Quelles sont les nouveautés du Hype Cycle 2022 de Gartner consacré aux technologies émergentes ?

Les technologies émergentes sont par nature porteuses de mutations, faute d’un avantage concurrentiel bien établi ou avéré. Pour pouvoir tirer parti de ces éventuels débouchés, il est essentiel de comprendre les applications potentielles et les modalités d’adoption de ces technologies par le grand public, un processus qui peut être réalisé en deux ans seulement ou se prolonger sur une période de dix ans ou plus. 

« Toutes ces technologies se trouvent à des stades de développement peu avancés, mais certaines sont à l’état embryonnaire et de grandes incertitudes entourent leur évolution. Les technologies encore au stade embryonnaire présentent de plus grands risques lors de leur déploiement, mais potentiellement de plus grands avantages pour les premiers utilisateurs, ce qui les différencie des autres principales tendances technologiques stratégiques de Gartner », déclare Melissa Davis, vice-analyste chez Gartner.

Voici plus d’informations sur les trois thématiques dans lesquelles s’inscrivent les technologies de 2022 :

Thématique 2 : Une automatisation accrue de l’IA

La généralisation de l’adoption de l’IA est indispensable pour faire évoluer les produits, les services et les solutions. Cela implique d’accélérer la création de modèles d’IA spécialisés, d’appliquer l’IA au développement et à l’entraînement des modèles d’IA, et de les déployer pour la prestation de services, de produits et de solutions. On peut ainsi espérer obtenir des prédictions et des décisions plus précises, ainsi que la concrétisation plus rapide des avantages escomptés. Le rôle du personnel humain se concentre également davantage sur le rôle de consommateur, d’évaluateur et de superviseur. 

Les systèmes autonomes sont des exemples d’automatisation accélérée de l’IA. Il s’agit de systèmes physiques ou logiciels autogérés, exécutant des tâches limitées à un domaine et présentant trois caractéristiques fondamentales : autonomie, apprentissage et capacité à intervenir. Lorsque les techniques conventionnelles dans le domaine de l’IA ne permettent pas de garantir l’adaptabilité, la flexibilité et l’agilité des activités, les systèmes autonomes peuvent contribuer à leur mise en œuvre. Il faudra cinq à dix ans pour que les systèmes autonomes soient adoptés par la majorité des acteurs, mais ils entraîneront une transformation des sociétés.

Thématique 3 : optimisation de la prestation de services technologiques

Ces technologies sont principalement ciblées sur les composantes clés de la création d’une entreprise numérique : les communautés de créateurs de produits, de services ou de solutions (comme les équipes collaboratives) et les plateformes qu’elles utilisent. Ces technologies permettent d’obtenir un retour d’information et des analyses qui optimisent et accélèrent la diffusion des produits, des services et des solutions et accroissent la durabilité des opérations commerciales.

Les écosystèmes de données dans le cloud sont un exemple de prestation technologique optimisée. Ils fournissent un environnement de gestion des données cohérent qui prend en charge toutes les charges de travail relatives aux données, de la science des données exploratoires à l’entreposage des données de production. Les écosystèmes de données dans le cloud permettent une distribution rationalisée et des fonctionnalités complètes qui sont simples à déployer, à optimiser et à maintenir. Leur adoption généralisée prendra deux à cinq ans et sera particulièrement avantageuse pour les utilisateurs.

Voici d’autres technologies déterminantes pour l’optimisation de la prestation des services technologiques :

• FinOps enrichi automatise les concepts de DevOps traditionnels d’agilité, d’intégration et de déploiement continus, ainsi que de retour d’information de l’utilisateur final aux efforts de gouvernance financière, de budgétisation et d’optimisation des coûts par l’application de méthodes exploitant l’IA et le machine learning.

• Le cloud durable est l’utilisation de services cloud pour obtenir des avantages en matière de durabilité au sein des systèmes économiques, environnementaux et sociaux.

• Computational storage (CS) décharge le traitement des hôtes de la mémoire principale du processeur (CPU) vers le dispositif de stockage.

• L’architecture de cybersécurité harmonisée (CSMA) est une approche novatrice permettant d’élaborer des contrôles de sécurité composables et distribués qui améliorent l’efficacité globale des mesures de sécurité.

• La capacité d’observation des données est la capacité de comprendre l’intégrité des infrastructures de traitement des données et flux de données d’une entreprise en surveillant, en suivant, en alertant, en analysant et en résolvant les incidents en permanence.

• La gouvernance dynamique des risques (GDR) est une nouvelle approche de la définition des rôles et des responsabilités en matière de gestion des risques, une tâche particulièrement importante. La GDR adapte la gouvernance des risques à chaque risque, ce qui permet aux entreprises de mieux les gérer et de réduire le coût des assurances.

• Les plateformes cloud sectorielles s’appuient sur les services de cloud computing SaaS, Platform as a Service (PaaS) et Infrastructure as a Service (IaaS) sous-jacents pour offrir des capacités commerciales et techniques intégrées et pertinentes pour un secteur particulier sous la forme d’une offre de produits complète.

• L’architecture minimale viable (AMV) est une structure normalisée utilisée par les équipes chargées des produits pour garantir le développement et l’itération des produits en temps voulu et conformément aux spécifications.

• Le développement axé sur l’observabilité (ODD) est une pratique d’ingénierie logicielle qui fournit une visibilité et un contexte détaillés de l’état et du comportement du système grâce à la conception de systèmes pouvant être facilement surveillés.

• OpenTelemetry est une collection de spécifications, d’outils, d’interfaces de programmation d’application (API) et de kits de développement logiciel (SDK) qui décrivent et prennent en charge la mise en œuvre de structures ouvertes d’instrumentation et d’observabilité pour les logiciels.

• L’ingénierie des plateformes est la discipline qui consiste à créer et à exploiter des plates-formes de développeurs internes en libre-service pour la distribution de logiciels et la gestion du cycle de vie.