Gartner : sortie du mainframe, risque d’échec à plus de 70 %

Plus de 70 % des projets d’abandon de mainframe lancés en 2026 ne parviendront pas à produire les bénéfices escomptés. La prédiction attribuée à Gartner part d’un point précis : de nombreuses entreprises et de nombreux fournisseurs surestiment ce que les outils d’intelligence artificielle générative peuvent réellement faire lorsqu’ils doivent analyser, traduire ou réécrire du code existant très complexe. Dans le même scénario, Gartner prévoit également que d’ici 2030, 75 % des fournisseurs actifs sur le marché de la sortie des mainframes changeront de direction ou cesseront leurs activités, car les attentes commerciales se heurteront à des résultats plus modestes.

Le cœur du problème est économique avant même d’être technique. Le mainframe continue de prendre en charge les applications critiques dans les domaines de la banque, de l’assurance, des télécommunications, de la logistique et du gouvernement. Lorsqu’une entreprise choisit de migrer ces charges vers d’autres plates-formes, cela met non seulement en jeu les dépenses informatiques, mais aussi la continuité des activités dont dépendent les revenus, les opérations et la conformité réglementaire.

C’est pourquoi Gartner parle de risque élevé : si la migration repose sur la promesse d’une automatisation quasi totale du travail de conversion, le projet peut produire des retards, des défauts d’application, des coûts supplémentaires et des interruptions de service.

Le message de Gartner

Le texte publié par Gartner dit en substance que le marché a trop cru à un récit simple : confier la transformation des grandes applications historiques à l’IA générative et ainsi accélérer la sortie du mainframe. La société d’analyse affirme au contraire que la distance entre la promesse commerciale et les capacités concrètes des outils reste grande, surtout lorsqu’il s’agit de code qui s’est sédimenté au fil des décennies, avec des règles métiers souvent mal documentées mais déterminantes pour le fonctionnement de l’entreprise.

Le point, traduit en termes opérationnels, est le suivant : l’IA peut aider à l’analyse du code, aider à la documentation, prendre en charge une partie des tests et proposer des suggestions aux développeurs, mais elle n’élimine pas la nécessité de gouverner le projet avec des compétences, des contrôles, des validations et une connaissance spécialisées du contexte applicatif.

C’est une chose d’accélérer certaines étapes. Une autre solution consiste à garantir que des millions de lignes de logiciels critiques puissent être déplacées ailleurs sans perte de logique, de fiabilité et de performances.

Parce que le mainframe reste au cœur des comptes des entreprises

L’idée selon laquelle le mainframe est un vestige du passé ne coïncide pas avec les signaux provenant du marché. IBM, qui reste la référence industrielle du secteur, a présenté le 8 avril 2025 le système z17, décrit comme le premier mainframe entièrement conçu pour l’ère de l’IA. Dans le communiqué officiel, l’entreprise explique que la machine, basée sur le processeur Telum II, il a été développé pour intégrer les capacités d’IA dans les opérations matérielles, logicielles et système, dans le but de gérer les charges de l’entreprise et l’analyse transactionnelle en temps réel. (Source : salle de presse IBM)

La donnée est importante car elle signale un choix industriel précis. Si le constructeur qui domine ce secteur investit dans une nouvelle génération de systèmes, la lecture implicite est que le mainframe n’est pas considéré comme une infrastructure à archiver à court terme. IBM le place dans une stratégie hybride, dans laquelle le mainframe continue de fonctionner avec le cloud et les outils d’IA, et non en opposition avec eux. Cela contraste également avec l’idée d’un exode rapide et généralisé.

Le marché récompense la modernisation, pas l’évasion totale

Un autre signal vient de Kyndryl. Dans le rapport 2025 State of Mainframe Modernisation, la société indique que 56 % des organisations interrogées ont constaté une augmentation de l’utilisation du mainframe au cours de l’année écoulée et que 54 % s’attendent à une nouvelle croissance au cours des douze mois suivants. Le même document révèle que les entreprises modernisent plus souvent les charges de travail sur la plate-forme ou les intègrent au cloud qu’elles ne les déplacent complètement hors du mainframe. Kyndryl ajoute que de nombreux projets de modernisation génèrent des retours sur investissement de deux à trois fois supérieurs. (Source : Kyndryl)

Ces chiffres permettent de comprendre le changement de ton qui se fait sentir dans le secteur. Jusqu’à récemment, une partie du débat semblait tourner autour d’une seule question : quand faut-il quitter le mainframe ? Aujourd’hui la question est différente : quels composants conserver, lesquels intégrer, lesquels réécrire et lesquels réellement migrer ? Il s’agit d’une différence substantielle, car elle déplace le débat du niveau idéologique vers le niveau financier et opérationnel. Les entreprises recherchent un retour sur investissement, des délais prévisibles et une exposition moindre au risque. Si la modernisation interne ou hybride donne de meilleurs résultats qu’une migration totale, le marché s’adapte.

BMC voit une croissance, pas un déclin

Même BMC, autre acteur historique du secteur, décrit un tableau loin de l’idée d’une plateforme en abandon rapide. En 2025, l’entreprise a publié les résultats de la vingtième édition de son Enquête sur les ordinateurs centrauxmenée auprès de plus de 1 100 professionnels et acteurs du secteur. Le message central est que le mainframe continue d’être perçu comme une plate-forme moderne, avec des charges croissantes, un renouvellement générationnel des compétences et une plus grande attention portée aux outils d’IA et à l’automatisation opérationnelle. (Source.bmc.com)

La référence à la rotation des compétences n’est pas secondaire. L’une des raisons les plus citées pour abandonner le mainframe est depuis des années la pénurie de personnel qualifié en Cobol et dans d’autres environnements existants. Cependant, BMC signale une transition plus complexe : le problème existe, mais il ne se traduit pas automatiquement par la nécessité d’arrêter la plateforme. Au contraire, plusieurs entreprises investissent dans des outils qui rendent ces systèmes plus accessibles, plus intégrés aux pratiques DevOps et plus compatibles avec les nouveaux modèles de développement.

La véritable limite de l’IA générative sur les systèmes existants

L’IA générative est souvent présentée comme une technologie capable de lire le code historique, de le comprendre et de le convertir presque sans friction. C’est là que Gartner présente la solution la plus difficile. Dans les systèmes existants, le code intègre souvent des règles métier qui se sont sédimentées au fil des années, des exceptions résultant de besoins réglementaires, des dépendances entre modules et des procédures qui ne sont pas expliquées de manière ordonnée dans les documents de l’entreprise.

Un modèle de langage peut identifier des modèles, suggérer des transformations et accélérer certaines activités. Il a en revanche plus de difficultés à reconstruire de manière fiable toute la logique opérationnelle des applications qui supportent des processus sensibles de comptabilité, d’assurance ou bancaires.

Gartner lui-même, dans un autre communiqué du 7 avril 2026 consacré aux projets d’IA dans les infrastructures et les opérations, a signalé que de nombreux programmes s’arrêtent avant de produire des rendements significatifs et que les attentes excessives figurent parmi les causes d’échecs. Le parallèle avec le mainframe est direct : lorsque l’entreprise imagine que la technologie peut éliminer les coûts organisationnels et les risques de transformation, elle a tendance à sous-estimer la partie la plus difficile du métier.

Pression des investisseurs et offres de plus en plus agressives

Un autre élément qui renforce l’avertissement de Gartner est la dynamique commerciale. Au milieu de la course à l’IA, les fournisseurs sont fortement incités à présenter des fonctionnalités intelligentes, des assistants automatisés, des agents logiciels et des plateformes de conversion de plus en plus sophistiquées. Dans de nombreux cas, ces fonctions ont une utilité concrète. Le problème se pose lorsque le marketing transforme les outils d’accompagnement en promesses de transformation radicale. Le résultat est un marché où le label « Propulsé par l’IA » risque de valoir plus que le test sur le terrain.

Pour cette raison, la prévision selon laquelle 75 % des fournisseurs de mainframe sortants pourraient changer de modèle ou disparaître d’ici 2030 doit être interprétée comme un ajustement du marché. Cela ne signifie pas que les projets de modernisation ou de migration disparaissent. Cela signifie que les offres standards, conçues comme une solution universelle pour tout environnement existant, risquent de perdre en crédibilité. Les fournisseurs capables de travailler sur des cas précis, par secteur, par complexité applicative et pour des objectifs mesurables résisteront probablement le mieux.

Les choix qui attendent les banques, les assurances et les grands groupes

Pour les responsables informatiques des grandes entreprises, la question devient donc bien réelle. Dans un petit environnement, où les charges sont limitées et où le recours aux logiciels existants est moindre, il peut être judicieux d’évaluer des modèles gérés ou mainframe en tant que service, ainsi que de remplacer des packages d’applications individuels. Dans les environnements moyens, qui selon Gartner représentent la plus grande partie du marché, la situation devient plus compliquée : ici une modernisation sélective tend à être plus prudente qu’une migration totale. Dans les grands environnements, où le mainframe prend en charge les processus essentiels, la sortie complète devient une opération à haut risque et à forte intensité de capital.

Pour les banques et les assurances, le critère de sélection ne sera probablement pas l’attrait de la technologie la plus récente. La fiabilité, la sécurité, les délais de projet, le coût global et la capacité à maintenir la continuité du service pèseront davantage. Si le mainframe continue de fournir des performances stables pour les charges critiques et que sa modernisation produit des bénéfices mesurables, l’incitation à une migration radicale est réduite. C’est pourquoi l’industrie semble s’orienter vers un portefeuille mixte : conserver ce qui fonctionne le mieux sur le mainframe, utiliser le cloud là où il offre de réels avantages et donner à l’IA un rôle de soutien plutôt qu’un raccourci.

Un marché plus sobre

La prédiction de Gartner ne signifie pas la fin de l’IA appliquée au mainframe. Cela marque plutôt la fin d’une saison d’attentes excessives. IBM continue d’investir dans la plate-forme, Kyndryl constate une utilisation accrue et des retours sur la modernisation, BMC constate une confiance et de nouveaux investissements. En parallèle, Gartner prévient que confier à des outils génératifs la tâche de conduire à eux seuls la sortie des systèmes existants peut produire le résultat inverse de celui promis : plus de dette technique, plus de dépenses et plus de risques opérationnels.

Pour le marché, l’enjeu n’est plus de choisir entre le passé et le futur mais de comprendre où l’innovation crée de la valeur et où, au contraire, elle ne fait qu’augmenter la marge d’erreur. Sur le mainframe, du moins pour l’instant, la réponse semble privilégier une modernisation pragmatique plutôt qu’un vol de masse.