Le débat sur l’intelligence artificielle (IA) a évolué pour de nombreuses organisations, passant de la question de savoir s’il faut adopter la technologie à une question plus difficile : pourquoi les résultats semblent-ils inégaux ? De nouveaux outils sont en place, des pilotes sont en cours, et les budgets augmentent, mais les retours sur investissement de l’IA restent évasifs. Selon le Rapport sur l’Innovation des Applications Cloudflare 2026, la différence a souvent moins à voir avec l’IA elle-même qu’avec l’état des applications en dessous.
Ce rapport, basé sur une enquête auprès de plus de 2 300 dirigeants d’entreprises en Asie-Pacifique, en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique, et dans les Amériques, souligne que la modernisation des applications est le principal facteur de distinction entre les organisations qui voient une réelle valeur ajoutée de l’IA et celles qui peinent encore. Les entreprises qui sont en avance dans la modernisation de leurs applications sont près de trois fois plus susceptibles de constater un retour sur investissement clair de leurs investissements en IA. En Asie-Pacifique, le lien est encore plus explicite : 92 % des dirigeants affirment que la mise à jour de leurs logiciels était le facteur le plus important pour améliorer leurs capacités en IA.
La modernisation, pas l’expérimentation, génère des retours sur investissement en IA. Cette découverte repositionne le succès de l’IA comme un problème de fondation et non un problème d’outillage. Les systèmes d’IA dépendent d’un accès rapide aux données, d’architectures flexibles et de points d’intégration fiables. Les applications héritées, l’infrastructure fragmentée et les flux de travail fragiles rendent plus difficile pour les projets d’IA de dépasser les cas d’utilisation isolés. En revanche, les applications modernisées offrent aux organisations la possibilité d’expérimenter, de développer et de s’adapter sans avoir à refaire constamment le travail.
Le rapport décrit cette relation comme un cycle de renforcement. Les organisations modernisent les applications pour soutenir l’IA, puis utilisent les résultats de l’IA pour justifier une modernisation plus profonde. Les dirigeants de ce groupe ont une bien plus grande confiance que leur infrastructure peut soutenir le développement de l’IA, et cette confiance se traduit par des actions. En Asie-Pacifique, 90 % des organisations de premier plan ont déjà intégré l’IA dans les applications existantes, contrairement à des niveaux beaucoup plus bas parmi ceux qui sont en retard sur leur planning. Environ 80 % prévoient d’accroître davantage cette intégration au cours de l’année à venir.
Ce changement marque un changement de mentalité, car les premières vagues d’adoption de l’IA se concentraient sur les tests et les pilotes. Maintenant, l’accent est mis sur l’intégration. L’IA n’est plus traitée comme un projet autonome, mais comme partie intégrante des systèmes quotidiens, des flux de travail internes aux applications orientées client. Le rapport montre que les organisations de premier plan utilisent l’IA pour améliorer les processus internes, construire des applications basées sur le contenu et soutenir des travaux générateurs de revenus, tandis que les organisations à la traîne restent plus prudentes et fragmentées dans leur approche.
Le coût du retard se manifeste également en termes de sécurité et de confiance. Les organisations en retard sur la modernisation ont tendance à moderniser de manière réactive, souvent après un incident de sécurité ou une défaillance opérationnelle. En Asie-Pacifique, ces organisations signalent une confiance moindre à la fois dans leur infrastructure et dans la capacité de leurs équipes à soutenir l’IA. Ce manque de confiance ralentit la prise de décision et limite les progrès des projets d’IA. Au lieu d’étendre les cas d’utilisation, les équipes passent du temps à gérer les risques, à combler les lacunes et à traiter la dette technique.
La sécurité joue un rôle central dans cette dynamique. Le rapport montre que les organisations avec une forte alignement entre les équipes de sécurité et les équipes d’application sont bien plus susceptibles de déployer avec succès l’IA à grande échelle. Lorsque cet alignement est faible, les problèmes de sécurité consomment du temps et de l’attention, repoussant la modernisation et le travail en IA plus bas dans la liste des priorités. De nombreuses organisations à la traîne signalent des difficultés à suivre les risques dans les applications et les API, ce qui rend plus difficile de progresser rapidement sans accroître l’exposition.
Pour les dirigeants, la sécurité est traitée comme faisant partie de la conception de l’application et non comme un ajout. Cette approche réduit la quantité de travail réactif nécessaire après les incidents et libère les équipes pour se concentrer sur la construction et l’amélioration des systèmes. Avec le temps, cela réduit également le poids opérationnel qui peut freiner les efforts en IA. Le rapport suggère que la fiabilité est devenue une limite pratique à la vitesse : les organisations qui ne peuvent pas maintenir des systèmes stables et sécurisés ont du mal à faire passer les projets d’IA en production.
Un autre point de pression mis en évidence dans les données de l’Asie-Pacifique est la prolifération des outils. Près de toutes les organisations signalent des défis pour gérer des piles technologiques larges et complexes, mais les leaders réagissent de manière plus agressive. Environ 86 % des dirigeants d’Asie-Pacifique affirment qu’ils réduisent activement les outils redondants et s’attaquent à l’ombre IT. L’objectif n’est pas seulement le contrôle des coûts, mais la clarté. Moins de plateformes et d’intégrations facilitent la modernisation des applications, l’application de contrôles de sécurité cohérents et l’intégration de l’IA sans friction.
Le temps des développeurs est également un facteur. Dans les organisations avec une fondation modernisée, les développeurs passent plus de temps à maintenir et à améliorer les systèmes qui fonctionnent déjà. Dans les organisations à la traîne, les développeurs sont plus susceptibles de reconstruire à partir de zéro ou de passer du temps sur la configuration et la remédiation. Cette différence affecte la vitesse à laquelle de nouvelles capacités en IA peuvent être introduites et affinées. Lorsque les équipes sont occupées à résoudre des problèmes, l’IA devient plus difficile à prioriser.
Dans l’ensemble, les résultats suggèrent que le succès de l’IA ne réside pas dans la course au déploiement de nouveaux modèles, mais dans l’élimination des obstacles qui ralentissent tout le reste. La modernisation des applications crée les conditions pour que l’IA apporte de la valeur, tandis que des systèmes fragmentés et des pratiques réactives limitent ce que l’IA peut accomplir. Sans cette base, les organisations trouvent plus difficile de transformer l’investissement en IA en retours mesurables.
Pour les organisations de l’Asie-Pacifique, le message est que l’investissement en IA sans modernisation tend à produire des résultats superficiels. La modernisation sans plans d’intégration risque de devenir une reconstruction continue. Les organisations qui voient les retours les plus forts sont celles qui considèrent les mises à jour des applications, l’alignement de la sécurité et l’intégration de l’IA comme un travail connecté, et non comme des initiatives séparées.
Le rapport ne suggère pas un seul chemin à suivre, mais il établit une distinction claire entre les organisations qui agissent rapidement et celles qui attendent. L’avantage ne vient pas du fait de posséder une IA, mais du fait d’avoir des applications prêtes à l’utiliser.