01. IA quantique : non seulement cette technologie offre de nouvelles possibilités en matière de traitement des données, mais elle soulève également des questions concernant la sécurité des méthodes de chiffrement existantes. Les responsables informatiques doivent se préparer aux défis de sécurité liés à l’informatique quantique.

02. Transformation numérique : elle permet aux entreprises d’optimiser les processus et de développer de nouveaux modèles commerciaux. L’utilisation de solutions cloud, de l’IA et des mégadonnées permet d’augmenter l’efficacité et l’agilité. Les investissements dans les technologies modernes et la formation continue des employés conduisent à de meilleurs processus de prise de décision et à une plus grande satisfaction client. Cette transformation augmente la valeur de l’entreprise grâce à la force d’innovation, à la compétitivité et au succès à long terme à l’ère numérique.

03. Directive NIS2 : elle nécessite un examen et une amélioration complets des stratégies de cybersécurité, y compris la mise en œuvre de mesures de sécurité et d’obligations de déclaration plus strictes. Les entreprises doivent investir des ressources considérables dans l’amélioration de leur infrastructure informatique et dans la formation de leurs employés afin de se conformer aux nouvelles réglementations, tout en continuant à maintenir et à sécuriser les systèmes existants.

04. Loi relative à l’IA : elle exige des entreprises une transparence et une sécurité accrues dans le développement de modèles d’IA. Elles doivent réduire au maximum les distorsions et effectuer des tests rigoureux pour les systèmes à haut risque. Cela nécessite des ajustements importants au niveau des processus de développement et des ressources supplémentaires afin de répondre aux exigences légales.

05. Migrations SAP : l’annonce officielle de la fin de SAP Business Suite 7(R/3) entraîne des ajustements importants. Bien que les entreprises puissent utiliser la maintenance étendue jusqu’à la fin de 2030, le passage à SAP S/4HANA est inévitable. Ce changement nécessite une révision fondamentale des processus métier, des tests et des formations complets, ainsi que des investissements considérables dans de nouveaux logiciels et infrastructures. Les entreprises doivent s’assurer que l’intégrité de leurs données est préservée et que leurs systèmes informatiques sont harmonisés. Malgré les efforts et les ressources nécessaires, cette étape est cruciale pour rester compétitif dans le monde numérisé de l’« Industrie 4.0 ».

En bref : l’annonce de la fin de SAP Business Suite 7 (R/3) d’ici 2030 oblige les entreprises à passer à SAP S/4HANA. Cela nécessite une révision complète des processus métier, des tests, des formations et des investissements considérables. Les entreprises doivent assurer l’intégrité des données et harmoniser les systèmes informatiques. Malgré les efforts, cette étape est cruciale pour rester compétitif dans l’« Industrie 4.0 » numérique.

06. ESG : l’intégration des critères ESG dans le secteur informatique est déterminante. Les pratiques durables telles que les centres de données économes en énergie et les énergies renouvelables réduisent l’empreinte écologique. La responsabilité sociale se manifeste par des conditions de travail équitables et la protection des données. Une bonne gouvernance comprend des normes éthiques et des processus transparents. Les critères ESG renforcent à long terme le succès économique et la réputation des entreprises informatiques.

Ou encore : les entreprises doivent utiliser des technologies durables afin de réduire la consommation d’énergie et les émissions de CO₂. La responsabilité sociale comprend la protection des droits des employés, la diversité et la protection des données. Une gouvernance forte garantit le respect des normes éthiques et la transparence des processus d’affaire. En mettant en œuvre les principes ESG, les entreprises informatiques peuvent améliorer leur bilan environnemental, assumer leur responsabilité sociale et rester prospères à long terme.


07. Gestion des données : il est essentiel de comprendre parfaitement les données de l’entreprise. La collecte et le traitement corrects des données constituent le fondement des décisions éclairées et du développement solide de l’IA. Des données de haute qualité permettent de reconnaître les modèles, d’optimiser les processus et d’apporter des innovations, ce qui renforce durablement la compétitivité et le succès commercial.