Le mot de l'expert
Le Quantum Computing n’est plus un sujet de veille abstraite, mais un terrain d’expérimentation encadrée et utileArnaud Torres
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Arnaud Torres a rejoint Fujitsu France en 2019 en tant que Cloud Enterprise Architect, il devient Cloud and Data Platform team lead en 2022, puis Head of Applications and Multi-Cloud Services en 2023. En avril 2024 il est nommé Head of Consulting de Fujitsu France.
C’est pour cela que nous travaillons l’IA de façon très concrète, en la reliant à quatre sujets structurants : la gouvernance de la donnée, la modernisation des environnements, l’architecture hybride, et la mise en production maîtrisée. Nous voyons encore trop de projets IA échouer parce que tout est envoyé par défaut dans le même environnement. C’est une erreur. Toutes les données n’ont ni la même sensibilité, ni les mêmes contraintes : certaines doivent rester dans un cloud souverain ou dans un data center très maîtrisé, d’autres peuvent être exploitées dans des environnements de cloud public si cela a du sens sur les plans économique, opérationnel et réglementaire. Cette logique de bon positionnement est indispensable si l’on veut ensuite déployer des modèles ou des agents de façon crédible. Fujitsu met d’ailleurs fortement l’accent sur l’adoption responsable de l’IA et sur le passage du GenAI vers des usages plus opérationnels et intégrés.
Concrètement, nous accompagnons nos clients depuis le data management jusqu’au choix et au déploiement de modèles, la définition et le déploiement des infrastructures, avec une approche qui croise Data & AI, Move to cloud, FinOps, GreenOps, et intégration dans les processus. Cela vaut aussi pour le Digital Workplace, que nous pensons de plus en plus comme un environnement Agentic ready, mais justement dans un cadre gouverné, sécurisé et connecté à des données fiables. Fujitsu a aussi communiqué sur ses avancées autour de Kozuchi et des systèmes multi-agents, avec une logique très orientée collaboration entre humains, agents et applications. Notre position, c’est d’aider les DSI à être prêtes pour répondre aux demandes de leurs clients, métiers et business.
Pour nos clients, le message est simple : les architectures IA de demain devront être à la fois performantes, soutenables et maîtrisées. Et de ce point de vue, nous regardons évidemment avec intérêt le choix fait par Scaleway. Cela conforte une conviction que nous avons en France : il faut construire des trajectoires pragmatiques, où la performance technologique s’articule avec les réalités de souveraineté, de coûts d’exploitation et d’impact environnemental.
Sur le quantum, notre approche est très pragmatique. Oui, Fujitsu travaille sur toute la chaîne : les technologies quantiques, les plateformes, les simulateurs, les logiciels, et bien sûr les applications. Le groupe a communiqué sur ses avancées en matière d’ordinateur quantique supraconducteur, de feuille de route vers les 1 000 qubits en FY2026, et de plateformes hybrides. Mais, très honnêtement, pour un DSI, la bonne question n’est pas de savoir quand tout le marché sera mature. La bonne question, c’est : “Est-ce que j’ai, chez moi, des problématiques complexes qui pourraient déjà être testées avec une approche quantum ou quantum-inspired ?”
Dans la pratique, la réponse est très souvent oui. Typiquement, sur des sujets d’optimisation combinatoire : supply chain, allocation de ressources, planning, production, logistique, portefeuille, ordonnancement… Ce sont des terrains où Fujitsu peut déjà intervenir. Nous avons des capacités de consulting et de tests opérationnels pour aider nos clients à qualifier un cas d’usage, modéliser le problème, lancer une expérimentation, puis objectiver la valeur. Fujitsu positionne d’ailleurs très clairement son Digital Annealer et ses services associés comme une manière de traiter dès aujourd’hui ce type de problèmes, en cloud ou on-premises, sans attendre la généralisation complète du quantum universel.
Donc, très concrètement, un DSI peut venir nous voir en disant : “j’ai une problématique complexe, je veux savoir si elle est éligible à une approche quantum”, notre rôle est ensuite de transformer cette intuition en démarche structurée : qualification, modélisation, test, puis décision. C’est, à mon sens, la bonne façon d’aborder le quantum aujourd’hui, côté DSI : non pas comme un sujet de veille abstraite, mais comme un terrain d’expérimentation encadrée et utile.
Le Numérique Responsable, chez Fujitsu, est directement lié à notre raison d’être, qui est de contribuer à un monde plus durable en renforçant la confiance dans la société par l’innovation. Mais au-delà de cette vision, nous essayons surtout d’en faire un sujet très concret pour les DSI.
Concrètement, cela passe d’abord par de bons choix d’architecture. Une application mal positionnée, une donnée mal gouvernée, un cloud mal piloté, ce sont à la fois des surcoûts, de la complexité et souvent une empreinte inutilement élevée. C’est pourquoi nous travaillons beaucoup sur le Move to Cloud, sur le bon positionnement entre data center, cloud souverain et cloud public, et sur le pilotage de la performance économique et environnementale via FinOps et GreenOps. Pour nous, il y a un lien direct entre maîtrise de la donnée, maîtrise des coûts et capacité à déployer ensuite des usages IA de manière saine. Fujitsu met en avant, dans ses offres de modernisation cloud, cette combinaison entre visibilité, observabilité temps réel, automatisation et discipline financière. Pour nous, le numérique responsable commence là : dans la façon de concevoir et d’exploiter les environnements.
Le Fujitsu Way repose sur des éléments très simples : un Purpose, des Values, et une manière de travailler. Les valeurs que Fujitsu met en avant sont : Aspiration, Trust et Empathy. Dit comme cela, cela peut sembler institutionnel. Mais dans la réalité, pour une équipe de consulting, cela a une traduction très opérationnelle.
Cela veut dire partir du contexte réel du client, challenger avec franchise, et construire des trajectoires de transformation qui soient ambitieuses mais réalistes. Cela veut dire aussi ne pas vendre un futur théorique, mais aider les DSI à prendre des décisions qui tiennent dans la durée, sur la donnée, sur l’architecture, sur les coûts, sur la gouvernance. Pour moi, au quotidien, le Fujitsu Way se traduit surtout par cela : une exigence de sérieux, de confiance et de co-construction.
Nous voyons aussi une forte demande sur le Move to Cloud, sur la gouvernance de la donnée, sur l’intégration de l’IA dans les environnements de travail, et sur des trajectoires où l’on doit mieux positionner les données selon leur criticité. C’est une approche très pragmatique de la souveraineté : certaines données doivent rester dans des environnements très maîtrisés, d’autres peuvent aller sur des clouds publics, à condition d’avoir une gouvernance solide. Et sur le Digital Workplace, notre conviction est claire : ces environnements doivent désormais être pensés comme Agentic ready, mais seulement si la base data et gouvernance est solide. Enfin, sur le retail, l’intégration de GK Software dans le groupe Fujitsu renforce évidemment notre capacité à adresser les enjeux magasin, encaissement, SaaS retail et innovation sectorielle. Fujitsu a annoncé en 2025 que GK Software était devenue une société du Groupe, en soulignant sa position significative auprès des grands retailers mondiaux.
Je vois trois grands axes.
Le premier, c’est clairement la montée en puissance de l’Agentic AI. Fujitsu a déjà beaucoup avancé sur les approches multi-agents, avec une vision qui va bien au-delà du simple assistant conversationnel : on parle ici de coordination entre agents, applications et équipes, dans des cadres sécurisés et gouvernés. Mais, pour nous, ce sujet n’a de sens que si la fondation data est solide : qualité, gouvernance, maîtrise des flux, et bon positionnement entre cloud public, cloud souverain et data center. Sans cela, il n’y a pas de passage à l’échelle crédible.
Le deuxième axe, c’est la poursuite du renforcement des infrastructures pour l’IA et de l’Hybrid IT. Les DSI vont devoir arbitrer de plus en plus finement entre performance, souveraineté, coûts et efficacité énergétique. C’est là que se rejoignent des sujets comme la modernisation, le move to cloud, le pilotage FinOps et GreenOps, et plus largement la capacité à exécuter les bons workloads au bon endroit.
Le troisième axe, c’est le quantum et le quantum-inspired, non pas comme promesse lointaine, mais comme terrain d’expérimentation concret pour des problématiques complexes. Nous pensons que de plus en plus de DSI vont se poser une question simple : est-ce que certaines problématiques d’optimisation, de supply chain, de planification ou d’allocation de ressources peuvent déjà être testées avec Fujitsu ? Et la réponse est oui. C’est précisément là que nous voulons intervenir : aider à qualifier les cas d’usage, les modéliser, les tester, puis objectiver la valeur.
Autrement dit, 2026 sera moins l’année des promesses abstraites que celle du passage à l’échelle maîtrisé : une IA plus opérationnelle, une architecture mieux gouvernée, et des expérimentations plus concrètes sur les technologies de rupture. C’est précisément là que nous voulons être utiles aux DSI.
Quelles technologies développez-vous pour favoriser le déploiement de l’IA ?
Déployer un cas d’usage IA va bien au-delà de la technologie, il est important de le déployer correctement dans l’entreprise, en respectant les règles de gouvernance et d’urbanisation. Pour un DSI, cela change tout, puisque cela va impliquer de réunir beaucoup de parties prenantes de profils différents autour de la table, encore plus largement que lors des discussions sur l’adoption du cloud ces 10 dernières années. Chez Fujitsu, nous avons une conviction très simple : il n’y a pas d’IA solide, et encore moins d’Agentic AI, sans une gestion de la donnée réellement maîtrisée. Avant même de parler modèles ou agents, il faut parler data management, gouvernance, qualité des données, sécurité, conformité, et bon positionnement des environnements. C’est absolument clé. Parce que si la donnée est mal gouvernée, mal localisée ou mal exploitée, l’IA ne produit pas de valeur durable. Elle produit surtout de la complexité et du risque.C’est pour cela que nous travaillons l’IA de façon très concrète, en la reliant à quatre sujets structurants : la gouvernance de la donnée, la modernisation des environnements, l’architecture hybride, et la mise en production maîtrisée. Nous voyons encore trop de projets IA échouer parce que tout est envoyé par défaut dans le même environnement. C’est une erreur. Toutes les données n’ont ni la même sensibilité, ni les mêmes contraintes : certaines doivent rester dans un cloud souverain ou dans un data center très maîtrisé, d’autres peuvent être exploitées dans des environnements de cloud public si cela a du sens sur les plans économique, opérationnel et réglementaire. Cette logique de bon positionnement est indispensable si l’on veut ensuite déployer des modèles ou des agents de façon crédible. Fujitsu met d’ailleurs fortement l’accent sur l’adoption responsable de l’IA et sur le passage du GenAI vers des usages plus opérationnels et intégrés.
Concrètement, nous accompagnons nos clients depuis le data management jusqu’au choix et au déploiement de modèles, la définition et le déploiement des infrastructures, avec une approche qui croise Data & AI, Move to cloud, FinOps, GreenOps, et intégration dans les processus. Cela vaut aussi pour le Digital Workplace, que nous pensons de plus en plus comme un environnement Agentic ready, mais justement dans un cadre gouverné, sécurisé et connecté à des données fiables. Fujitsu a aussi communiqué sur ses avancées autour de Kozuchi et des systèmes multi-agents, avec une logique très orientée collaboration entre humains, agents et applications. Notre position, c’est d’aider les DSI à être prêtes pour répondre aux demandes de leurs clients, métiers et business.
Vous travaillez sur un nouveau processeur Fujitsu-Monaka. Quels bénéfices va-t-il apporter à vos clients ?
Je dirais que MONAKA est surtout intéressant comme signal stratégique. Ce n’est pas un sujet que nous pilotons depuis la France, donc je préfère rester mesuré. En revanche, cela montre très clairement la direction prise par Fujitsu : dans les années qui viennent, les entreprises vont devoir arbitrer leurs environnements IA non seulement sur la performance, mais aussi sur la sobriété, la maîtrise des coûts et la souveraineté. La collaboration annoncée entre Fujitsu et Scaleway autour de l’inférence IA sur CPU s’inscrit exactement dans cette logique.Pour nos clients, le message est simple : les architectures IA de demain devront être à la fois performantes, soutenables et maîtrisées. Et de ce point de vue, nous regardons évidemment avec intérêt le choix fait par Scaleway. Cela conforte une conviction que nous avons en France : il faut construire des trajectoires pragmatiques, où la performance technologique s’articule avec les réalités de souveraineté, de coûts d’exploitation et d’impact environnemental.
En matière de Quantum Computing, qu’allez-vous proposer comme solutions matérielles, mais également logicielles ?
Sur le quantum, notre approche est très pragmatique. Oui, Fujitsu travaille sur toute la chaîne : les technologies quantiques, les plateformes, les simulateurs, les logiciels, et bien sûr les applications. Le groupe a communiqué sur ses avancées en matière d’ordinateur quantique supraconducteur, de feuille de route vers les 1 000 qubits en FY2026, et de plateformes hybrides. Mais, très honnêtement, pour un DSI, la bonne question n’est pas de savoir quand tout le marché sera mature. La bonne question, c’est : “Est-ce que j’ai, chez moi, des problématiques complexes qui pourraient déjà être testées avec une approche quantum ou quantum-inspired ?”Dans la pratique, la réponse est très souvent oui. Typiquement, sur des sujets d’optimisation combinatoire : supply chain, allocation de ressources, planning, production, logistique, portefeuille, ordonnancement… Ce sont des terrains où Fujitsu peut déjà intervenir. Nous avons des capacités de consulting et de tests opérationnels pour aider nos clients à qualifier un cas d’usage, modéliser le problème, lancer une expérimentation, puis objectiver la valeur. Fujitsu positionne d’ailleurs très clairement son Digital Annealer et ses services associés comme une manière de traiter dès aujourd’hui ce type de problèmes, en cloud ou on-premises, sans attendre la généralisation complète du quantum universel.
Donc, très concrètement, un DSI peut venir nous voir en disant : “j’ai une problématique complexe, je veux savoir si elle est éligible à une approche quantum”, notre rôle est ensuite de transformer cette intuition en démarche structurée : qualification, modélisation, test, puis décision. C’est, à mon sens, la bonne façon d’aborder le quantum aujourd’hui, côté DSI : non pas comme un sujet de veille abstraite, mais comme un terrain d’expérimentation encadrée et utile.
Vous êtes très engagé dans le Numérique Responsable, quelles solutions apportez-vous à vos clients ?
Le Numérique Responsable, chez Fujitsu, est directement lié à notre raison d’être, qui est de contribuer à un monde plus durable en renforçant la confiance dans la société par l’innovation. Mais au-delà de cette vision, nous essayons surtout d’en faire un sujet très concret pour les DSI.Concrètement, cela passe d’abord par de bons choix d’architecture. Une application mal positionnée, une donnée mal gouvernée, un cloud mal piloté, ce sont à la fois des surcoûts, de la complexité et souvent une empreinte inutilement élevée. C’est pourquoi nous travaillons beaucoup sur le Move to Cloud, sur le bon positionnement entre data center, cloud souverain et cloud public, et sur le pilotage de la performance économique et environnementale via FinOps et GreenOps. Pour nous, il y a un lien direct entre maîtrise de la donnée, maîtrise des coûts et capacité à déployer ensuite des usages IA de manière saine. Fujitsu met en avant, dans ses offres de modernisation cloud, cette combinaison entre visibilité, observabilité temps réel, automatisation et discipline financière. Pour nous, le numérique responsable commence là : dans la façon de concevoir et d’exploiter les environnements.
Comment se traduit le Fujitsu Way au quotidien ?
Le Fujitsu Way repose sur des éléments très simples : un Purpose, des Values, et une manière de travailler. Les valeurs que Fujitsu met en avant sont : Aspiration, Trust et Empathy. Dit comme cela, cela peut sembler institutionnel. Mais dans la réalité, pour une équipe de consulting, cela a une traduction très opérationnelle.Cela veut dire partir du contexte réel du client, challenger avec franchise, et construire des trajectoires de transformation qui soient ambitieuses mais réalistes. Cela veut dire aussi ne pas vendre un futur théorique, mais aider les DSI à prendre des décisions qui tiennent dans la durée, sur la donnée, sur l’architecture, sur les coûts, sur la gouvernance. Pour moi, au quotidien, le Fujitsu Way se traduit surtout par cela : une exigence de sérieux, de confiance et de co-construction.
Pouvez-vous partager avec nous quelques exemples client français ?
Sans citer de nom, on peut partager quelques situations très parlantes. Par exemple, dans le luxe, nous accompagnons des sujets d’Hybrid IT et d’optimisation d’environnements, avec des approches de FinOps qui ont permis de générer des économies très significatives, de plusieurs centaines de milliers d’euros, tout en améliorant la visibilité et le pilotage. Ce sont des projets qui parlent beaucoup aux DSI, parce qu’ils combinent performance, maîtrise des coûts et qualité d’exécution.Nous voyons aussi une forte demande sur le Move to Cloud, sur la gouvernance de la donnée, sur l’intégration de l’IA dans les environnements de travail, et sur des trajectoires où l’on doit mieux positionner les données selon leur criticité. C’est une approche très pragmatique de la souveraineté : certaines données doivent rester dans des environnements très maîtrisés, d’autres peuvent aller sur des clouds publics, à condition d’avoir une gouvernance solide. Et sur le Digital Workplace, notre conviction est claire : ces environnements doivent désormais être pensés comme Agentic ready, mais seulement si la base data et gouvernance est solide. Enfin, sur le retail, l’intégration de GK Software dans le groupe Fujitsu renforce évidemment notre capacité à adresser les enjeux magasin, encaissement, SaaS retail et innovation sectorielle. Fujitsu a annoncé en 2025 que GK Software était devenue une société du Groupe, en soulignant sa position significative auprès des grands retailers mondiaux.
Quels sont les nouveautés technologiques que l’on peut attendre de votre part sur 2026 ?
Je vois trois grands axes.Le premier, c’est clairement la montée en puissance de l’Agentic AI. Fujitsu a déjà beaucoup avancé sur les approches multi-agents, avec une vision qui va bien au-delà du simple assistant conversationnel : on parle ici de coordination entre agents, applications et équipes, dans des cadres sécurisés et gouvernés. Mais, pour nous, ce sujet n’a de sens que si la fondation data est solide : qualité, gouvernance, maîtrise des flux, et bon positionnement entre cloud public, cloud souverain et data center. Sans cela, il n’y a pas de passage à l’échelle crédible.
Le deuxième axe, c’est la poursuite du renforcement des infrastructures pour l’IA et de l’Hybrid IT. Les DSI vont devoir arbitrer de plus en plus finement entre performance, souveraineté, coûts et efficacité énergétique. C’est là que se rejoignent des sujets comme la modernisation, le move to cloud, le pilotage FinOps et GreenOps, et plus largement la capacité à exécuter les bons workloads au bon endroit.
Le troisième axe, c’est le quantum et le quantum-inspired, non pas comme promesse lointaine, mais comme terrain d’expérimentation concret pour des problématiques complexes. Nous pensons que de plus en plus de DSI vont se poser une question simple : est-ce que certaines problématiques d’optimisation, de supply chain, de planification ou d’allocation de ressources peuvent déjà être testées avec Fujitsu ? Et la réponse est oui. C’est précisément là que nous voulons intervenir : aider à qualifier les cas d’usage, les modéliser, les tester, puis objectiver la valeur.
Autrement dit, 2026 sera moins l’année des promesses abstraites que celle du passage à l’échelle maîtrisé : une IA plus opérationnelle, une architecture mieux gouvernée, et des expérimentations plus concrètes sur les technologies de rupture. C’est précisément là que nous voulons être utiles aux DSI.
