IA et renouvellement IT : passer du “mur de refresh” au pilotage continu

55% du budget IT mondial est absorbé par le maintien et la mise à niveau des systèmes existants. Seul un euro sur quatre finance réellement l’innovation. Le reste ? Conformité réglementaire (21%) et entretien du legacy (Source : IDC, Technology Investment and Innovation Monitor, doc #US52338025, avril 2025).

L’IA ne change pas uniquement les besoins de calcul. Elle change la cadence des décisions.

Là où une trajectoire d’actifs pouvait rester cohérente sur 36 à 60 mois, l’IA introduit une variabilité qui rend ces horizons plus fragiles. Le risque principal n’est pas “d’investir”. Le risque est de figer des engagements — capacité, durée, architecture — sur des hypothèses encore instables.

Pour les DSI et DAF, l’équation devient critique : comment maintenir l’agilité technologique sans perdre le contrôle budgétaire — et surtout, comment réduire le poids du legacy pour réallouer vers l’innovation ?

1. L’IA crée trois tensions structurelles sur le parc IT

Trois phénomènes reviennent systématiquement dans les organisations qui adoptent l’IA :

• Les renouvellements “en bloc” créent un décalage entre le besoin réel et la capacité engagée. Quand 40% du parc arrive en fin de cycle au même moment, la direction financière voit un pic d’investissement difficile à absorber. La direction IT, elle, se retrouve contrainte de prolonger des équipements au-delà du raisonnable pour lisser la charge.
• L’infrastructure se dimensionne “par précaution”, ce qui dégrade le coût complet. Faute de visibilité sur l’évolution des usages IA, les organisations sur-provisionnent “au cas où”. Résultat : une capacité payée mais sous-utilisée pendant 12 à 18 mois.
• La question de la sortie est traitée trop tard, alors qu’elle conditionne la trajectoire financière. Que fait-on des serveurs GPU qui deviennent obsolètes au bout de 24 mois ? Revente, reconditionnement, mise au rebut ? Si cette question n’est pas posée dès la décision d’acquisition, elle se transforme en coût caché.

Finance / IT : les points de friction révélés par le mur de refresh

2. Ce que le “mur de refresh” révèle vraiment

Le “mur de refresh” n’est pas un problème de calendrier. C’est un problème de gouvernance des actifs.

Il apparaît quand l’organisation ne dispose pas d’un pilotage suffisamment fin sur :

• L’inventaire et les contrats : qui arrive à échéance ? Quelles clauses de sortie ? Quelle valorisation résiduelle ?
• Les dépendances applicatives : quel service métier repose sur quel actif ? Une migration peut-elle être différée sans impact ?
• La criticité des services : tous les équipements ne sont pas égaux. Certains supportent des processus critiques, d’autres non.
• La capacité à étaler, substituer, prolonger ou sortir : dispose-t-on d’options contractuelles pour ajuster la trajectoire en cours de route ?

En contexte IA, ce mur arrive plus tôt, car les contraintes de compatibilité (stack, drivers, exigences de sécurité, support) évoluent plus vite. Un serveur GPU acheté aujourd’hui peut devenir inadapté en 24 mois, non pas parce qu’il tombe en panne, mais parce que les frameworks IA exigent des architectures plus récentes.

3. Une méthode de pilotage continu (12–18 mois)

L’objectif n’est pas de “prévoir parfaitement”. L’objectif est de réduire l’erreur structurante.

Une méthode pragmatique consiste à piloter sur 12–18 mois, avec revues fréquentes, plutôt que de figer un plan à 4 ans.

Étape 1 : Segmenter le parc par criticité et dépendances

On ne pilote pas un poste utilisateur comme un serveur de production, ni un environnement data comme une infrastructure bureautique.

La segmentation doit intégrer :

• Criticité métier (impact d’une panne)
• Contraintes de support/MCO (EOSL, compatibilité)
• Dépendances SI (intégrations, données, identités)
• Contraintes sécurité/conformité (RGPD, sectorielles)

Exemple concret : Chez un client du secteur financier, cette segmentation a révélé que 40% du parc pouvait être prolongé de 12 mois sans impact métier, libérant 200 k€ de trésorerie pour investir dans un cluster GPU critique pour l’IA.

Étape 2 : Clarifier les scénarios d’usage IA

Un point de discipline : distinguer certain / probable / optionnel.

Cela évite de dimensionner un parc sur un usage hypothétique. Le scénario “certain” doit être documenté :

• Périmètre (quels départements, quels processus)
• Utilisateurs (combien, quel profil)
• Volumes (data, transactions, requêtes)
• Niveau de service attendu (disponibilité, latence)

Étape 3 : Construire une trajectoire par paliers

Plutôt qu’un renouvellement en une fois, on construit des paliers :

• Palier de validation : usage limité + contraintes run identifiées
• Palier d’industrialisation : intégration SI + supervision + formation
• Palier de montée en charge : déploiement à l’échelle + optimisation des coûts

Chaque palier génère des données réelles sur l’usage, permettant d’ajuster le suivant sans sur-investir.

Étape 4 : Prévoir la sortie dès l’entrée

Chaque palier doit intégrer une stratégie de sortie : reconfiguration, réallocation, reprise, revente, fin de vie.

En IA, l’obsolescence peut être rapide. La sortie est un paramètre de décision, pas un sujet logistique traité en fin de contrat.

Exemple chiffré : Une entreprise spécialisée en IA a évité une perte de 120 k€ en négociant dès le départ une option de reprise à 24 mois sur ses serveurs GPU. Quand la nouvelle génération est sortie, la transition s’est faite sans coût de mise au rebut ni immobilisation d’actifs obsolètes.

4. Ce que cela change pour IT / Finance / Achats

Le pilotage continu réduit les frictions classiques entre directions :

• Finance gagne en lisibilité sur les engagements et les coûts récurrents. Exit les pics budgétaires imprévisibles.
• Achats sort de la logique “négocier un prix” pour intégrer la flexibilité : durée modulable, volumes ajustables, options de sortie.
• IT gagne une capacité d’ajustement sans rupture de service ni bataille budgétaire à chaque évolution.

Cette capacité d’ajustement repose sur une condition : que le modèle de financement le permette.

Le leasing rigide reproduit le mur de refresh. La location évolutive, elle, transforme chaque palier en point de décision réversible. Vous pouvez :

• Ajuster la capacité à partir du 12e mois
• Renouveler par vagues sans attendre la fin du contrat global
• Intégrer la reprise et la valorisation des actifs sortants

L’optimisation du coût de portage : le rôle stratégique de la maintenance tierce

Un levier souvent négligé dans l’arbitrage renouvellement/prolongation est la maintenance tierce partie (TPM). Alors que les constructeurs augmentent drastiquement leurs tarifs dès la fin de support (End of Life), poussant artificiellement au renouvellement, la TPM permet de maintenir le coût de portage sous le seuil critique.

Le principe est simple : grâce à la maintenance tierce, vous abaissez le coût de portage de votre parc legacy (stockage, serveurs de gestion, infrastructure réseau) de 30 à 60% par rapport aux tarifs constructeurs. Cette économie libère des capacités financières pour renouveler vos infrastructures IA au moment précis où elles franchissent le seuil critique de 15% d’obsolescence de performance.

Cette approche crée une allocation intelligente des ressources :

• Maintenance TPM sur le legacy : infrastructures stables prolongées sous le seuil des 15%
• Renouvellement accéléré sur l’IA : là où le coût de non-performance justifie l’investissement

C’est exactement le rééquilibrage que les données IDC appellent : réduire le poids du maintien (les 55% du legacy) pour réallouer vers l’innovation (les 24% qui créent de la valeur).

5. Les indicateurs de pilotage à suivre

Pour piloter efficacement, trois KPIs sont essentiels :

Comment la TPM redéfinit le seuil des 15%

La règle des 15% reste valide, mais la maintenance tierce partie (TPM) permet de mieux la piloter en déplaçant le curseur temporel.

Là où un constructeur vous ferait franchir le seuil dès la 5ème année (via une hausse artificielle de ses tarifs de maintenance), la TPM maintient le coût de portage sous le seuil critique jusqu’à la 7ème ou 8ème année sur les infrastructures stables.

La formule devient : Coût de portage = (Maintenance TPM + Coût Énergie + Non-performance) / CAPEX initial

Grâce à Evernex, la composante “Maintenance” chute de 30 à 60%, vous permettant de rester rentable beaucoup plus longtemps — sauf si la composante “Non-performance” (liée à l’IA) explose.

Résultat : vous pilotez activement votre parc avec deux trajectoires distinctes (legacy sous TPM / IA en renouvellement rapide) au lieu de subir un mur de refresh indifférencié.

Conclusion : rendre la trajectoire d’actifs réversible

L’IA impose une exigence simple : rendre la trajectoire d’actifs réversible.

Passer du “mur de refresh” au pilotage continu n’est pas une surcouche. C’est une mise à niveau de la gouvernance.

Une stratégie IT robuste n’est pas celle qui “choisit une fois”. C’est celle qui conserve la capacité d’ajuster sans casse budgétaire ni opérationnelle.

Cette capacité repose sur quatre piliers :

1. Une segmentation fine du parc (criticité, dépendances, contraintes)
2. Un pilotage par paliers plutôt que par cycles rigides
3. Une optimisation du coût de portage (maintenance tierce pour le legacy, renouvellement accéléré pour l’IA)
4. Un modèle de financement qui autorise l’ajustement (location évolutive, options de sortie)

Vous voulez évaluer la réversibilité de votre trajectoire IT ?

Evernex Capital Solutions vous accompagne pour :

• Auditer votre parc et identifier les arbitrages maintenance/renouvellement
• Construire une trajectoire par paliers alignée avec vos enjeux IA
• Mettre en place un modèle de financement évolutif et une stratégie TPM