Comment l’État de Vaud a accéléré la modernisation d’une application stratégique grâce à une approche d’IA souveraine

Moderniser une application critique avec l’IA sans compromettre la souveraineté des données. 

L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour accélérer la modernisation des systèmes d’information. Mais pour les organisations publiques, une question demeure centrale : comment bénéficier des gains apportés par l’IA tout en garantissant une maîtrise totale des données ? 

C’est le défi auquel a été confronté l’État de Vaud, à travers sa Direction générale du numérique et des systèmes d’information (DGNSI), dans le cadre de la modernisation d’une application critique utilisée quotidiennement par les agents et les usagers du canton. 

L’objectif était double : moderniser un socle technologique devenu obsolète afin de garantir sa pérennité et sa sécurité, tout en réduisant les délais et les efforts nécessaires à cette transformation. 

Une ambition forte, dans un contexte où la souveraineté des données constituait une exigence non négociable. 

Un système critique à moderniser 

Au fil des années, l’application s’était imposée comme un composant essentiel du paysage numérique de l’État de Vaud. 

Robuste et éprouvée, elle reposait néanmoins sur une technologie devenue difficile à maintenir et à faire évoluer. Chaque nouvelle fonctionnalité nécessitait davantage d’efforts, tandis que les risques liés à l’obsolescence technologique augmentaient progressivement. 

La DGNSI a donc engagé un programme de modernisation visant à migrer l’application d’AngularJS vers une version moderne d’Angular afin de : 

• sécuriser le patrimoine applicatif ; 
• améliorer la maintenabilité du code ; 
• accélérer les évolutions futures ; 
• réduire durablement les coûts de maintenance. 

Le projet présentait cependant une contrainte majeure : aucune donnée ne pouvait être exposée à des services cloud publics ou à des solutions d’IA opérées par des tiers. 

Réconcilier innovation et souveraineté 

Là où certaines organisations considèrent ces contraintes comme un frein à l’innovation, l’État de Vaud a choisi une autre voie : exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle tout en conservant un contrôle total sur ses données. 

Pour répondre à cette exigence, SQLI a déployé son approche AI for Delivery dans un environnement entièrement maîtrisé par la DGNSI. 

Des modèles d’intelligence artificielle open source ont été exécutés localement au sein d’une infrastructure dédiée et sécurisée. À aucun moment les données de l’application ou du projet ne transitent par des plateformes externes. 

Cette architecture garantit le respect des exigences de gouvernance, de confidentialité et de souveraineté tout en permettant aux équipes de bénéficier des capacités d’analyse et d’automatisation de l’IA. 

Une collaboration entre experts et agents IA 

L’approche retenue repose sur un principe simple : utiliser l’IA pour accélérer le travail des équipes, sans jamais remplacer l’expertise humaine. 

Plusieurs agents d’intelligence artificielle ont été mobilisés pour : 

• analyser la base de code existante ; 
• identifier les transformations nécessaires; 
• préparer certaines évolutions techniques ; 
• automatiser les tâches les plus répétitives de la migration. 

Les experts SQLI reprennent ensuite chaque proposition, la valident, l’enrichissent et s’assurent qu’elle répond aux exigences de qualité, de sécurité et de performance du projet. 

Cette complémentarité entre intelligence artificielle et expertise humaine a permis d’installer un nouveau rythme de delivery tout en conservant une maîtrise totale des choix techniques. 

Des résultats mesurables dès les premières phases du projet 

Les bénéfices ont rapidement été observés. 

En automatisant certaines tâches d’analyse et de transformation du code, les équipes ont pu concentrer davantage de temps sur les activités à forte valeur ajoutée. 

Résultats obtenus

Les impacts se prolongent également dans la durée. 

Pour l’État de Vaud, cela représente davantage de capacité à investir dans l’amélioration continue des services numériques destinés aux agents et aux citoyens. 

Une démarche qui dépasse la seule migration applicative 

Au-delà de ce projet, l’expérience menée par la DGNSI démontre que l’intelligence artificielle peut être utilisée de manière concrète et responsable dans les environnements les plus exigeants. 

Les enseignements tirés de cette initiative ouvrent des perspectives pour d’autres organisations confrontées à des enjeux similaires : 

• modernisation d’applications legacy ; 
• réduction de la dette technique ; 
• automatisation des tests ; 
• amélioration de la qualité logicielle ; 
• optimisation des processus de delivery. 

L’approche peut être adaptée à différents contextes, qu’ils soient soumis à des contraintes réglementaires fortes, à des exigences de sécurité élevées ou à des enjeux de souveraineté des données. 

Quand innovation et maîtrise des données avancent ensemble 

Le projet mené avec l’État de Vaud démontre qu’il n’est plus nécessaire de choisir entre innovation et souveraineté. 

Lorsqu’elle est intégrée dans un cadre maîtrisé et adaptée aux réalités opérationnelles de l’organisation, l’intelligence artificielle devient un levier concret pour accélérer la transformation des systèmes d’information tout en conservant un contrôle total sur les données et les décisions. 

Une conviction qui guide aujourd’hui notre approche : les projets d’IA les plus performants sont avant tout ceux qui répondent aux contraintes réelles de l’organisation. 

Vous faites face à des enjeux similaires ? 

Modernisation d’applications critiques, dette technique, contraintes réglementaires, exigences de souveraineté ou accélération des cycles de delivery : chaque organisation possède ses propres défis. 

Échangeons sur vos enjeux et découvrons comment une approche d’IA appliquée au delivery peut accélérer vos projets de transformation tout en respectant les exigences propres à votre environnement.