Tout commence par quelques fondations solides : 1. Miser sur une stratégie multicloud De plus en plus d’entreprises veulent gagner en autonomie – financièrement, technologiquement. Elles veulent rester souples, prêtes à réagir. D’où l’intérêt croissant pour une stratégie multicloud. L’idée ? Combiner intelligemment différents environnements : datacenters internes, solutions en périphérie, clouds locaux ou régionaux, et grands fournisseurs publics. La vraie question n’est pas “où” se trouvent vos données. C’est surtout : “qu’en fait-on ?” Toutes les applis ne se valent pas. Un environnement de test sans données sensibles ? Pas besoin de sécurité maximale. Là, c’est la rapidité et la flexibilité qui comptent. Par contre, dès qu’on parle d’applications clés pour l’activité, il faut regarder la fiabilité, la sécurité et les obligations légales. Bref : bien doser, en fonction de vos besoins concrets. 2. Intégrer l’IA en douceur, et en toute sécurité L’IA illustre à merveille ce que la technologie peut offrir de plus prometteur. Les possibilités sont énormes, à condition de s’y prendre correctement. Certaines industries sont déjà soumises à des règles strictes – pensons à l’AI Act de l’UE, au Cyber Resilience Act ou à DORA. Un point clé pour chaque projet IA : où développe-t-on les modèles, et avec quelles données ? Beaucoup d’entreprises en sont encore aux premiers essais, avec des cas simples comme les chatbots. Mais le potentiel va bien plus loin. L’automatisation de processus métiers complexes va devenir la norme. Ce qui change : on délaisse les énormes modèles de langage (LLM) pour des modèles plus petits et ciblés. Et c’est logique. Ils sont plus légers, plus rapides à déployer et plus simples à adapter à son contexte. Pour les structures avec un budget ou une équipe IT limités, c’est une stratégie gagnante. On part d’un modèle existant, on l’entraîne avec ses propres données, et on est rapidement opérationnel. On passe du test à la valeur ajoutée – sans se lancer dans des projets interminables. Le principe des microservices s’impose aussi : plusieurs petits modèles, chacun pour une tâche bien précise. Autre avantage : la maîtrise des données est bien plus facile avec des modèles réduits. On garde le contrôle. 3. Soigner l’environnement de travail pour attirer les talents La pénurie de profils IT n’est pas prête de disparaître. Il faut donc se démarquer en tant qu’employeur. Et la technologie joue un rôle plus grand qu’on ne le pense. Les travailleurs ne choisissent plus leur job uniquement pour le salaire ou le télétravail. Les outils qu’ils utilisent au quotidien pèsent aussi dans la balance. Les développeurs, en particulier, sont exigeants. Ils veulent un cadre souple, avec les bons outils et une vraie autonomie. Les entreprises qui leur offrent ça marquent des points. L’automatisation et l’IA peuvent y contribuer. En éliminant les tâches répétitives, on libère du temps pour des missions plus créatives. Un assistant intelligent qui trie automatiquement les tickets d’assistance, ou un outil IA qui aide à coder ? On gagne en efficacité, mais aussi en plaisir au travail. 4. Miser sur la résilience Face aux menaces numériques d’aujourd’hui, une chose est claire : la résilience n’est plus un luxe, c’est une nécessité. Et elle doit être pensée dès le départ. La sécurité n’est plus une couche qu’on ajoute à la fin, mais un principe de base. Autrement dit : on pense à la sûreté et à la conformité dès les premières lignes de code – c’est ça, le principe du “shift-left”. Bien menée, cette approche ne freine pas l’innovation. Elle la renforce. L’objectif ? Créer un cadre sûr pour tester de nouvelles idées, et une infrastructure stable pour faire tourner les applications vitales. On construit ainsi des ponts entre progrès et fiabilité. Et c’est justement ça, la vraie force. Par Miriam Bressan, Manager Solution Architecture, Red Hat