Au-delà des technologies elles-mêmes, l'enjeu est de bâtir une couche d'abstraction qui rend votre patrimoine exploitable par l'écosystème IA moderne. Cela passe par trois piliers : (1) une API Gateway sécurisée qui isole le legacy des consommateurs modernes ; (2) un pipeline de Change Data Capture (Debezium, IBM InfoSphere CDC, Striim, Qlik Replicate) qui exporte les modifications de DB2, VSAM, IMS ou Adabas vers un data lake exploitable par vos modèles ; (3) une couche RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou vector store (Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant) qui permet aux LLMs d'interroger votre documentation métier, vos procédures opérationnelles et vos archives transactionnelles.
Cette architecture progressive, popularisée par le strangler pattern de Martin Fowler, permet de remplacer un module legacy à la fois, en commençant par les périphéries (front-office, reporting, intégrations partenaires) avant de s'attaquer au cœur transactionnel. À chaque étape, vous capturez de la valeur business mesurable : agents IA conversationnels branchés sur la donnée temps réel, scoring crédit dynamique, détection de fraude par anomaly detection, recommandations contextualisées, jumeaux numériques industriels et maintenance prédictive.
Les secteurs où ce travail débloque le plus de valeur sont historiquement la banque (core banking, scoring, KYC/AML), l'assurance (souscription, sinistres, actuariat), le secteur public (SI fiscaux, sociaux, registres, portails citoyens), les télécoms (BSS/OSS, churn, agents SAV) et l'industrie/énergie (SCADA, maintenance prédictive, optimisation énergétique). En zone francophone, nos équipes interviennent en France, au Maghreb (Maroc, Algérie, Tunisie) et en Afrique de l'Ouest (Sénégal, Côte d'Ivoire, conformité BCEAO et Bank Al-Maghrib).