En 2026, les passerelles IA devront devenir une priorité au niveau du conseil d'administration

D'ici 2026, l'IA prendra des décisions qui auront une incidence directe sur les clients, les revenus et la capacité des entreprises à rester opérationnelles. Au fur et à mesure que l'influence de l'IA augmentera, la responsabilité de son succès ne sera plus confiée aux équipes chargées de l'IA et du ML, mais à la haute direction et aux conseils d'administration.

Qu'est-ce qui motive ce changement ? À l'approche de 2026, alors que les systèmes d'IA gagnent en maturité, les premiers paris donneront des résultats tangibles et il y aura clairement des gagnants et des perdants dans la course à l'IA. Pour le leadership, cela signifie que l'IA ne peut plus être reléguée à des projets expérimentaux ou à des centres d'excellence isolés. La gouvernance et l'évolutivité de l'IA vont désormais devenir la principale priorité des dirigeants et des conseils d'administration, car cela pourrait faire la différence entre survie et obsolescence.

Nous explorons ici pourquoi la transformation de l'IA nécessite désormais une supervision directe de la direction, pourquoi une couche de gouvernance devient fondamentale plutôt que facultative, et comment une passerelle d'IA peut donner aux dirigeants et aux conseils d'administration l'observabilité dont ils ont besoin pour faire évoluer l'IA de manière responsable et fiable.

Prête ou pas, l'IA fait son entrée dans la salle de conférence

Les premiers projets d'IA bénéficiaient d'une flexibilité relative, fonctionnant en marge de l'entreprise. De nombreuses initiatives d'IA ont été lancées de A à Z, les équipes de science des données et les équipes d'ingénierie ayant identifié une fonction spécifique que l'IA pourrait améliorer et ont mené des expériences localisées. Cependant, l'IA ne peut pas apporter de valeur réelle par le biais d'une application au niveau de la surface. Vous ne pouvez pas appliquer de la peinture neuve sur une vieille voiture et vous attendre à ce que le moteur tourne plus vite. L'IA nécessite des changements au niveau des processus et de l'infrastructure.

Rapport de Gartner 'Guide d'innovation pour l'ingénierie générative de l'IA», indique que les entreprises ont dépassé la phase d'expérimentation et intègrent désormais GenAI dans leurs processus commerciaux de base. »Au cours des deux dernières années, les fournisseurs d'ingénierie en IA existants et nouveaux se sont empressés de fournir des outils et des services destinés à soutenir les pipelines GenAI, au-delà de la simple incitation des modèles GenAI.»

Tout cela indique que les initiatives en matière d'IA doivent être définies au niveau de la direction afin de s'aligner sur des objectifs plus généraux à l'échelle de l'organisation. Ce n'est qu'alors que les initiatives d'IA pourront bénéficier du mandat, des investissements et de la coordination interfonctionnelle nécessaires pour reconfigurer l'infrastructure, reconcevoir les processus et favoriser une véritable transformation.

Pourquoi maintenant : des outils d'assistance aux opérations autonomes

L'essor de l'IA agentique dans les entreprises est sans doute l'une des applications les plus transformatrices de GenAI (à ce jour). Pour fonctionner efficacement dans un environnement d'entreprise, cet écosystème d'agents, ainsi que les serveurs MCP et les intégrations qui le prennent en charge, doivent fonctionner au-delà des silos de données, des limites d'équipe et des couches d'infrastructure.

D'autre part, la même autonomie qui rend l'IA agentique si puissante représente également un risque important pour les entreprises.

• Prenons l'exemple d'une société de services financiers qui utilise des agents d'IA pour faciliter l'approbation des prêts ou la détection des fraudes. Si ces agents se comportent de manière imprévisible, encourent des coûts de traitement exorbitants ou prennent des décisions incohérentes, l'entreprise est confrontée non seulement à des problèmes de conformité, mais également à des pertes financières directes et à une érosion de la confiance des clients.

• Ou prenez l'exemple d'une marque grand public qui déploie un engagement client basé sur l'IA sur les canaux numériques. Lorsque ces systèmes tombent en panne en période de pointe, génèrent des informations incorrectes ou augmentent les coûts de manière inattendue, les dirigeants sont contraints d'expliquer non seulement une panne technique, mais aussi une rupture de la stratégie d'expérience client.

Ce ne sont pas des étuis extrêmes. Ils sont de plus en plus courants à mesure que les organisations passent des outils d'IA à des opérations pilotées par l'IA. Pourtant, de nombreuses organisations font évoluer l'IA sans le même niveau de contrôle centralisé, de discipline financière et de responsabilité que celui qu'elles appliquent à d'autres plateformes critiques.

C'est dans cet écart que le risque s'accumule.

Les investissements dans l'IA seront limités à des KPI mesurables

L'IA nécessite substantiel investissements. Nous prédisons que Les coûts de l'IA seront les nouveaux coûts du cloud computing. Certains rapports indiquent que L'IA de génération fait grimper les coûts du cloud jusqu'à 30 %. Contrairement aux logiciels traditionnels, les coûts de l'IA ne suivent pas de modèles nets et linéaires. Avec les systèmes basés sur LLM, les coûts augmentent souvent de manière inattendue. Une configuration qui coûte environ 40 dollars par jour pour traiter quelques centaines de demandes d'utilisateurs peut ne pas coûter 4 000 dollars pour prendre en charge des dizaines de milliers de demandes. À mesure que l'utilisation augmente, les invites s'allongent, les réponses s'enrichissent, les nouvelles tentatives deviennent plus courantes et les flux de travail des agents introduisent des appels d'arrière-plan supplémentaires, ce qui augmente l'utilisation des jetons. Dans le même temps, les contraintes liées au calcul, à la mémoire et à la circulation des données peuvent obliger les équipes à utiliser une infrastructure plus coûteuse plus tôt que prévu.

À mesure que l'IA gagne en portée et en échelle, il sera clairement nécessaire de maintenir la surveillance des coûts du LLM afin de s'assurer que l'innovation ne se traduit pas par des dépenses incontrôlées. Les conseils d'administration commenceront à responsabiliser davantage les dirigeants en matière de recettes, de gains d'efficacité et d'économies grâce aux projets de transformation de l'IA, d'où la nécessité d'un suivi clair des coûts essentielle.

La passerelle IA est désormais une exigence d'infrastructure non négociable

Le moyen le plus simple de comprendre l'importance d'une passerelle IA est de regarder ce qui se passe en l'absence d'une passerelle.

Dans de nombreuses entreprises, les agents d'IA sont conçus indépendamment par différentes équipes, chacune se connectant directement aux LLM, aux outils, aux serveurs MCP et aux sources de données internes. Qu'est-ce que cela entraîne ?

• La logique de routage, les contrôles d'accès, les nouvelles tentatives, les invites et les garde-fous ne sont pas mis en œuvre de manière cohérente,
• Il existe une pile d'agences fragmentée sans visibilité centrale
• Les coûts sont dupliqués, des failles de sécurité apparaissent et les dirigeants n'ont pas une vision claire du comportement des systèmes d'IA en production

Comment une passerelle IA peut-elle résoudre ce problème ?

Une passerelle IA résout ce problème en agissant comme un plan de contrôle central pour tout le trafic d'IA. Il se situe entre les agents et les composants sur lesquels ils s'appuient (modèles, outils ou serveurs MCP, instructions et garde-corps) et régit la manière dont ces composants interagissent les uns avec les autres. La passerelle achemine les demandes vers les modèles ou les régions appropriés, applique les autorisations d'accès au niveau de l'équipe, applique des filtres de contenu et de sécurité et surveille en permanence l'utilisation. Cette couche centralisée assure résilience, fiabilité et gouvernance, permettant aux entreprises de faire évoluer l'IA en toute confiance.

Ce contrôle devient essentiel en production, en particulier pour les systèmes destinés aux clients.

Envisagez une interface de réservation en langage naturel dans laquelle les utilisateurs émettent des demandes complexes qui déclenchent plusieurs actions des agents sur les systèmes de tarification, les API de réservation et les données clients. Pour fonctionner de manière fiable à grande échelle, ces systèmes doivent fournir des résultats précis, réagir rapidement, gérer de gros volumes de trafic, protéger les informations sensibles et maîtriser les coûts. L'AI Gateway permet cela en prenant en charge un modèle rapide et une itération rapide, un basculement automatique et un équilibrage de charge entre les modèles et les régions, des limites tarifaires et budgétaires pour éviter les abus, et des pistes d'audit de bout en bout pour la résolution des problèmes et l'examen réglementaire.

L'adoption par l'industrie évolue déjà dans cette direction. Selon le rapport de Gartner, d'ici 2028, 70 % des équipes de génie logiciel qui créent des applications multimodales utiliseront des passerelles IA pour améliorer la fiabilité et optimiser les coûts. Encore plus tôt, d'ici 2027, 40 % des entreprises disposeront de deux passerelles IA ou plus déployées pour contrôler et surveiller des MAS (systèmes multi-agents) hétérogènes.

Pourquoi les conseils d'administration devraient considérer l'AI Gateway comme une infrastructure stratégique

Les passerelles IA ont gagné en importance au cours de l'année écoulée, mais la plupart des discussions à leur sujet sont restées du domaine de l'ingénierie. Bien que les praticiens de l'IA et du ML soient les principaux utilisateurs et bénéficiaires d'une passerelle d'IA, son importance va bien au-delà de l'organisation technique. Les conseils d'administration ne peuvent pas se permettre de traiter les passerelles IA comme une simple question d'ingénierie. L'innovation en matière d'IA est devenue une priorité, mais innovation et fiabilité sont en fin de compte les deux faces d'une même médaille.

Au-delà de leur valeur technique, les passerelles IA fournissent des fonctionnalités stratégiques directement liées aux priorités du conseil d'administration.

• Une innovation technologique plus rapide

Pour commercialiser plus rapidement les applications d'IA, les équipes doivent avoir la liberté d'expérimenter, d'itérer et de prendre des décisions décentralisées. Dans le même temps, les entreprises doivent veiller à ce que cette innovation soit conforme aux politiques organisationnelles et à la tolérance au risque. Une passerelle IA permet cet équilibre en permettant aux équipes de déployer et d'exploiter des systèmes d'IA de manière indépendante, tout en maintenant une supervision centralisée de la manière dont ces systèmes accèdent aux modèles, aux données et aux outils. Nous considérons cela comme une exécution fédérée avec un contrôle centralisé.

• Garde-fous de conformité applicables‍

Les systèmes d'IA traitent de plus en plus les données personnelles, les informations financières et les interactions avec les clients. Sans contrôles appliqués, cela crée une exposition directe à des violations de la vie privée, à des sanctions réglementaires et à des actions en justice. Une passerelle IA applique les règles d'accès aux données, les protections de confidentialité et les politiques d'utilisation lors de l'exécution, réduisant ainsi le risque que les systèmes d'IA fonctionnent en dehors des limites réglementaires ou légales approuvées.

• Contrôles financiers et transparence

L'utilisation de l'IA peut augmenter plus rapidement que prévu, ce qui entraîne des augmentations inattendues des coûts liés au cloud et aux modèles. Une passerelle IA fournit une visibilité consolidée sur l'utilisation de l'IA par les équipes et impose des limites qui empêchent toute consommation imprévue ou abusive. Cela permet aux conseils d'administration de maintenir des budgets prévisibles et d'évaluer si les dépenses en IA sont conformes aux plans d'investissement approuvés.

• Établit des pistes vérifiables

Lorsque des problèmes surviennent, tels que des plaintes de clients, des demandes réglementaires ou des examens internes, les conseils doivent être en mesure de reconstituer ce qui s'est passé. Une passerelle IA conserve un enregistrement centralisé de l'activité de l'IA, y compris les personnes à l'origine des demandes, les systèmes concernés et les mesures prises. Cette traçabilité facilite les audits, les enquêtes et une responsabilisation claire au niveau de la direction.

• Empêche les blocages avec les fournisseurs

Une passerelle IA centralisée donne un avantage à la direction en réduisant la dépendance à l'égard d'un fournisseur de modèles ou d'une plateforme unique. En séparant les applications d'IA des fournisseurs sous-jacents, l'organisation évite les blocages à long terme et conserve la possibilité de changer de fournisseur en fonction de l'évolution des prix, des performances, des exigences réglementaires ou des considérations géopolitiques. Pour les conseils d'administration, cette flexibilité est stratégique : elle réduit le risque de concentration, renforce la position de négociation avec les fournisseurs et permet à l'entreprise d'adapter sa stratégie d'IA sans réécritures coûteuses ni interruption opérationnelle.

Préparer les conseils d'administration à la prochaine phase de l'IA d'entreprise

L'IA est en train de passer des cas d'utilisation isolés au cœur de la façon dont les entreprises opèrent, sont compétitives et servent leurs clients. À mesure que ce changement s'accélère, la gouvernance ne peut plus être considérée comme une question secondaire ou déléguée uniquement aux équipes d'ingénierie.

En tant que plan de contrôle centralisé, la passerelle IA offre aux entreprises un moyen pratique d'aligner innovation et responsabilité, en fournissant une visibilité sur la manière dont l'IA est utilisée, en appliquant des garde-fous lors de l'exécution et en maintenant le contrôle à mesure que les systèmes deviennent plus autonomes et plus orientés vers les clients.

Les organisations qui abordent la gouvernance de l'IA de manière proactive seront mieux placées pour faire évoluer l'IA en toute confiance, gérer les risques et lier les investissements à des résultats mesurables. Ceux qui tardent à agir seront confrontés à des dépassements de coûts, à des problèmes de conformité ou à une perte de confiance, souvent alors que le mal est déjà fait.

Alors que la transformation de l'IA deviendra une priorité permanente dans les années à venir, les décisions prises aujourd'hui concernant l'infrastructure de base détermineront l'efficacité avec laquelle les organisations pourront innover demain.