Automatisation intelligente : allier finances et innovation pour réussir

Pourquoi l’automatisation intelligente nécessite une rigueur financière pour passer à l’échelle

Greg Holmes, Field CTO pour la région EMEA chez Apptio, une entreprise IBM, affirme que le succès de l'automatisation intelligente à grande échelle repose sur une approche financière rigoureuse.

Éviter le piège du "build it and they will come"

Le modèle du "construisez-le et ils viendront" fonctionne rarement lorsqu’il s’agit d'automatisation. Bien que les programmes pilotes soient prometteurs, leur généralisation échoue souvent car la planification financière initiale ne tient pas compte des coûts réels de mise en production à grande échelle.

Greg Holmes explique : « En intégrant les capacités FinOps à l'automatisation, nous passons d'une gestion réactive des coûts à une ingénierie proactive de la valeur. »

Grâce à cette synergie entre finances et technologie, les équipes peuvent suivre dès le départ des indicateurs concrets comme le coût par transaction ou par appel API, au lieu d'attendre des mois ou des années pour évaluer l’impact réel.

Économie unitaire et automatisation à grande échelle

Selon Holmes, environ 80 % des projets d'innovation échouent, souvent en raison d’un manque de transparence financière pendant la phase pilote.

Par exemple, une preuve de concept peut sembler prometteuse car elle économise du temps (ex. 100 heures/mois), mais si elle repose sur une infrastructure surdimensionnée, les coûts de production réelle augmentent exponentiellement en matière de :

Calcul et stockage
Transfert de données
Multiplication des appels API
Gestion des exceptions
Support technique accru

C’est pourquoi il est essentiel de surveiller les coûts unitaires à l’échelle, et de viser leur réduction progressive. Un exemple concret : Liberty Mutual a réalisé 2,5 millions de dollars d’économies en analysant la consommation réelle, plutôt que de simplement observer les heures de travail économisées.

Responsabilisation financière des développeurs

La rigueur financière ne doit pas incomber uniquement au département financier. Holmes prône l’intégration de la gouvernance financière dans les outils utilisés par les développeurs. Grâce à des solutions comme HashiCorp Terraform ou GitHub, les coûts peuvent être estimés directement au moment du déploiement.

Holmes affirme : « Plutôt que de corriger après coup, les équipes peuvent désormais s’assurer de déployer les bonnes ressources dès le départ. »

Cette approche permet d'aligner les attentes du CFO, axées sur le retour sur investissement, et celles du responsable de l'automatisation, qui mesure l’efficacité opérationnelle via les heures économisées.

Apporter une vision unifiée avec le TBM

Le TBM (Technology Business Management) résout cette fracture en offrant un langage commun entre la finance, la technologie et les métiers. Il catégorise les ressources (calcul, stockage, main-d’œuvre) dans un modèle standardisé, transformant les données techniques en indicateurs métier exploitables.

Holmes résume ainsi l’avantage : « Grâce à cette taxonomie, même un utilisateur métier peut accéder à une facture détaillée montrant précisément quels services ou consommations font augmenter les coûts. »

Gestion de la dette technique et vision budgétaire à long terme

Les entreprises confrontées à des systèmes ERP obsolètes ont deux choix :

Utiliser l’automatisation comme rustine sur des processus inefficients
La considérer comme un levier vers une modernisation complète

Holmes met en garde : « Automatiser des processus inefficaces sans les repenser ne fait qu’accroître la dette technique. »

Une approche basée sur le coût total de possession (TCO) s’impose pour décider de la stratégie à adopter. La Commonwealth Bank of Australia, par exemple, a utilisé ce modèle sur 2 000 applications afin d’évaluer les coûts réels, y compris les couches d’automatisation nécessaires pour maintenir les systèmes anciens en fonctionnement.

Parfois, maintenir un système ancien est rentable, mais dans d’autres cas, les coûts cachés des “wrappers” d’automatisation rendent leur maintien injustifiable.

Investir à long terme pour une croissance durable

Pour éviter les mauvaises surprises, il est nécessaire d'établir un budget qui concilie :

Coûts variables (OPEX) flexibles mais imprévisibles
Engagements à long terme (CAPEX) plus stables

Holmes conseille de standardiser les plateformes et d’établir des partenariats durables pour mieux contrôler les coûts tout en assurant la flexibilité nécessaire à l’innovation.

Conclusion : conjuguer gestion des coûts et innovation pour réussir

La réussite de l’automatisation intelligente ne repose pas uniquement sur la technologie, mais sur la capacité à intégrer des considérations financières dès le départ. En combinant FinOps, TBM, et une visibilité sur les coûts unitaires, les entreprises peuvent transformer l’automatisation en moteur de croissance durable.

IBM est sponsor de l'Intelligent Automation Conference Global, qui aura lieu à Londres les 4 et 5 février 2026. Greg Holmes interviendra lors de la session “Scaling Intelligent Automation Successfully: Frameworks, Risks, and Real-World Lessons.” Rendez-vous également au stand IBM n°362.

Envie d’en savoir plus sur l’IA et la data ? Ne manquez pas le AI & Big Data Expo à Amsterdam, en Californie, et à Londres — un événement co-organisé avec le Cyber Security & Cloud Expo.

Source : AI News

@ReservoirLive