La discussion sur l’Intelligence Artificielle s’est installée depuis plusieurs mois au sein des comités de direction. Cependant, une réalité moins glamour commence à peser plus lourd que les démonstrations : l’infrastructure. Une étude récente de Netskope dépeint un scénario peu rassurant pour de nombreuses organisations : seulement 38 % des responsables Infrastructure et Opérations (I&O) estiment que leur infrastructure est pleinement équipée pour répondre aux nouvelles exigences liées à l’IA, tandis que à peine 18 % ont confiance en la disponibilité des équipes et des budgets nécessaires pour atteindre des performances, une résilience et une sécurité attendues dans un avenir proche.

Ce décalage, plus qu’un simple chiffre, traduit une tension croissante : la direction exige rapidité, visibilité et résultats, alors que les équipes en charge du « backstage » technologique perçoivent que le terrain n’est pas prêt pour relever ces défis.

Des attentes en hausse… des ressources qui ne suivent pas

Le rapport souligne un changement de statut de l’infrastructure : elle quitte le rôle de simple maintenance pour devenir une véritable levier stratégique pour l’entreprise. Quatre responsables I&O sur cinq (80 %) indiquent que l’infrastructure joue désormais un rôle central dans l’atteinte des objectifs fondamentaux de l’organisation, et le même pourcentage constate que les attentes de la haute direction ont augmenté au cours des douze derniers mois.

La pression se fait aussi sentir au niveau individuel : 83 % des responsables perçoivent que leurs responsabilités se sont renforcées, avec 39 % les qualifiant de « significativement » accrues. La problématique réside dans le fait qu’en parallèle, la confiance dans leur capacité à exécuter ces nouveaux défis reste limitée. Dans un contexte où l’IA élève la barre (capacité, latence, gestion des données, sécurité, continuité), l’étude met en lumière un schéma classique : des objectifs ambitieux reposant sur des architectures héritées et des décisions fragmentées.

L’IA comme catalyseur, mais les priorités de toujours

Bien que l’IA domine désormais le débat, la photographie est plus nuancée lorsqu’on interroge sur les priorités immédiates. Les leaders en infrastructure placent en tête des tâches directement liées à la continuité opérationnelle et à la modernisation :

• Améliorer la sécurité et la performance des accès distants/hybrides (43 %)
• Accroître la visibilité des opérations et de la performance réseau (35 %)
• Soutenir l’adoption de l’IA, y compris l’IA agent (34 %)

En clair : l’IA avance, mais la dette technique (accès distant, observabilité, réseau) continue à exiger des investissements et de l’attention. D’un point de vue marketing, cela souligne une incohérence : beaucoup d’offres commerciales promettent de l’« IA » sans s’attaquer aux goulets d’étranglement initiaux, qui déterminent si le déploiement de l’IA sera fiable et sans friction.

La distance avec la direction : l’infrastructure comme « boîte noire »

Le rapport met en lumière un problème d’alignement persistante, exacerbé par l’essor de l’IA. Près des deux tiers (63 %) des responsables I&O se sentent éloignés des échanges stratégiques qui orientent les décisions IT, et 20 % admettent ne pas saisir clairement les objectifs de leur CEO ou de leur CIO.

Ce déphasage se traduit par un choc des perceptions : la direction souhaite des certitudes, alors que le département technique se voit souvent demander des résultats sans accès en amont à la planification. Le chiffre clé est révélateur : 61 % des responsables I&O pensent que leur CEO est frustré parce que l’infrastructure n’est pas aussi transparente ou compréhensible qu’il le souhaiterait.

Ici, l’IA introduit une dimension supplémentaire d’urgence : si l’infrastructure était déjà complexe avec la cloud, le SaaS et le travail hybride, l’IA introduit de nouveaux flux (données vers modèles, intégration d’outils, agents, contrôles d’exfiltration), tout en augmentant la sensibilité réglementaire et de réputation.

« Performance, résilience et sécurité » : le triangle où la distance se fait sentir

L’étude met aussi en relief un contraste entre attentes et réalité perçue. La majorité des répondants estime que les exigences de la direction en matière de :

• performance (55 %)
• résilience (58 %)
• sécurité (59 %)

sont peu réalistes compte tenu des plateformes actuelles.

De plus, si l’infrastructure et les responsables reconnaissent que performance et résilience sont prioritaires, peu d’entre eux se sentent réellement confiants pour faire évoluer ces indicateurs : seules des minorités déclarent une confiance « très forte » dans leur capacité à gérer la performance, la visibilité, les coûts, la sécurité ou la résilience, cette dernière étant la plus faible.

Cela crée une paradoxie : on demande de la proactivité et de la modernisation, mais on opère dans des environnements où chaque changement comporte des risques, surtout lorsque plus de la moitié estime que le modèle « as-a-service » réduit le contrôle sur l’infrastructure.

Cinq recommandations pour « convertir » l’infrastructure en levier business

Le rapport propose une feuille de route pragmatique pour renforcer le lien entre I&O et le comité exécutif : il ne s’agit pas de faire de la promo technologique, mais de lier décisions techniques et résultats business. Parmi les recommandations, cinq axes majeurs :

1. Parler en termes de résultats : agilité, réduction des risques, continuité et productivité, plutôt que de se limiter à des discussions techniques (par exemple, « ZTNA » comme concept isolé).
2. Anticiper la planification stratégique : intervenir dès qu’une migration, une expansion, une nouvelle offre ou un projet IA sont envisagés, plutôt qu’après coup.
3. Prôner la simplicité et la consolidation : éviter les solutions « patchées » qui, à court terme, calment les symptômes mais alourdissent le coût et la complexité futurs.
4. Avoir une vision continue : mettre en place des métriques et des reporting permettant de rendre l’infrastructure lisible pour la direction, pour réduire la perception de « boîte noire ».
5. Positionner l’I&O comme facilitateur d’une adoption IA sécurisée et rapide : pas comme frein, mais comme garant que l’IA ne devienne pas une source de fuite de données, de risques opérationnels ou de non-conformités.

Sur un plan marketing et marché, ces cinq recommandations indiquent où devront s’engager les investissements : moins d’« features » et davantage de crédibilité opérationnelle (délais de déploiement, contrôle, métriques d’impact, gouvernabilité dans des environnements hybrides).

Conclusion : l’IA ne se limite plus au logiciel

Le message clair du rapport est que la réussite de l’IA en entreprise ne dépend pas uniquement du modèle choisi, mais surtout de la capacité à l’industrialiser sans compromettre les fondamentaux. Cela pousse le département I&O à jouer un rôle plus stratégique : traduire la complexité en décisions, mesurer les compromis et instaurer la confiance autour de la performance, la résilience et la sécurité.

Pour beaucoup d’entreprises, le défi immédiat n’est pas simplement « adopter l’IA » comme slogan, mais plutôt préparer le terrain pour que, lorsqu’un cas d’usage sérieux apparaîtra, l’infrastructure ne soit pas un frein.

Questions fréquentes

Que signifie réellement qu’une infrastructure soit « prête pour l’IA » ?

Cela implique la capacité à absorber de nouvelles charges (calcul, réseau, données) avec des garanties de performance, résilience et sécurité, tout en disposant d’une visibilité suffisante pour piloter l’utilisation des outils et flux de données liés à l’IA.

Quels KPIs permettent d’expliquer infrastructure et IA au comité de direction sans jargon technique ?

Des métriques d’impact : délais de déploiement, taux de disponibilité, incidents évités ou résolus, gains de productivité (temps économisé), coûts globaux (Opex/Capex) et risques (données sensibles, accès, conformité).

Pourquoi le travail hybride reste-t-il prioritaire malgré la montée en puissance de l’IA ?

Parce que le navigateur, l’accès distant et les réseaux d’entreprise concentrent toujours une majorité du travail réel. Si ces surfaces restent fragiles ou peu visibles, l’intégration de l’IA complexifie une base déjà instable.

Quelle est la principale erreur lors de la modernisation de l’infrastructure « pour l’IA » ?

Investir dans des initiatives isolées (silos) sans traiter l’architecture et la consolidation : on gagne peut-être du court terme, mais on augmente la complexité, les coûts opérationnels et le risque, alors que la vitesse et le contrôle sont essentiels.

Sources :

• Netskope — Crucial Conversations: Line of Sight : Connecter les décisions d’infrastructure aux résultats stratégiques