Architecture SI en 2026 : pourquoi l'IA ne résout pas tout

Mais avec l'arrivée de l'IA, les vieilles recettes ne suffisent plus. Quelques années après notre podcast sur les 10 commandements du DSI, on a décidé de mettre les mains dans le cambouis pour comprendre comment l'IA redessine l'architecture moderne. Si vous préférez nous écouter plutôt que de nous lire, rendez-vous ici : https://www.youtube.com/watch?v=vg26CI-FmOY&t=2474s

Architecture SI : un (rapide) retour historique

Il y a 30 ans, bien avant l'IA, les SILe SI désigne le système d'informations d'une organisation. étaient plus simples. La nostalgie est peut-être passée par là, mais pour le coup, c'est souvent le cas dans l'informatique. Tout était au même endroit, sur un seul serveur : le fameux mainframe. Un seul point de contrôle, une seule app, et surtout, une gestion qui tenait dans la tête d'une équipe réduite.

Ensuite, les années 2000 sont arrivées, et les ERP ont envahi nos SI. On nous a promis que le développement spécifique allait disparaître, que des logiciels génériques pour tout gérer. Si ça avait été le cas, on ne serait pas là pour vous en parler aujourd'hui :). Au final, la décentralisation s'est accélérée, les systèmes ont proliféré, et c'est là qu'on a commencé à parler d'architecture et d'urbanisation du SI. Parce qu'il fallait bien faire communiquer tout ça !

Aujourd'hui, l'informatique c'est un mix de tout : SaaS, spécifique, legacy qui traine, nouvelles briques qui s'empilent, d'autres réécrites avec l'IA... Bref, une jungle. Et dans cette jungle, chaque brique doit communiquer avec les autres. Bonne chance sans vision d'ensemble !

"L'architecture du SI en 2026, c'est comme le schéma d'une ville. Sans vision d'ensemble, ça devient très vite chaotique. Il faut prendre de la hauteur avant de lancer des travaux."

Les clés d'une bonne architecture SI en 2026

Comme d'habitude, on ne propose pas de recette magique, mais quelques fondamentaux qu'on voit souvent mal appliqués :

Des référentiels propres et centralisés

La donnée appartient à l'entreprise dans sa globalité, pas service par service. Si chaque équipe a sa propre vérité, vous foncez droit dans le mur !

Identifier son vrai cœur de métier

Ce qui supporte vos opérations les plus critiques mérite du spécifique. Pour tout le reste, le SaaS suffit. Et si vous n'avez rien de spécifique... vous n'avez probablement rien de différenciant non plus (sauf le prix éventuellement, mais c'est tout de suite un autre sujet).

Partir du métier, pas de l'outil

La cartographie fonctionnelle avant la technique. Identifiez d'abord les process (y compris ceux qui n'existent pas encore !), ensuite vous choisissez l'outil. Pas l'inverse : l'outil ne doit jamais définir le métier.

N'informatiser que ce qu'on maîtrise

Informatiser un process flou, c'est graver le chaos dans le marbre. Autant ne pas (trop) se presser.

Le legacy : arracher le pansement de son SI

On en parle souvent comme d'un monstre sacré. "On ne peut pas toucher à ça, c'est trop risqué, c'est trop complexe, ça marche depuis 20 ans..."

Sauf que le legacy n'avait rien de parfait à l'époque non plus ! C'est un sac de nœuds qui s'est construit au fil du temps, souvent dans la tête d'un seul développeur qui n'est plus là. Si le code ne vit pas dans la tête de quelqu'un, c'est de la dette technique.

La bonne nouvelle, c'est souvent moins difficile qu'on le croit de repartir sur des bases saines. Ça fait un peu mal sur le moment, comme arracher un pansement, mais c'est vraiment plus sain que de continuer à empiler des rustines.

Et l'IA dans tout ça ?

L'IA peut accélérer votre dette technique

C'est le paradoxe qu'on voit arriver. Les équipes de développement peuvent aujourd'hui produire du code beaucoup plus vite grâce aux outils IA, Copilot, Claude, peu importe. C'est vrai, c'est utile, et ça change le quotidien des développeurs.

Sauf que produire du code vite sur des fondations fragiles, ça donne... beaucoup de mauvais code, vite. La dette technique ne disparaît pas parce qu'elle a été générée par une IA. Au contraire, elle s'accumule, et dans six mois vous avez un SI encore plus difficile à maintenir qu'avant, mais avec dix fois plus de lignes de code !

Le vrai travail c'est celui qui peut faire mal : challenger les process métier, identifier ce qui est vraiment différenciant, poser une architecture cohérente. Et ça, l'IA ne le fait pas à votre place. Et si vous sautez cette étape, vous ne faites qu'aller dans le mur plus vite.

Les enjeux d'architecture pour le DSI de 2026

Avec toutes ces nouvelles problématiques, ce qui prend encore plus de valeur, c'est la vision d'ensemble. Savoir quoi construire, dans quel ordre, avec quelle cohérence. Arbitrer entre le spécifique et le SaaS. Garder une lecture globale d'un SI qui se complexifie à toute vitesse, y compris parce que l'IA permet d'en faire plus, plus vite.

Autrement dit : le DSILa DSI est la direction des systèmes d'informations d'une organisation. qui se contente de superviser la production technique va se faire dépasser. Celui qui monte en puissance sur la stratégie, la gouvernance de la donnée et la cohérence du SI global, lui, il devient encore plus indispensable.

3 idées à retenir

• Le SI se pilote dans sa globalité et sur le long terme. Même si ça implique de détruire, de rationaliser, de prendre des décisions inconfortables.
• Le spécifique pour le différenciant, le SaaS pour le reste. Si tout est SaaS, c'est que rien ne vous différencie vraiment.
• L'IA n'est pas un raccourci. C'est un outil puissant - mais qui amplifie ce que vous faites, en bien comme en mal.

Pour approfondir le sujet, n'hésitez pas à écouter l'épisode de podcast associé (et pour la première fois en vidéo) : https://www.youtube.com/watch?v=vg26CI-FmOY&t=2474s