion, d'intégration et de gouvernance des données directement dans leurs logiciels, transformant ainsi les applications en actifs stratégiques.
Partenariat pour la vitesse, l'échelle et la valeur stratégique
Le succès de l'IA dépend des plateformes sur lesquelles les éditeurs de logiciels indépendants s'appuient. Pour fournir des applications d'IA fiables et évolutives, les ISV doivent avoir accès à des données centralisées en temps réel, à une conformité intégrée et à la possibilité de faire évoluer les performances en fonction de la croissance des charges de travail, sans augmentation des coûts.
Les plateformes qui prennent en charge l'innovation - telles que l'ingénierie rapide et l'IA agentique - donnent aux ISV la flexibilité nécessaire pour répondre aux attentes changeantes des clients et se différencier sur un marché très encombré. En intégrant ces capacités, les éditeurs de logiciels indépendants peuvent réduire la complexité du développement, accélérer l'adoption et offrir une valeur à long terme.
L'impératif stratégique
Toute initiative d'entreprise en matière d'IA nécessite une stratégie claire en matière de données. De plus en plus, les clients attendent des applications qu'ils adoptent qu'elles reflètent cette stratégie. Ils veulent des solutions qui évitent la fragmentation, réduisent l'efficacité et favorisent l'innovation.
Pour les éditeurs de logiciels britanniques, le message est clair : le succès de l'IA n'est pas seulement une question d'algorithmes, mais aussi d'architecture, de données et de confiance. Ceux qui investissent aujourd'hui dans les bonnes fondations seront ceux qui façonneront l'avenir des logiciels d'entreprise demain.
Vos applications sont-elles prêtes à apporter une valeur stratégique - ou seulement des fonctionnalités ?