Quelles sont les nouveautés du Hype Cycle de Gartner 2023 consacré aux technologies émergentes ?

Le Hype Cycle de Gartner 2023 identifie 25 technologies émergentes à ne pas négliger, conçues pour aider les responsables de l’architecture d’entreprise et de l’innovation technologique à : 

• évaluer les incidences des technologies émergentes sur les activités de l’entreprise ;

• analyser et étudier les technologies porteuses et potentiellement transformatrices ;

• élaborer des stratégies pour tirer parti de ces technologies

Ces technologies sont appelées à avoir des incidences considérables sur les entreprises et la société au cours des deux à dix prochaines années, mais elles permettront surtout aux directeurs des systèmes d’information (DSI) et aux responsables des équipes informatiques de concrétiser pleinement le potentiel de la transformation digitale de l’entreprise. 

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Les technologies émergentes étant par nature perturbatrices de marchés, il est essentiel de comprendre les applications potentielles et les étapes de leur adoption par le grand public.

« Les technologies présentées dans ce Hype Cycle sont à un stade précoce », explique Arun Chandrasekaran, vice-président analyste au sein de Gartner. « On ne sait pas exactement comment elles vont évoluer, ce qui augmente les risques encourus lors de leur déploiement, mais les avantages potentiels sont plus marqués pour ceux qui les adoptent à un stade précoce. »

Ces technologies peuvent vous permettre de vous différencier durablement et d’améliorer la productivité de votre personnel. Si l’IA générative présente un fort potentiel de différenciation concurrentielle, plusieurs autres techniques d’IA en devenir recèlent également des possibilités considérables en matière d’amélioration de l’expérience digitale des clients, de prise de décisions commerciales éclairées et de création de valeur ajoutée par rapport à la concurrence.

À titre d’exemple d’IA émergente, l’IA générative peut engendrer à partir de vastes référentiels de contenus originaux de nouvelles versions de contenus, de stratégies, de conceptions et de méthodes. Au fur et à mesure de son adoption par le grand public d’ici deux à cinq ans, l’IA générative continuera de produire de profondes mutations commerciales, notamment en ce qui concerne le développement de contenus et de produits, l’automatisation du travail humain et l’amélioration de l’expérience des clients et des employés. 

On peut citer d’autres technologies importantes dans le domaine de l’IA émergente :

• La simulation par IA est l’application combinée des technologies de l’IA et de la simulation pour développer conjointement des agents assistés de l’IA et des environnements simulés dans lesquels ceux-ci peuvent être formés, testés et parfois déployés.

• L’IA causale identifie et utilise les relations de cause à effet afin de transcender les modèles prédictifs basés sur la corrélation et d’évoluer vers des systèmes d’IA capables de prescrire des actions plus efficacement et d’agir de manière plus autonome.

• L’apprentissage automatique fédéré (Federated machine learning) vise à former un algorithme d’apprentissage automatique sans partager explicitement des échantillons de données, ce qui permet d’améliorer la confidentialité et la sécurité. 

• La science des données graphiques (SDG) est une discipline dans laquelle les techniques de science des données sont appliquées aux structures de données graphiques afin d’identifier les caractéristiques comportementales qui peuvent être utilisées pour générer des modèles prédictifs et prescriptifs.

• L’IA neurosymbolique est une forme d’IA composite qui combine des méthodes du machine learning (apprentissage automatique) et des systèmes de représentation symboliques pour créer des modèles d’IA plus robustes et plus fiables.

• L’apprentissage par renforcement (AR) est un type de Machine Learning (ML) dans lequel le système d’apprentissage est formé uniquement sur la base de retours positifs (récompenses) et négatifs (sanctions).

Pour la plupart des entreprises, il est essentiel de faciliter et d’enrichir l’expérience des développeurs. L’ensemble des technologies relevant de ce thème a pour objectif de favoriser le recrutement et la fidélisation des meilleurs ingénieurs en facilitant les interactions entre les développeurs et les outils, les plateformes, les processus et les personnes avec lesquels ils travaillent.

Les plateformes de gestion de la chaîne de valeur (Value stream management platform ou VSMP) sont un exemple de technologie DevX qui vise à optimiser la distribution des produits de bout en bout et à améliorer les résultats opérationnels. Les VSMP sont généralement adaptées à tout type d’outil. Elles se connectent aux outils existants et recueillent des données provenant de toutes les phases de la production de logiciels, de la satisfaction des besoins des clients jusqu’à la création de valeur. Les VSMP aident les responsables de l’ingénierie logicielle à identifier et à quantifier les éventuelles pistes d’amélioration des performances des produits logiciels en optimisant les coûts, les modèles d’exploitation, la technologie et les processus. Il faudra deux à cinq ans pour que les plateformes de gestion de la chaîne de valeur soient adoptées par le plus grand nombre.

Parmi les autres technologies qui jouent un rôle essentiel dans l’expérience des développeurs, on peut citer :

• Le génie logiciel enrichi par l’IA, c’est-à-dire l’utilisation des technologies de l’IA et du traitement automatique du langage naturel (TALN) pour aider les ingénieurs en logiciel à créer, fournir et assurer la maintenance des applications.

• SaaS (logiciel-service) centré sur des API,  un service d’application cloud conçu avec des interfaces programmatiques de type requête/réponse ou basées sur les événements (API) qui constituent les principales méthodes d’accès.

• GitOps, un type de système de contrôle en boucle fermée pour les applications natives du cloud.

• Les portails internes pour les développeurs, qui permettent la recherche et l’accès en libre-service aux ressources dans des environnements complexes de développement de logiciels cloud natifs.

• Open-source program office (OSPO), pôle de compétences chargé d’élaborer des stratégies de gouvernance, de gestion, de promotion et d’utilisation efficace des logiciels libres (open-source software ou OSS) et des données ou modèles libres.

Ces technologies illustrent la manière dont le cloud computing ou l’informatique dématérialisée est appelé à évoluer et à devenir un important moteur de l’innovation dans les entreprises. Elles redessinent les contours de ces systèmes, à la périphérie du réseau, pour une intégration verticale plus poussée et des solutions adaptées à l’industrie. Pour valoriser au maximum les investissements dans le cloud, les entreprises auront besoin d’une automatisation de la mise à l’échelle des opérations, d’un accès à des outils de plateforme natifs du cloud et d’une gouvernance adéquate.

Les plateformes cloud destinées à l’industrie illustrent ce concept de cloud omniprésent et répondent aux besoins des entreprises en combinant les services SaaS, PaaS et IaaS qui les sous-tendent en une offre de produits complète dotée de capacités composables. Elles comprennent généralement une Data Fabric propre à l’industrie, une bibliothèque de capacités commerciales prêtes à l’emploi, des outils de composition et d’autres innovations intégrées à la plateforme. Les responsables des équipes informatiques peuvent bénéficier de la composabilité de ces plateformes pour gagner en adaptabilité et en agilité afin de répondre à une dégradation rapide du marché. La généralisation de ces plateformes ne se fera pas avant cinq à dix ans.

Parmi les autres technologies stratégiques illustrant ce concept de cloud omniprésent, on peut citer :

• La FinOps enrichie, qui applique les concepts DevOps traditionnels d’agilité, d’intégration et de déploiement continus, et de retour d’information de l’utilisateur final à la gouvernance financière, à la budgétisation et aux efforts d’optimisation des coûts.

• Les environnements de développement dans le cloud, qui fournissent un accès à distance et prêt à l’emploi à un environnement de développement hébergé dans le cloud, impliquant un processus d’installation et de configuration minimal.

• Le cloud durable, utilisation de services dématérialisés pour atteindre des objectifs de développement durable au sein des systèmes économiques, environnementaux et sociaux.

• Les applications cloud natives, qui désignent des éléments créés pour exploiter ou mettre en œuvre de manière optimale les caractéristiques de la dématérialisation informatique, inhérentes à la définition initiale de cette technologie et qui intègre des fonctionnalités fournies en tant que service.

• Cloud-out to edge, modèle architectural dans lequel un environnement cloud géré de manière centralisée, généralement un cloud à très grande échelle, fournit des services cloud étendus aux environnements en périphérie.

• WebAssembly (Wasm), une machine virtuelle légère et un format de code binaire conçus pour prendre en charge des applications sécurisées et performantes sur des pages web.

Les technologies présentées dans cette section s’attachent à illustrer comment les entreprises peuvent devenir résilientes en mettant en œuvre des programmes de sécurité et de confidentialité qui privilégient le facteur humain. Elles permettent aux entreprises de promouvoir une culture axée sur la confiance mutuelle et la prise de conscience des risques partagés dans la prise de décision au sein de nombreuses équipes.

Le concept AI TRiSM ou AI trust, risk and security management (gestion de la confiance, des risques et de la sécurité en matière d’IA) est un exemple éloquent de cette approche, elle garantit la gouvernance du modèle d’IA, sa fiabilité, son équité, sa robustesse, son efficacité et la protection des données. On y retrouve des solutions et des techniques permettant d’interpréter et d’expliquer les modèles, de détecter les anomalies dans les données et le contenu, de protéger les données de l’IA, d’exploiter les modèles et de résister aux attaques malveillantes. Il faudra deux à cinq ans pour que le modèle soit adopté par le plus grand nombre.

Parmi les autres technologies importantes dans le domaine de la sécurité et de la confidentialité centrées sur le facteur humain, on peut citer :

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

• L’IA générative en cybersécurité, qui génère de nouvelles versions dérivées de contenus, de stratégies, de conceptions et de méthodes liés à la sécurité ou à d’autres domaines pertinents, en apprenant à partir de vastes référentiels de données sources originales.

• Le chiffrement homomorphe, qui utilise des algorithmes permettant d’effectuer des calculs avec des données chiffrées et offre aux entreprises la possibilité de partager des données sans compromettre leur confidentialité.

• La cryptographie postquantique, également appelée cryptographie à résistance quantique, est caractérisée par des algorithmes conçus pour se prémunir contre les attaques informatiques classiques mais également des attaquants qui disposeraient d’un ordinateur quantique.

Arun Chandrasekaran est vice-président analyste spécialisé dans la fourniture de conseils stratégiques aux DTI et aux DSI qui souhaitent stimuler les innovations technologiques au sein du service informatique de l’entreprise.