Intelligence artificielle en entreprise : au Swiss IT Forum, le passage du SI au SI-IA devient concret
Au Swiss IT Forum 2026, nous n’avons pas seulement parlé d’intelligence artificielle. Nous avons parlé de ce qu’elle devient réellement dans les organisations : une composante à part entière du système d’information. L’intelligence artificielle en entreprise change de dimension Depuis 2 ans, le débat autour de l’intelligence artificielle en entreprise s’est concentré sur les usages. […]
Au Swiss IT Forum 2026, nous n’avons pas seulement parlé d’intelligence artificielle. Nous avons parlé de ce qu’elle devient réellement dans les organisations : une composante à part entière du système d’information.
L’intelligence artificielle en entreprise change de dimension
Depuis 2 ans, le débat autour de l’intelligence artificielle en entreprise s’est concentré sur les usages. Comment utiliser l’IA pour automatiser une tâche ? Quels gains de productivité obtenir ? Quels cas d’usage développer ? Faut-il faire appel à une agence IA, expérimenter avec les outils du marché ou construire ses propres solutions ?
Ces questions restent essentielles. Mais les échanges du Swiss IT Forum et l’intérêt suscité par notre conférence « Du SI au SI-IA : quand l’IA devient une infrastructure critique du système d’information » nous ont montré qu’une nouvelle étape s’ouvre. L’intérêt des DSI et dirigeants pour notre conférence, associé aux réactions suscitées par la démonstration de NiaOne, confirme une évolution de fond. La question n’est plus seulement de savoir comment utiliser l’IA. Il faut désormais apprendre à la maîtriser, la superviser et l’exploiter durablement.
Lorsque les assistants conversationnels, les agents IA, les RAG documentaires, les modèles ou les automatisations intelligentes commencent à accéder aux données de l’entreprise, à dialoguer avec ses applications ou à intervenir directement dans ses processus, ils ne sont plus de simples expérimentations. Ils deviennent des actifs IA du système d’information.
Et plus ces actifs IA se multiplient, plus une question devient stratégique : comment garder la maîtrise de cet environnement ?
Du SI au SI-IA : quand l’expérimentation devient une stratégie IA
Le passage du SI au SI-IA ne se produit pas du jour au lendemain. Une entreprise déploie d’abord un assistant documentaire. Un métier expérimente ensuite l’analyse automatisée de documents. Une autre équipe met en place un agent connecté à plusieurs applications. Puis d’autres usages apparaissent. C’est ce qui se passe tous les jours dans les TPE, les PME et ETI en France comme en Suisse.
Chaque projet peut être pertinent pris individuellement. Ensemble, cependant, ils créent progressivement une nouvelle couche du système d’information. C’est à ce moment que la stratégie IA doit évoluer.
Il ne s’agit plus seulement d’identifier les bons cas d’usage. Il faut aussi savoir quels systèmes d’IA existent, quelles données ils utilisent, à quelles applications ils accèdent, qui en est responsable, combien ils coûtent et comment leur pertinence évolue. Cette multiplication d’expériences IA fait émerger des problématiques très concrètes : fiabilité et fraîcheur des connaissances, exposition potentielle de données sensibles, shadow AI, multiplication des fournisseurs et modèles, maîtrise des coûts, traçabilité ou encore niveau d’autonomie accordé aux agents.
La maturité de l’intelligence artificielle en entreprise ne se mesure donc plus uniquement au nombre de projets lancés. Elle se mesure aussi à la capacité de l’organisation à maîtriser ses actifs IA dans le temps et en assurer la gouvernance dans la durée.
L’IA replace naturellement les DSI et les dirigeants au centre du sujet
C’est probablement l’un des constats les plus marquants de notre participation au Swiss IT Forum : le sujet du SI-IA interpelle directement les DSI et les dirigeants. Pourquoi ?
Parce qu’une fois l’IA passée en production, elle fait apparaître des problématiques qu’ils connaissent déjà : disponibilité, sécurité, coûts, accès, qualité de service, dépendances technologiques, fournisseurs et responsabilités. Mais avec néanmoins des différences : aux infrastructures, applications, identités et flux traditionnels viennent désormais s’ajouter les modèles, les prompts, les bases de connaissances, les connecteurs, les orchestrations, les coûts d’inférence ou encore le niveau d’autonomie des agents IA.
Le rôle de la DSI évolue donc avec le système d’information.
Mais cela ne signifie pas qu’elle doit reprendre seule le contrôle de l’intelligence artificielle en entreprise. Au contraire, le SI-IA impose un nouveau contrat entre la DSI et les métiers. Les métiers restent les mieux placés pour définir la valeur recherchée et déterminer ce qu’est une réponse pertinente. La DSI apporte le cadre permettant de sécuriser, mesurer, gouverner et exploiter les systèmes dans la durée. C’est cette articulation qui permet de transformer une succession d’expérimentations en véritable stratégie IA.
NiaOne : passer du concept à la supervision IA
Au Swiss IT Forum, nous ne voulions pas nous arrêter à une vision théorique du SI-IA. La démonstration de NiaOne a permis aux participants de se projeter concrètement dans ce que peut devenir la supervision des IA.
La démo de NIAOne a notamment permis d’illustrer trois enjeux :
1. Monitorer les actifs IA
Quels systèmes d’IA est actifs ? Quels métiers les utilisent ? Avec quelles connexions ? Qui en est responsable ? Disposer de cette vue complète constitue une première étape indispensable pour reprendre le contrôle sur ses actifs IA.
2. Superviser les usages, les coûts et les dérives
Quand l’intelligence artificielle se diffuse dans l’entreprise, la question n’est bientôt plus :« Utilisons-nous de l’IA ? ». Elle devient très vite : Comment savoir ce qu’un IA répond ? Quelle traçabilité ? Quel ROI ?
C’est tout l’enjeu de la supervision IA : donner à l’organisation la visibilité nécessaire pour piloter des systèmes devenus opérationnels.
3. Mesurer ce que l’IT traditionnelle mesure difficilement : la pertinence
Un service IA peut être disponible. Il peut répondre rapidement. Ses coûts peuvent rester sous contrôle. Et pourtant, ses réponses peuvent progressivement devenir moins pertinentes pour le métier.
La notion de juge métier, présentée avec NiaOne, permet justement de traduire certaines attentes métier en critères observables et de suivre leur évolution. La technologie observe et alerte. Le métier définit ce qui compte. La gouvernance organise la décision. C’est cette association qui rend possible une supervision IA réellement pertinente à l’échelle de l’entreprise.
Après « comment utiliser l’IA ? », une nouvelle question : comment l’exploiter ?
C’est sans doute là que se situe le véritable marqueur de maturité. Les entreprises ont appris à expérimenter. Elles structurent progressivement leur stratégie IA, parfois avec l’accompagnement d’une agence IA ou d’un partenaire technologique. Elles développent leurs premiers systèmes et leurs premiers agents. Mais lorsqu’un actif IA entre réellement en production, la problématique change.
Qui le supervise ? Qui le maintient ? Qui contrôle ses accès ? Qui surveille ses coûts ? Qui mesure sa pertinence ? Qui intervient en cas de dérive ? Qui décide de suspendre un agent lorsque son comportement n’est plus conforme aux attentes ? Ce sont des questions de run. Et elles annoncent une nouvelle étape dans l’évolution des systèmes d’information.
Du SI-IA à l’IAgérance
Le travail mené après le Swiss IT Forum a permis de formaliser un constat : si le système d’information évolue, le métier qui consiste à l’exploiter doit évoluer avec lui. L’infogérance traditionnelle reste indispensable pour superviser les infrastructures, les applications, les postes, les réseaux ou encore la cybersécurité.
Mais un SI intégrant désormais des actifs IA fait apparaître de nouvelles responsabilités : les cartographier, superviser leurs usages, suivre leurs coûts et dépendances, maintenir leur pertinence, maîtriser leurs accès et répartir clairement les responsabilités entre DSI, métiers et technologie, sans parler de l’acculturation et de l’adoption qui sont essentielles pour la réussite de ces projets.
Cette approche globale est ce que nous appelons l’IAgérance.
NiaOne en est une matérialisation technologique, mais l’enjeu est plus vaste. Comme le confirme le travail engagé après la conférence, l’outil est une preuve de notre expertise et de notre capacité à répondre à ces nouveaux enjeux. Il s’inscrit dans un récit plus large : celui du run du SI-IA.
Vous multipliez les usages de l’IA ?
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Notre participation au Swiss IT Forum marque donc, pour nous, bien plus qu’un temps fort événementiel. L’intérêt des DSI et des dirigeants pour le passage du SI au SI-IA témoigne de la maturité grandissante de l’intelligence artificielle en entreprise. La démonstration de NiaOne a, elle, permis de rendre tangible ce que peut signifier demain la supervision de ces nouveaux actifs.
Après avoir cherché comment utiliser l’IA, les entreprises sont désormais en train d’apprendre à l’exploiter durablement.