Au mois d’aout de chaque année, Gartner Inc. publie sa courbe Hype Cycle des technologies émergentes. En 2020 cinq nouvelles tendances technologiques majeures sont prévues occuper le devant de la scène médiatique. D’après les premières analyses, l’intelligence artificielle et l’identité numérique domineront sans partage le domaine des technologies qui impacteront notre société au cours de la décennie à venir.

Rappelons-le, le cycle de battage médiatique (Hype Cycle) pour les technologies émergentes est un processus qui distille des centaines d’innovations uniques dans une liste de technologies et de tendances incontournables. Il se présente sous frme d’une courbe d’interprétation de la maturité, de l’adoption, des promesses et des opportunités des technologies émergentes et de la façon dont elles évoluent au fil du temps. C’est la représentation graphique du cycle de vie ou de la courbe de maturité de technologies émergentes, globales ou sectorielles, qui permet de repérer leur précocité, leur potentiel et les éventuels problèmes commerciaux et d’exploitation pour évaluer les opportunités associées à leur éventuelle utilisation.

La courbe Hype Cycle de Gartner pour les technologies émergentes de 2020 met en évidence 30 profils technologiques qui changeront considérablement la société et les entreprises au cours des cinq à dix prochaines années [1].

Le rapport de Gartner concentre ces profils autour des cinq tendances majeures suivantes :

1. Architectures composites ;
2. Confiance algorithmique ;
3. Au-delà du silicium ;
4. Intelligence artificielle formative (IA) ;
5. Digital moi.

Tendance No.1 : Architectures composites

Une architecture composite est constituée de fonctionnalités métier intégrées reposant sur une structure de données flexible qui permet à l’entreprise de répondre à des besoins commerciaux en évolution rapide. Face aux changements rapides et à la décentralisation, les organisations doivent passer à ce type d’architectures plus agiles et réactives [2].

Par exemple, une « entreprise composable » soutenue par une architecture composite offre une résilience commerciale accrue. Cette conception modulaire permet aux organisations de «se recomposer » en cas de besoin, comme lors d’une pandémie mondiale ou d’une récession économique. L’entreprise composable a quatre principes de base : la modularité, l’efficacité, l’amélioration continue et l’innovation adaptative. Bien que de nombreuses organisations appliquent ces principes au coup par coup, une entreprise composable applique les quatre dans toutes les parties de son organisation – des modèles commerciaux à la façon dont les employés travaillent.

Ce modèle d’entreprise modulaire permet aux organisations de passer d’une planification traditionnelle rigide à une agilité active. La pensée d’entreprise composable crée plus d’innovation, des coûts réduits et de meilleurs partenariats.

Les autres technologies émergentes sous cette tendance incluent les capacités métiers packagés, la structure de données, la 5G privée et l’IA intégrée.

Tendance N ° 2 : la confiance algorithmique

Les enjeux éthiques sont très présents dans l’analyse Gartner 2020, à travers les recherches sur l’explicabilité des modèles ou la notion d’algorithmes responsables. Une exposition accrue aux données des consommateurs, de fausses nouvelles et vidéos et une IA biaisée ont poussé les organisations à passer des autorités centrales de confiance (bureaux d’enregistrement gouvernementaux, chambres de compensation) à des algorithmes de confiance. Les modèles de confiance algorithmiques garantissent la confidentialité et la sécurité des données, la provenance des actifs et l’identité des personnes et des choses.

Par exemple, la « provenance authentifiée » est un moyen d’authentifier les actifs sur la blockchain et de s’assurer qu’ils ne sont pas faux ou contrefaits. Bien que la blockchain puisse être utilisée pour authentifier des marchandises, elle ne peut suivre que les informations qui lui sont données.

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Pour suivre correctement les actifs, ils doivent être suivis à partir de leur source. Par exemple, si un article contrefait est ajouté à la blockchain en tant que version authentique, la blockchain continuera à vérifier son authenticité en fonction de la mauvaise entrée de données d’origine. En raison de la nature du registre immuable, il ne peut jamais être modifié ou supprimé [3]. Gartner pense qu’un intérêt accru pour la blockchain créera des options d’authentification et de vérification numériques accrues. D’autres technologies émergentes dans la tendance de la confiance algorithmique incluent la confidentialité différentielle, l’IA responsable et l’IA explicable.

Source : Hard Bussiness Review, France

Les algorithmes sont devenus une partie omniprésente et essentielle des opérations commerciales. Uber utilise des algorithmes pour déterminer la demande des clients et définir les prix en conséquence, tandis qu’Amazon et Netflix utilisent des algorithmes pour inciter leurs clients à acheter un produit ou à diffuser une nouvelle vidéo qu’ils pourraient aimer. Et ces exemples ne sont que la pointe de l’iceberg.

Il est intéressant de noter que l’utilisation de ces algorithmes peut non seulement augmenter l’efficacité interne d’une entreprise, mais souvent des logiciels algorithmiques ou des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour renforcer la fidélité et la confiance des consommateurs. Les téléspectateurs de Netflix font confiance aux algorithmes pour fournir du contenu qu’ils apprécieront, tout comme les clients font confiance à Amazon pour ne proposer que des produits utiles à l’achat. Plusieurs continuent toutefois à se demander si l’on peut continuer à avoir confiance aux prédictions d’une IA, en accordant à l’intelligence artificielle la possibilité de guider nos décisions dans un nombre croissant de secteurs ! Comment alors s’assurer que de tels algorithmes n’engendrent pas des erreurs trop importantes ? [4]

Tendance N ° 3 : au-delà du silicium

La loi de Moore prédit que le nombre de transistors dans un circuit intégré dense doublerait tous les deux ans, mais la technologie atteint rapidement les limites physiques du silicium. Cela a conduit à l’évolution de nouveaux matériaux avancés dotés de capacités améliorées conçues pour prendre en charge des technologies plus petites et plus rapides.

Par exemple, « le calcul et le stockage de l’ADN » utilise l’ADN et la biochimie à la place du silicium ou des architectures quantiques pour effectuer des calculs ou stocker des données. Les données sont codées dans des brins d’ADN synthétiques pour le stockage et les enzymes fournissent les capacités de traitement par des réactions chimiques.

Malgré deux prototypes réussis, la technologie est actuellement rudimentaire et coûteuse avec d’importants obstacles techniques à une utilisation courante. Cependant, l’impact d’une option réussie de calcul et de stockage d’ADN transformerait le stockage des données, le parallélisme de traitement et l’efficacité du calcul.

Parmi les autres technologies émergentes dans cette tendance, citons les capteurs biodégradables et les transistors à base de carbone.

Tendance N ° 4 : l’IA formative

L’IA formative est un type d’IA capable de changer dynamiquement pour répondre à une situation. Il existe une variété de types, allant de l’IA qui peut s’adapter dynamiquement au fil du temps aux technologies qui peuvent générer de nouveaux modèles pour résoudre des problèmes spécifiques.

Par exemple, l’IA générative est un type d’IA qui peut créer un nouveau contenu (images, vidéo, etc.) ou modifier un contenu existant. Les nouveaux artefacts sont similaires, mais pas exactement les mêmes que l’original. Cette technologie est responsable de faux contenus profonds, qui peuvent entraîner de graves désinformations et des risques pour la réputation, et devrait augmenter en nombre au cours des cinq prochaines années. Cependant, des utilisations moins néfastes comme la découverte de médicaments et la génération de données synthétiques – et même les œuvres d’art générées par l’IA – gagnent également en popularité.

Parmi les autres technologies émergentes dans cette tendance, citons l’IA composite, la confidentialité différentielle, les petites données et l’apprentissage auto-supervisé.

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Tendance N ° 5 : le moi numérique

Des passeports de santé aux jumeaux numériques [5] ainsi qu’aux problématiques connexes de cybersécurité et de protection de la vie privée, à mesure que la technologie s’intègre aux gens, il y a plus de possibilités de créer des versions numériques de nous-mêmes. Ces modèles numériques représentent les humains dans l’univers hybride (réel et virtuel) qui se dessine autour de nous. Là où physique et « digital » se fondent, les solutions de gestion partagée des données personnelles prennent une importance critique dans la vie quotidienne des citoyens, avec, naturellement, les mécanismes indispensables pour en garantir la confidentialité et, là encore, le respect inconditionnel de l’éthique.

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Par exemple, les interfaces cerveau-machine bidirectionnelles (IMC) sont des appareils portables qui altèrent le cerveau qui permettent une communication bidirectionnelle entre un cerveau humain et une interface ordinatrice ou machine [6]. Les IMC peuvent être des appareils portables ou des implants qui surveillent les EEG (activité électrique dans le cerveau) et les états mentaux des individus. La différence entre un suivi régulier de l’IMC et un IMC bidirectionnel est que ce dernier peut utiliser l’électrostimulation pour modifier l’état mental de la personne.

Dans le monde des affaires, les applications potentielles comprennent l’authentification, l’accès et le paiement, l’analyse immersive et les exosquelettes. Mais d’autres applications, qui ont leurs propres préoccupations sociales et éthiques, peuvent inclure l’utilisation de la stimulation pour augmenter la vigilance d’un employé fatigué ou le changement d’humeur d’un enseignant irritable en appliquant des courants au cerveau. Bien qu’il existe de nombreux cas d’utilisation potentiels, les IMC introduisent également une possibilité supplémentaire de vulnérabilité que les attaquants potentiels peuvent exploiter.

Plus anecdotique, à ce stade, Gartner note l’apparition extrêmement soudaine et rapide, à la faveur de la crise sanitaire, des outils de distanciation physique et des passeports de santé (directement liés à l’identité, incidemment). Au-delà du seul cas d’espèce, qui devrait, en soi, interpeller les entreprises (et les administrations) sur leur faculté à fonctionner « normalement » durant la pandémie, le phénomène constitue aussi une alerte à la vigilance et la réactivité vis-à-vis d’événements imprévisibles [7].

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Sources utilisées