Gartner a présenté les principales tendances technologiques stratégiques qui marqueront 2019, par leurs potentiels impacts industriels ainsi que leur potentiel de disruption.« L’Intelligent Digital Mesh (maillage numérique intelligent) est un thème récurrent depuis deux ans et reste un moteur majeur jusqu'en 2019. Les tendances sous chacun de ces trois thèmes sont un élément clé pour la conduite d'un processus d'innovation continu dans le cadre d'une stratégie ContinuousNEXT », a déclaré David Cearley de Gartner. « Par exemple, l'intelligence artificielle (IA) sous forme d'objets automatisés et d'intelligence augmentée est utilisée conjointement avec l'IdO, l'informatique de pointe pour créer des espaces intelligents hautement intégrés. Cet effet combinatoire de plusieurs tendances fusionnant pour créer de nouvelles opportunités et créer de nouveaux impacts est l'une des caractéristiques du top 10 des tendances technologiques stratégiques de Gartner pour 2019 ».
Voici les 10 principales tendances technologiques stratégiques pour 2019:
Les objets autonomes
Les objets autonomes, tels que les robots, les drones et les véhicules autonomes, utilisent l'intelligence artificielle pour automatiser les fonctions précédemment remplies par l'homme. Leur automatisation va au-delà de l'automatisation fournie par les modèles de programmation rigides et exploite l'intelligence artificielle pour proposer des comportements avancés qui interagissent plus naturellement avec leur environnement et avec les personnes.
« À mesure que les objets autonomes prolifèrent, nous nous attendons à un passage des objets intelligents autonomes à une multitude d'objets intelligents collaboratifs, avec plusieurs appareils fonctionnant ensemble, indépendamment des personnes ou avec une participation humaine », a déclaré Cearley. « Par exemple, si un drone examinait un grand champ et découvrait qu'il était prêt pour la récolte, il pourrait envoyer un "récolteur autonome". Ou, sur le marché de la livraison, la solution la plus efficace pourrait être d'utiliser un véhicule autonome pour transporter les colis vers la zone cible. Des robots et des drones à bord du véhicule pourraient alors assurer la livraison finale du colis ».
Analyse augmentée
L'analyse augmentée se concentre sur un domaine spécifique de l'intelligence augmentée, en utilisant l'apprentissage automatique pour transformer la manière dont le contenu analytique est développé, utilisé et partagé. Les capacités de l'analyse augmentée vont évoluer rapidement vers une adoption mainstream en tant que caractéristique essentielle de la préparation des données, de la gestion des données, de l'analyse moderne, de la gestion des processus métier, de l'exploration des processus et des plateformes de science des données. Des informations automatisées issues de l’analyse augmentée seront également intégrées aux applications d’entreprise, telles que celles des départements des ressources humaines, des finances, des ventes, du marketing, du service clientèle, des achats et de la gestion des actifs, afin d’optimiser les décisions et les actions de tous les employés dans leur contexte (et non uniquement dans le contexte des analystes et des scientifiques de données). L'analyse augmentée automatise le processus de préparation des données, de génération d'informations et de visualisation d'informations, éliminant ainsi le besoin de spécialistes des données professionnels dans de nombreuses situations.
« Cela va mener aux citizen data science, un ensemble émergent de fonctionnalités et de pratiques permettant aux utilisateurs dont le travail principal ne relève pas du domaine des statistiques et de l'analyse d'analyser des informations prédictives et normatives à partir de données », a déclaré Cearley. « Jusqu'en 2020, le nombre de citizen data science va augmenter cinq fois plus rapidement que le nombre d’experts en data science. Les organisations peuvent utiliser des citizen data science pour combler le déficit de talents en data science et en apprentissage automatique causé par la pénurie et le coût élevé des data scientists ».
Développement boosté par l'IA
Le marché évolue rapidement, allant d'une approche dans laquelle les data scientists professionnels doivent s'associer à des développeurs d'applications pour créer la plupart des solutions améliorées d'IA, vers un modèle dans lequel le développeur professionnel peut opérer seul à l'aide de modèles prédéfinis fournis en tant que service. Cela fournit au développeur un écosystème d'algorithmes et de modèles d'intelligence artificielle, ainsi que des outils de développement conçus pour intégrer les fonctionnalités et les modèles d'intelligence artificielle dans une solution. Un autre niveau d’opportunité pour le développement professionnel d’applications apparaît lorsque l’intelligence artificielle est appliquée au processus de développement lui-même pour automatiser diverses fonctions de data science, de développement d’applications et de test. Selon Gartner, d'ici 2022, au moins 40% des nouveaux projets de développement d'applications auront des codéveloppeurs IA dans leur équipe.
« En fin de compte, des environnements de développement très avancés basés sur l'IA, automatisant à la fois les aspects fonctionnels et non fonctionnels des applications, ouvriront une nouvelle ère pour le “citizen application developer”, où les non-professionnels pourront utiliser des outils basés sur l'IA pour générer automatiquement de nouvelles solutions. Les outils permettant aux non professionnels de générer des applications sans codage ne sont pas nouveaux, mais nous nous attendons à ce que les systèmes fonctionnant avec une intelligence artificielle entraînent un nouveau niveau de flexibilité », a déclaré Cearley.
Jumeaux numériques
Un jumeau numérique est une réplique numérique d'un objet, d'un processus ou d'un système qui peut être utilisé à diverses fins. La représentation numérique fournit à la fois les éléments et la dynamique de fonctionnement d'un dispositif de l'Internet des objets tout au long de son cycle de vie. Selon Gartner, d'ici 2020, il y aura plus de 20 milliards de capteurs connectés et de terminaux. Les jumeaux numériques existeront potentiellement pour des milliards de choses. Dans un premier temps, les organisations vont implémenter les jumeaux numériques qu’elles vont tout simplement faire évoluer au fil du temps, améliorant leur capacité à collecter et à visualiser les bonnes données, à appliquer les analyses et règles appropriées et à répondre efficacement aux objectifs de l'entreprise.
« L'un des aspects de l'évolution du jumeau numérique, qui ira au-delà de l'IdO, concernera les entreprises mettant en œuvre des jumelages numériques de leurs organisations (DTO). Un DTO est un modèle logiciel dynamique qui s'appuie sur des données opérationnelles ou autres pour comprendre comment une organisation opérationnalise son modèle commercial, se connecte à son état actuel, déploie des ressources et réagit aux changements pour offrir la valeur client attendue », a déclaré Cearley. « Les DTO contribuent à améliorer l'efficacité des processus métier et à créer des processus plus flexibles, dynamiques et réactifs pouvant potentiellement réagir automatiquement aux conditions changeantes ».
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