Quelles priorités pour les architectes IT en Europe en 2026 ?
Sur la base de l’évaluation des perspectives d’évolution et de l’état actuel de la transformation des technologies et des systèmes d’information dans les différents secteurs d’activité en Europe, notre étude fournit une vision globale de la manière dont les organisations font évoluer leur architecture d’entreprise pour répondre aux technologies émergentes et à l’évolution des besoins métier.
En résumé
- Le legacy est désormais un risque structurel et un problème de coût, pas seulement une « dette technologique ». Les scores élevés sur l’Application Modernization et les transformations ERP montrent que les cores vieillissants sont perçus comme un enjeu de continuité d’activité, de risque et de coût, et plus uniquement comme une préoccupation IT. Ils deviennent un frein visible à la résilience, à la sécurité et à l’agilité du business.
- Les données sont le socle de toutes les autres transformations. La Data Management s’impose comme une priorité top 3, car l’IA, le reporting, la conformité réglementaire, l’expérience client et l’optimisation des opérations dépendent de données fiables, partagées et gouvernées à travers les fonctions et entités. Sans fondation data solide, les programmes d’IA, de modernisation et de transformation restent limités dans leur impact.
- L’IA et l’IA générative passent au premier plan, mais doivent être industrialisées et gouvernées. Avec le niveau de priorité le plus élevé, l’IA et la GenAI sont appelées à transformer la prise de décision, les interactions et les opérations. Cette création de valeur ne sera possible que si les organisations adressent pleinement les enjeux de gouvernance, de gestion des risques, de conformité et de maîtrise du cycle de vie des modèles et des usages.
- Le cloud est le « tissu d’exécution » des transformations. La Cloud Adoption joue un rôle transverse en supportant les transformations ERP, data, IA et les programmes de modernisation, en apportant scalabilité, résilience et services standard. Les modèles hybrides et souverains permettent, eux, de gérer les enjeux de souveraineté, de protection des données et de conformité réglementaire.
- L’ERP reste la colonne vertébrale du contrôle des processus et des finances. Le focus fort sur les transformations ERP, surtout dans le secteur de l’énergie, confirme que les organisations continuent de s’appuyer sur des cores ERP modernes pour la standardisation des processus, la conformité et la maîtrise des coûts, tout en les entourant de plateformes, d’APIs et de capacités d’IA.
- L’objectif réel est la simplification, la vitesse et la résilience. Tous thèmes confondus, les principaux moteurs de transformation sont la réduction de la complexité du SI, l’amélioration de l’efficacité et de l’agilité, la baisse des coûts opérationnels et IT, le renforcement de la résilience et de la cybersécurité, ainsi que la réduction du time-to-market.
- La transformation n’est plus optionnelle : elle vise à rendre le business « change-ready ». Ces programmes ne relèvent plus d’une modernisation « pour la modernisation » ; ils constituent le moyen pour les organisations de rester prêtes face aux évolutions réglementaires, aux chocs de marché et aux nouveaux modèles économiques. La capacité à absorber et tirer parti du changement devient un avantage compétitif central.
L’étude se concentre sur plusieurs dimensions clés, notamment les principales tendances technologiques et les défis de transformation, les programmes de transformation IT/SI en cours ou à venir, la valeur qu’ils visent à générer, ainsi que l’évolution attendue des paysages de systèmes d’information au cours des trois prochaines années.
L’étude met en lumière une vision transverse des priorités qui structurent désormais les feuilles de route : AI et GenAI, Data Management, ERP, Cloud, Modernisation, plateformes, microservices/APIs et agilité.
L’objectif principal est de comprendre comment les fonctions d’architecture et de technologie sont organisées, gouvernées et dotées des capacités nécessaires pour répondre aux exigences d’un environnement de plus en plus complexe et en constante évolution. Cela inclut l’intégration de l’architecture dans les processus de décision stratégique, l’adoption de modèles et de pratiques de delivery modernes, ainsi que l’alignement des investissements technologiques sur les résultats et objectifs métier.
L'architecture d'entreprise en 2026 : simplifier, sécuriser et accélérer l'activité
Quel que soit le secteur d’activité observé, cinq priorités reviennent sans cesse. Il ne s'agit pas de cinq programmes distincts, mais de cinq leviers structurels permettant de faire face à une même exigence : faire plus, plus vite, avec moins de risques et moins de charges héritées.
Les organisations répondent à un nombre limité de moteurs de transformation récurrents. L’enjeu n’est pas d’activer tous les leviers, mais d’aligner chaque investissement sur le besoin auquel il répond le mieux :
✔ La modernisation applicative et ERP pour la maîtrise des coûts opérationnels, la simplification du SI et la réduction des risques.
✔ L’intelligence artificielle, IA générative et data pour l’efficacité, l’agilité, l’innovation et la résilience ;
✔ Le Cloud pour la scalabilité, la flexibilité, la résilience et la réduction de la complexité ;
Découvrez les spécificités de chaque industrie :
- Services financiers : comment gérer le cocktail explosif de legacy, régulation et forte intensité de développement interne ?
- Énergie et industriels : comment moderniser les ERP, la data et les applications sans déstabiliser les opérations critiques ?
- Secteur public : comment concilier sécurité, contraintes budgétaires et digitalisation des services ?
- Consommation : comment faire de la donnée, des plateformes et de l’IA le moteur de l’omnicanal ?
Ce qu’il faut retenir
Utiliser la modernisation applicative pour réduire durablement les coûts opérationnels et la complexité du SI.
La modernisation applicative est l’un des leviers les plus efficaces pour diminuer la complexité informatique et les dépenses opérationnelles. Les efforts des Chief Architects doivent cibler en priorité les applications générant des problématiques d’intégration complexes et des coûts d’exploitation élevés. Il est recommandé de privilégier des approches standardisées telles que rehost, replatform, refactor ou replace, plutôt que des stratégies spécifiques à chaque application.
Faire de l’ERP le principal levier de maîtrise des risques, de conformité et de contrôle des coûts de métier.
Les programmes ERP contribuent fortement à la réduction des risques réglementaires et opérationnels, au renforcement de la résilience et à l’optimisation des coûts. Ils doivent être utilisés pour harmoniser les processus financiers, logistiques et opérationnels, rationaliser les variantes locales et intégrer des mécanismes de contrôle directement au sein des processus, là où les régulateurs et les auditeurs concentrent leur attention.
Concevoir les nouveaux processus opérationnels comme des initiatives intégrées combinant IA, Data et ERP.
L’IA, la Data et l’ERP obtiennent tous des scores élevés en matière de création de nouveaux processus opérationnels. Lors de la refonte d’un processus (gestion des sinistres, recouvrement, maintenance, onboarding, etc.), il est essentiel de concevoir simultanément les processus métier, les flux de données, les évolutions ERP et les capacités analytiques ou d’IA, plutôt que de laisser chaque équipe travailler de manière indépendante.
Confier la scalabilité aux plateformes et au Cloud plutôt que de surdimensionner les solutions ERP ou IA.
Compte tenu du rôle central du Cloud dans la gestion de la scalabilité et de la flexibilité, il convient d’éviter de complexifier excessivement les architectures ERP ou IA pour répondre à des besoins de montée en charge. Les plateformes Cloud, les architectures orientées API, les plateformes développeurs et les services managés doivent constituer la couche de mise à l’échelle, tandis que l’ERP et l’IA restent focalisés sur les processus métier et l’intelligence décisionnelle.
Déployer l’IA et l’IA générative là où elles permettent un changement d’échelle, et non de simples gains incrémentaux.
L’IA est le levier le plus fortement associé à l’amélioration de l’efficacité et de l’agilité. Elle doit être prioritairement ciblée sur les domaines reposant fortement sur des décisions manuelles (gestion des risques, opérations, expérience client), où l’automatisation et l’aide à la décision peuvent transformer significativement les coûts et les délais, plutôt que se limiter à des optimisations marginales.
Positionner le cloud d’abord comme un levier de scalabilité et de résilience, avant d’en faire un levier de réduction des coûts.
Le Cloud est le principal moteur de la scalabilité et de la flexibilité, tout en contribuant à la résilience et à la simplification des systèmes. Les migrations cloud doivent prioritairement concerner les charges de travail nécessitant élasticité, couverture internationale, plans de reprise d’activité et services standardisés. Les économies de coûts doivent être considérées comme un bénéfice secondaire et de long terme.
Séquencer les investissements : simplifier d’abord, industrialiser l’IA ensuite.
Les programmes de modernisation applicative et de transformation ERP permettent principalement de réduire la complexité et les coûts opérationnels, tandis que l’IA et le Cloud favorisent l’efficacité et la montée à l’échelle. Les grandes initiatives doivent donc être planifiées de manière séquentielle, en privilégiant d’abord la simplification et la rationalisation du SI avant le déploiement massif de solutions d’IA, afin d’éviter d’amplifier les dysfonctionnements existants.
Considérer la gestion des données comme le copilote de l’IA, et non comme un chantier distinct.
La gestion des données contribue fortement à l’amélioration de l’efficacité, à la réduction de la complexité et à la création de nouveaux processus. Toute initiative majeure d’IA devrait être conditionnée à l’existence d’un plan clair de gouvernance de la donnée couvrant les sources, la qualité, les responsabilités et les règles de gestion. Sans cette fondation, les organisations risquent de multiplier les Proofs of Concept (PoC) sans générer de valeur à grande échelle.
Questions fréquentes
Alexandre Pinot
Sébastien Charette
