Platform Engineering & IA

L’intelligence artificielle est partout. Dans les discours stratégiques, dans les feuilles de route digitales, dans les promesses des éditeurs comme dans les attentes des métiers. Pourtant, dans de nombreuses organisations, une réalité persiste : malgré des investissements croissants, l’IA peine encore à créer un impact business durable et mesurable.

La question n’est plus de savoir si l’entreprise doit adopter l’IA, mais comment elle peut l’industrialiser à l’échelle, de manière sécurisée, gouvernée et rentable.
La réponse tient en deux mots encore trop peu visibles dans les comités exécutifs : Platform Engineering.

Transcript

1. Platform Engineering & IA Transformer la Promesse Technologique en Valeur Business Concrète
2. Who am I ? Michel Hubert Chief Solution Architect @michelhubert Expert on IaC, DevSecOps, Platform Engineering, IA
3. LE PARADOXE DE L'IA EN 2024 L'IA est un impératif stratégique, mais l'exécution s'enlise. 87% des projets IA ne dépassent jamais la phase pilote. Coûts d'expérimentation fragmentés et hors contrôle. Dette technique exponentielle par silo métier. Time-to-market trop lent face à la concurrence.
4. L'IA : Sujet de COMEX Pourquoi l'industrialisation est votre prochain avantage compétitif.
5. L'IA : UN IMPÉRATIF STRATÉGIQUE Capacité Transversale : L'IA n'est plus un sujet de R&D, mais une fonction vitale comme la Cybersécurité. Pilier de Croissance : Impacte toutes les fonctions, de l'optimisation des opérations à l'expérience client. De l'Expérience à l'Industrie : Le défi est de passer du "laboratoire" à la production à grande échelle.
6. LES OBSTACLES À LA VALEUR Fragmentation Chaque équipe réinvente la roue avec des outils et modèles isolés, gaspillant 40% des ressources. Risques & Shadow IA Déploiements non maîtrisés créant des vulnérabilités de sécurité et de conformité majeures. ROI Invisible Budgets qui explosent sans capacité de passage à l'échelle industrielle.
7. LES OBSTACLES À LA VALORISATION DE L'IA L'accumulation de complexité rend chaque nouveau déploiement plus coûteux.
8. 87% Projets IA n'atteignant jamais la production 3x Temps de mise sur le marché (Time-to-Market) LE COÛT DE L'APPROCHE ARTISANALE
9. Le Platform Engineering Les Fondations d'une Révolution Opérationnelle.
10. LA PLATEFORME COMME PRODUIT Le Platform Engineering ne fournit pas d'outils isolés. Il orchestre un écosystème complet pour les développeurs et data scientists. Le Platform Engineering conçoit des plateformes internes avec leurs propres utilisateurs (Dev, Data Scientists) et leur propre roadmap Infrastructure en libre-service. "Golden Paths" standardisés. Réduire la charge cognitive
11. Dimension Approche DevOps Classique Platform Engineering Focus Collaboration & Automatisation Expérience Développeur & Produit Portée Spécifique à une équipe/projet Standardisation à l'échelle Entreprise Gouvernance Contrôles manuels a posteriori Garde-fous automatisés "By Design" Valeur Agilité technique Accélération Business & ROI IA DEVOPS VS PLATFORM ENGINEERING
12. POURQUOI C'EST CRITIQUE AUJOURD'HUI ? Explosion de la Complexité Microservices, conteneurs, données distribuées : les équipes sont saturées. Pression du Time-to- Market L'innovation doit être livrée en semaines, plus en mois. Pénurie de Talents Il faut maximiser la productivité des équipes existantes.
13. -50% BÉNÉFICES CLÉS MESURABLES Cycles de Livraison Réduction drastique du temps de mise sur le marché. Standardisation et cohérence technique. Réduction massive des coûts opérationnels. Amélioration de la rétention des talents (DevEx). Sécurité renforcée dès la première ligne de code.
14. L'Autoroute de l'IA Industrialiser l'intelligence à l'échelle.
15. L'IA COMME "CAPABILITY" Au lieu de reconstruire l'infrastructure pour chaque modèle, l'entreprise mutualise ses capacités IA sur la plateforme. Accès standardisé aux LLM et modèles. Pipelines de données sécurisés. Monitoring de performance et de dérive. Élimination naturelle du Shadow IA.
16. COMPOSANTS DE L'AI PLATFORM Data & Feature Gestion de l'ingestion, du nettoyage et du catalogue de données gouvernées. MLOps Automatisation du cycle de vie des modèles : entraînement, versioning, déploiement. Observabilité Pilotage de la performance technique et gestion fine des coûts CPU/GPU.
17. L'HORIZON DE GAINS DE L'IA Productivité Automatisation des tâches répétitives et libération du temps stratégique. Décision Assistée Analyse prédictive transformant les données en insights business. Différenciation Services ultra-personnalisés et nouveaux business models.
18. LES FREINS OBSERVÉS Industrialisation : Échec du passage du laboratoire à la production. Qualité Données : Biais, incomplétude et obsolescence rapide. Souveraineté : Risque de "Vendor Lock-in" et sécurité des données sensibles. Conformité : EU AI Act et exigences d'explicabilité.
19. La Symbiose IA & PE Quand l'IA optimise sa propre plateforme.
20. L'IA COMME "CAPABILITY" Au lieu de reconstruire l'infrastructure pour chaque modèle, l'entreprise mutualise ses capacités IA sur la plateforme. Accès standardisé aux LLM et modèles. Pipelines de données sécurisés. Monitoring de performance et de dérive. Élimination naturelle du Shadow IA.
21. VERS LES "AGENTIC PLATFORMS" L'IA au service de l'infrastructure : Génération assistée de code d'infrastructure (IaC). Détection prédictive d'incidents. Auto-optimisation des coûts cloud en temps réel. Évolution vers une plateforme "Self-Driving".
22. Gouvernance & Sécurité Maîtriser les risques stratégiques de l'IA.
23. CONFORMITÉ PAR DESIGN EU AI Act Classification automatique des risques et traçabilité native des décisions. Explicabilité Capacité intrinsèque à justifier les résultats des modèles pour l'audit. Zéro Shadow IA Réduction de 70% des incidents de sécurité via une plateforme attractive.
24. Impact Business & ROI Indicateurs de succès pour la direction.
25. GAIN DE TIME-TO-MARKET Réduction de 66% du délai de mise sur le marché pour les nouveaux assistants métiers.
26. Cas d'usage Réels De la théorie à la valeur concrète par secteur.
27. IMPACT SECTORIEL Banque Conseillers virtuels omnicanaux : - 20% de volume d'appels, satisfaction client +15%. Industrie Logistique & Maintenance : -25% de stocks via modèles prédictifs industrialisés. Retail Hyper-personnalisation : +18% de taux de conversion en e-commerce.
28. La Transformation Feuille de route pour les 12 prochains mois.
29. ROADMAP STRATÉGIQUE Diagnostic Maturité IA & Plateforme (Semaines 1-4) MVP IA 1-3 Cas d'usage prioritaires (Mois 1-6) Industrialisation Automatisation & Gouvernance (Mois 6-12) Scale Auto-optimisation IA (Année 2+)
30. FACTEURS DE SUCCÈS Engagement "Top-Down" du COMEX. Culture de "Platform as a Product". Priorité absolue à l'Expérience Développeur. Formation & Upskilling des équipes.
31. Hier Constructeurs d'Infra Demain Orchestrateurs d'IA ÉVOLUTION DES ÉQUIPES PLATEFORME Leur valeur se mesure à la vitesse d'innovation et à la réduction du Time-to-Market.
32. "L'IA sans Platform Engineering est une dépense. Avec, elle devient un actif stratégique."
33. FIN DE PRÉSENTATION Questions & Réponses Merci Prêts pour l'industrialisation ?