IA et architecture d'entreprise : pour l'instant, on a surtout des questions
On va être honnêtes : on ne sait pas encore très bien ce que l'IA va changer à l'architecture d'entreprise.
Ce n'est pas faute d'y réfléchir. En tant qu'éditeur d'un outil d'EA, c'est un sujet qu'on tourne dans tous les sens depuis deux ans. On lit les mêmes articles que vous, on teste les mêmes outils, on discute avec des architectes qui expérimentent sur le terrain.
Mais si on est francs, on en est encore au stade où les questions sont plus intéressantes que les réponses. Et on pense que c'est ok. Mieux, même : on pense que poser les bonnes questions maintenant, c'est probablement plus utile que de prétendre avoir les réponses.
Alors voilà les nôtres.
Est-ce que l'IA va modéliser à notre place ?
C'est la question la plus évidente, et celle qu'on entend le plus.
Avec les capacités actuelles des LLM, on peut imaginer un scénario où une IA analyse les données d'un SI (logs, CMDB, tickets, documentation) et génère automatiquement une cartographie applicative. Plus besoin de passer des semaines à interviewer les équipes et à reconstituer les flux à la main.
C'est séduisant. Et techniquement, on commence à voir des choses intéressantes émerger. Des prototypes qui parsent de la documentation technique pour en extraire des composants et des relations. Des outils qui analysent les flux réseau pour détecter des dépendances non documentées.
Mais on se pose quand même quelques questions.
Une cartographie générée automatiquement, est-ce qu'elle serait comprise par les équipes qui doivent l'utiliser ? Un des enjeux clés de l'EA, c'est que la carte soit un objet partagé, que les gens s'y reconnaissent, qu'ils puissent dire "oui, c'est bien comme ça que ça fonctionne" ou "non, il manque ce flux-là". Si la carte est générée par une machine, est-ce qu'on perd cette dimension de co-construction qui fait sa valeur ?
Et puis, il y a la question du niveau d'abstraction. Les données techniques (logs, flux réseau) racontent une histoire très granulaire. Mais l'architecture d'entreprise opère souvent à un niveau plus haut : domaines métier, capacités, processus. Est-ce qu'une IA sait faire ce saut d'abstraction ? Ou est-ce qu'on risque de se retrouver avec des cartes très détaillées techniquement mais difficilement lisibles d'un point de vue métier ?
On ne dit pas que c'est impossible. On dit qu'on n'a pas encore vu de réponse convaincante à ces questions.
L'IA comme assistant de l'architecte : oui, mais pour quoi exactement ?
Il y a un deuxième scénario, peut-être plus réaliste à court terme : l'IA non pas comme remplacement de l'architecte, mais comme assistant.
Poser une question en langage naturel à sa cartographie ("quelles applications dépendent de notre base client ?"), demander une analyse d'impact ("si on décommissionne ce middleware, qu'est-ce qui casse ?"), obtenir un résumé automatique d'un périmètre applicatif pour un comité d'architecture.
Ça, on trouve ça prometteur. Et c'est quelque chose qu'on explore activement chez Boldo.
Mais là aussi, il y a des questions ouvertes. La plus importante est peut-être celle de la confiance. Quand un architecte fait une analyse d'impact manuellement, il sait quelles hypothèses il a posées, quelles sources il a utilisées, ce qu'il a vérifié et ce qu'il a estimé. Quand une IA produit la même analyse, comment s'assurer que l'architecte comprend ce qui est fiable et ce qui ne l'est pas ?
Le risque, c'est l'excès de confiance. Recevoir une réponse bien formulée et la prendre pour argent comptant, alors qu'elle repose sur des données incomplètes ou des inférences fragiles. En EA, une erreur dans une analyse d'impact peut avoir des conséquences assez concrètes sur des décisions de migration ou d'investissement.
On pense que la bonne approche est probablement celle de la transparence : que l'IA montre ses sources, ses raisonnements, ses zones d'incertitude. Que l'architecte reste dans la boucle, pas comme validateur passif, mais comme partenaire critique. Mais honnêtement, on n'a pas encore vu beaucoup d'implémentations qui font ça vraiment bien.
Qu'est-ce que ça change à la gouvernance des données ?
Quand on commence à brancher de l'IA sur un SI, une question qu'on voit émerger de plus en plus chez nos clients, c'est celle de la gouvernance.
Quelles données alimentent le modèle ? Qui a validé qu'elles étaient fiables, à jour, complètes ? Quelles sont les règles d'accès ? Est-ce qu'on a le droit d'envoyer ces données à un LLM hébergé aux États-Unis ? Est-ce que les résultats générés par l'IA deviennent eux-mêmes des données de référence, ou est-ce qu'ils restent des suggestions ?
Ce sont des questions de gouvernance classiques, mais l'IA les rend beaucoup plus urgentes. Parce que l'IA consomme des données à une échelle et une vitesse qu'aucun processus humain n'avait avant. Et parce que les résultats de l'IA circulent vite : un résumé généré par un copilote peut finir dans un slide de COMEX en moins d'une heure.
L'architecte d'entreprise a probablement un rôle intéressant à jouer ici. Il a (en théorie) la vue d'ensemble sur les données, les flux, les responsabilités. Mais est-ce que les outils actuels d'EA sont pensés pour intégrer cette dimension IA dans la gouvernance ? On n'en est pas sûrs. C'est un sujet sur lequel on réfléchit.
Le shadow AI est déjà là
Un constat qu'on entend de plus en plus souvent en discutant avec des DSI et des architectes : l'IA se déploie dans les organisations avec ou sans l'architecture.
Des équipes métier qui utilisent ChatGPT pour traiter des données internes. Des développeurs qui branchent des APIs IA sur des applications sans passer par le comité d'architecture. Des managers qui alimentent des copilotes avec des fichiers Excel contenant des données sensibles.
Ça rappelle beaucoup le shadow IT des années 2010 : les métiers qui déployaient du SaaS sans en informer la DSI. L'EA avait mis du temps à réagir, et quand elle l'a fait, c'était souvent en mode "contrôle" plutôt qu'"accompagnement".
On se demande si l'histoire va se répéter avec le shadow AI, ou si cette fois, les architectes vont réussir à se positionner plus tôt. Pas pour bloquer, mais pour cartographier : savoir où l'IA est utilisée, quelles données elle consomme, quels risques ça représente. C'est peut-être l'extension la plus naturelle du rôle d'EA dans les années à venir.
Mais encore une fois, on en est aux observations, pas aux certitudes.
Et l'IA dans l'outil d'EA lui-même ?
C'est évidemment la question qui nous concerne le plus directement.
En tant qu'éditeur, la tentation est forte de mettre de l'IA partout dans le produit. Génération automatique de vues, suggestions de relations, chatbot intégré, résumés automatiques. Et il y a clairement des cas d'usage où ça a du sens.
Mais on fait attention à ne pas tomber dans le travers qu'on décrivait dans notre article sur la métaphore de l'électricien : brancher du courant avant d'avoir vérifié que le réseau tient.
Nos questions du moment :
Quelles fonctionnalités IA apportent une vraie valeur à l'architecte, et lesquelles ne sont que du "wow effect" qui s'essouffle après la démo ? Comment s'assurer que l'IA intégrée dans un outil d'EA est fiable sur des sujets aussi critiques que l'analyse de dépendances ou la conformité ? Comment garder l'humain au centre, pour que l'IA augmente le jugement de l'architecte plutôt que de le remplacer ?
On avance sur ces sujets. On teste des choses. Certaines marchent bien, d'autres moins. On en parlera quand on aura plus de recul.
Pourquoi on partage tout ça
On aurait pu écrire un article avec un titre du genre "5 façons dont l'IA transforme l'architecture d'entreprise". Ça aurait été plus confortable, plus partageable, plus SEO-friendly.
Mais on a préféré être honnêtes sur là où on en est. Parce qu'on pense que notre industrie a un peu trop tendance à sauter aux conclusions quand un sujet est aussi hype que l'IA. Et que les architectes d'entreprise, qui sont par nature des gens qui pensent en systèmes et en dépendances, méritent mieux qu'une liste de promesses.
Les questions qu'on a posées ici n'ont pas de réponses définitives aujourd'hui. Et c'est ok. L'important, c'est peut-être de les garder en tête pendant qu'on avance, plutôt que de foncer et de réfléchir après.
Si ces questions résonnent avec ce que vous vivez sur le terrain, on serait ravis d'en discuter. Et si vous voulez voir comment on aborde l'architecture d'entreprise (IA ou pas), Boldo est en accès libre.
