Améliorez votre cloud hybride : étapes éprouvées pour combler les écarts de performance

Le cloud hybride est la stratégie de référence pour les entreprises qui modernisent tout en assurant la fiabilité de l'infrastructure existante. En combinant les systèmes sur site avec des environnements cloud, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de leurs données, améliorer l'agilité et optimiser les charges de travail. Cette approche permet un accès transparent aux données critiques, élimine les silos et améliore l'efficacité opérationnelle globale. Alors que les volumes de données continuent de croître, les solutions doivent non seulement répondre aux besoins actuels, mais aussi offrir la flexibilité nécessaire pour soutenir les exigences futures. Plus de la moitié des organisations priorisent l'alignement de leurs capacités cloud avec les ressources disponibles pour gérer efficacement les intégrations, en capitalisant sur les technologies émergentes.

L'IA générative (GenAI) et l'automatisation sont souvent considérées comme des outils à appliquer une fois les données dans le cloud, mais dans le paysage actuel, elles doivent être intégrales à la stratégie cloud hybride plus large d'une organisation. Qu'il s'agisse d'exploiter des données mainframe, de migrer vers le cloud ou d'optimiser des applications basées sur le cloud, l'IA et l'automatisation ne sont plus optionnelles — elles sont essentielles. Ces outils comblent désormais les lacunes qui créent souvent des barrières à l'adoption, aidant les organisations à surmonter des défis comme l'intégration et la sécurité. Cela garantit que les investissements cloud sont pleinement réalisés en rationalisant la migration, en augmentant l'agilité, en améliorant l'efficacité coût et en stimulant l'innovation.

Pour les organisations cherchant à moderniser leur stratégie IT avec une approche hybride, exploiter la GenAI et l'automatisation via une intégration de données transparente, des capacités de chatbot intelligentes, l'analyse de code et la pérennisation des applications est nécessaire. En investissant dans ces domaines, les dirigeants IT peuvent relever les défis courants de l'IT hybride et se positionner favorablement pour l'avenir.

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Intégration transparente des données avec l'IA et l'automatisation

Un défi majeur pour les dirigeants IT est la difficulté d'accéder et d'intégrer les données mainframe avec les sources cloud. Ces barrières ont historiquement rendu difficile pour les organisations d'exploiter rapidement les données, ralentissant la progression et entravant leur capacité à saisir les opportunités émergentes. Pour optimiser les environnements IT hybrides, les organisations devraient exploiter des outils d'automatisation pilotés par l'IA pour gérer de manière transparente le mouvement des données entre les systèmes sur site et cloud. Ces outils automatisent l'intégration des données, éliminant les interventions manuelles et garantissant que les charges de travail critiques restent sur les systèmes centraux tout en acheminant les données vers les environnements cloud pour un stockage évolutif, des analyses avancées et des insights alimentés par l'IA.

Voici comment cela fonctionne en pratique : les outils d'orchestration de données alimentés par l'IA analysent les données et les acheminent vers l'environnement approprié (sur site ou cloud) sans intervention humaine. Par exemple, les données sensibles ou à haute vitesse restent sur site, tandis que d'autres données sont envoyées vers le cloud pour un stockage rentable et des capacités de traitement améliorées. L'IA surveille en continu les flux de données, garantissant que les données restent à jour et accessibles sur toutes les plateformes, permettant des insights plus rapides et une meilleure prise de décision. Ces outils automatisent également le nettoyage, la transformation et l'enrichissement des données, simplifiant la préparation des données pour l'analytique ou les modèles d'apprentissage automatique.

En automatisant le mouvement des données entre les systèmes sur site et cloud, les organisations peuvent garantir un accès en temps réel aux données critiques sans intervention manuelle. Qu'il s'agisse de maintenir le traitement haute performance sur les systèmes centraux ou d'acheminer les données vers le cloud pour un stockage évolutif et l'analytique, les solutions de Rocket optimisent les flux de données, améliorent la qualité des données et soutiennent l'innovation continue avec une perturbation minimale.

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Activer des capacités de chatbot intelligentes avec des environnements hybrides

Les chatbots intelligents alimentés par l'IA jouent un rôle crucial pour garantir qu'un environnement IT hybride ne manque pas aux besoins de l'entreprise. Bien que de nombreux chatbots aient la capacité de traiter des documents entiers, les organisations hésitent souvent à les déployer pour des données sensibles en raison de préoccupations liées à la confiance, la sécurité et les contrôles d'accès appropriés. Se fier uniquement aux recherches par mots-clés basiques ou aux données structurées comme les titres et tags peut laisser des insights clés inexploités, causant des opportunités manquées et frustrant les utilisateurs.

Dans une configuration IT hybride, les chatbots qui manquent d'intégration profonde avec les systèmes d'entreprise ne peuvent pas traduire avec précision les requêtes utilisateur en bons appels d'API (Application Programming Interface), qui sont des ensembles de protocoles permettant aux applications d'accéder et récupérer des données d'autres systèmes, pour extraire des informations de sources cruciales comme les contrats, dossiers cliniques ou politiques. Ce manque de connectivité mène à des réponses incomplètes ou inexactes. Pour garantir qu'une solution hybride est pleinement efficace, les chatbots doivent pouvoir accéder et traiter de manière transparente divers types de données à travers les environnements sur site et cloud.

Pour maintenir un système IT hybride robuste, les entreprises doivent prioriser les chatbots capables de naviguer dans les données non structurées, de s'intégrer harmonieusement avec l'infrastructure existante et de respecter les normes de sécurité et conformité. En tirant parti de techniques comme la vectorisation à la demande, de multiples grands modèles de langage (LLM) et d'interfaces conviviales, les entreprises peuvent garantir que leurs chatbots alimentés par l'IA fournissent des insights précis et actionnables tout en améliorant la productivité, réduisant les coûts et maintenant la gouvernance. Cette approche est essentielle pour éviter les lacunes dans les systèmes IT hybrides et réaliser pleinement le potentiel de l'IA.

L'IA agentique et l'essor de l'intelligence in-situ

Un nouveau chapitre émerge dans l'IT hybride — défini par l'IA agentique et un changement vers l'intelligence des données in-situ. Avec les plateformes de modernisation cloud (MCPs), il est devenu beaucoup plus facile pour les applications et les données d'interopérer directement avec l'IA. Ce développement élimine l'une des barrières les plus persistantes à la modernisation de l'entreprise : le besoin d'efforts de transformation de données coûteux et complexes. Au lieu de restructurer les données pour les adapter au modèle IA, l'IA peut maintenant rencontrer les données là où elles sont. Ce changement architectural ouvre la voie à une nouvelle classe d'agents intelligents qui peuvent opérer sur des systèmes hétérogènes en utilisant les formats, modèles et frameworks opérationnels existants.

Cette avancée a de puissantes implications pour les entreprises encore dépendantes des données mainframe et des systèmes centraux. Depuis des décennies, ces données sont difficiles d'accès en temps réel sans workflows complexes d'extraction ou de réplication. Désormais, les organisations peuvent exploiter l'IA directement sur les données in-situ, débloquant des insights précieux sans déplacer d'informations sensibles ou réglementées de leur système de référence. Le résultat est une stratégie de modernisation qui améliore l'utilité des données sans sacrifier la gouvernance, la sécurité ou le contrôle.

L'IA agentique facilite également le travail des analystes métier sur des environnements fragmentés. Au lieu de compter sur les équipes techniques pour extraire des données de systèmes disparates, les analystes peuvent maintenant accéder et travailler avec des informations provenant de mainframes, de télémétrie d'applications, de logs de performance et de métriques opérationnelles via des interfaces intelligentes. Ces interfaces pilotées par l'IA abstraient la complexité au niveau système, permettant aux analystes de générer des insights de haute qualité qui soutiennent les objectifs de modernisation — sans exiger d'expertise approfondie dans chaque source de données.

Alors que l'IA traite des données de multiples systèmes, les plateformes agentiques peuvent maintenir une visibilité complète de la lignée de la source à la sortie. Cette transparence de bout en bout assure que les entreprises comprennent non seulement quelles données ont été utilisées, mais comment elles ont circulé à travers les applications, quelles transformations ont eu lieu et quelles décisions ont été éclairées. Dans des environnements hautement réglementés, ce niveau de traçabilité est essentiel pour l'audit et la conformité, et pose aussi les fondations d'une optimisation continue.

Peut-être le plus important, les interfaces agentiques abaissent la barrière à l'entrée pour l'adoption de l'IA. Au lieu de construire des pipelines personnalisés ou de déployer une infrastructure de données complexe, les équipes peuvent interagir avec des applications et systèmes familiers tandis que des agents intelligents font le gros du travail en arrière-plan. Cela réduit le temps, le coût et les compétences généralement requis pour extraire de la valeur des environnements de données hybrides, transformant l'IT hybride d'une nécessité structurelle en avantage stratégique.

Analyse de code alimentée par l'IA

Chaque projet de modernisation est différent. Il existe de nombreuses options pour mettre à jour l'infrastructure des systèmes centraux — replatform, rehost, lift-and-shift, etc. — et les organisations peuvent emprunter un chemin différent pour chaque application individuelle. Les migrations et modernisations sont également truffées de risques. Il est difficile d'anticiper toutes les dépendances et d'assurer la disponibilité pendant une transition. De plus, le degré de risque des modernisations augmente avec le temps et le turnover des équipes. Remplacer ou réécrire des applications, qui ont aujourd'hui des taux d'échec élevés, deviendra encore moins attractif.

Les industries qui exploitent des systèmes mainframe font face à un ensemble unique de défis de modernisation. La distance entre une base de code actuelle et où elle doit être pour une performance cloud efficace peut être trop grande pour être gérée en interne. Heureusement, des technologies IA existent maintenant qui rationalisent cette partie du processus de modernisation.

Selon une récente enquête Forrester, les deux tiers des répondants ont déclaré que l'IA a élevé l'efficacité de la modernisation IT. Cinquante-neuf pour cent ont également dit qu'elle a amélioré les capacités pour les employés et les clients. C'est une bonne nouvelle sur le front de la migration et de la modernisation, les dirigeants essayant d'équilibrer vitesse, coût et performance tout en apportant des changements majeurs à leurs organisations IT.

Aujourd'hui, les équipes peuvent utiliser des outils d'analyse de code alimentés par l'IA capables d'analyser et de refactorer automatiquement le code « legacy ». Au lieu de devoir recruter des compétences d'ingénierie sur site de plus en plus rares, les entreprises peuvent utiliser ces solutions pour accélérer le parcours de modernisation sans augmenter le risque. En plus du refactoring, l'IA peut également aider à valider les artefacts migrés, en comparant le comportement et les résultats entre les systèmes d'origine et transformés pour assurer l'équivalence fonctionnelle. Cela améliore considérablement l'efficacité et la fiabilité du processus de conversion — critique lorsqu'on travaille avec des systèmes d'entreprise complexes.

Les meilleures solutions vont plus loin en écrivant du code flexible pour intégrer les mainframes aux services cloud et en activant des outils qui peuvent synchroniser automatiquement les données entre les systèmes. Cette capacité de synchronisation simplifie le processus de migration en assurant la cohérence entre les environnements et en réduisant la charge manuelle impliquée dans l'alignement des données.

En conséquence, les développeurs peuvent se concentrer davantage sur l'innovation et moins sur l'exécution de la migration, créant plus de capacité pour l'organisation IT et garantissant que les environnements modernisés sont à la fois performants et alignés avec les besoins métier.

Pérennisation avec l'intégration de l'IA dans les environnements IT hybrides

La modernisation IT est un processus continu. Déplacer certaines charges de travail vers le cloud n'est que la première étape pour maximiser la valeur et la performance de l'IT hybride. La technologie évolue à un rythme alarmant, il est donc important pour les entreprises de pérenniser leur infrastructure sur site. Dans les configurations IT hybrides, les applications et charges de travail sur site doivent pouvoir s'adapter et évoluer avec leurs homologues dans le cloud. Atteindre cet objectif ne fera que devenir plus difficile à mesure que l'innovation cloud s'accélère et que la concurrence s'intensifie.

En plus d'utiliser l'IA pour soutenir des modernisations ponctuelles, l'IA peut aussi aider à maintenir la technologie mainframe et sur site à jour pour les opérations hybrides. Par exemple, les entreprises qui comptent sur des applications s'exécutant sur des systèmes centraux ont besoin d'un moyen d'identifier et de mettre à jour automatiquement le code en continu dans le temps. Le modèle pour les dirigeants à l'avenir ne sera pas d'attendre 10 à 20 ans avant de faire des changements radicaux. La meilleure stratégie est de maintenir les environnements sur site en synchronisation avec le cloud et les services cloud-natifs. Un outil de pérennisation alimenté par l'IA réduit le risque d'entreprise et la dépendance aux compétences spécialisées.

Adopter le cloud hybride n'est plus seulement une question d'équilibrer les environnements sur site et cloud — il s'agit de créer une base pour l'efficacité, l'évolutivité et la sécurité qui alimente le succès commercial à long terme. En intégrant les capacités GenAI, d'automatisation et maintenant d'IA agentique dans les stratégies IT hybrides, les organisations peuvent éliminer les barrières clés à l'adoption, libérer tout le potentiel de leurs données et pérenniser leur infrastructure. Cela n'optimise pas seulement les opérations IT mais stimule aussi l'innovation commerciale au sens large, permettant aux entreprises de rester compétitives et agiles dans un monde numérique en rapide évolution.