Gouvernance
Budgets IT 2027 : Forrester invite les DSI à financer les fondations plutôt que la course à l’IA
Par Laurent Delattre, publié le 30 juillet 2026
Après une année placée sous le signe de la prudence, les budgets IT devraient repartir à la hausse en 2027. Mais Forrester prévient les DSI : injecter davantage d’argent dans l’IA sans moderniser les données, la gouvernance et les modes de fonctionnement ne ferait qu’accélérer la dette technique.
Bien que fragile, la confiance semble déjà revenir dans les directions informatiques. Selon les guides de planification budgétaire 2027 de Forrester, 82 % des décideurs technologiques s’attendent à une augmentation de leur budget au cours des douze prochains mois.
Toutes fonctions confondues, plus de huit responsables sur dix anticipent une progression de leurs moyens et près d’un quart envisage même une hausse d’au moins 10 %. L’étude repose sur les réponses de plus de 2 600 décideurs métiers et technologiques interrogés dans le monde.
Le rebond anticipé mérite pourtant une lecture attentive. L’an dernier, Forrester recensait déjà 86 % de responsables technologiques en attente de budgets en hausse pour 2026. La proportion ne progresse donc pas côté IT. L’amplitude des augmentations, elle, s’élargit, et les fonctions métiers mises à la diète en 2026 espèrent bien revenir dans la course.
Cette embellie ne doit ainsi pas être interprétée comme un feu vert donné à toutes les initiatives numériques. Pour Forrester, le véritable enjeu des budgets 2027 n’est pas de dépenser davantage, mais de mieux distinguer les investissements qui préparent réellement l’entreprise à l’IA de ceux qui ne font qu’ajouter une nouvelle couche de complexité.
Donner aux agents le contexte de l’entreprise
Premier poste à renforcer : la connaissance de l’entreprise exploitable par les machines. Les agents IA ne peuvent pas se contenter d’un accès à un modèle performant. Ils doivent comprendre les politiques internes, les processus, les règles métier, les rôles, les produits et les systèmes sur lesquels ils sont autorisés à agir.
Forrester recommande donc d’investir dans la transformation des informations internes en contenus structurés et lisibles par les machines. Cela suppose de documenter les processus, de consolider les référentiels, d’améliorer les métadonnées et d’organiser l’accès aux connaissances selon des règles de gouvernance explicites.
Pour les DSI, cette recommandation déplace une partie du budget IA vers des chantiers moins spectaculaires, mais déterminants : catalogues de données, graphes de connaissances, couche sémantique commune, gestion documentaire, qualité des métadonnées, API, gestion des identités et contrôle des droits. Sans ce socle, les agents risquent de produire des réponses plausibles mais inexactes, ou d’exécuter une action sans tenir compte des contraintes opérationnelles de l’entreprise.
Traiter la dette technique de manière chirurgicale
Néanmoins, Forrester ne conseille nullement aux entreprises de se lancer dans une vaste campagne indifférenciée de nettoyage des systèmes et des données. Une telle démarche serait coûteuse, interminable et difficile à défendre devant une direction financière.
Le cabinet préconise plutôt de concentrer les moyens sur la dette technique qui bloque directement la productivité des développeurs, l’accessibilité des données ou le déploiement des cas d’usage d’IA. Les corrections doivent être sélectionnées en fonction de leur capacité à débloquer rapidement une application, un processus ou un ensemble de données à forte valeur.
Autrement dit, la modernisation ne doit plus être financée comme un programme abstrait de « mise à niveau du patrimoine ». Elle doit être reliée à des résultats mesurables : réduction du temps de développement, accélération de l’intégration des données, diminution des incidents ou amélioration de la fiabilité d’un agent.
Mettre fin aux pilotes d’IA sans avenir
L’autre grande source d’économies identifiée par Forrester concerne les expérimentations qui se multiplient sans gouvernance, sans responsable clairement désigné et sans trajectoire de mise en production.
Le cabinet recommande de tout bonnement supprimer les projets IA qui ne disposent ni de critères de réussite, ni d’un propriétaire métier, ni d’un modèle de déploiement à l’échelle. Les DSI devront ainsi résister à la tentation de mesurer leur maturité par le nombre de preuves de concept lancées.
Pour les analystes du Forrester, un budget 2027 crédible devrait soumettre chaque initiative à quelques questions simples : Quel problème résout-elle ? Qui assume son résultat ? Comment sa valeur sera-t-elle mesurée ? Quel sera son coût une fois généralisée ? Quelles données utilisera-t-elle ? Et dans quelles conditions devra-t-elle être arrêtée ?
Cette discipline introduit une forme de sélection naturelle dans le portefeuille IA. Les projets capables de démontrer une valeur opérationnelle obtiennent davantage de moyens. Les autres sont interrompus avant de consommer durablement des ressources cloud, des licences et du temps humain.
Réserver une enveloppe à l’expérimentation
Pour autant, rationaliser ne signifie pas renoncer à explorer. Forrester recommande notamment d’expérimenter les données synthétiques, en complément des études et données clients traditionnelles. Elles peuvent accélérer les tests, enrichir certains jeux de données ou permettre de simuler des situations difficiles à observer, à condition de définir précisément les contextes dans lesquels leurs résultats peuvent être considérés comme fiables.
Le cabinet encourage également les essais autour des agents d’IA, notamment pour automatiser certaines opérations marketing ou améliorer les interactions avec les clients (et donc les parcours clients). Mais l’expérimentation doit rester encadrée : périmètre limité, supervision humaine, traçabilité des actions et règles de sortie clairement établies.
Un budget organisé autour de la capacité à industrialiser
Le message de Forrester est très éloigné du discours consistant à consacrer arbitrairement un pourcentage du budget IT à l’IA. En 2026, la prudence budgétaire servait d’excuse commode au report des chantiers de fond. En 2027, l’argument tombe. Les budgets montent, la question devient donc : pour financer quoi ?
Les entreprises les plus performantes ne seront pas celles qui achèteront le plus de modèles ou lanceront le plus d’agents. Elles seront celles qui auront financé les conditions nécessaires à leur fonctionnement : données fiables, connaissances structurées, gouvernance, compétences et capacité d’adaptation.
Pour les DSI, le budget 2027 devrait donc moins ressembler à une juxtaposition de projets qu’à un portefeuille cohérent. Une partie doit financer les fondations communes, une autre l’industrialisation des usages éprouvés, et une dernière des expérimentations volontairement limitées.
Le retour de la croissance budgétaire constitue une opportunité. Mais sans arbitrage plus rigoureux, il pourrait aussi nourrir une nouvelle génération de dette technique : celle de systèmes d’IA coûteux, redondants et impossibles à gouverner. Forrester vous aura prévenu…
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