On a longtemps demandé au DSI de faire fonctionner la maison.
Les applications devaient tourner. Les réseaux devaient tenir. Les postes de travail devaient suivre. Les incidents devaient disparaître vite, si possible sans bruit. Les projets devaient sortir. Les budgets devaient rester sous contrôle. Les fournisseurs devaient être pilotés. La sécurité devait être partout, sans ralentir personne. L’innovation devait arriver, mais sans casser l’existant.
C’était déjà beaucoup.
Le dernier Global Tech Agenda 2026 de McKinsey montre que ce rôle change de nature. L’étude s’appuie sur plus de 600 dirigeants et professionnels de la technologie, dans 69 pays et 24 industries. Son constat est clair : dans les entreprises les plus performantes, la technologie a quitté le seul registre de l’efficacité opérationnelle. Elle devient un levier de croissance, de différenciation et de création de valeur mesurable.
Ce déplacement change profondément la responsabilité du DSI. McKinsey oppose deux réalités. D’un côté, des organisations qui modernisent leur patrimoine technologique. Elles migrent, rationalisent, sécurisent, automatisent, remplacent des outils vieillissants. Tout cela reste indispensable. De l’autre, des entreprises qui utilisent la technologie pour reconfigurer leur modèle opérationnel. Elles intègrent l’IA et la donnée dans la manière dont elles décident, vendent, servent, produisent, pilotent et apprennent.
La différence se joue dans l’ambition, mais surtout dans l’exécution. Selon McKinsey, près des deux tiers des entreprises les plus performantes déclarent que leurs leaders technologiques sont très impliqués dans la définition de la stratégie d’entreprise. Dans les autres organisations, cette proportion tombe à 52 %. L’écart peut sembler limité. Il dit pourtant beaucoup. Quand le DSI arrive trop tard dans la conversation, la technologie devient un moyen d’exécuter des décisions déjà prises. Quand il participe à la stratégie, il aide à définir ce que l’entreprise peut réellement devenir.
C’est précisément là que le sujet devient intéressant pour nous, DSI. On reproche souvent à l’IT d’être lente. Trop prudente. Trop procédurière. Trop compliquée. Parfois, la critique est méritée. Nous avons nos habitudes, nos réflexes, nos couches de validation, nos angles morts. Mais une grande partie de cette lenteur vient d’ailleurs : de la complexité accumulée par l’entreprise elle-même.
Chaque outil choisi dans l’urgence. Chaque exception métier devenue permanente. Chaque intégration bricolée pour tenir un délai. Chaque référentiel de données jamais nettoyé. Chaque processus conservé parce que personne n’a voulu le reprendre à la racine. Chaque projet lancé sans arbitrage clair. Chaque fournisseur ajouté au paysage sans vision d’ensemble.
La complexité est rarement un accident technique. Elle est souvent la mémoire organisationnelle de décisions jamais vraiment assumées. Puis cette complexité revient vers l’IT avec une demande simple : aller plus vite.
Le Global Tech Agenda insiste sur un point essentiel : les entreprises qui créent le plus de valeur avec la technologie adoptent des modèles produit et plateforme, des cycles de décision plus continus, une excellence d’ingénierie plus forte et des approches budgétaires plus agiles. Ce vocabulaire peut sembler technique. Dans la pratique, il parle de gouvernance, de responsabilité et de rythme.
Un modèle produit oblige à regarder les usages, les résultats, la qualité du service rendu, l’amélioration continue. Un modèle plateforme évite de reconstruire vingt fois la même capacité dans vingt coins de l’entreprise. Une gouvernance continue permet d’arrêter ce qui ne produit pas de valeur, de renforcer ce qui fonctionne, de réallouer les moyens sans attendre le prochain grand rituel budgétaire. L’excellence d’ingénierie évite que chaque nouvelle initiative ajoute une couche de dette supplémentaire.
Ce sont des sujets très concrets. Et ils deviennent critiques avec l’IA. McKinsey place l’IA agentique parmi les priorités fortes des DSI. Les agents ne se limitent plus à répondre à une question ou à générer un texte. Ils peuvent orchestrer des tâches, déclencher des actions, interagir avec plusieurs systèmes, soutenir des workflows entiers. Dans un environnement maîtrisé, cela peut créer de vrais gains. Dans un environnement fragmenté, cela peut accélérer les erreurs, multiplier les risques et donner une vitesse nouvelle à de vieilles incohérences.
L’IA agentique force donc une discussion que beaucoup d’entreprises repoussaient depuis des années : qualité des données, clarté des processus, architecture, droits d’accès, responsabilité, supervision humaine, traçabilité, cybersécurité, dépendance fournisseurs.
Un agent branché sur un mauvais référentiel ne crée pas de l’intelligence. Il industrialise une faiblesse. Un agent intégré dans un processus mal conçu ne crée pas de fluidité. Il accélère un détour. Un agent utilisé sans gouvernance claire ne crée pas de l’autonomie. Il déplace le risque vers des zones moins visibles.
Le DSI devient central parce qu’il voit ces dépendances. Il voit les flux réels derrière les organigrammes. Il voit les données qui circulent mal. Il voit les redondances entre outils. Il voit les promesses fournisseurs qui se chevauchent. Il voit les demandes métiers qui se ressemblent sans jamais se parler. Il voit aussi les endroits où la technologie peut réellement changer la performance de l’entreprise.
La création de valeur ne vient pas du nombre de projets lancés. Elle vient de la capacité à transformer une dépense technologique en résultat observable.
Meilleure disponibilité produit. Prévision plus fiable. Décision plus rapide. Expérience collaborateur simplifiée. Parcours client plus fluide. Réduction des tâches sans valeur. Meilleure maîtrise des risques. Capacité à intégrer une acquisition. Capacité à ouvrir un nouveau canal. Capacité à adapter le modèle opérationnel sans tout reconstruire à chaque fois.
C’est ici que la monétisation des données, autre thème fort du rapport McKinsey, mérite une lecture sérieuse. Le sujet dépasse largement la création de nouveaux revenus à partir de jeux de données. Dans beaucoup d’entreprises, la première valeur de la donnée est interne : mieux piloter, mieux prévoir, mieux servir, mieux acheter, mieux segmenter, mieux anticiper les ruptures, mieux comprendre les marges, mieux détecter les irritants client, mieux allouer les ressources.
Avant de vendre de la donnée, il faut déjà savoir lui faire produire de la valeur dans les opérations.
Cela demande une discipline que l’on sous-estime souvent. Des définitions partagées. Des propriétaires de données identifiés. Des standards de qualité. Une architecture capable de rendre la donnée utilisable. Une gouvernance qui protège sans paralyser. Une capacité à relier les cas d’usage aux priorités de l’entreprise.
Le DSI ne peut pas porter tout cela seul. Il doit travailler avec la direction générale, la finance, les métiers, les ressources humaines, le juridique, les achats, la cybersécurité. Mais il doit être au centre de cette conversation, parce que personne d’autre ne voit aussi clairement le lien entre ambition business et faisabilité opérationnelle.
Gartner ajoute une autre couche au débat avec son CIO Agenda 2026. Les plans deviennent instables. La volatilité économique, les tensions géopolitiques, l’IA et la pression sur les fournisseurs obligent les DSI à réarbitrer plus vite. Gartner note que 94 % des CIOs anticipent des changements majeurs dans leurs plans et résultats dans les deux prochaines années, alors que moins d’une initiative digitale sur deux atteint ou dépasse ses objectifs business.
Ce chiffre devrait nous rendre modestes. Il rappelle qu’un portefeuille de projets n’est pas une stratégie. Une roadmap ne garantit rien. Une pile de solutions IA ne crée pas mécaniquement du retour sur investissement. La stratégie technologique doit devenir plus vivante, plus sélective, plus proche des résultats mesurables.
Cela implique de couper. De ralentir certains sujets. D’en accélérer d’autres. De renégocier des contrats. De revoir la dépendance à certains fournisseurs. De mieux choisir ce qui doit être internalisé, externalisé, mutualisé, automatisé. De développer des compétences internes là où l’entreprise ne peut plus se permettre d’être aveugle.
McKinsey insiste d’ailleurs sur le rôle du DSI dans la transformation des compétences. L’ère de l’IA agentique oblige les organisations IT à repenser le recrutement, la formation, les partenariats et la manière dont les équipes travaillent avec les agents. Les profils recherchés changent. Le besoin de juniors produisant du volume baisse dans certains domaines. Le besoin d’architectes, de product managers, de designers, de profils capables d’orchestrer des équipes mixtes entre humains, fournisseurs et agents augmente.
C’est une évolution lourde pour les équipes IT. Elle demande de la lucidité. Elle demande aussi de la responsabilité managériale. Car la valeur ne viendra pas uniquement de l’automatisation. Elle viendra de la capacité à redistribuer l’intelligence dans l’organisation. À donner aux équipes des outils qu’elles comprennent. À créer des règles du jeu claires. À mesurer les gains réels. À éviter que chaque département construise son propre petit système parallèle, avec ses propres données, ses propres agents, ses propres risques et ses propres vérités.
Le rôle du DSI devient donc plus exigeant, mais aussi plus stratégique. Il doit garder la maison debout, bien sûr. La sécurité, la disponibilité, la conformité, la qualité de service restent des fondamentaux. Mais il doit aussi aider l’entreprise à choisir. À simplifier. À relier. À transformer la technologie en capacités durables.
Une entreprise n’a pas besoin de plus de technologie pour se rassurer. Elle a besoin de meilleures capacités pour exécuter sa stratégie.
La nuance est importante. Le DSI de 2026 doit parler le langage de la valeur. Pas pour faire plaisir à la direction générale. Pour éviter que la technologie soit jugée sur de mauvais indicateurs. Un projet livré dans les délais peut produire peu de valeur. Un outil adopté massivement peut créer de la complexité. Une expérimentation IA peut impressionner en comité et ne jamais changer le quotidien des équipes. À l’inverse, une simplification de processus, une meilleure gouvernance de la donnée ou une rationalisation applicative peuvent générer des gains importants sans faire beaucoup de bruit.
Notre responsabilité est de rendre cette valeur visible. Cela suppose de poser de meilleures questions dès le départ. Quel résultat cherchons-nous ? Quelle métrique prouvera que nous avons progressé ? Quelle donnée manque ? Quel processus doit être simplifié avant d’être automatisé ? Quelle dépendance créons-nous ? Quel risque acceptons-nous ? Quelle compétence devons-nous construire en interne ? Quel usage mérite une plateforme commune plutôt qu’une solution isolée ?
Le Global Tech Agenda 2026 a le mérite de remettre le DSI au bon endroit : au cœur de la transformation de l’entreprise. Pas comme propriétaire exclusif de la technologie. Comme garant de la cohérence entre stratégie, systèmes, données, processus, partenaires et résultats.
C’est une responsabilité considérable. Elle oblige à sortir d’une posture purement défensive. Elle oblige aussi à résister à l’agitation ambiante. L’IA, les agents, les plateformes, les nouveaux modèles fournisseurs, la donnée, la cybersécurité, la souveraineté, les budgets : tout pousse à la dispersion. Le DSI doit créer de la clarté dans ce bruit.
L’entreprise veut aller plus vite. Elle a raison. Mais la vitesse sans cohérence coûte cher. Elle crée des doublons, des angles morts, des risques, des dettes qui reviennent toujours au pire moment.
La vraie modernité du DSI se joue ici : construire une entreprise capable d’utiliser la technologie comme un levier de valeur durable, sans perdre la maîtrise de ce qu’elle devient.
FAQ Le DSI, l’IA et la création de valeur
Quel est le nouveau rôle du DSI en 2026 ?
Le rôle du DSI évolue vers une fonction plus stratégique. Il ne se limite plus à garantir la disponibilité des systèmes, piloter les fournisseurs ou livrer des projets technologiques. Il contribue directement à la création de valeur en reliant les choix IT aux priorités business : croissance, efficacité opérationnelle, qualité de service, maîtrise des risques, exploitation des données et transformation des processus. Le DSI devient un acteur clé de la cohérence entre stratégie, systèmes, données, sécurité, métiers et résultats mesurables.
Pourquoi parle-t-on du DSI comme architecte de la valeur ?
Le DSI est souvent l’un des rares dirigeants à voir l’entreprise dans son fonctionnement réel : flux de données, dépendances applicatives, processus métiers, contraintes de sécurité, dette technique, fournisseurs, usages collaborateurs et parcours clients. Cette vision transverse lui permet d’identifier où la technologie crée de la valeur, où elle ajoute de la complexité et où elle fragilise l’exécution. Son rôle consiste à transformer les investissements technologiques en capacités durables pour l’entreprise.
Que dit le Global Tech Agenda 2026 de McKinsey sur le rôle du CIO ou DSI ?
Le Global Tech Agenda 2026 de McKinsey souligne que les CIOs les plus avancés participent davantage à la stratégie d’entreprise et utilisent la technologie comme levier de croissance. L’étude met en avant plusieurs priorités : l’IA agentique, la monétisation des données, les modèles produit et plateforme, l’excellence d’ingénierie, la gouvernance technologique et la création de valeur mesurable. Les entreprises les plus performantes ne se contentent pas de moderniser leur IT. Elles reconfigurent leur modèle opérationnel autour de la technologie et de la donnée.
Pourquoi l’IA agentique change-t-elle la responsabilité du DSI ?
L’IA agentique introduit des systèmes capables d’orchestrer des tâches, d’interagir avec plusieurs applications et de soutenir des workflows complets. Cela crée des opportunités importantes, mais aussi de nouveaux risques. Si les données sont mauvaises, si les processus sont flous ou si les droits d’accès sont mal maîtrisés, les agents peuvent accélérer les erreurs et rendre les risques moins visibles. Le DSI doit donc encadrer l’usage de l’IA agentique avec une gouvernance claire, une architecture solide, une cybersécurité intégrée et une supervision humaine adaptée.
Pourquoi l’IA ne crée-t-elle pas automatiquement de valeur ?
L’IA produit de la valeur lorsqu’elle s’appuie sur des données fiables, des processus compréhensibles, des cas d’usage pertinents et une gouvernance solide. Une entreprise qui ajoute de l’IA sur un système fragmenté risque surtout d’accélérer ses incohérences. La valeur vient de la capacité à relier l’IA à des résultats observables : réduction des tâches sans valeur, meilleure prévision, décision plus rapide, expérience client plus fluide, baisse des erreurs, optimisation des opérations ou amélioration de la qualité de service.
Quel lien entre dette technique, complexité IT et création de valeur ?
La dette technique ralentit l’entreprise, augmente les coûts, fragilise la sécurité et rend les projets plus difficiles à exécuter. Elle provient souvent de décisions accumulées : outils choisis dans l’urgence, intégrations provisoires devenues permanentes, processus jamais simplifiés, données mal gouvernées, exceptions métiers non arbitrées. Réduire cette complexité permet de libérer de la capacité d’exécution. C’est un levier direct de création de valeur, même lorsqu’il est moins visible qu’un nouveau projet d’innovation.
Pourquoi la donnée devient-elle centrale dans le mandat du DSI ?
La donnée est au cœur de la performance numérique. Elle permet de mieux piloter l’activité, anticiper la demande, comprendre les clients, optimiser les marges, améliorer les opérations et alimenter les usages d’IA. Mais une donnée non gouvernée devient vite un risque. Le DSI joue un rôle clé dans la qualité, l’architecture, la sécurité, l’accessibilité et la valeur d’usage des données. La monétisation des données commence souvent par leur capacité à améliorer les décisions internes avant de devenir un sujet de revenus externes.
Comment mesurer la valeur créée par l’IT ?
La valeur IT doit être mesurée au-delà des indicateurs classiques de livraison projet. Les bons indicateurs dépendent des objectifs business : temps gagné, réduction des coûts, baisse des incidents, amélioration de la disponibilité, accélération des décisions, adoption utilisateur, satisfaction client, qualité des données, réduction des risques, meilleure productivité ou capacité à lancer plus rapidement de nouveaux services. Un projet technologique réussi doit produire un changement observable dans la performance de l’entreprise.
Pourquoi la gouvernance IT est-elle essentielle avec l’IA ?
La gouvernance IT donne un cadre aux usages technologiques : priorités, responsabilités, sécurité, conformité, qualité des données, choix fournisseurs, droits d’accès et mesure de la valeur. Avec l’IA, cette gouvernance devient encore plus importante, car les outils peuvent produire, recommander, automatiser ou déclencher des actions à grande vitesse. Une gouvernance claire permet d’expérimenter sans créer de désordre, de protéger l’entreprise et de concentrer les efforts sur les cas d’usage à fort impact.
Quelle est la différence entre modernisation IT et transformation par la technologie ?
La modernisation IT consiste à améliorer l’existant : migration cloud, rationalisation applicative, automatisation, cybersécurité, remplacement d’outils obsolètes. La transformation par la technologie va plus loin. Elle modifie la manière dont l’entreprise fonctionne, décide, sert ses clients, exploite ses données et organise ses opérations. La modernisation est nécessaire, mais elle ne suffit pas toujours à créer un avantage compétitif. La transformation demande une vision business, une gouvernance forte et une capacité d’exécution transverse.
Pourquoi les modèles produit et plateforme sont-ils importants pour le DSI ?
Les modèles produit et plateforme permettent de sortir d’une logique de projets isolés. Un modèle produit met l’accent sur l’usage, la valeur, l’amélioration continue et la responsabilité dans le temps. Un modèle plateforme mutualise des capacités communes pour éviter les doublons et accélérer les nouveaux usages. Pour le DSI, ces modèles permettent de mieux connecter technologie, métiers et résultats, tout en réduisant la fragmentation du système d’information.
Comment le DSI peut-il éviter que l’IA ajoute de la complexité ?
Le DSI peut limiter la complexité en imposant quelques principes clairs : partir des cas d’usage à valeur mesurable, vérifier la qualité des données, simplifier les processus avant de les automatiser, définir les responsabilités, encadrer les droits d’accès, mesurer les résultats, documenter les intégrations et éviter la multiplication d’outils redondants. L’objectif est de créer une capacité durable, pas une collection d’expérimentations dispersées.
Pourquoi le DSI doit-il être impliqué dans la stratégie d’entreprise ?
La stratégie d’entreprise dépend de plus en plus de capacités technologiques : données, plateformes, cybersécurité, automatisation, expérience client, supply chain, collaboration, IA, intégration de partenaires. Lorsque le DSI intervient trop tard, il doit souvent rendre possible une stratégie déjà décidée sans tenir compte des contraintes réelles. Lorsqu’il participe dès le départ, il aide à définir des ambitions réalisables, mesurables et cohérentes avec les capacités de l’entreprise.
Quels sont les grands défis du DSI en 2026 ?
Les grands défis du DSI en 2026 sont la création de valeur mesurable avec l’IA, la maîtrise de la dette technique, la gouvernance des données, la cybersécurité, la stratégie fournisseurs, la pression budgétaire, la transformation des compétences IT, l’adoption des modèles produit et plateforme, et la capacité à maintenir la cohérence du système d’information dans un environnement très volatile. Le DSI doit arbitrer plus vite, simplifier davantage et prouver plus clairement l’impact de la technologie.
Que signifie “créer de la valeur” pour une direction IT ?
Créer de la valeur pour une direction IT signifie améliorer concrètement la performance de l’entreprise grâce à la technologie. Cela peut prendre plusieurs formes : réduire les coûts, accélérer l’exécution, améliorer l’expérience client, simplifier le travail des équipes, sécuriser les opérations, fiabiliser les décisions, augmenter la disponibilité des services, optimiser la supply chain ou permettre de nouveaux modèles économiques. La valeur IT doit être visible, mesurable et reliée aux priorités de l’entreprise.
