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Le logiciel-service ne disparaît pas, mais son rôle évolue. Savez-vous quand acheter, développer ou améliorer?

À mesure que la technologie transforme les modes de travail, les organisations doivent adopter une approche plus délibérée des décisions d’architecture d’entreprise, en commençant par une vision claire des résultats d’affaires et de la valeur recherchée. Nous proposons quatre voies fondées sur la différenciation, l’effet levier des agents, la trajectoire des éditeurs et la capacité économique.

Principaux constats

  • Les décisions technologiques d’entreprise ne sont plus binaires. Les organisations disposent d’un éventail d’options plus large : les solutions sur mesure rendues possibles par l’ingénierie agentique élargissent le champ du possible et permettent de combiner logiciels-services, solutions personnalisées et couches pilotées par l’IA de nouvelles façons.
  • Tous les logiciels-services ne se valent pas. Les plateformes de base, en particulier les PGI, continueront de s’imposer grâce à la profondeur de leur intégration, à leur vérifiabilité et à leur rôle de système de référence. En revanche, les solutions coûteuses et peu différenciantes sont sous pression, à mesure que les alternatives personnalisées et appuyées par l’IA redéfinissent l’équilibre entre coûts, contrôle et flexibilité.
  • La réussite repose sur des choix délibérés et coordonnés. Les organisations doivent aligner chaque décision sur les résultats d’affaires, arbitrer entre coût, rapidité, risque et contrôle, et s’appuyer sur une gouvernance rigoureuse et transversale pour piloter des solutions et des dépenses de plus en plus distribuées.   

Discutez avec nos dirigeants

Pendant des années, les décisions en matière de technologies d’entreprise ont été envisagées comme un choix binaire : développer des solutions sur mesure ou acheter des logiciels prêts à l’emploi. Avec l’émergence de l’IA, l’essor de l’ingénierie agentique et l’évolution des modèles économiques, cette opposition s’estompe.

Les solutions sur mesure deviennent de plus en plus viables : les coûts de développement et de maintenance diminuent, la rapidité s’accroît et la flexibilité progresse à mesure que les capacités agentiques réduisent les efforts nécessaires pour les concevoir et les faire évoluer. Parallèlement, les plateformes de logiciel-service continuent d’évoluer : les éditeurs y intègrent l’IA et ajustent leurs modèles de prestation et de tarification à mesure que les capacités s’étendent et que les coûts évoluent dans le temps. Ensemble, ces transformations élargissent le champ des possibles et appellent une approche plus réfléchie pour déterminer quand le logiciel-service est pertinent et quand les solutions sur mesure deviennent une meilleure option.

Plutôt que de remplacer complètement les plateformes existantes, les organisations adoptent de plus en plus des approches hybrides, combinant logiciels-services et solutions sur mesure. Elles conservent les plateformes là où elles apportent échelle et fiabilité, tout en les étendant, en les enrichissant ou en les remplaçant de manière ciblée lorsque des enjeux de différenciation, de contrôle ou d’économie le justifient. Ces décisions sont rarement prises à l’échelle de l’ensemble de l’organisation; elles se font plutôt par domaine, avec des choix variés à travers le paysage technologique.

En conséquence, les environnements d’entreprise deviennent plus distribués, les activités s’étendant entre les systèmes des éditeurs et ceux de l’organisation. Cela renforce l’importance de clarifier les responsabilités, de s’appuyer sur des fondations de données solides et de mettre en place une gouvernance transversale robuste entre les équipes technologiques, des données et des affaires.

Alors que les organisations réévaluent leurs décisions entre développement interne et achat, elles posent des questions plus ciblées, alignées sur les résultats d’affaires :

  • Où la différenciation justifie-t-elle de développer ou de détenir certaines capacités?
  • Où devons-nous maintenir, faire évoluer ou remplacer les plateformes existantes? 
  • Comment accélérer sans accroître les risques? 
  • Quelles capacités sont nécessaires pour concevoir, exploiter et faire évoluer efficacement ces solutions? 

Nous explorons ici des perspectives clés pour aider les organisations à répondre à ces questions et à prendre des décisions technologiques plus éclairées et tournées vers l’avenir.

Quatre voies pour piloter cette transformation

Concevoir pour demain suppose de dépasser les hypothèses d’aujourd’hui. Les évolutions économiques et technologiques redéfinissent en permanence le champ des possibles. Reporter les décisions ou concevoir uniquement en fonction des réalités actuelles peut limiter la flexibilité future, figer les coûts et réduire la différenciation.

Dans le même temps, les décisions deviennent plus nuancées et propres à chaque domaine, sans réponse universelle. Les organisations doivent arbitrer entre, d’une part, l’échelle, la stabilité et l’appui des éditeurs qu’offre le logiciel-service, et, d’autre part, le contrôle, la flexibilité et la différenciation accrus permis par les solutions sur mesure.

Nous voyons l’émergence de quatre voies courantes : 

 1. Évolution pilotée par l’éditeur 

Définition de l’approche

Conserver les plateformes de logiciel-service existantes, s’aligner sur la feuille de route de l’éditeur et adopter les capacités d’IA intégrées au fur et à mesure de leur mise à disposition. 

Pertinence de l’approche

Particulièrement adaptée aux capacités standardisées, réglementées ou à faible valeur distinctive, où la cohérence et la conformité dominent la personnalisation. 

Facteurs de réussite

Elle offre prévisibilité, vérifiabilité et simplicité opérationnelle, en tirant parti de l’échelle des éditeurs, de l’innovation intégrée et de modèles opérationnels éprouvés pour réduire la complexité et les efforts de maintien.

Compromis potentiels 

  • Limite le contrôle sur l’évolution à long terme des coûts liés à l’IA et accroît la dépendance envers l’éditeur.
  • Réduit la flexibilité future si les capacités ou les modèles économiques évoluent plus rapidement que la feuille de route de l’éditeur.

2. Superposition agentique 

Définition de l’approche

Maintenir le logiciel-service comme système de référence tout en investissant dans une couche agentique qui enrichit l’expérience utilisateur, l’orchestration et la logique d’affaires.

Pertinence de l’approche 

Appropriée lorsque la différenciation est recherchée sans perturber les plateformes de base ni remplacer les systèmes existants.  

Facteurs de réussite 

Permet d’accélérer la différenciation avec plus de flexibilité et de contrôle, en donnant aux organisations la capacité d’ajouter des fonctionnalités et des logiques sur mesure par-dessus les systèmes existants, sans refonte complète des plateformes.

Compromis potentiels 

  • Exige une forte discipline architecturale et peut introduire une complexité d’intégration accrue.
  • Nécessite un alignement étroit avec les feuilles de route des éditeurs afin d’éviter les investissements redondants ou en double.  

3. Modernisation de plateforme

Définition de l’approche

Remplacer les capacités de logiciel-service existantes par des solutions natives à l’IA, souvent développées sur mesure ou fortement personnalisées pour répondre à des besoins spécifiques.

Pertinence de l’approche

Appropriée lorsque les systèmes hérités ou les éditeurs freinent la croissance, l’agilité ou l’innovation, en particulier pour des plateformes coûteuses, peu flexibles et à faible valeur distinctive, et lorsque l’appétit pour le risque au niveau de la direction le permet.

Facteurs de réussite

Offre un plus grand niveau de maîtrise, une flexibilité accrue à long terme et la possibilité d’optimiser les coûts et la valeur dans la durée, en permettant de concevoir des solutions alignées sur des besoins d’affaires spécifiques.

Compromis potentiels 

  • Exige un engagement précoce sur des choix architecturaux.
  • Accroît la responsabilité de la direction quant à la livraison, aux résultats et au maintien à long terme des solutions. 

4. IA entièrement nouvelle

Définition de l’approche

Concevoir de nouvelles applications, entièrement natives à l’IA, dès l’origine, incluant des solutions sur mesure et des processus agentiques alignés sur des résultats précis.

Pertinence de l’approche

Particulièrement adaptée à la création de valeur entièrement nouvelle, en l’absence de contraintes héritées, et lorsque l’organisation dispose à la fois de l’appétit pour le risque et de la discipline nécessaires pour soutenir et faire évoluer ces nouvelles solutions.

Facteurs de réussite

Maximise la différenciation et la flexibilité de conception, en permettant aux organisations de définir de nouvelles propositions de valeur et de nouveaux modèles opérationnels, sans être limitées par des systèmes existants.

Compromis potentiels 

  • Opère dans des modèles moins matures ou moins standardisés.
  • La réussite repose fortement sur une conception réfléchie, une gouvernance solide et une discipline opérationnelle soutenue.

 

Comment choisir la voie la plus appropriée?

Commencez par poser les questions essentielles. Le choix de la bonne voie ne relève pas d’une approche universelle. Chaque capacité exige une compréhension claire des leviers de différenciation, de la manière dont l’IA la transformera, ainsi que des contraintes susceptibles de limiter la flexibilité future.

Les questions suivantes permettent de définir l’approche la plus appropriée, capacité par capacité.

 Différenciation stratégique 

  • Cette capacité constitue-t-elle une véritable source d’avantage concurrentiel ou devrait-elle être standardisée?
  • Quels niveaux d’assurance, de traçabilité et de vérifiabilité sont requis?   

Levier agentique 

  • Des agents peuvent-ils améliorer de façon significative cette capacité ou s’y substituer? 
  • Comment les agents de l’organisation et ceux des éditeurs interagiront-ils entre les systèmes et les processus? 

Trajectoire de l’éditeur 

  • L’éditeur est-il crédible et sa feuille de route est-elle alignée sur les besoins à long terme?
  • Comment évolue-t-il en réponse aux ruptures liées à l’IA? 

Contraintes techniques

  • Les limitations actuelles restreignent-elles la flexibilité, l’intégration ou le contrôle? 
  • Peut-on lever ces contraintes ou nécessitent-elles une approche différente? 

Exposition économique et réglementaire

  • Comment les coûts évolueront-ils au fil du temps à mesure que l’usage augmente ou que les dépendances s’accentuent?
  • Quelles exigences réglementaires influenceront cette décision? 

Capacité organisationnelle 

  • L’organisation est-elle en mesure de concevoir, d’exploiter et de pérenniser efficacement cette capacité? 
  • Les mécanismes de gouvernance et la discipline financière nécessaires sont-ils en place pour piloter l’usage, les coûts et la création de valeur? 

Orienter vos choix en matière de logiciels d’entreprise

Nous aidons les organisations à prendre des décisions éclairées et orientées vers les résultats en alignant les choix de trajectoire sur les priorités d’affaires et en orchestrant une combinaison optimale de logiciels-services, de solutions sur mesure et d’IA, sans dépendre d’une plateforme unique. En reliant stratégie, technologies et capacités en IA, nous vous aidons à arbitrer des compromis complexes et à tirer pleinement parti de vos systèmes d’entreprise.

1. Prendre les bonnes décisions de trajectoire, alignées sur vos priorités d’affaires

Choisir entre l’évolution pilotée par l’éditeur, la superposition agentique, la modernisation de plateforme ou une IA entièrement nouvelle implique d’aligner chaque option sur vos objectifs d’affaires, votre appétit pour le risque et vos leviers de différenciation. 

  • Évaluer les options de trajectoire en fonction de la valeur d’affaires, et non uniquement de l’adéquation technique.
  • Comprendre les compromis entre coûts, contrôle, rapidité et flexibilité.
  • Veiller à la cohérence des décisions à l’échelle de l’ensemble de l’organisation.

 

 2. Établir les bases pour déployer l’IA à grande échelle

Une fois la trajectoire définie, l’attention se porte sur le renforcement des données, de l’architecture et de l’intégration entre les systèmes.

  • Concevoir des architectures reliant les plateformes de logiciels-services, les solutions sur mesure et les couches agentiques
  • Assurer une intégration fluide afin de créer de la valeur entre les systèmes et les processus. 

3. Assurer la pérennisation et l’évolution de la valeur

À mesure que des solutions sur mesure et enrichies par l’IA se déploient, leur prise en charge, leur optimisation et leur évolution continues deviennent déterminantes pour la réussite à long terme. 

  • Mettre en place des modèles opérationnels pour soutenir et gérer efficacement les solutions.
  • Optimiser en continu la performance, les coûts et l’équilibre des capacités. 
  • S’adapter à l’évolution des technologies, des solutions des éditeurs et des besoins d’affaires. 

Faites-vous les bons compromis stratégiques? 

Les décisions de transformation appuyées par la technologie ne se résument plus à un choix binaire entre logiciels-services et solutions sur mesure. Elles exigent désormais des organisations qu’elles orchestrent la bonne combinaison d’approches, pilotées par l’éditeur, en superposition agentique, de modernisation de plateforme et d’IA complètement nouvelle, en fonction du niveau de contrôle, de différenciation et de valeur à long terme qu’elles souhaitent maîtriser.

Les organisations qui réussissent s’appuient sur une vision claire, alignent chaque décision sur des résultats concrets et conçoivent des solutions équilibrant rapidité, maîtrise, coûts et différenciation. À mesure que ces choix deviennent plus interdépendants, l’enjeu est de s’assurer qu’ils s’articulent efficacement à l’échelle de l’entreprise. 

Nous pouvons vous aider à donner cohérence à ces choix, avec clarté, confiance et intention. Communiquez dès aujourd’hui avec nos leaders. 

 

Merci à nos co-auteurs pour leurs perspectives et leurs contributions, qui ont permis de donner vie à cet article :

Anthony Chan
Tim Christmann
Nihar Dalmia
Niraj Dalmia
Bruce Derraugh
Mary Sanagan
Joel So
Blaine Woodcock

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