Quand la dette technique ralentit l’entreprise dans un monde accéléré par l’IA
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Tribune de Patrick O’Sullivan, Associé chez Findle
Paris, le 26/01/2026
Pendant longtemps, l’agilité a été présentée comme un avantage compétitif. Une qualité appréciable, mais non vitale. Les grandes entreprises pouvaient se permettre d’aller moins vite, de compenser par leur taille, leur solidité financière, la profondeur de leurs organisations. Findle.htm
Ce temps-là touche à sa fin. Aujourd’hui, les cycles se raccourcissent, les décisions doivent être prises et exécutées plus vite, les ajustements sont permanents.
Patrick O’Sullivan, Associé chez Findle Crédit photo : Nicolas Fagot, Studio 9 Patrick O’Sullivan, Associé chez Findle |
De la complexité technique à la friction opérationnelle
Dans ce contexte, l’agilité n’est plus une option stratégique parmi d’autres. Elle devient une condition d’existence dans des marchés où le tempo est désormais dicté par les plus rapides. Et cette agilité ne se décrète pas : elle dépend directement de la capacité de l’entreprise à faire évoluer ses outils, ses processus et ses équipes sans friction excessive. C’est précisément là que la dette technique cesse d’être un sujet “IT” pour devenir un sujet d’entreprise.
Dans de nombreuses organisations, elle se manifeste de façon très concrète : des systèmes cœur de métier fortement customisés, hérités de projets successifs ; des processus critiques encore largement manuels ; des équipes mobilisées pour produire, contrôler, rapprocher, corriger, plutôt que pour analyser, décider ou améliorer. Ce n’est pas une inefficacité ponctuelle : c’est un mode de fonctionnement qui s’installe. Chaque évolution, même simple, devient un projet. Chaque nouvelle exigence réglementaire ou métier déclenche des développements spécifiques, des contournements, parfois des mois d’attente. Progressivement, l’organisation s’habitue à cette lenteur, jusqu’à la considérer comme normale.
Le jour où une entreprise accepte que ses équipes passent plus de temps à faire fonctionner le système qu’à créer de la valeur, elle commence à perdre un avantage qu’elle ne sait pas encore mesurer.
L’IA comme révélateur des trajectoires de transformation
L’arrivée de l’intelligence artificielle agit alors comme un révélateur brutal. Sur le papier, les promesses sont claires : automatiser les tâches à faible valeur, accélérer l’analyse, f iabiliser certaines décisions, libérer du temps humain.
Dans les faits, ces bénéfices ne sont pas distribués équitablement. Les entreprises alignées sur des outils standards voient émerger, presque naturellement, des copilotes, des automatisations natives, des capacités d’assistance intégrées par les éditeurs. Là où certaines équipes gagnent du temps en configurant, d’autres continuent à exécuter manuellement ce que la technologie sait déjà faire. Non pas parce que l’IA n’est pas prête, mais parce que leur socle technologique les empêche d’en capter l’effet d’accélération. Chaque fonctionnalité devient un développement sur mesure, coûteux, lent, parfois abandonné avant même d’avoir produit de la valeur.
Quand la dette technique devient une dette de compétitivité
Le risque est là. Le marché est en train de se scinder entre deux catégories d’entreprises : celles qui utilisent l’IA pour concentrer leurs équipes sur la décision et la création de valeur, et celles qui s’épuisent à maintenir des chaînes d’exécution manuelle. L’écart se creuse mécaniquement. La dette technique devient une dette de compétitivité. Elle ralentit la capacité à réagir, à tester, à s’adapter. Elle transforme chaque opportunité en projet et chaque projet en contrainte. Elle empêche de tirer parti de l’effet exponentiel porté par l’IA et enferme l’entreprise dans un rythme qui n’est plus celui de son environnement.
Modernisation et héritage : construire une trajectoire durable
Dans un monde qui va toujours plus vite, la question n’est donc plus de savoir s’il faut moderniser son socle technologique, mais si l’entreprise peut encore se permettre d’être ralentie par son propre héritage.
La vraie transformation ne consiste pas à tout standardiser aveuglément, ni à renier les spécificités métier. Elle consiste à faire des choix clairs : distinguer ce qui relève réellement de la différenciation stratégique de ce qui relève de l’habitude, du confort local ou de l’accumulation historique. Car l’IA ne pénalisera pas les entreprises qui choisiront de ne pas l’utiliser immédiatement. Elle pénalisera celles qui ne pourront pas l’utiliser quand le marché l’imposera. Et dans ce contexte, rester immobile ne signifie plus seulement reculer : cela signifie laisser d’autres décider du rythme à votre place.
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