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Manuel Pennequin, Directeur AI First, chez Open est interviewé face caméra. Le fond représente des logos Salon Souveraineté Numérique et IT Social.
Open est une entreprise de services du numérique et un acteur AI First, industriel de l'Innovation. Fort de 4 000 collaborateurs, de plus de 400 millions d’euros de chiffre d’affaires et de 16 implantations, dont 14 en France.
Nous accompagnons les grands acteurs privés et publics à chaque étape de leur transformation digitale. Nous leur proposons une démarche engagée visant à améliorer durablement leur compétitivité, tout en œuvrant pour la souveraineté et la sobriété numériques.
Notre ADN est de mettre les innovations à l’échelle avec une excellence industrielle, pour apporter une performance durable à nos clients.
Le sujet aujourd’hui n’est plus de démontrer que l’intelligence artificielle peut produire des résultats utiles. Les DSI n’ont plus besoin d’être convaincues du potentiel de l’IA.
La notion de collaborateur augmenté est déjà bien ancrée. Le véritable sujet est désormais de savoir comment rendre ces usages fiables, pilotables et durables dans les environnements réels des DSI.
Une DSI n’a pas besoin d’un démonstrateur. Elle a besoin d’un cadre qui relie les usages, la sécurité, la souveraineté, la gouvernance, l’intégration et, surtout, la capacité à passer à l’échelle.
C’est ce socle commun qui permet de disposer d’un environnement maîtrisé, d’une capacité à faire évoluer les usages et de les observer. Sans ce socle, un agent reste un prototype. Avec lui, il devient un véritable actif du système d’information.
Une plateforme agentique, et notamment notre plateforme, permet de rendre ces agents réellement opérables au quotidien par les équipes.
Il ne s’agit pas d’ajouter une brique supplémentaire, mais de donner un cadre cohérent et souverain à l’ensemble.
Le principe que nous avons adopté est celui d’un point d’entrée unique pour les collaborateurs, permettant de centraliser les différents usages dans un environnement privé et multi-utilisateur.
Chaque interaction est rattachée à un projet, à un contexte et à un utilisateur identifié.
La plateforme Open intègre notamment une bibliothèque d’agents spécialisés, organisée par parcours métier : DevOps, support, modernisation du système d’information, etc.
Chaque agent et chaque assistant intègre des processus et des savoir-faire contextualisés à l’entreprise ou à l’entité qui les utilise. Ils sont ainsi prêts à être déployés.
Ces agents s’appuient sur une base de connaissances gouvernée, qui peut intégrer des documents métiers, des référentiels techniques ou encore des données projets. Ces informations sont indexées et enrichies de métadonnées.
Cela permet de contextualiser, de sourcer et de tracer les réponses.
Nous faisons reposer l’ensemble sur une infrastructure souveraine et certifiée ISO 27001 et SecNumCloud, afin de garantir la confidentialité et la conformité des données traitées.
Avec le Studio agentique, chaque équipe peut également concevoir ses propres agents en combinant prompts, modèles, outils, workflows et règles métier.
L’objectif est de pouvoir tester les configurations en temps réel et, surtout, de les déployer rapidement.
En arrière-plan, la plateforme orchestre les agents, les modèles et les flux d’exécution. Elle permet ainsi de disposer d’une vision FinOps et GreenOps complète des usages de l’IA et d’arbitrer les consommations.
C’est le rôle de l’espace Monitoring, qui mesure et contrôle les consommations, avec une vision des coûts par modèle, par projet et par direction.
La facilité d’usage est également structurée autour d’un cadre 4S : Sécurité, Souveraineté, Scalabilité et Sobriété.
Pour une DSI, ce cadre n’est pas un supplément d’âme. C’est un prérequis à l’industrialisation.
Sans ces quatre dimensions et sans la gouvernance associée, l’utilisation de l’IA peut impressionner, mais elle ne peut pas s’inscrire durablement dans le système d’information.
Nous avons déployé plus de 150 projets et plus de 80 cas d’usage liés à l’IA. Nous disposons donc de retours d’expérience très concrets et opérationnels.
Typiquement, notre plateforme affiche un taux d’utilisation active de plus de 85 %. Nous obtenons des gains de qualité de 24 % en moyenne et des gains nets de productivité d’environ 35 % sur les projets.
Nous sommes également très fiers d’avoir atteint un NPS de 62 en 2026.
Le point positif, c’est que notre plateforme permet de nous inscrire dans un pilotage à long terme.
Certaines organisations continuent à expérimenter l’IA. Elles vont parfois plus vite, automatisent davantage et obtiennent des résultats, mais projet par projet.
D’autres organisations font un choix différent : celui de se doter d’une plateforme comme celle d’Open.
Elles construisent ainsi un environnement dans lequel produire devient naturellement plus efficace.
Le contexte est là, les agents sont là, les processus sont alignés, et l’IA accompagne les équipes en continu pour devenir un véritable accélérateur.
Elle ne subit plus la complexité : elle la structure.
Et l’avantage, c’est que tout s’accélère. Les équipes gagnent en impact, les métiers en confiance et les projets en fluidité, en sécurité et en souveraineté.
Surtout, l’IA prend une place centrale dans la performance du système d’information.
Le principal frein n’est plus de savoir si tel ou tel modèle est capable de produire quelque chose d’impressionnant.
Le véritable frein, c’est l’absence d’un cadre stable.
Chaque projet IA peut reconstruire sa propre logique et créer de la fragmentation.
C’est pourquoi notre plateforme est structurée autour d’axes qui ne sont pas uniquement techniques. On y retrouve également la gouvernance, le taux d’adoption, le pilotage de la valeur et du ROI, la conduite du changement, et bien d’autres dimensions.
Cela traduit quelque chose de très important : une plateforme agentique n’est pas un projet IA isolé. C’est une transformation systémique.
La bonne question n’est donc pas seulement : « Quel outil utiliser ? »
C’est : « Dans quel système voulons-nous faire travailler l’IA ? »
Le sujet n’est pas de rajouter de l’IA dans la DSI, ni d’ajouter une brique ou un outil supplémentaire.
À un moment, ce n’est plus une question d’outil. C’est une question de système.
Et ce système fait de l’IA un véritable moteur de transformation.
Pourquoi le débat sur l'IA a changé de nature ?
Pendant des années, la question de l'IA en entreprise tenait en une phrase : sait-elle produire quelque chose d'utile ? Cette question est tranchée. Les DSI n'ont plus besoin d'être convaincus du potentiel, et la notion de collaborateur augmenté est déjà ancrée dans les usages.
Le sujet s'est donc déplacé de la preuve vers la tenue dans la durée. Comment rendre l'IA fiable, pilotable et durable dans des environnements réels, contraints et régulés ? Un modèle qui impressionne en démonstration ne dit rien de sa capacité à tenir en production.
C'est là que la souveraineté entre en jeu : non comme posture, mais comme condition pratique. Maîtriser où et comment les données sont traitées, garder la main sur ses choix, pouvoir faire évoluer une architecture et revenir en arrière. Sans ce cadre, l'IA peut séduire elle ne peut pas s'installer.
Ce qu'il faut retenir
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Prototype ou actif du SI
Sans socle (usage, sécurité, souveraineté, gouvernance, passage à l'échelle et observabilité) un agent reste une démonstration. Avec lui, il devient un actif du système d'information.
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Le cadre des 4 S
Sécurité, souveraineté, scalabilité, sobriété. Pour une DSI, c'est ce socle qui est central : c'est ce qui rend l'industrialisation possible et durable.
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Une transformation, pas un projet
La bonne question n'est pas « quelle IA utiliser ? » mais « dans quel système veut-on la faire travailler ? ». Un enjeu de système, pas d'outil.
« Sans socle commun, un agent reste un prototype. Avec lui, il devient un véritable actif du système d’information. »
Une transformation systémique, pas un outil de plus
Le véritable enjeu pour une DSI n’est plus de choisir entre les différents modèles ou de multiplier les expérimentations.
Il est de construire l’environnement dans lequel l’IA pourra produire durablement de la valeur.
Gouvernance, adoption, sécurité, coûts, conduite du changement, mesure du ROI : l’industrialisation de l’IA dépasse largement la seule dimension technologique.
La question n’est donc plus seulement : quel outil utiliser ?
Mais : dans quel système voulons-nous faire travailler l’IA ?
