Accueil » Articles » Stratégies de transformation numérique pour 2023 : Anticiper les tendances et maximiser l’efficacité opérationnelle

Stratégies de transformation numérique pour 2023 : Anticiper les tendances et maximiser l’efficacité opérationnelle

Stratégies de transformation numérique pour 2023 : Anticiper les tendances et maximiser l’efficacité opérationnelle

Dans un environnement économique en évolution constante, les directeurs des systèmes d’information (DSI) et les responsables informatiques doivent être attentifs à plusieurs facteurs clés lors de l’évaluation de leurs stratégies de transformation numérique pour l’année 2023. L’inflation croissante, la possibilité d’une récession imminente et les risques actuels liés à la chaîne d’approvisionnement doivent être pris en compte dans leurs décisions. Dans le même temps, il est crucial de ne pas négliger l’importance de l’expérience client, de l’innovation et des technologies émergentes pour assurer une croissance durable. Cet article propose un aperçu des priorités de transformation numérique pour 2023, mettant l’accent sur les économies de coûts, l’efficacité opérationnelle et la réduction des risques, tout en encourageant l’adoption de nouvelles initiatives axées sur la croissance et l’amélioration de l’expérience client.

Les DSI et les responsables informatiques doivent tenir compte de l’impact de l’inflation, d’une éventuelle récession et des risques actuels de la chaîne d’approvisionnement lorsqu’ils évaluent leurs stratégies et priorités de transformation numérique pour 2023. Ces tendances suggèrent que les responsables informatiques devraient envisager des éléments qui entraîneront des économies de coûts, des gains d’efficacité et une réduction des risques dans leurs priorités de transformation numérique pour 2023.

D’autre part, un ralentissement des travaux liés à l’expérience client, à l’innovation et aux technologies émergentes pourrait perturber les activités. Même les organisations des secteurs où les investissements technologiques sont à la traîne, tels que la construction, la fabrication, la santé, le gouvernement et l’enseignement supérieur, devraient accélérer les initiatives de transformation numérique axées sur les clients et la croissance.

De plus, les récentes mises à pied dans l’industrie de la technologie pourraient présenter des défis culturels, car certains employés s’inquiètent pour leur emploi ou doutent de la stabilité financière de leur employeur. Les DSI et les responsables informatiques doivent trouver des moyens de rassurer les employés quant à leur statut d’emploi et devraient envisager d’augmenter le temps et l’investissement consacrés à l’apprentissage et à l’expérimentation des employés.

Dans ce contexte, les DSI doivent identifier les investissements qui auront un impact multiplicateur sur plusieurs aspects de l’entreprise. Voici quelques questions à considérer :

  1. Améliorer en permanence l’expérience professionnelle et définir l’avenir du travail : Avec de nombreux employés travaillant à distance ou en mode hybride ces dernières années, il est essentiel que les responsables informatiques continuent à améliorer l’expérience des employés. Le déploiement de sondages auprès des employés pour évaluer leur satisfaction vis-à-vis des technologies utilisées au quotidien est une stratégie à envisager. De plus, les opérations informatiques doivent mettre en place des solutions de surveillance de l’expérience numérique pour identifier les problèmes de performance du réseau et autres soucis rencontrés par les utilisateurs finaux.

Les responsables informatiques visionnaires doivent également définir une vision de l’avenir du travail au sein de leurs organisations. Avec les possibilités croissantes d’automatisation des tâches, il est important de définir comment les employés utiliseront la technologie pour améliorer les opérations commerciales et proposer de nouveaux produits, services et innovations.

Une tendance à considérer est l’amélioration du partage des connaissances et la réduction des risques liés aux connaissances tacites. Les responsables informatiques doivent mettre à jour les outils de collaboration, les portails d’informations, les systèmes de gestion de contenu et les technologies de recherche alimentées par l’intelligence artificielle pour faciliter le partage des connaissances entre les experts de l’entreprise et les nouveaux employés. Les plates-formes de recherche jouent un rôle essentiel en centralisant l’accès aux données non structurées, ce qui améliore l’expérience des employés et réduit les coûts, en particulier pour les grandes entreprises intégrant plusieurs technologies d’indexation de recherche.

  1. Intégrer davantage l’apprentissage automatique à la production grâce à l’AIOps et au ModelOps : Bien que de nombreuses entreprises investissent dans l’expérimentation de l’apprentissage automatique, il est constaté que beaucoup d’entre elles éprouvent des difficultés à déployer les modèles d’apprentissage automatique en production, à en surveiller l’efficacité et à soutenir leur amélioration continue. Par exemple, selon un rapport d’enquête intitulé « ModelOps 2022 State » publié par une société de recherche, 51 % des répondants ont indiqué avoir terminé les premiers pilotes ou expériences, mais n’ont pas encore effectué de mise en production.

En 2023, face à une situation économique tendue, de nombreux dirigeants d’entreprise pourraient réduire leurs investissements dans les domaines expérimentaux de la science des données qui ne fournissent pas de résultats probants. Le rapport souligne également que 86 % des dirigeants d’entreprise demandent un retour sur investissement de leurs investissements en IA, mais que 48 % des organisations de science des données ont du mal à y répondre.

Dans ce contexte, l’AIOps et le ModelOps peuvent aider les entreprises à combler le fossé en matière de mise en production des modèles et à démontrer des retours sur investissement. L’AIOps est le DevOps de l’apprentissage automatique, conçu pour simplifier le développement et le déploiement de modèles, tandis que le ModelOps fournit un catalogage des modèles, une gouvernance et une surveillance en production. Les équipes informatiques et de science des données cherchant à accroître leurs investissements dans l’apprentissage automatique doivent envisager l’utilisation de ces plates-formes pour réduire le temps, les coûts et la complexité liés à la livraison et au support des modèles d’apprentissage automatique en production.

  1. Planifier les métaverses, les jumeaux numériques et les infrastructures durables : Lorsque nous examinons les horizons de l’innovation technologique, nous pouvons diviser les technologies émergentes en trois catégories :
  • Les technologies émergentes prêtes pour les premiers essais : Placer l’expérience des métaverses dans cette catégorie est dû au fait que sa technologie et son évolutivité sont encore en développement. Les grandes marques B2C peuvent expérimenter cette approche pour découvrir où des opportunités peuvent être créées.
  • Les jumeaux numériques : Cette technologie suscite beaucoup d’attention et présente un potentiel énorme, en particulier pour les entreprises industrielles, manufacturières et de construction. Les grandes entreprises de divers secteurs devraient explorer les opportunités offertes par les jumeaux numériques pour améliorer l’apprentissage en cours, réduire les risques de sécurité opérationnelle et planifier des modifications de leurs produits sur le marché.
  • L’engagement pour la durabilité : De nombreuses entreprises ont défini des objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance. La réduction de la consommation d’énergie doit être une priorité pour chaque entreprise, et les DSI doivent intégrer des objectifs de durabilité dans leur plan de transformation numérique. Parmi les options envisageables, on peut citer la réduction de la consommation d’énergie des infrastructures de centres de données, la mise en veille automatique des ressources informatiques dans le cloud lorsqu’elles ne sont pas utilisées, l’adoption de systèmes de gestion de l’alimentation visuelle et la transition vers l’utilisation d’énergies renouvelables pour alimenter les installations.
  1. Adopter l’AIOps pour prendre en charge le multi-cloud et les microservices : Les entreprises numériques et technologiques doivent faire face à une complexité croissante dans la gestion des environnements hybrides et multi-cloud, ainsi que des microservices. De nombreux DSI investissant dans la transformation numérique ajoutent de nouvelles applications et volumes de données plus rapidement qu’ils ne parviennent à supprimer les systèmes existants. Ces applications et ces lacunes de données revêtent une importance stratégique, ce qui pousse les entreprises à exiger des niveaux de service plus élevés et une automatisation accrue des opérations informatiques qui les soutiennent.

L’adoption de la technologie AIOps vise à aider les opérations informatiques à tirer parti de l’apprentissage automatique à partir de leurs outils de surveillance et de leurs données d’observabilité. Ces technologies regroupent les données, utilisent l’apprentissage automatique pour corréler les alertes et aident les centres d’exploitation à identifier plus rapidement les causes profondes des problèmes. La plupart de ces technologies sont également liées à la gestion des services informatiques, à la collaboration et à d’autres outils d’automatisation pour déclencher des communications et des réponses scénarisées. Par exemple, elles peuvent aider les compagnies pétrolières à développer un tableau de bord centralisé capable de gérer les applications et les bases de données exécutées dans les clouds publics, les centres de données et l’informatique de pointe.

  1. Les leaders de la transformation numérique établissent des normes d’auto-organisation agiles : Les DSI, les responsables informatiques et les innovateurs doivent sortir leurs entreprises du mode crise et élaborer des plans de transformation numérique qui font évoluer leurs modèles commerciaux, comme le soulignent des experts du secteur dans un livre récemment publié, intitulé « Digital Trailblazers ». Le livre met en évidence le fait que « les entreprises seront toujours en cours de transformation, et les pratiques de transformation numérique doivent être établies comme base de la compétitivité de base ».

La principale tendance pour 2023 sera les initiatives des DSI, où ils développeront un leadership solide et des plans de développement pour les futurs leaders de la transformation numérique (ou les pionniers du numérique, comme on les appelle). Pour répondre aux préoccupations des employés concernant les licenciements et l’avenir de leur carrière pendant la récession, les DSI doivent les responsabiliser en les impliquant dans des initiatives de transformation agiles, innovantes et expérimentales. Pour ce faire, les DSI peuvent encourager les responsables de la transformation numérique à définir des normes, un processus qui évolue constamment pour s’adapter aux objectifs et à la culture de l’entreprise.

En conclusion, l’année 2023 apportera son lot de surprises, de perturbations et d’innovations technologiques. Les responsables informatiques qui recherchent des stratégies de transformation numérique efficaces seront mieux préparés pour faire face aux défis et aux problèmes qui se présenteront. En tenant compte des tendances économiques, de l’expérience client, de l’innovation et des technologies émergentes, ainsi que des défis culturels et des questions de durabilité, les DSI peuvent élaborer des plans solides pour maximiser les bénéfices de la transformation numérique et positionner leurs organisations pour une croissance durable et une compétitivité accrue.