Avec la maturation croissante des approches de l’IA sur le mainframe, de nombreux dirigeants optent pour la mise en place d’équipes d’ « IA appliquée » chargées de développer des solutions proactives pour mieux analyser les données et anticiper les tendances.
Pour réussir dans l’économie numérique actuelle, une entreprise doit être réactive et capable de répondre rapidement à toute évolution des marchés, avec de nouvelles applications, des services inédits, un accès instantané aux données clés et une capacité à résoudre les problèmes avant tout impact sur les services.
Ainsi, d’après IDC, les investissements en transformation digitale continueront d’augmenter à une moyenne de 16 % par an jusqu’en 2027. Dans un monde informatique en constante mutation, la flexibilité du mainframe est une condition fondamentale au maintien des activités.
C’est pourquoi, l’adoption et l’adaptation des technologies émergentes sur le mainframe sont essentielles car elles permettent aux entreprises d’anticiper ces nouvelles tendances pour mieux se démarquer face à la concurrence.
L’intégration de l’Intelligence Artificielle et du machine learning
La révolution de l’Intelligence Artificielle (IA) générative est en marche. Son rôle et celui du machine learning (ML) augmente à tous les niveaux du mainframe, tant pour le développement d’applications que pour la supervision et la gestion des données. Ainsi, il convient pour les entreprises de continuer à rechercher les meilleurs cas d’utilisation pour son intégration dans la gestion du mainframe.
Les équipes de développement exploitent les analyses issues de l’IA dans les workflows automatisés et la génération de code, améliorant ainsi la productivité des développeurs. En outre, les administrateurs de bases de données automatisent les processus de gestion des données afin de faire face à la demande croissante d’ensembles de données diversifiés requis par les outils d’IA générative. Quant aux équipes d’exploitation des mainframes, elles s’appuient davantage sur l’analyse prédictive et la recherche de causes profondes optimisées par l’IA.
Plus les équipes adoptent ces technologies et les utilisent, moins elles auront de raisons de s’en méfier. Cela leur permet donc d’en tirer pleinement parti afin d’automatiser leurs processus et de devenir ainsi de véritables Autonomous Digital Enterprises (ADE). En parallèle, il deviendra crucial de mettre en place une gouvernance des opérations d’AIOps et de MLOps pour garantir la fiabilité et la précision des modèles développés.
Le développeur au cœur des stratégies d’innovation
Avec le départ annoncé des profils ayant plusieurs dizaines d’années d’expérience et l’arrivée d’une nouvelle génération dans les équipes mainframe, les entreprises doivent impérativement apprendre à attirer et retenir les meilleures compétences en fournissant à ces développeurs des outils et des environnements de travail familiers.
Les professionnels fraîchement diplômés ou venus d’autres organisations ont l’habitude de pratiques DevOps intégrées et automatisées. Ainsi, la généralisation de ces méthodes et des pipelines de déploiement en continu (CI/CD) se poursuivra, et de nombreuses entreprises pourront également utiliser des outils multiplateformes. En fournissant aux nouveaux développeurs l’interface qu’ils souhaitent, les organisations réduisent le délai d’intégration de ces développeurs et les rendent plus rapidement opérationnels. En plus de pouvoir comprendre plus facilement le code et sa fonction, ces développeurs bénéficient ainsi d’un outil simple et convivial pour effectuer modifications, débogages et déploiements.
Le DevOps pour simplifier les collaborations
Au vu des nouvelles attentes des clients et de la nécessité de gagner en agilité, les développeurs doivent désormais être en mesure d’accéder aux sources de données et de les gérer facilement. La demande d’un environnement de développement agile comprenant les applications et les bases de données entraîne ainsi une plus grande inclusion du DevOps dans les pipelines CI/CD. Ces dernières incluront les schémas et données contrôlés, mais aussi le provisionnement automatisé et les tests de ces bases de données.
En adoptant des pratiques agiles (telles que les modifications incrémentielles et les déploiements en continu), les entreprises comblent le fossé qui sépare administrateurs de bases de données et développeurs. Ceci permettra au mainframe, et les informations qu’il contient, d’évoluer au même rythme que le code des applications. In fine, cette approche améliore la collaboration, réduit les conflits et accélère le développement des applications, positionnant les mainframes comme des composants agiles au sein d’un paysage informatique en constante mutation.
L’accessibilité et la sécurité des données mainframe sur le cloud
Les data lakes des entreprises sont parvenus à un certain degré de maturité, facilitant l’accès à des informations précieuses sur les plateformes distribuées et les clouds. Cependant, d’importants volumes de données stratégiques stockées sur des supports plus contraignants ont été laissés de côté. Or, en rendant l’intégration du mainframe dans le cloud opérationnel, les entreprises peuvent faciliter, accélérer l’accès aux données mainframe et les convertir vers des formats ouverts, ce qui les rendra disponibles pour les moteurs d’analyse et les applications IA/ML. Ainsi, les organisations pourront exploiter le potentiel insoupçonné des données déjà en leur possession, un atout clé pour réussir leur transformation numérique tout en se démarquant de la concurrence.
En outre, les entreprises qui dépendent de mainframes requièrent l’intégration du stockage cloud hybride afin de mieux protéger leurs données face à l’explosion actuelle des cybermenaces, notamment par ransomware et l’augmentation de leur complexité. De plus, le nouveau Règlement européen sur la résilience opérationnelle numérique (DORA) vise à garantir que les entreprises fassent preuve de vigilance et protègent leurs systèmes et les données de leurs clients contre les menaces de plus en plus présentes.
Avec l’entrée en vigueur de ce règlement en janvier 2025, ainsi que d’autres dispositifs légaux et cadres à venir, il est impératif de gérer les données mainframe sur différents sites, tout en donnant la priorité aux copies de données immuables. Les entreprises vont donc devoir s’orienter vers des stratégies proactives, en alignant leur infrastructure mainframe sur des solutions cloud hybrides afin de répondre à l’évolution des normes de conformité tout en se protégeant contre des cybermenaces d’un niveau de sophistication de plus en plus avancé.
Une modernisation des mainframes nécessaire
Grâce aux résultats concrets de la modernisation de leurs mainframes, les entreprises accordent désormais une attention particulière au développement de compétences et de spécialités adaptées à leurs objectifs et à leurs stratégies produit sur le long terme. Cela leur permet ainsi ainsi de tirer parti des tendances de demain en répondant rapidement aux évolutions du marché en développant de nouveaux produits et services innovants.
Avec la maturation croissante des approches de l’IA sur le mainframe, de nombreux dirigeants optent pour la mise en place d’équipes d’ « IA appliquée » chargées de développer des solutions proactives pour mieux analyser les données et anticiper les tendances. En bref, les entreprises réfléchiront logiquement à des raisons d’investir dans l’IA plutôt que de se laisser investir par cette technologie.
A l’avenir, les organisations mainframe doivent accélérer l’adoption de technologies émergentes telles que l’IA et le cloud pour plus de flexibilité, de résilience et d’efficacité. Le mainfame est ainsi placé sous les meilleurs auspices pour une réussite à long terme. Il restera ainsi une plateforme d’innovation, s’intégrant aux nouvelles technologies et pratiques. Cela lui permettra d’évoluer en un environnement IT hybride apte à répondre aux exigences de l’économie numérique moderne, voire à les dépasser
. Le rôle de l’IA, l’impact des réglementations en matière de gouvernance des données, le déficit de compétences en mainframe, l’accessibilité financière et les exigences en interopérabilité sont autant d’éléments qui forment une tempête parfaite autour du mainframe et qui font de sa transformation un élément essentiel dans la distinction des leaders et des retardataires.
