Plus de 70 % des projets de migration hors du mainframe échoueront en raison d'une surestimation des capacités de l'IA générative, car celles-ci sont bien inférieures aux promesses marketing

D'après Gartner

Plus de 70 % des projets de migration hors du mainframe échoueront en raison d’une surestimation des capacités de l’IA générative, car celles-ci sont bien inférieures aux promesses marketing, d'après Gartner

Gartner prévoit que plus de 70 % des projets de migration hors du mainframe lancés en 2026 ne généreront pas les bénéfices escomptés, en raison d'attentes irréalistes concernant les capacités de l'intelligence artificielle (IA) générative (GenAI). Selon le cabinet d'analyses, l'écart entre les promesses marketing de l'IA et sa capacité réelle à transformer et à migrer du code hérité complexe représente un risque majeur pour les entreprises. Gartner exhorte les organisations à adopter des stratégies de modernisation plus pragmatiques et ciblées.

Cette mise en garde de Gartner s'inscrit dans un contexte où les grands fournisseurs technologiques multiplient depuis plusieurs années les initiatives visant à moderniser les applications mainframe grâce à l'IA générative. En 2023, IBM a dévoilé Watsonx Code Assistant for Z, un outil conçu pour traduire le code COBOL en Java sur ses mainframes IBM Z. L'objectif était d'aider les entreprises à moderniser les applications reposant sur ce langage vieux de plus de 60 ans, dont la maintenance est devenue compliquée en raison de la pénurie de développeurs qualifiés.

Avant même cette initiative, IBM avait déjà élargi son offre de modernisation des mainframes avec des services cloud dédiés. En 2022, IBM a lancé plusieurs offres destinées à aider les entreprises à transférer leurs applications mainframe vers le cloud, notamment IBM Wazi as-a-Service, qui apporte les capacités z/OS sur IBM Cloud pour accélérer le développement, les tests et les pratiques DevOps. Le groupe avait également présenté IBM Z and Cloud Modernization Stack, une plateforme intégrant des API sécurisées, des outils ouverts, des fonctions d'analyse applicative et une automatisation standardisée avec des environnements open source tels que Kubernetes.


Selon Gartner, Inc., une société spécialisée dans les analyses stratégiques et technologiques, plus de 70 % des projets de migration hors du mainframe lancés en 2026 ne parviendront pas à générer les bénéfices escomptés en raison d'une surestimation des capacités des outils d'IA générative.

« Il existe un fossé grandissant entre les promesses marketing de l’IA générative et sa capacité réelle à transformer et à migrer du code hérité complexe », a déclaré Alessandro Galimberti, vice-président et analyste chez Gartner. « Parallèlement, la pression intense exercée par les investisseurs pousse les fournisseurs à intégrer l’IA dans leurs offres, que cela améliore ou non de manière significative les résultats. Lorsque l’on ajoute à cela la nature "trop grande pour faire faillite" des applications mainframe critiques et la perte accélérée de talents expérimentés, les responsables des infrastructures et des opérations (I&O) sont confrontés à une tempête parfaite de risques qui rend les stratégies de sortie mal planifiées de plus en plus intenables. »

Les risques liés à l'abandon des mainframes exigent des stratégies plus pragmatiques

Les mauvaises décisions en matière de migration des mainframes ne se traduisent pas seulement par des dépassements de coûts ; elles peuvent également constituer une menace directe pour la continuité des activités et des opérations.

Les organisations qui optent pour des stratégies de sortie « apparemment magiques » fondées sur l’IA, plutôt que d’adopter une approche « platform-smart » visant à aligner les charges de travail sur les environnements adaptés, risquent de générer une dette technique importante et d’exposer l’entreprise à des défaillances critiques.

En conséquence, le marché de la transition hors du mainframe se trouve à un tournant décisif. Les investissements soutenus d’IBM, ainsi que ceux d’éditeurs de logiciels indépendants tels que 21CS, BMC, Broadcom et Rocket Software, et de prestataires de services gérés comme DXC, GTSG et Kyndryl, renforcent encore davantage la position du mainframe en tant que plateforme moderne pour un investissement stratégique.

Gartner prévoit que d’ici 2030, 75 % des fournisseurs opérant sur le marché de la sortie du mainframe réorienteront leur modèle économique ou cesseront leurs activités, à mesure que les attentes du marché évolueront et que la demande de solutions de migration « universelles » diminuera.

« La stratégie mainframe la plus adaptée dépend fortement du profil et de la complexité de l’environnement d’une organisation », a déclaré Alessandro Galimberti. « Pour de nombreux clients mainframe, l’IA générative peut être utilisée plus efficacement pour permettre une modernisation sur place plutôt que pour accélérer la migration hors de la plateforme. »

« Les environnements de taille moyenne, qui constituent le segment de marché le plus important, sont confrontés aux décisions les plus complexes. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre des stratégies visant à optimiser les investissements existants dans les mainframes et la limitation des abandons complets de la plateforme à des scénarios spécifiques, au cas par cas, car ces initiatives impliquent une transformation à haut risque et aboutissent souvent à des résultats sous-optimaux. », a ajouté Galimberti. « Les petits environnements mainframe peuvent, quant à eux, adopter le « mainframe-as-a-service » (MFaaS) comme stratégie d’hébergement rentable et se concentrer sur le remplacement des logiciels tiers hérités (solutions ISV) ainsi que sur une modernisation ciblée au sein de la plateforme, là où un retour sur investissement positif est réalisable. »

Ces prévisions récentes de Gartner s'inscrivent dans un contexte où de nombreuses entreprises ont déjà du mal à concrétiser les bénéfices attendus de l'IA générative, malgré des investissements soutenus. Selon une étude publiée par Lucidworks en 2024, les retombées des projets d'IA sont « lamentables ». Les dirigeants interrogés dans le cadre de cette étude évoquent notamment les retards de déploiement, les difficultés de mise en œuvre et l'absence de retombées mesurables comme principaux obstacles aux projets d'IA générative.

L'étude a également révélé que seules 25 % des entreprises avaient lancé avec succès une initiative d'IA au cours des douze mois précédant la publication des résultats. Le rapport souligne par ailleurs un ralentissement de l'enthousiasme des entreprises, avec 63 % d'entre elles qui prévoient d'augmenter leurs dépenses en IA au cours des douze prochains mois, contre 93 % un an plus tôt.

Source : Gartner

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