Imaginez que vous ayez une entreprise qui utilise encore un vieux système comptable des années 1990, entièrement fonctionnel mais impossible à connecter à la technologie moderne. Imaginez maintenant que vous puissiez faire communiquer ce système avec l'intelligence artificielle la plus avancée, sans avoir à vous débarrasser de 30 ans de données et de procédures établies. C'est exactement ce qui se passera en 2025 grâce aux systèmes de liaison intelligents.

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Alors que tout le monde parle de ChatGPT et des dernières innovations en matière d'intelligence artificielle, la véritable révolution commerciale se produit en coulisses. Les entreprises découvrent comment intégrer l'IA dans leurs systèmes existants sans avoir à révolutionner complètement leur infrastructure informatique.

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Index

• Qu'est-ce qu'un système de connexion intelligent ?
• Un marché en forte croissance
• Traducteurs numériques : une nouvelle profession
• Exemples concrets de réussite
• Avantages immédiats pour les entreprises
• Les principaux défis et la manière de les résoudre
• Comment démarrer dans votre entreprise
• L'avenir des systèmes d'entreprise
• Questions et réponses

Qu'est-ce qu'un système de connexion intelligent ?

Un système de liaison intelligent est comme un traducteur universel entre l'ancien et le nouveau monde technologique. Pensez à vos voyages à l'étranger et à l'utilisation d'une application de traduction pour communiquer : le système de liaison intelligent fait la même chose, mais entre votre ancien logiciel d'entreprise et les technologies modernes d'intelligence artificielle.

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Selon Mira Patel, directeur technique de Nexus Operations, "la question n'est plus de savoir si l'on peut utiliser l'intelligence artificielle, mais plutôt comment intégrer l'intelligence artificielle dans nos opérations quotidiennes sans perturber l'ensemble du système".

Comment ils fonctionnent en pratique

Imaginez ces scénarios concrets :

Exemple 1 : L'entrepôt intelligentVotreentreprise dispose d'un système de gestion d'entrepôt datant de 2008. Le système de connexion intelligente "apprend" à l'IA à prédire quand le stock sera épuisé, simplement en lisant les données existantes. Le magasinier continue à travailler comme d'habitude, mais le système lui indique désormais automatiquement quand commander de nouveaux produits.

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Exemple 2 : L'assistant comptableVotrelogiciel de facturation 2010 est doté d'une IA qui reconnaît automatiquement les anomalies dans les factures. L'IA "lit" les factures comme le ferait un comptable et signale celles qui sont suspectes, mais tout au long du logiciel, vous êtes déjà au courant.

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Exemple 3 : Amélioration du service à la clientèleVotreancien standard téléphonique est connecté à une IA qui analyse le ton de la voix des clients et suggère à votre opérateur la meilleure façon de traiter l'appel, le tout en temps réel.

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Un marché en forte croissance

Les chiffres pour 2025 sont impressionnants : les investissements dans les systèmes de connexion intelligents ont augmenté de 142 % en un an, dépassant même les investissements dans les nouvelles applications d'intelligence artificielle.

Pourquoi cette croissance ?

L'explication est simple : 80 % des grandes entreprises utilisent encore de "vieux" systèmes informatiques qui fonctionnent parfaitement, mais qui ne peuvent pas communiquer avec les technologies modernes. Leur remplacement coûterait des millions d'euros et des mois d'immobilisation.

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Des chiffres qui comptent :

• 5,4 milliards d'euros: valeur du marché en 2024
• 34,2 milliards d'euros: prévisions pour 2032
• 70 % des systèmes d'entreprise: seront mis à niveau avec l'IA d'ici 2028.

Cela signifie que chaque jour, de plus en plus d'entreprises choisissent de "moderniser" leurs systèmes existants plutôt que de les remplacer complètement.

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Traducteurs numériques : une nouvelle profession

Une nouvelle catégorie d'experts a vu le jour : les traducteurs de systèmes informatiques. Ce sont des spécialistes qui savent faire dialoguer des systèmes nés à des époques différentes.

Les trois types de spécialistes

1. Convertisseurs de langageDes entreprisescomme RetroAI sont spécialisées dans la traduction d'anciens codes de programmation (comme le COBOL des années 1980) en langages modernes que l'IA peut comprendre.

Exemple pratique: le système de pension d'une autorité publique écrit en COBOL en 1985 est "traduit" en langage moderne, en conservant toutes les fonctions mais en le rendant compatible avec l'intelligence artificielle.

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2. Orchestrateurs de communicationDes entreprisescomme Harmony Tech développent des solutions qui coordonnent le traitement de l'IA entre les différents systèmes de l'entreprise, garantissant ainsi la cohérence de toutes les décisions automatisées.

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Exemple pratique: dans un hôpital, l'IA qui gère les rendez-vous communique automatiquement avec l'IA qui gère les stocks de médicaments et avec l'IA qui planifie les roulements du personnel.

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3. Gardiens de la conformitéDes sociétéstelles que GuardRail veillent à ce que toutes les connexions avec l'AI soient automatiquement conformes aux réglementations du secteur.

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Exemple pratique: dans une banque, chaque fois que l'IA prend une décision sur un prêt, le système vérifie automatiquement qu'elle respecte toutes les réglementations en matière de protection de la vie privée et de lutte contre le blanchiment d'argent.

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Exemples concrets de réussite

Étude de cas n° 1 : Industrie manufacturière - Westbrook Industries

La situation: Westbrook disposait d'un système de gestion d'entrepôt vieux de 15 ans qui fonctionnait bien, mais ne permettait pas de prévoir les problèmes.

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La solution: l'entreprise a installé un système de liaison intelligent qui a "appris" à l'IA à lire les données de l'entrepôt.

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Résultat: en six mois, ils ont économisé 28 millions d'euros en anticipant les perturbations de la chaîne d'approvisionnement des semaines à l'avance.

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"La meilleure mise en œuvre de l'IA est celle que vos employés ne remarquent même pas", déclare James Chen, responsable informatique de Westbrook. "Nos magasiniers utilisent le même système que d'habitude, mais maintenant ils savent toujours ce qu'il faut commander et quand."

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Étude de cas n° 2 : Services bancaires - Fidelity Financial

La situation: Un système de traitement des paiements des années 2000 traitait des milliers de transactions par jour mais ne pouvait pas identifier automatiquement les fraudes.

La solution: un lien avec l'IA spécialisée dans la reconnaissance des fraudes, sans modifier le système existant.

Résultats mesurables:

• Les opérateurs passent 68% moins de temps à chercher des informations
• 43% de temps en plus pour des conversations utiles avec les clients
• Amélioration de la satisfaction des clients et des employés

Sarah Williams, responsable de l'expérience client chez Fidelity, explique : "Nos opérateurs peuvent désormais consacrer plus de temps à aider les clients au lieu de perdre du temps à effectuer des recherches manuelles."

Étude de cas n° 3 : administration publique

La situation: l'Office du personnel des États-Unis gérait les pensions avec des systèmes COBOL datant des années 1980 - fonctionnels mais impossibles à moderniser.

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La solution: utiliser l'IA pour analyser des millions de lignes de code anciennes et les moderniser progressivement.

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Résultat: une modernisation qui aurait normalement pris des années a été réduite à quelques mois, sans interruption du service des pensions.

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Avantages immédiats pour les entreprises

1. Un retour sur investissement rapide et mesurable

Les entreprises qui connectent l'IA aux systèmes existants obtiennent des résultats concrets :

• +18% de productivité des employés
• 3 fois plus de chances de dépasser les attentes en matière de bénéfices
• 80% de temps en moins pour l'optimisation manuelle

2. Des employés plus satisfaits et non remplacés

Contrairement aux craintes initiales, l'intégration de l'IA aux systèmes existants a rendu les employés plus heureux dans leur travail. L'IA prend en charge les tâches répétitives et ennuyeuses, libérant ainsi les employés pour des tâches plus intéressantes et créatives.

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Exemple concret: dans un centre d'appel, l'IA traite les questions simples et répétitives, tandis que les opérateurs humains s'occupent des cas complexes nécessitant de l'empathie et une résolution créative des problèmes.

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3. Sécurité renforcée automatiquement

Les systèmes de connexion modernes comprennent automatiquement :

• Contrôles d'accès avancés (qui peut faire quoi)
• Cryptage des données (protection de l'information)
• Contrôle de la conformité
• Renforcement automatique de la sécurité informatique

4. Croissance flexible

L'approche étape par étape permet

• Ajouter des fonctions d'IA une à une
• Se développer en fonction des besoins sans interrompre le travail
• Maintenir les systèmes critiques opérationnels à tout moment

Les principaux défis et la manière de les résoudre

Défi 1 : "Les anciens systèmes ne parlent pas à l'IA".

Le problème: les systèmes des années 1990 n'ont pas été conçus pour communiquer avec l'intelligence artificielle moderne. C'est comme essayer de connecter un téléphone public à l'internet.

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La solution pratique: des "adaptateurs intelligents" sont installés pour traduire automatiquement les messages entre l'ancien système et l'IA, de la même manière qu'un adaptateur permet de brancher une prise italienne sur une prise américaine.

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Exemple: Un système de facturation de 1995 est équipé d'un "traducteur" qui convertit les factures PDF en données que l'IA peut analyser à la recherche d'erreurs ou d'anomalies.

Défi 2 : "Nos données sont un désastre".

Le problème: L'IA a besoin de données ordonnées et propres, mais les anciens systèmes contiennent souvent des informations dispersées, incomplètes ou dans des formats obsolètes.

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La solution pratique: vous utilisez des "aspirateurs de données" qui fonctionnent automatiquement :

• Ils recueillent des informations provenant de différents systèmes
• Ils les nettoient et les organisent
• Ils les transforment en un format que l'IA peut utiliser

Exemple: Une entreprise de transport possédait des données sur ses clients dans cinq systèmes différents. Le système de nettoyage les a unifiées, en éliminant les doublons et en corrigeant les erreurs, créant ainsi une base de données unique pour l'IA.

Défi 3 : "Et s'ils volent nos données ?"

Le problème: la connexion d'anciens systèmes (souvent moins sûrs) avec de nouvelles technologies peut créer des vulnérabilités.

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La solution pratique: les principes de la "confiance zéro" s'appliquent - chaque communication est vérifiée, chaque accès est autorisé, chaque donnée est cryptée.

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Exemple: Dans une banque, même si l'IA lit les données des transactions pour détecter les fraudes, chaque accès est surveillé et enregistré, et les données sont toujours cryptées.

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Comment démarrer dans votre entreprise

Étape 1 : Faire l'inventaire du logement

Tout d'abord, vous devez comprendre ce que vous avez :

Questions à poser :

• Quels sont les systèmes informatiques que nous utilisons quotidiennement ?
• Quelles sont les plus importantes pour les entreprises ?
• Où se trouvent nos données et dans quel format ?
• Quels sont les processus qui nécessitent le plus de temps manuel ?

Conseil pratique: créez un plan simple de vos systèmes, comme vous le feriez pour les pièces de votre maison avant une rénovation.

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Étape 2 : Choisir le projet pilote

Caractéristiques du projet idéal :

• Pas trop critique (si les choses tournent mal, cela n'arrête pas l'entreprise)
• Avec des avantages mesurables (économies de temps ou d'argent)
• Avec des données relativement propres et accessibles
• Avec les utilisateurs collaboratifs

Exemple parfait: automatiser la lecture des factures des fournisseurs. En cas de problème, vous pouvez toujours revenir à la méthode manuelle, mais en cas de succès, vous économisez des heures de travail.

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Étape 3 : Choisir les bons partenaires

Types de spécialistes disponibles :

• Traducteurs de systèmes (conversion d'anciens codes)
• Intégrateurs (connexion de différents systèmes)
• Spécialistes de la sécurité (protection des données)
• Consultants sectoriels (ils connaissent les spécificités de votre activité)

Étape 4 : Commencer modestement

L'approche gagnante :

1. Tester un processus simple
2. Mesurer les résultats
3. Correction d'erreurs
4. Extension progressive à d'autres processus

Analogie: c'est comme apprendre à faire du vélo - on commence avec des roues d'entraînement, puis on les enlève quand on est sûr de soi.

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L'avenir des systèmes d'entreprise

Des systèmes qui s'améliorent d'eux-mêmes

La prochaine grande étape sera celle des systèmes qui s'améliorent eux-mêmes et qui optimisent en permanence leurs performances en observant la manière dont ils sont utilisés. Imaginez une voiture qui apprend vos habitudes de conduite et s'adapte automatiquement pour consommer moins de carburant.

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Futur exemple: un système de gestion de la clientèle qui remarque que certains types de plaintes reviennent fréquemment et qui suggère automatiquement des améliorations au service.

Spécialisation par secteur

Nous assistons à une spécialisation croissante :

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Soins de santé: systèmes reliant différents équipements médicaux pour une vision complète du patient

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‍Finance: Des solutions qui respectent automatiquement toutes les réglementations bancaires

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‍Production: l'IA qui optimise les lignes de production et prédit les défaillances des machines

Intégration avec les technologies émergentes

Nous verrons bien dans un avenir proche :

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• Traitement local: l'IA s'exécute directement sur les appareils de l'entreprise pour réduire le temps d'attente
• Réalité virtuelle: interfaces tridimensionnelles pour les systèmes complexes
• Assistants vocaux d'entreprise: contrôler les systèmes par commande vocale

Conclusions

Les systèmes de connexion intelligents sont plus qu'une simple solution technique : il s'agit d'une stratégie d'évolution numérique qui permet aux entreprises d'entrer dans l'ère de l'intelligence artificielle sans perdre des décennies d'investissement et de connaissances.

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Les études de cas montrent que les entreprises qui choisissent cette voie ne se contentent pas d'adopter de nouvelles technologies - elles transforment radicalement leur façon de travailler, une petite amélioration à la fois.

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Le message pour les chefs d'entreprise est clair : si les démonstrations spectaculaires d'intelligence artificielle peuvent faire les gros titres, le véritable avantage concurrentiel réside dans l'intégration intelligente et presque invisible de l'intelligence artificielle dans les opérations quotidiennes existantes.

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La beauté de cette approche est qu'il n'est pas nécessaire de devenir un expert en technologie pour en bénéficier. Il suffit d'être prêt à faire évoluer ce que l'on possède déjà, comme on rénove une maison tout en conservant des fondations solides.

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Découvrez comment notre société peut vous aider à intégrer l'intelligence artificielle dans vos systèmes existants, contactez-nous.

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Questions et réponses

Qu'est-ce qu'un traducteur de systèmes informatiques ?

Un traducteur de systèmes informatiques est une solution spécialisée qui agit comme un intermédiaire intelligent entre vos anciens logiciels et les technologies modernes d'intelligence artificielle. Il fonctionne comme un interprète qui permet à des personnes de langues différentes de communiquer.

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Exemple pratique: si vous disposez d'un logiciel d'entrepôt datant de 2005 qui enregistre tout dans un format spécifique, le traducteur "apprend" à l'IA à lire ce format et à utiliser ces données pour faire des prédictions ou automatiser des processus.

Combien coûte la connexion de l'IA à nos systèmes existants ?

Les coûts varient considérablement en fonction de la complexité, mais les projets coûtent généralement entre 1,3 et 5 millions d'euros pour les grandes entreprises. Cependant, le retour sur investissement moyen est de +18% de productivité, les économies réalisées dépassant largement l'investissement initial au fil du temps.

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Pour les petites et moyennes entreprises, on peut commencer par des projets pilotes de quelques milliers d'euros pour tester l'approche.

Combien de temps faut-il pour voir les premiers résultats ?

Les projets pilotes donnent généralement des résultats en 6 à 12 semaines, ce qui est beaucoup plus rapide que les mois ou les années nécessaires au remplacement complet des systèmes. L'approche progressive permet de constater les avantages immédiats tout en minimisant les interruptions.

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Exemple: Une entreprise de logistique a automatisé la lecture des bons de livraison en deux mois, ce qui lui a permis d'économiser immédiatement 4 heures de travail manuel par jour.

Est-il sûr de connecter nos données sensibles à l'IA ?

Oui, si cela est fait correctement. Les systèmes de connexion modernes comprennent des protections avancées telles que le cryptage automatique, des contrôles d'accès stricts et une surveillance continue. De nombreuses solutions sont certifiées pour les secteurs hautement réglementés tels que les banques et les hôpitaux.

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Exemple: Dans les banques, lorsque l'IA accède aux données des clients, l'accès est enregistré, autorisé et les données restent toujours cryptées, même pendant le traitement.

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Quels anciens systèmes peuvent être connectés à l'IA ?

Pratiquement tous les systèmes informatiques peuvent bénéficier de liens avec l'IA, notamment :

• Logiciels de comptabilité des années 1990
• Base de données de l'ancienne génération
• Systèmes de gestion d'entrepôt obsolètes
• Logiciel personnalisé développé en interne
• Systèmes de contrôle des machines et de l'industrie

L'important est que le système contienne des données utilisables, même si elles sont dans un format obsolète.

L'IA remplacera-t-elle nos employés ?

L'expérience pratique montre le contraire. Les employés sont plus satisfaits parce que l'IA s'occupe des tâches répétitives et ennuyeuses, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus intéressantes et créatives qui nécessitent un jugement humain, de la créativité et des relations interpersonnelles.

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Exemple concret: chez Fidelity Financial, les employés consacrent 68 % de temps en moins aux recherches manuelles et 43 % de temps en plus aux activités utiles avec les clients.

Pouvons-nous d'abord essayer un petit projet ?

Absolument, c'est l'approche la plus recommandée. La plupart des mises en œuvre réussies commencent par un processus non critique afin de tester le fonctionnement de l'intégration avant de l'étendre à des applications plus importantes.

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Conseil: commencez par automatiser la lecture des factures ou l'analyse des réclamations des clients - des processus importants mais non vitaux.

Quels sont les principaux fournisseurs de ces solutions ?

Les leaders du marché sont

• RetroAI: Spécialiste de la traduction des systèmes existants
• Harmony Tech: Coordination entre différents systèmes
• GuardRail: Sécurité et conformité
• OpenLegacy: des plates-formes de modernisation complètes
• Les grands fournisseurs de services en nuage (Amazon, Microsoft, Google) avec des solutions spécifiques

Comment se préparer à la mise en œuvre ?

Les étapes préparatoires comprennent

1. Inventaire des systèmes: liste de tous les logiciels que vous utilisez quotidiennement
2. Évaluation des données: Comprendre quelles sont les données dont vous disposez et où elles se trouvent
3. Définir les objectifs: Décidez de ce que vous voulez améliorer
4. Création de l'équipe: identifier les responsables du projet
5. Recherche de fournisseurs: Trouver des spécialistes pour votre secteur

Que se passe-t-il si le projet ne fonctionne pas ?

L'approche progressive minimise les risques. Si un projet pilote ne fonctionne pas, il suffit de revenir à la méthode précédente sans compromettre les systèmes critiques. C'est comme essayer une nouvelle recette : si elle ne donne pas de bons résultats, vous avez toujours les ingrédients pour préparer l'ancienne.

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En outre, la plupart des fournisseurs sérieux offrent des garanties de résultats et un soutien tout au long du processus de mise en œuvre.

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Sources et références :

• Integrass : Intégrer l'IA dans les applications existantes 2025
• Robin Waite : Moderniser les systèmes existants grâce à l'IA
• ItSoli : Mise en œuvre de l'IA dans les systèmes existants
• Netguru : Guide de l'IA dans les systèmes existants
• OpenLegacy : la modernisation des systèmes patrimoniaux pilotée par l'IA
• Inventaire mental : l'IA dans la modernisation des systèmes patrimoniaux
• TechSur : Modernisation de l'informatique fédérale grâce à l'IA