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Prévisions technologiques : sur quelles tendances parier ?

Par Loïc Duval | 05/09/2017
Mobilité, Numérique, Watson, Internet des Objets, Service

Le monde change… Vite, trop vite. L’attente est une attitude qu’aucune DSI ne peut s’offrir. Voici les transformations technologiques à ne pas perdre de vue pour garder l’entreprise sur la voie de la modernité numérique. Alors à mi-parcours, qu’en est-il de ces tendances technologiques ?

Prévisions technologiques 2017 : sur quelles tendances parier ?

Il n’est pas facile de suivre le rythme des innovations. Il devient même de plus en plus difficile de savoir se projeter et d’assimiler les concepts imposés par la numérisation et la nécessité de rendre chaque entreprise plus agile. On connaît les trois grandes tendances auxquelles toutes les DSI essayent, chacune à son rythme, de se conformer : Cloud, Big Data, DevOps. 

Au-delà de ces grands axes s’inscrivent d’autres tendances innovantes qui vont impacter rapidement le fonctionnement des entreprises, leur capacité à communiquer avec leurs clients, leur capacité à prédire les évolutions de leurs marchés, leur capacité à suivre le rythme des nécessaires transformations. 

Voici quelques sujets phares sur lesquels il faut, réaliser veille, prospection et effort d’anticipation.

 

1 - Intelligence artificielle à la demande

Le CES de Las Vegas est toujours un excellent indicateur des tendances. Et si l’on devait retenir un seul et unique mot de la dernière édition, il tiendrait en deux lettres : « IA ». En 2017, nous allons « manger » de l’intelligence artificielle à toutes les sauces. Nul doute que le moindre algorithme de rapprochement de patterns ou de déduction basique sera qualifié d’IA par les départements marketing. On va nous vendre de l’IA comme on nous a vendu du Cloud et du Big Data à tort et à travers.

Au-delà du phénomène « hype », se cache pourtant une vraie réalité.

Le Deep Learning autrefois restreint aux centres de recherche d’entreprises comme Microsoft, IBM et Google (dont le Deep Mind a fait les preuves de la supériorité de la machine sur l’homme en battant un champion de Go) est en train de se démocratiser.

Et ceci grâce à des API facilement accessibles d’analyses vocales, d’analyses d’images, d’analyses de texte contextuelles. 

Bien des entreprises ont en 2016 commencé à découvrir ce que le Machine Learning pouvait leur apporter dans leurs analyses au travers de solutions comme Azure ML, Amazon Machine Learning, ou IBM Watson Analytics (SPSS Modeller).

En 2017, c’est un Machine Learning accéléré par des ASICs, des GPUs ou des FPGAs qui s’impose dans les Data Centers, notamment au travers des multiples Frameworks désormais à porter de toutes les entreprises (Microsoft CNTK, Caffe, Chainer, Keras, Torch, TensorFlow, Theanos …).

Mais le Machine Learning reste une discipline différente de l’IA au sens large. Elle englobe des sciences cognitives qui, une fois intégrées au cœur des applications, peuvent transfigurer les expériences utilisateurs, les interactions avec les clients mais également ouvrir des champs d’analyse extraordinaire en matière de santé, de surveillance de lieux, de détection des fraudes, de workflows juridiques, de commerce, etc.

Bref, il est grand temps pour les DSI de se pencher sur le potentiel de Cortana Intelligence Suite, des Microsoft Cognitive Services, des Watson Services, des IBM Bluemix Services  et autres HPE Haven OnDeman APIs.

C’est en comprenant et mesurant leur potentiel que les DSI pourront lancer des projets innovants et différenciant exploitant cette IA à la demande simple à mettre en œuvre mais révolutionnaire.

L’idée : proposer des interactions plus intuitives avec vos clients et créer des produits et des services cognitifs différenciant et créateurs de valeur.

Loïc Duval Loïc Duval - Spécialiste systèmes d'exploitation
Féru de nouvelles technologies, ingénieur en informatique, spécialiste des systèmes d'exploitation, des SGBD, des infrastructures et de la sécurité des Endpoints, Loïc Duval…
 
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