Ne pas agir est de plus en plus coûteux

Partout au Canada, le développement logiciel est ralenti par les systèmes vieillissants, les coûts en matière de conformité, l’incertitude liée à la souveraineté des données et la pénurie de talents. Ces enjeux ne concernent pas seulement les outils. Ils touchent le modèle opérationnel, la gouvernance et la modernisation.

 

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Intégrer la gouvernance, la sécurité, la traçabilité et la responsabilité humaine à l’utilisation de l’IA permet de contourner les obstacles qui rendaient les modernisations lentes et risquées. CGI considère déjà l’IA comme un moteur de transformation dans la recherche, l’idéation, l’analyse, le développement et l’apprentissage. Avec l’IA, la transformation est plus concrète et davantage axée sur les résultats. En appliquant le bon modèle opérationnel, les organisations peuvent :

  • réduire les cycles de mise en œuvre sans compromettre les mécanismes de contrôle;
  • moderniser les systèmes essentiels tout en limitant les interruptions;
  • améliorer la qualité, la couverture des tests et la confiance envers les mises en production;
  • produire des preuves vérifiables au fur et à mesure de l’avancement des travaux;
  • déployer l’IA de façon uniforme au sein des équipes et des portefeuilles;
  • libérer les ressources d’ingénierie pour qu’elles se consacrent à des activités à valeur ajoutée.

Il ne s’agit plus de programmer rapidement, mais d’accélérer la création de valeur, de renforcer la gouvernance et de favoriser une mise en œuvre plus adaptative.

Close-up of Mars

De l’IA au rendement du capital investi : au-delà de l’engouement — repenser la livraison de logiciels pour générer une valeur d’affaires concrète

Dans cet épisode de lancement de la saison 2 de la série de balados From AI to ROI de CGI, l’animateur Dave Henderson, chef de la technologie chez CGI, reçoit John Davis et Victor Foulk afin d’explorer comment l’IA transforme la livraison de logiciels et pourquoi ce virage doit être abordé au niveau du conseil d’administration, et non seulement comme un enjeu technique.

 

Écouter le balado

Cycle de développement logiciel agentique et centré sur l’humain : intégration de l’IA et de la responsabilité humaine tout au long du cycle

CGI intègre l’IA dans l’ensemble de son cycle de développement agentique, mais conserve une responsabilité humaine aux étapes décisives : validation des objectifs, revue de code, autorisation des mises en production, traitement des exceptions et apprentissage continu.

Cette approche permet de passer d’une exécution manuelle à une orchestration des activités assistée par l’IA. L’IA facilite la gestion des exigences, les options de conception, la génération de code et le réusinage, l’optimisation des tests, la production des preuves associées aux mises en production, l’analyse des incidents et la détection des dérives. Les humains demeurent toutefois responsables des objectifs d’affaires, des seuils de qualité, des approbations et des résultats.

Planification et conception

L’IA aide à préciser les objectifs d’affaires, à analyser les options, à relever les risques, à rédiger les exigences et à préparer les décisions d’architecture. Les humains valident les priorités, les contraintes et les résultats attendus.

Développement

Des agents spécialisés par rôle et des outils d’ingénierie assistés par l’IA accélèrent la programmation, le réusinage, la production de la documentation et la revue de code. Les équipes de développement approuvent les modifications et demeurent responsables de la qualité et de la maintenabilité des logiciels.

Mise à l’essai

L’IA facilite la génération de tests, l’élargissement de la couverture de tests, les analyses de régression et le tri des anomalies. Les équipes d’assurance qualité valident les résultats, les seuils de couverture et l’état de préparation à la mise en production.

Mise en production

L’approche politique en tant que code (Policy-as-Code), l’évaluation des risques de déploiement et la génération des preuves associées aux mises en production permettent aux équipes d’accélérer le travail et de renforcer la traçabilité. L’autorisation de mise en production demeure une décision humaine.

Exploitation

AIOps, la détection des anomalies, l’analyse des incidents et les mesures d’autocorrection permettent aux équipes de passer d’un soutien réactif à une amélioration continue intégrant des mécanismes d’escalade et de prise en charge.

Un modèle pragmatique pour tous les environnements logiciels

Man working at a desk

1. Développement d’un nouveau système (greenfield) : conception intégrant l’IA

Pour les nouveaux développements, nous intégrons dès le départ une architecture axée sur l’IA, des flux de travail agentiques, des pratiques DevSecOps, des tests et des mécanismes de gouvernance.

 

Man working at a computer

2. Amélioration d’un système (brownfield) : modernisation assistée par l’IA

Pour les systèmes en place, nous utilisons l’IA afin d’accélérer le réusinage, la génération de tests, la production de la documentation, la modernisation progressive et l’amélioration de la qualité.

 

Abstract code background

3. Transformation à grande échelle : modernisation et migration dirigées par l’IA

Pour les programmes de modernisation à grande échelle, nous utilisons l’IA pour l’analyse, la reconstitution des exigences, la transformation du code, l’alignement sur l’architecture cible et l’exécution de migrations maîtrisées afin de réduire les risques et d’améliorer la prévisibilité.

La gouvernance au rythme de l’IA

La mise en œuvre de l’IA en entreprise exige bien plus que des outils de productivité. Elle requiert un cadre de gouvernance délimitant l’autonomie de l’IA.

Notre modèle de gouvernance repose sur :

  • une approbation humaine pour toute action importante;
  • une autonomie définie en fonction du niveau de risque (d’un simple mode de recommandation à une exécution nécessitant une approbation);
  • une politique en tant que code (Policy-as-Code) et la vérifiabilité des décisions;
  • une gestion du cycle de vie des agents d’IA, y compris leur intégration, leur ajout dans un registre, le contrôle des versions, la surveillance des dérives et leur mise hors service;
  • une gouvernance des outils et des intégrations selon le principe du moindre privilège en matière d’accès;
  • une visibilité sur l’utilisation, les coûts, la latence, la qualité, les résultats d’affaires et les événements liés à l’application des politiques;

Ce modèle de gouvernance vise à répondre aux questions suivantes : « Une mise en œuvre assistée par l’IA satisferait-elle aux exigences de vérification? Les données sensibles et la propriété intellectuelle seront-elles protégées? Qui est responsable des résultats générés par l’IA? Les équipes peuvent-elles accélérer le travail sans compromettre les mécanismes de contrôle? »

Governance at the speed of AI

Comment CGI aide ses clients

Notre approche de mise en œuvre accélérée démontre des résultats mesurables, notamment des économies de 750 000 $ à 1 M$ dans le cas d’une application en place, une vérifiabilité complète des décisions prises par l’IA grâce à une validation humaine obligatoire ainsi que la modernisation de deux à quatre applications par trimestre, alors que ces projets nécessitaient auparavant plusieurs années.

Autres exemples :

8 semaines
pour démontrer la valeur plus rapidement, ce qui aide les organisations à passer rapidement de la stratégie à des résultats concrets.
4 à 6 fois
plus rapide pour moderniser les systèmes du secteur forestier public, favorisant l’amélioration des services, de l’efficacité, de l’atténuation des risques et de la durabilité.
52 %
de réduction de l’effort requis pour la correction de bout en bout d’une application, tandis que d’autres applications ont bénéficié de délais d’exécution de 24 à 50 % plus rapides, selon leur complexité.
60 %
de réduction de l’effort de modernisation dans le cadre d’un projet de modernisation d’une solution de propriété intellectuelle du secteur pétrolier et gazier reposant sur des plateformes complexes VB6 et PowerBuilder déjà en place.

 

4 semaines
pour livrer un nouveau portail de gestion des réclamations dont le développement devait initialement prendre de trois à six mois, tout en réalisant des économies de coûts de 42 %.

 

Why CGI for SDLC

Pourquoi choisir CGI?

Nous avons les capacités requises pour la mise en œuvre de l’IA : une vaste expérience dans les services applicatifs, une grande présence au Canada, une connaissance approfondie des secteurs réglementés, une gouvernance responsable de l’IA, une expertise en modernisation et des partenariats stratégiques avec des fournisseurs de technologies.

Nous combinons :

  • des options de prestation répondant aux exigences de proximité, de sécurité et de souveraineté des données;
  • une expérience reconnue dans les environnements complexes des secteurs public et privé;
  • une approche de gouvernance intégrée adaptée aux secteurs réglementés;
  • des ressources en IA : agents, compétences, accélérateurs, modèles réutilisables et répertoires de requêtes;
  • une mise en œuvre rigoureuse reposant sur les pratiques exemplaires de CGI en gestion et en ingénierie;
  • une mesure des résultats liés à la durée du cycle, à la qualité, au taux d’adoption, aux risques et au rendement du capital investi.

Parlons-en

FAQs

Que faut-il rechercher chez un partenaire en services-conseils en IA?

Privilégiez un partenaire qui possède une expertise éprouvée en données, en technologie et dans votre secteur d’activité. Il doit relier vos initiatives d’IA à des objectifs d’affaires clairs, adopter une approche pragmatique de la gouvernance et de la mise en œuvre, et aider vos équipes à acquérir les compétences nécessaires pour maintenir les progrès à long terme.

Chez CGI, nous collaborons avec vos équipes pour intégrer l’IA à vos activités quotidiennes et vous aider à progresser en toute confiance, en gardant clairement le cap sur la valeur d’affaires.

Qu’est-ce que la livraison de logiciels intégrant des agents d’IA dès la conception et en quoi diffère-t-elle des outils de programmation assistée par l’IA?

Cette approche intègre des agents d’IA à l’ensemble du cycle de développement logiciel, de la planification et de la conception aux essais, à la mise en production et à l’exploitation. Sa portée va au-delà des tâches de programmation prises en charge par des outils d’IA individuels.

Le cycle de développement logiciel de CGI, conçu nativement pour les agents et centré sur l’humain, combine le travail assisté par l’IA, une gouvernance clairement définie et la responsabilité humaine. Cette approche aide les organisations à accélérer la livraison et à améliorer la qualité, tout en maintenant la responsabilité humaine à l’égard des priorités d’affaires, des révisions et des approbations.

Comment l’IA peut-elle contribuer à la modernisation des applications existantes?

L’IA peut soutenir la modernisation des applications existantes en analysant le code, en reconstituant les exigences, en générant des tests et en facilitant la transformation du code. Ces capacités aident les équipes à mieux comprendre les systèmes complexes et à planifier les changements avec plus de confiance.

CGI utilise l’IA tant pour l’amélioration progressive des applications que pour des initiatives de modernisation et de migration à plus grande échelle. Nous combinons l’analyse automatisée, la révision humaine et des pratiques de livraison encadrées afin de réduire les efforts, de gérer les risques et de limiter les perturbations des activités.

La livraison de logiciels appuyée par l’IA est-elle compatible avec nos méthodes de travail actuelles?

La livraison de logiciels appuyée par l’IA peut s’intégrer aux méthodes existantes, notamment l’approche en cascade, les méthodes agiles, Scrum, Kanban, SAFe, DevOps et DevSecOps. L’intégration de l’IA doit tenir compte de la façon dont les équipes planifient, développent, testent et mettent les logiciels en production, ainsi que des contrôles déjà en place.

Le cycle de développement logiciel enrichi par l’IA de CGI s’adapte à ces environnements, qu’il s’agisse du développement de nouveaux systèmes, de l’amélioration de systèmes existants ou de leur modernisation. Nous aidons les équipes à intégrer l’IA à leurs activités de livraison tout en maintenant des responsabilités claires, des exigences de qualité et des processus d’approbation bien définis.

Comment CGI maintient-elle la responsabilité humaine et le contrôle dans la livraison de logiciels appuyée par l’IA?

CGI maintient la responsabilité humaine aux principaux points de décision, notamment lors de la validation des exigences, de la révision du code et de l’autorisation de mise en production. Les agents d’IA agissent dans les limites des autorisations définies, avec un degré d’autonomie adapté aux risques et aux exigences d’approbation.

Notre approche de la gouvernance de l’IA combine révision humaine, contrôles fondés sur des politiques, traçabilité des décisions et surveillance continue. Elle aide les organisations à retracer les actions assistées par l’IA, à gérer les exceptions et à maintenir une supervision adéquate à mesure que l’IA s’intègre aux activités quotidiennes de livraison de logiciels.

Comment CGI répond-elle aux exigences de souveraineté des données et de sécurité des organisations canadiennes dans la livraison de logiciels appuyée par l’IA?

CGI propose des options de prestation locales, sécurisées et souveraines aux organisations canadiennes qui adoptent la livraison de logiciels appuyée par l’IA. Le modèle approprié dépend de la sensibilité des données, des obligations en matière de protection des renseignements personnels, des exigences sectorielles et de l’environnement opérationnel de l’organisation.

Nous combinons nos capacités de prestation au Canada avec des pratiques de gouvernance telles que l’accès selon le principe du moindre privilège, l’intégration contrôlée des outils et la traçabilité des décisions. Ces mesures aident les organisations à gérer l’accès aux renseignements sensibles et à harmoniser l’adoption de l’IA avec leurs exigences en matière de sécurité et de souveraineté. Nos services de sécurité de l’IA contribuent à protéger les données, les modèles et les agents d’IA tout au long du cycle de vie de l’IA.

Quels résultats d’affaires la livraison de logiciels appuyée par l’IA peut-elle produire et comment les mesurer?

La livraison de logiciels appuyée par l’IA peut raccourcir les cycles de livraison, réduire les efforts de modernisation et améliorer la qualité des logiciels. Les résultats doivent être mesurés par rapport à une situation de référence convenue, à l’aide d’indicateurs comme la durée des cycles, les coûts, la qualité, l’adoption et les risques.

Parmi les résultats obtenus pour nos clients, citons une réduction de 52 % des efforts nécessaires à la correction de bout en bout d’une application. Les résultats varient selon la complexité des applications et la portée des travaux. Nous mesurons la valeur d’affaires dès le départ et nous nous appuyons sur ces résultats pour orienter une adoption à plus grande échelle.