Par Christian Zipp, CSO chez nLighten

En 2025, l’industrie des Datacenters sera marquée par des avancées technologiques rapides, une prise de conscience environnementale accrue et une demande toujours croissante de performance et d’efficacité. Au cœur de la transformation numérique mondiale, les Datacenters sont à l’origine des progrès de l’IA, du cloud computing et de l’IoT. Cependant, ces opportunités apportent également des défis qui nécessitent des approches innovantes et des ajustements stratégiques. Trois tendances se démarquent et mettent en évidence les avancées technologiques qui façonnent l’avenir de l’industrie, mais également les priorités stratégiques essentielles pour garantir un succès à long terme.

Optimisation pilotée par l’IA

La prolifération des applications d’IA impose des exigences toujours plus grandes aux Datacenters : traitement massif de l’ensemble des données et fourniture de l’infrastructure nécessaire à la prise de décision en temps réel. Dans le même temps, l’IA est de plus en plus utilisée en interne pour optimiser les opérations et le fonctionnement des Datacenters.

Les systèmes basés sur l’IA améliorent l’efficacité en ajustant de manière dynamique la consommation énergétique d’un Datacenter, en ajustant avec précision les mécanismes de refroidissement et en identifiant de manière proactive les besoins de maintenance. Ces ajustements réduisent non seulement les coûts, mais stabilisent également les opérations, en particulier face à des charges de travail d’IA de plus en plus complexes. L’évolution vers une infrastructure décentralisée, c’est-à-dire l’essor des Datacenters périphériques proches des utilisateurs finaux, renforce considérablement le traitement de l’IA en temps réel. Cette approche locale prend en charge les exigences de faible latence tout en allégeant la charge sur les installations centralisées, démontrant ainsi comment l’industrie s’adapte à la montée en puissance croissante de l’IA.

Durabilité et couplage sectoriel

La durabilité n’est plus une option, c’est un impératif pour l’industrie. Alors que la consommation énergétique de l’industrie continue d’augmenter, les opérateurs de Datacenters doivent s’engager à atteindre leurs objectifs de durabilité. L’une des principales tendances que nous observons est le couplage sectoriel et l’intégration des Datacenters dans les infrastructures énergétiques locales. Des pratiques telles que l’utilisation de la chaleur résiduelle pour le chauffage urbain ou la priorisation des sources d’énergies renouvelables démontrent que les Datacenters ne sont plus des entités isolées, mais explorent plutôt de nouvelles voies collaboratives. Ces initiatives renforcent les liens avec les communautés et les parties prenantes locales tout en réduisant la pression sur l’environnement. Les incitations réglementaires et les partenariats public-privé accélèrent encore ce changement, garantissant que la durabilité devient de plus en plus une réalité mesurable.

Répondre aux demandes de faible latence grâce aux Datacenters Edge

Avec l’adoption croissante de l’IoT, de la 5G et des services cloud, la demande de latence ultra-faible est en hausse. Les Datacenters traditionnels et centralisés atteignent leurs limites, ce qui favorise l’émergence de l’Edge. Les centres de données Edge raccourcissent les chemins de transmission des données, permettant des temps de réponse plus rapides et plus fiables. Ceci est essentiel pour les analyses en temps réel, les véhicules autonomes ou les expériences de réalité virtuelle, où une faible latence est cruciale. Lorsqu’ils offrent une faible latence tout en prenant en charge les stratégies énergétiques locales, les Datacenters Edge deviennent un élément indispensable d’une infrastructure numérique dynamique et en constante évolution.

Vers un avenir résilient et innovant

L’industrie des Datacenters continuera de traverser une période de transformation au cours de l’année à venir, motivée par des considérations et des défis technologiques, environnementaux et opérationnels. Ces tendances ne témoignent pas seulement de la résilience de l’industrie, mais aussi des stratégies nécessaires pour continuer à répondre aux besoins d’un monde connecté et durable. Grâce aux innovations basées sur l’IA, à l’accent mis sur la durabilité et au besoin de faible latence, les datacenters se positionneront comme la pierre angulaire d’une économie numérique croissante et performante ces prochaines années.

Les membres du comité de direction (CODIR ont à cœur la réussite de leur entreprise. Dans un monde en constante évolution, il est essentiel d’avoir une stratégie solide pour faire face aux changements technologiques et concurrentiels, et encore plus aujourd’hui avec l’avènement de l’intelligence artificielle (exemple avec ChatGPT). Ne pas avoir de stratégie pertinente est une réelle faute vis-à-vis de son entreprise. Sans objectifs clairs, sans enjeux et sans projets bien pensés, l’entreprise risque de passer à côté d’opportunités et de ne pas répondre aux besoins de ses clients, de ses collaborateurs et des parties prenantes.

Le digital depuis quelques années a tout impacté. Et ce n’est que le début…

Les entreprises qui structurent une stratégie et l’exécute peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, offrir des produits et services plus personnalisés et anticiper les tendances du marché avant la concurrence. Pour faire face à ces défis, un comité de direction doit réfléchir à la meilleure des stratégies. Mais hélas, nous voyons souvent des réflexions en chantier et qui n’aboutisse pas. Il est indispensable de définir des objectifs spécifiques pour se concentrer sur les domaines où l’entreprise peut apporter le plus de valeur pour ses clients et process internes.

La feuille de route est essentielle pour rester compétitif dans un monde en constante évolution. Il faut être prêt à prendre des risques, à explorer de nouveaux territoires et à s’adapter rapidement aux changements technologiques et concurrentiels. Avec une stratégie bien conçue, il est alors possible de tirer parti des dernières technologies et modes de management.

Quels sont les apports d’un outil de gestion de la stratégie 

Un bon outil de gestion est nécessaire pour exécuter et suivre son plan stratégique. Mais plus concrètement, voici un certain nombre de points structurants qui doivent impérativement être pris en compte et suivis : clarifier les objectifs et les priorités stratégiques de l’entreprise (avec OKR par exemple), suivre les projets et les initiatives stratégiques en cours, évaluer les performances et les résultats de la stratégie, faciliter la communication et la collaboration, adapter la stratégie en temps réel en fonction des changements du marché ou de l’environnement concurrentiel.

De manière concrète, le digital se positionne donc indiscutablement comme un allié des comités de direction des entreprises. En effet, il est alors possible de centraliser toutes les informations relatives à la stratégie de l’entreprise, d’analyser des données en temps réel, de suivre l’avancement des projets, de mesurer les performances et les résultats et de faciliter la prise de décision. L’exécution et le pilotage sont alors de simples formalités pour l’ensemble des intervenants au projet. Mais ce n’est pas tout, un autre avantage de ce type de mode de gestion est clairement de pouvoir améliorer un volet clé de la réussite de son plan stratégique : les aspects liés à la communication entre l’ensemble des parties prenantes. Il est alors possible d’identifier les éventuels problèmes ou obstacles et de réagir rapidement en conséquence.

Par Emmanuel DERRIEN, Fondateur de Enjoy Your Business

Le développement des nouveaux concepts urbains, la smart city, les nouveaux usages en matière de transport et de micromobilité sont aujourd’hui une réalité concrète vécue par des millions de personnes. En ce sens, les villes évoluent et nombre de nouveaux moyens de transport apparaissent en libre-service. Nous pourrions notamment évoquer par exemple les vélos et autres trottinettes mis à la disposition du public. Ainsi, nous assistons depuis ces dernières années à une montée en puissance de ces équipements et pas uniquement dans les grandes villes. Les villes moyennes et même certaines petites villes s’équipent de ces moyens de transport pour proposer à leurs habitants de nouvelles manières de déplacer.

Faire vivre son parc existant

Pour autant, force est de constater que proposer un projet de micromobilité durable et industriel représente un investissement important et qu’il est donc stratégique de bénéficier d’une infrastructure de traitement robuste et performante. Sur ce point, il faut apporter une grande vigilance dès la conception et donc bien avant le déploiement. En effet, la micromobilité est avant tout un projet IoT. Ainsi, à l’image des autres déploiements de ce type, les notions de captation, d’envoi et d’analyse des données sont fondamentales pour suivre les équipements utilisés et en assurer un bon fonctionnement.

Gestion de la flotte et maintenance 

Comme nous l’avons évoqué, le pilotage des flottes de véhicules et moyens de transport mis à la disposition des citadins est central à bien des titres. Le premier consiste notamment à pouvoir suivre en temps réels les équipements. Mais ce n’est pas tout, proposer les équipements est une chose, mais en garantir le bon fonctionnement en est une autre. Il faut en effet proposer des moyens de transport sécurisés. En ce sens, la notion de maintenance est fondamentale. Impossible de proposer des véhicules dont les freins sont usés ou la batterie peu chargée par exemple. C’est pour ces raisons fondamentales qu’un envoi de données en continu vers les équipes en charge de la maintenance est nécessaire.

Gérer des volumes de données croissants et en situation de mobilité

Une chose est sûre, le volume de données échangées pour opérer un service de micromobilité de qualité est exponentiel au regard de l’évolution des usages. Cela implique donc de pouvoir télétransmettre en temps réel des quantités de données phénoménales. Le problème est que dans de nombreux cas, cela n’est pas possible au regard du manque de connectivité. C’est dans ce contexte que le recours à un MVNO (Mobile Virtual Network Operators) prend tout son sens. Cette technologie permet à un capteur de se connecter au meilleur réseau cellulaire disponible et de basculer automatiquement vers un opérateur de secours.

Piloter son projet de micromobilité nécessite donc de prendre en compte de nombreux facteurs stratégiques allant du matériel aux usages en passant par l’infrastructure et la connectivité.

Par Jérôme Chachuat – CEO-Founder Move & Connect

Par Sébastien MARCHE chez Experteam

L’intelligence artificielle générative bouleverse les organisations en permettant de nouvelles façons d’interagir avec les données et les systèmes. Elle devient un levier stratégique pour automatiser les tâches répétitives, améliorer la prise de décision et renforcer l’innovation dans les métiers. Ces derniers recherchent agilité et personnalisation, tandis que la DSI doit garantir la stabilité, la sécurité et la conformité des systèmes. Cette dichotomie peut freiner l’adoption de solutions IA si elle n’est pas abordée de manière collaborative.

Réconcilier métiers et DSI : les prérequis

1. Diagnostiquer les besoins

Avant de se lancer, place au bilan. Impossible d’implémenter l’IA générative sans une vision claire des attentes métiers et des contraintes de la DSI. L’objectif ? Trouver des points de convergence pour éviter les faux départs et maximiser l’impact de l’intégration de l’IAG. Les équipes opérationnelles n’ont qu’un objectif : gagner en efficacité. Cela se traduit de différentes façons : automatiser les tâches répétitives, optimiser les processus internes, faciliter l’accès à l’information… Ces besoins varient selon les métiers, mais une chose est sûre : l’objectif est d’optimiser les processus pour faire mieux, plus vite et plus simplement.

Côté DSI, les freins peuvent être :

• La sécurité et la confidentialité, où vont les données ? Qui y accède ?
• La compatibilité avec l’existant : l’IA doit s’intégrer aux outils en place,
• La maîtrise des coûts : éviter les dépenses non anticipées,
• Et la conformité : respect du RGPD, auditabilité, usage éthique.

Sans cette prise de recul générale, les projets IAG peuvent rapidement provoquer des frictions. D’où l’importance de construire un dialogue constructif entre métiers et DSI, dès les premières réflexions.

2. Sélectionner les cas d’usage IA à forte valeur ajoutée

Les cas d’usage étant nombreux, mieux vaut cibler les projets qui apportent un réel bénéfice aux métiers et qui restent maîtrisables pour la DSI.

Certains usages se démarquent immédiatement :

• La génération automatique de contenus, par exemple, permet de produire des rapports, des emails ou des synthèses en un temps record. Par exemple, l’IA peut rédiger un rapport financier mensuel en analysant automatiquement les tendances des ventes, les dépenses et les prévisions, permettant ainsi aux dirigeants de prendre des décisions plus rapidement.
• Appliquée à la logistique, l’IAG optimise les livraisons et la gestion des stocks. Elle analyse en temps réel le trafic et la météo pour recommander les itinéraires les plus rapides, réduisant ainsi les coûts et les délais. Elle ajuste également les niveaux de stock en fonction de la demande, évitant les ruptures et les surstocks. Enfin, l’IA optimise l’organisation des entrepôts pour accélérer la préparation des commandes.
• Mise au service des services juridiques, l’IAG simplifie le travail en automatisant la rédaction et l’analyse des contrats. Elle permet d’identifier les clauses obsolètes et les risques juridiques, assurant une conformité continue aux réglementations. Elle peut aussi scanner des milliers de documents pour repérer des incohérences ou des opportunités d’optimisation contractuelle. Elle permet par ailleurs d’automatiser l’audit de conformité en croisant les contrats avec les obligations légales spécifiques à chaque secteur d’activité.
• Déployée au service de la maintenance et de la production industrielle, l’IAG peut prévoir les pannes grâce à des capteurs connectés. Elle ajuste automatiquement les paramètres des machines pour en maximiser l’efficacité et détecte les anomalies qualité sur les lignes de production.
• L’intelligence artificielle transforme enfin le service client avec des chatbots intelligents capables de répondre instantanément aux demandes courantes. Elle analyse aussi les émotions des clients pour adapter les réponses et propose des recommandations personnalisées en fonction de l’historique d’achat.

Une fois les cas d’usages identifiés, il est important de veiller à la cohérence du projet IAG :

• Son impact métier doit être significatif en termes de gain de temps, d’efficacité ou de satisfaction.
• Il doit être techniquement faisable sans bouleverser l’existant.
• Enfin, son ROI doit être clair et facilement mesurable : si les bénéfices ne dépassent pas largement les coûts, mieux vaut passer son chemin.

Choisir des outils et méthodologies pour une adoption réussie

Bien que chaque projet soit issu de besoins métiers, l’IA ne doit pas être une pièce rapportée : elle doit être configurée pour fonctionner avec l’infrastructure existante, et non contre elle. Vérifier la compatibilité avec les outils déjà en place évite les mauvaises surprises. Cloud ou On-premise, intégration API, interface No Code ou Low Code… Chaque choix technologique doit servir l’usage et non compliquer le quotidien des équipes.

Du côté de la DSI, le critère de la sécurité reste non négociable : l’IA doit respecter les normes en vigueur et garantir la protection des données sensibles. Notez que les utilisateurs ne doivent pas découvrir l’IA une fois qu’elle est déployée. Mieux vaut les impliquer dès le départ. Le design thinking et la co-création permettent de tester des prototypes, d’ajuster les fonctionnalités et de lever les blocages en amont. Former les collaborateurs est aussi un passage obligé. Qu’il s’agisse de modules e-learning, de formations en présentiel ou de hackathons internes, chacun doit comprendre comment utiliser l’IAG efficacement et en tirer le meilleur parti.

Réconcilier les enjeux des métiers avec les impératifs de la DSI est une nécessité stratégique pour faire de l’intelligence artificielle générative un levier de performance et d’innovation à l’échelle de l’organisation. Cette réconciliation passe par une démarche en trois temps : écouter les besoins métiers pour identifier des cas d’usage concrets et à forte valeur ajoutée, intégrer les exigences de la DSI dès la conception pour garantir la sécurité, la conformité et l’évolutivité des solutions, et enfin, créer une dynamique collective autour de l’adoption, de l’expérimentation et de la formation. L’IAG ne doit pas être imposée par le haut ni émerger de manière anarchique via des initiatives isolées : elle doit être co-construite, orchestrée et alignée avec la vision stratégique de l’entreprise. C’est à cette condition que l’IA générative pourra s’ancrer durablement dans les usages, renforcer la collaboration entre les équipes et transformer l’intelligence collective en véritable avantage compétitif.