Chaque année, le cabinet de recherche et de conseil Gartner publie des études sur les technologies les plus pertinentes de notre époque. L'objectif de ces études est de dresser un panorama compact des tendances déjà présentes et des prochaines étapes de leur développement. Les tendances pour 2020 se regroupent sous le thème : « People-centric smart spaces ». Il s'agit de technologies qui transformeront profondément nos comportements et notre cadre de vie. Ces transformations serviront également de base aux disruptions dans le contexte entrepreneurial au cours des 5 à 10 prochaines années. C'est pourquoi nous examinons les tendances actuelles non seulement par intérêt, mais aussi pour tenter d'aligner le développement stratégique de Merlin Project avec ces tendances. Dans ce qui suit, les tendances pour 2020 sont brièvement présentées et réduites à leur quintessence.
Pour une description plus détaillée des tendances, je vous recommande vivement de consulter l'article original de Gartner.
Hyperautomatisation
Tout processus, qu'il soit simple ou complexe, ressemble fondamentalement à un algorithme (« si A se produit, exécuter B ; si A ne se produit pas, exécuter C ») et peut donc être compris et optimisé par des moyens technologiques. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, de plus en plus de processus peuvent être automatisés et n'exigent plus d'intervention humaine. L'automatisation n'est cependant qu'un terme générique pour désigner une véritable boîte à outils : celle-ci comprend la découverte, l'analyse, la conception, l'automatisation, la mesure, le suivi et la réévaluation des processus. Les possibilités d'application sont immenses et ne cessent de s'améliorer à mesure que davantage de données sont disponibles.
Multiexperience
Une caractéristique essentielle des expériences utilisateur modernes est leur diversité. Vous ne souhaitez pas seulement commander votre pizza en ligne, mais aussi savoir en temps réel à quelle distance le livreur se trouve de votre porte ? Aucun problème ! Les expériences sont enrichies par différentes interfaces qui collaborent, comme dans cet exemple l'application mobile connectée au système GPS du véhicule.
Démocratisation
La démocratisation du savoir et de l'expertise. Apprendre n'a jamais été aussi facile ni aussi accessible qu'aujourd'hui. Nous pouvons acquérir des connaissances techniques et entrepreneuriales par nous-mêmes grâce à la densité d'informations disponibles à l'échelle mondiale, ou faire appel au soutien des intelligences artificielles pour accomplir les tâches nécessaires.
Augmentation humaine
Cela englobe les améliorations cognitives et physiques de l'être humain. Si nous ne sommes pas encore au stade de créer des cyborgs, nous progressons clairement dans cette direction dans certains domaines. Pour ne citer qu'un exemple, des prothèses capables d'émuler des fonctions du corps humain sont déjà utilisées aujourd'hui. Par ailleurs, des technologies telles que la réalité virtuelle et la réalité augmentée sont employées dans l'industrie manufacturière pour projeter directement sur des lunettes AR des informations supplémentaires, comme l'état d'une machine, combinant ainsi le réel et le numérique.
Transparence et traçabilité
Plus la densité de données disponibles est élevée, plus l'éthique et la morale deviennent importantes quant à leur utilisation. Le RGPD est un exemple emblématique de la demande croissante de sécurité concernant nos données et sert de base à ce qui pourrait encore venir pour protéger nos informations.
L'Edge computing
La collecte de données ne s'effectue plus uniquement dans des centres de données centralisés ; elle doit désormais se rapprocher du lieu d'action pour permettre une réactivité optimale. Une voiture à conduite autonome, par exemple, ne pourrait jamais être utilisée en toute sécurité dans un environnement réel si les données devaient d'abord être envoyées à un centre de données externe pour être analysées. Ce n'est qu'en collectant et en évaluant les données directement sur le terrain que des technologies comme la conduite autonome peuvent être mises en oeuvre. D'ici 2023, la « périphérie de l'IT » devrait concentrer plus de vingt fois plus de données que les centres de données classiques.
Cloud distribué
Après une phase de centralisation dans les centres de données des fournisseurs, le cloud computing revient désormais vers des zones décentralisées. Si le fournisseur cloud assure toujours le service, le centre de données se retrouve à nouveau côté utilisateur final. Cela permet de contourner le problème de latence excessive et d'établir de nouvelles normes en matière de protection des données. La tendance s'oriente vers un environnement cloud hybride : un mélange de cloud privé et de cloud public.
Objets autonomes
L'autonomisation des objets va bien au-delà de la seule conduite autonome, pourtant très médiatisée. Si les appareils autonomes sont aujourd'hui principalement utilisés en dehors de l'espace public, la tendance est à leur déploiement croissant dans des environnements ouverts au public.
Blockchain pratique
Le sujet de la blockchain est un phénomène largement discuté depuis l'émergence du Bitcoin. Je souhaite ici le ramener à un niveau plutôt abstrait pour en poser les bases. Imaginez une chaîne composée de nombreux maillons individuels. Chaque maillon symbolise un ensemble de données créé par un participant du réseau. Les données ne sont plus considérées isolément, mais comme partie intégrante de cette chaîne. Cela permet de retracer l'origine de la chaîne et rend la falsification des données plus difficile, car les connexions à un ensemble de données se trouvent sur les maillons qui lui sont reliés.
Sécurité de l'IA
Pour pouvoir faire face aux nouvelles tendances, de nouvelles normes doivent être établies dans le domaine de la sécurité. La détection proactive de schémas malveillants par des algorithmes d'apprentissage automatique n'est que l'une des possibilités pour protéger préventivement ses propres données.
Si ces technologies auront individuellement un impact immense sur la vie de chacun d'entre nous, leur plus grande valeur ajoutée réside dans leur interaction. La nouvelle collecte de données à la périphérie et la démocratisation du savoir et de l'expertise génèrent un afflux de données structurées et exploitables. Ces données permettent d'en tirer des enseignements qui peuvent nous faciliter la vie au quotidien. Dans le contexte entrepreneurial, les processus sont automatisés (hyperautomatisation) et optimisés, réduisant ainsi les coûts et libérant du capital pour la recherche et le développement. La recherche et le développement soutenus par les données génèrent à leur tour de nouvelles connaissances qui simplifient notre vie.
Une dynamique ascendante de plus en plus rapide se dessine ainsi. Mais de nouveaux sujets de débat émergent également : aurons-nous encore suffisamment de travail pour occuper l'ensemble de l'humanité si le degré d'automatisation continue de progresser ? Comment pourrons-nous surveiller à long terme l'utilisation éthiquement correcte de nos données, lorsque la prise de décision par les automates dépassera bientôt nos propres capacités de compréhension ? Même si nous ne pouvons pas encore prendre position clairement sur ces questions, une chose est certaine : l'avenir sera une époque immensément passionnante.
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