Gartner : les 32 technologies à forts enjeux stratégiques en 2017

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Comme chaque année, l’institut Gartner a dévoilé son cycle des technologies émergentes de 2017, et nous avons relevé les 32 technologies de demain que l’institut d’analyse considère comme étant porteuses des plus forts enjeux stratégiques.
Comme il nous y a habitué, Gartner a dévoilé son Hype Cycle for Emerging Technologies, caractérisant les innovations technologiques émergentes selon l’espérance qu’on leur accorde sur une échelle temporelle (voir nos article sur le cycle de 2014, celui de 2015 et celui de 2016).

Les forts enjeux stratégiques

Nous avons détaillé chacune de ces technologies qui sont, selon Gartner, à forts enjeux stratégiques :

Parmi les technologies citées dans cette présentation :

1- La réalité virtuelle

La réalité virtuelle consiste à immerger un utilisateur dans une simulation informatique. Cette simulation recrée des environnements imaginaires se basant  sur des éléments visuels, sonores, ou même parfois tactiles.
Cette immersion s’effectue aujourd’hui au travers d’un casque (parfois couplé à des accessoires) qui reproduit, dans l’environnement virtuel, les mouvements réels de l’utilisateur.

2- La réalité augmentée

La réalité augmentée désigne les différentes méthodes qui permettent d’intégrer, de façon réaliste, des objets ou des informations virtuels, dans une séquence d’images réelles.
Des applications dans le gaming ou dans la maintenance industrielle commencent à émerger.

3- La sécurité assurée par logiciel

La sécurité assurée par logiciel est un modèle d’architecture de gestion dans lequel la sécurité de l’information est découplée de chaque composant physique pour être gérée par un logiciel.
Ce dernier a notamment pour fonction de détecter une intrusion, de segmenter le réseau et les contrôles d’accès.
Cette approche s’intègre parfaitement dans les nouvelles infrastructures gérées par logiciel (centres de données SDDC, IaaS, ITaaS…).

4- La gestion du cycle de vie de la donnée

Gartner décrit ici les techniques de gestion de la donnée d’entreprise permettant de la classifier, la stocker, la partager, puis de la retrouver aisément.
Cette gestion nécessite de se coordonner sur une classification, un vocabulaire et un processus de gestion du cycle de vie de la donnée partagés dans l’entreprise.
L’émergence d’outils performants – depuis les systèmes de recherche intuitifs dans les bases de données jusqu’aux algorithmes de Data Mining – permet une meilleure coordination entre les entités d’une entreprise ainsi qu’une utilisation efficiente de la donnée.

5- Les experts conseillers cognitifs

Les experts conseillers cognitifs sont des logiciels permettant d’assister, de conseiller ou de suppléer des métiers spécifiques.
Ces fonctions s’effectuent au travers de mise à disposition de données brutes pertinentes ou d’analyse de données récoltées.
En radiologie, par exemple, des logiciels sont capables de pointer les zones anormales pour faciliter le travail du radiologue. Les logiciels sont au préalable configurés pour analyser tout type de données utiles, y compris les données non structurées.
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6- Les drones à usage professionnel

Le champ d’application des drones au sein des entreprises est en pleine expansion malgré les développements de régulations dans de nombreux pays.
En comparaison avec les drones destinés aux particuliers, les drones à usages professionnels ont souvent une capacité de charge plus importante, un temps de vol plus long et des capteurs plus précis, améliorant la sécurité du vol.
Ils sont souvent spécialisés sur un usage unique : dernier kilomètre de livraison, premiers secours, surveillance, maintenance d’actifs (par exemple des avions ou éoliennes), prise d’image…
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7- La Blockchain

La blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’information, transparente, sécurisée, et fonctionnant sans organe central de contrôle. La technologie utilise une base de données qui contient l’historique de tous les échanges effectués depuis sa création.
Cette base de données est sécurisée et distribuée (partagée par ses différents utilisateurs), sans intermédiaire (ce qui permet à chacun de vérifier la validité de la chaîne).
La Blockchain est déjà utilisée dans la crypto-monnaie, mais également dans les échanges de toute sorte de biens et services.

8- L’informatique cognitive

L’informatique cognitive consiste à simuler les processus de la pensée humaine dans un modèle informatisé. Elle s’appuie sur des programmes d’auto-apprentissage capables d’acquérir la donnée, traiter l’information, apprendre et transmettre des connaissances.
La capacité de comprendre l’homme (langage, ton, langage corporel) permet d’améliorer la perception du système et la pertinence des données d’entrée. Les méthodes d’apprentissage couplent des méthodes statistiques (Machine Learning) et des méthodes reproduisant le comportement humain (basées sur des probabilités et non sur des règles préconfigurées).
Ainsi, le système ne répond pas par « vrai ou faux », mais par une réponse probabilistique affinée en fonction du contexte et des interactions entre la machine et son utilisateur.

9- Les nanotubes électroniques

Les nanotubes électroniques (ou plus généralement la nanoélectronique) font référence à l’utilisation de tubes – dont la taille est inférieure à 100 nanomètres – dans la conception des composants électroniques, tels que les transistors. Souvent en carbone, silicium ou autres matériaux semi-conducteurs, ces nanotubes ouvrent la voie à de nouveaux circuits, avec des caractéristiques électriques ou mécaniques nouvelles, grâce à leur taille nanoscopique. Ils sont notamment avantageux pour leur miniaturisation et leur faible consommation énergétique.
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10- Les véhicules autonomes

Les véhicules autonomes sont des véhicules qui peuvent rouler sans intervention de conducteurs humains grâce à une technologie d’autoguidage. Cette technologie est notamment aidée par une multitude de capteurs, de puissants algorithmes et de  servocommandes (permettant de réaliser les actions commandées par les logiciels), notamment sur le volant, l’accélérateur et le frein.

11- Le Machine Learning

Les technologies de Machine Learning désignent  des algorithmes qui permettent à un système d’adapter ses analyses et son comportement, en se fondant sur l’analyse de données empiriques provenant d’une base de données ou de capteurs. Ces algorithmes utilisent des méthodes statistiques pour apprendre des règles de fonctionnement en se basant sur les données d’apprentissage. Ils appliquent ensuite ces règles à de nouvelles données.

12- Le Deep Learning

Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning (apprentissage par une machine) dans lequel le système s’occupe de définir les caractéristiques à analyser à partir des données, ainsi que d’optimiser l’analyse des données pour une prédiction précise. Pour fonctionner, le Deep Learning utilise un fonctionnement similaire à nos neurones : un réseau neuronal avec un algorithme qui, pour apprendre, ajuste la connexion entre les neurones en fonction  des résultats des prédictions. Le Deep Learning est puissant mais très gourmand en données d’entrées et en puissance de calcul. Pour cela, il est souvent utilisé dans la reconnaissance visuelle, la traduction, l’analyse des comportements clients mais est difficilement généralisable à tout problème.

13- La maison connectée

La maison connectée désigne l’ensemble des objets connectés (thermostats, caméras, capteurs d’environnement…) dans une maison permettant d’apporter confort, sécurité, loisirs, économies d’énergie, et d’en assurer l’intendance plus aisément.

14- Les assistants virtuels

Un assistant virtuel est un logiciel capable d’effectuer, pour un individu, des tâches ou des services basés sur des données du demandeur (caractéristique de l’individu, position géographique…) ainsi que d’une variété de sources en ligne (météo, conditions de circulation, cours des actions, horaires d’utilisation, prix de détail…).
L’assistant, sur le smartphone ou sur un objet physique dédié (enceinte connectée…), prend la forme d’un personnage qui a la capacité d’interagir avec l’utilisateur par la voix ou par le texte.

15- Les plateformes pour l’internet des objets

Les plateformes pour l’internet des objets sont des espaces en ligne de stockage et de traitement des données collectées par les objets connectés.
Elles s’occupent notamment de traiter les données « chaudes »  (gestion du parc d’objets connectés, règles en temps réel de fonctionnement des objets) et « froides » (apprentissages, algorithmes).

16- Les robots intelligents

Les robots intelligents sont des robots capables d’improviser et de prendre des décisions pas obligatoirement prédictibles.
Ces décisions sont dictées par une logique de raisonnement combinée avec une variable d’aléatoire, simulant le raisonnement humain.

17- Edge computing

Le Edge Computing consiste à passer d’une architecture informatique centrée sur le Cloud à une architecture de calcul répartie, notamment au plus près des équipements en bordure de réseau (capteurs, objets connectés).[embedArticle id= »42297″ align= »left »]
Elle consiste par exemple à mettre de l’intelligence dans les objets embarqués.
Cette approche, couplée à un système de Cloud Computing, offre un gain en vitesse de calcul, disponibilité, et stockage, ainsi que la possibilité de pouvoir fonctionner en « local », sans connexion internet.

18- La reconnaissance analytique augmentée

La reconnaissance analytique augmentée désigne les solutions logicielles qui permettent aux utilisateurs de découvrir des corrélations, des relations de cause à effet ou encore d’analyser intelligemment des jeux de données.
Elle permet à chaque utilisateur de pouvoir utiliser des techniques analytiques avancées, sans toutefois faire appel à des connaissances informatiques poussées. Les solutions prennent en charge le regroupement, la préparation, l’intégration, l’analyse et l’affichage des données.
Grâce à cela, les utilisateurs peuvent découvrir, en toute simplicité, des corrélations pertinentes et les appliquer pour des activités stratégiques ou opérationnelles.

19- L’espace de travail connecté (et intelligent)

Grâce notamment à l’internet des objets (IoT), les espaces de travail peuvent bénéficier des données récoltées (localisation, contexte, heure de la journée, projets en cours…) pour améliorer l’efficience des employés et des organisations. Ces espaces peuvent notamment devenir plus modulaire, adaptable, et simplifier les procédures actuelles de partage d’information,  d’authentification, de communication,  de sécurité ou de reporting…

20- Les Chatbots

Les systèmes digitaux conversationnels (Chatbots) sont des algorithmes répondant à des requêtes formulées par l’utilisateur, parfois en utilisant des sources de données externes via des APIs.
Ces requêtes sont formulées à l’aide du langage naturel de l’Homme et ne se basent plus uniquement sur des mots clés comme les moteurs de recherche.

21- Les interfaces neuronales directes

Les interfaces neuronales directes sont des interfaces de communication entre un cerveau et un dispositif externe (un ordinateur, un système électronique…) conçu pour assister, améliorer ou réparer des fonctions humaines de cognition ou d’actions défaillantes.

22- L’affichage volumétrique

L’affichage volumétrique est une technologie d’affichage digital d’un objet virtuel dans un espace physique en 3 dimensions pour rendre ce dernier visible à l’œil nu. Les propriétés électromagnétiques de certains matériaux, comme le graphène, montrent des avancées prometteuse dans le domaine de l’affichage volumétrique.
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23- Les calculateurs quantiques

Les calculateurs quantiques sont des machines dont les calculs se basent sur les propriétés quantiques de la matière, par exemple sur la superposition et l’intrication d’états quantiques. À la différence d’un calculateur classique qui travaille sur des données binaires (0 et 1), le calculateur quantique travaille sur des qubits dont l’état peut posséder plusieurs valeurs. Ainsi, l’efficacité (rapidité de calcul) du système peut être améliorée.

24- Digital Twin

Digital Twin (« le jumeau numérique ») consiste à modéliser et associer une réplique digitale d’un actif physique réel (par exemple un moteur d’avion, une usine ou un simple objet connecté). Des capteurs sur l’actif permettent de reproduire son évolution physique sur son jumeau virtuel.
Les jumeaux numériques permettent ainsi de suivre l’évolution de l’actif à distance, de simuler ses réactions à son environnement pour planifier au mieux les opérations de maintenance et anticiper les pannes.
Enfin, les jumeaux numériques offrent une interaction multiple des opérateurs sur l’actif (comme un Google Word que plusieurs opérateurs peuvent éditer simultanément).

25- Serverless PaaS

Une infrastructure Serverless est une infrastructure dans laquelle le développeur ne gère pas physiquement des serveurs. Le développeur contrôle toutefois une quantité de logique serveur et définit l’échelle d’exécution (en PaaS*).
Ses applications logicielles s’exécutent dans des « conteneurs éphémères » de services tiers (principalement des acteurs du Cloud : Amazon, Google…). Le développeur paie à l’usage, selon le temps de calcul nécessaire, ce qui améliore l’adéquation entre la puissance requise et les ressources allouées.
Le partage de la gestion des serveurs permet ainsi d’optimiser les coûts de développement et des fonctions, de réduire la complexité opérationnelle (ne pas avoir à gérer les serveurs) et de mieux gérer un niveau d’élasticité des ressources.

26- La 5G

La 5G (cinquième génération de standards pour la téléphonie mobile) offrira des débits plus rapides (~Gb/s), des temps de réaction plus courts, une qualité de service minimale lorsque l’utilisateur est en mouvement, ainsi qu’une adaptabilité des caractéristiques réseau permettant de connecter des objets aux besoins différents (performance, débit, consommation énergétique…).
Avec cette dernière fonctionnalité, la 5G s’intéresse très clairement aux objets connectés, et promet ainsi de connecter 7 trillions d’objets.

27- Les technologies d’amélioration humaine

Les technologies d’amélioration humaine –ou encore l’homme augmenté– se réfèrent à des technologies qui permettent de surmonter les limites actuelles du corps humain avec des moyens naturels ou artificiels.

28- Les composants neuromorphiques

Les composants neuromorphiques sont des puces électroniques qui visent à reproduire, dans le silicium, un réseau de neurones artificiels.
Grâce à une architecture peu énergivore et spécialement adaptée aux algorithmes de Deep Learning, ils permettent de réaliser certaines tâches (comme la reconnaissance de contenus à l’intérieur d’une image ou la reconnaissance vocale) que les processeurs classiques peinent à effectuer mais qui sont très bien exécutées par notre cerveau.

29- L’apprentissage neuronal par renforcement

L’apprentissage par renforcement décrit un type d’apprentissage par algorithme avec comme données d’entrée : des contraintes, des capacités d’actions et un objectif à atteindre. L’algorithme s’entraine seul en explorant différents essais sur ses capacités d’actions.
[embedArticle id= »37766″ align= »right »]L’itération sur l’écart par rapport à l’objectif sur chaque capacité d’actions lui permet ainsi d’apprendre.
Cet apprentissage, lorsque combiné à du Deep Learning, permet cette fois-ci à l’algorithme de reconnaître soi-même son environnement et atteindre des objectifs. C’est en utilisant l’apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning) qu’Alpha Go a battu le meilleur joueur de Go.

30- L’intelligence artificielle généralisée

L’intelligence artificielle généralisée désigne un système capable d’improviser et de prendre des décisions liées à un domaine sur lequel il n’est pas spécifiquement formé.
Les décisions prises ne sont pas toujours prédictibles mais dictées par une logique de raisonnement combinée avec une variable d’aléatoire, simulant le raisonnement humain.

31- L’impression 4D

L’impression 4D désigne une technologie qui permet d’imprimer, en 3D, des objets dont la forme peut évoluer au cours du temps en fonction des stimulations extérieures.
Grâce à un matériau anisotrope programmable, ce procédé en développement pourrait servir à créer des tissus intelligents, de l’électronique souple, des équipements biomédicaux…

32- La poussière intelligente

La poussière intelligente est un réseau sans fil de minuscules systèmes micro-électromécaniques qui permet de mesurer des grandeurs comme la luminosité, la température ou encore les vibrations.
Ces systèmes sont dispersés dans un environnement donné (air, eau…) pour y effectuer des mesures et renvoyer des informations par radiofréquence.

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