Comme chaque année, la société GARTNER a fait paraître sa nouvelle analyse pour 2019 qui actualise et met en évidence les 29 technologies émergentes susceptibles d’apporter aux entreprises un avantage concurrentiel et de transformer le monde industriel grâce à l’innovation technologique et à de judicieux use cases qui restent à mettre en œuvre.
5 grandes tendances se dégagent de ce foisonnement que ce post vous propose de découvrir. Pour autant et comme le disait Henri Bergson : « L’avenir n’est pas ce qui va arriver, mais ce que nous allons faire ».
5 grandes tendances se dégagent de ce foisonnement que ce post vous propose de découvrir. Pour autant et comme le disait Henri Bergson : « L’avenir n’est pas ce qui va arriver, mais ce que nous allons faire ».
1e tendance : Capteurs et Mobilité
Le monde de la mobilité est en pleine ébullition. Les anciens modes sont bousculés au profit de nouveaux qu’ils soient à roues ou volants comme les drones de livraison ou les taxis volants que la RATP, AIRBUS et Aéroports de Paris voudraient lancer comme démonstrateur sur la Région parisienne en 2024 à l’occasion des prochains JO. L’objectif de ces différents projets vise à compléter l’offre de transport de masse existante et à mieux articuler l’intermodalité entre les différentes possibilités de mobilité mises à disposition des voyageurs.
Il est aussi largement question d’arriver à une autonomie plus avancée (niveau 4 : après 2020 pas de nécessité de reprise de la conduite par le conducteur pour des situations non complexes et niveau 5 : aux alentours de 2025/2030 avec une autonomie totale du véhicule) et le souci de la protection de l’environnement notamment avec des véhicules à énergie électrique, hydrogène ou solaire.
La mobilité s’annonce très active et rend possible la manipulation d’objets entourant ces véhicules grâce notamment à une communication très fluide et riche en contenus (véhicule à véhicule, véhicule avec l’infrastructure et l’environnement plus largement), à de nouvelles générations de capteurs (tels que les caméras intelligentes 3D) et à une utilisation plus générale de l’intelligence artificielle (en capacité d’analyser en temps réel à la volée des quantités énormes de données et d’en déduire les scénarios applicables immédiatement selon les secteurs concernés).
Les deux freins majeurs à ces technologies concernent l’acceptabilité des consommateurs et l’évolution de la règlementation (sécurité routière et aérienne et protection des données personnelles).
Le monde de la mobilité est en pleine ébullition. Les anciens modes sont bousculés au profit de nouveaux qu’ils soient à roues ou volants comme les drones de livraison ou les taxis volants que la RATP, AIRBUS et Aéroports de Paris voudraient lancer comme démonstrateur sur la Région parisienne en 2024 à l’occasion des prochains JO. L’objectif de ces différents projets vise à compléter l’offre de transport de masse existante et à mieux articuler l’intermodalité entre les différentes possibilités de mobilité mises à disposition des voyageurs.
Il est aussi largement question d’arriver à une autonomie plus avancée (niveau 4 : après 2020 pas de nécessité de reprise de la conduite par le conducteur pour des situations non complexes et niveau 5 : aux alentours de 2025/2030 avec une autonomie totale du véhicule) et le souci de la protection de l’environnement notamment avec des véhicules à énergie électrique, hydrogène ou solaire.
La mobilité s’annonce très active et rend possible la manipulation d’objets entourant ces véhicules grâce notamment à une communication très fluide et riche en contenus (véhicule à véhicule, véhicule avec l’infrastructure et l’environnement plus largement), à de nouvelles générations de capteurs (tels que les caméras intelligentes 3D) et à une utilisation plus générale de l’intelligence artificielle (en capacité d’analyser en temps réel à la volée des quantités énormes de données et d’en déduire les scénarios applicables immédiatement selon les secteurs concernés).
Les deux freins majeurs à ces technologies concernent l’acceptabilité des consommateurs et l’évolution de la règlementation (sécurité routière et aérienne et protection des données personnelles).
2e tendance : L’Humain Augmenté
Les technologies repérées par Gartner pour cette tendance visent à augmenter les capacités physiques et cognitives du corps humain. Il s’agit, par exemple, des biopuces, véritables outils d’analyse miniaturisées gérant toutes les étapes d’une analyse, depuis la préparation d’échantillons jusqu’à la formulation des résultats et à leur interprétation. Efficaces et rapides, les biopuces vont recueillir une très grande quantité d’informations.
A une époque où chatbots, assistants virtuels et robots envahissent peu à peu notre quotidien, l’intelligence artificielle doit également composer avec l’intelligence émotionnelle qui caractérise les humains et leurs interactions avec leur environnement. Il s’agira, dans ce cas, de comprendre, modéliser, interpréter et reproduire les émotions humaines grâce à la captation des expressions humaines qu’elles soient faciales, vocales ou textuelles.
Les prothèses qui augmenteront la force d’un bras, les exosquelettes qui permettront aux personnes paralysées de se déplacer autrement qu’en fauteuil roulant, la création d’une peau robotisée sensible au toucher ainsi que les tissus cultivés ou artificiels issus de la biotechnologie sont autant d’autres pistes en cours d’exploration. Il devrait en résulter une amélioration notoire de la santé, de l’intelligence et de la force de l’être humain.
Pour finir, les espaces immersifs constituent une autre de ces tendances favorisée par l’utilisation de la réalité virtuelle pour accroître l’expérience individuelle et l’apprentissage. Les domaines d’utilisation s’annoncent nombreux : l’art, les jeux vidéo, l’enseignement, la médecine, l’aéronautique et l’industrie d’une manière plus générale.
Les technologies repérées par Gartner pour cette tendance visent à augmenter les capacités physiques et cognitives du corps humain. Il s’agit, par exemple, des biopuces, véritables outils d’analyse miniaturisées gérant toutes les étapes d’une analyse, depuis la préparation d’échantillons jusqu’à la formulation des résultats et à leur interprétation. Efficaces et rapides, les biopuces vont recueillir une très grande quantité d’informations.
A une époque où chatbots, assistants virtuels et robots envahissent peu à peu notre quotidien, l’intelligence artificielle doit également composer avec l’intelligence émotionnelle qui caractérise les humains et leurs interactions avec leur environnement. Il s’agira, dans ce cas, de comprendre, modéliser, interpréter et reproduire les émotions humaines grâce à la captation des expressions humaines qu’elles soient faciales, vocales ou textuelles.
Les prothèses qui augmenteront la force d’un bras, les exosquelettes qui permettront aux personnes paralysées de se déplacer autrement qu’en fauteuil roulant, la création d’une peau robotisée sensible au toucher ainsi que les tissus cultivés ou artificiels issus de la biotechnologie sont autant d’autres pistes en cours d’exploration. Il devrait en résulter une amélioration notoire de la santé, de l’intelligence et de la force de l’être humain.
Pour finir, les espaces immersifs constituent une autre de ces tendances favorisée par l’utilisation de la réalité virtuelle pour accroître l’expérience individuelle et l’apprentissage. Les domaines d’utilisation s’annoncent nombreux : l’art, les jeux vidéo, l’enseignement, la médecine, l’aéronautique et l’industrie d’une manière plus générale.
3e tendance : Calculs et Communications postclassiques
L'informatique classique ou binaire qui utilise des bits a évolué en apportant des modifications aux architectures traditionnelles existantes. Ces changements ont entraîné des processeurs plus rapides, une mémoire plus dense et un débit accru.
Les calculs et les communications postclassiques utilisent des architectures entièrement nouvelles ainsi que des avancées incrémentielles. Cela inclut la norme 5G, la nouvelle génération de normes cellulaires dotée d'une nouvelle architecture incluant le découpage en tranches et le bord sans fil.
Ces progrès permettent aux satellites en orbite terrestre basse (LEO) de fonctionner à des altitudes beaucoup plus basses (environ 1 200 miles ou moins) que les systèmes géostationnaires traditionnels à environ 22 000 miles. Il en résulte des services de réseaux de voix et de données mondiaux à large bande ou à bande étroite, y compris dans des zones où la couverture terrestre ou satcom est faible ou inexistante.
Les technologies de cette tendance comprennent aussi : la mémoire de nouvelle génération et l’impression 3D à l’échelle nanométrique.
L'informatique classique ou binaire qui utilise des bits a évolué en apportant des modifications aux architectures traditionnelles existantes. Ces changements ont entraîné des processeurs plus rapides, une mémoire plus dense et un débit accru.
Les calculs et les communications postclassiques utilisent des architectures entièrement nouvelles ainsi que des avancées incrémentielles. Cela inclut la norme 5G, la nouvelle génération de normes cellulaires dotée d'une nouvelle architecture incluant le découpage en tranches et le bord sans fil.
Ces progrès permettent aux satellites en orbite terrestre basse (LEO) de fonctionner à des altitudes beaucoup plus basses (environ 1 200 miles ou moins) que les systèmes géostationnaires traditionnels à environ 22 000 miles. Il en résulte des services de réseaux de voix et de données mondiaux à large bande ou à bande étroite, y compris dans des zones où la couverture terrestre ou satcom est faible ou inexistante.
Les technologies de cette tendance comprennent aussi : la mémoire de nouvelle génération et l’impression 3D à l’échelle nanométrique.
4e tendance : Les Ecosystèmes Numériques
Les écosystèmes numériques sont des connexions web entre des acteurs (entreprises, personnes et objets) partageant une plateforme numérique. Ces écosystèmes se sont développés à mesure que la numérisation transformait les chaînes de valeur traditionnelles permettant ainsi des connexions plus transparentes et dynamiques avec une variété d’agents et d’entités de diverses régions et de différents secteurs.
À l'avenir, ceux-ci incluront des organisations autonomes décentralisées fonctionnant indépendamment des êtres humains et reposant sur des contrats intelligents. Ces écosystèmes numériques évolueront et se connecteront constamment, ce qui créera de nouveaux produits, services et opportunités.
Les autres technologies dans cette tendance comprennent : DigitalOps, graphes de connaissances, données synthétiques et web décentralisé.
5e tendance : L’Intelligence Artificielle avancée et analytique
L'analyse avancée se définit par l'examen autonome ou semi-autonome de données ou de contenus à l'aide d'outils sophistiqués allant au-delà de ceux des connaissances commerciales traditionnelles.
Ceci est le résultat de nouvelles classes d'algorithmes et de science des données qui conduisent à de nouvelles fonctionnalités, comme par exemple l'apprentissage par transfert qui utilise des modèles d'apprentissage automatiques précédemment formés comme points de départ avancés pour les nouvelles technologies. Les analyses avancées permettent d’obtenir des informations, des prévisions et des recommandations plus approfondies.
Les autres technologies de cette tendance comprennent : l'apprentissage automatique adaptatif, l' IA de pointe, l'analyse de bord, l'IA explicable, le PaaS (Plateforme as a Service) d'IA, les réseaux contradictoires génératifs et l'analyse de graphes.
Il est important de rappeler à propos de l’Hype Cycle de Gartner que, même si certaines technologies semblent avoir disparu du paysage, il n’en est pourtant rien. Elles sont simplement devenues partie intégrante de nos activités et, de ce fait, ne sont plus considérées comme émergentes par Gartner.
Les écosystèmes numériques sont des connexions web entre des acteurs (entreprises, personnes et objets) partageant une plateforme numérique. Ces écosystèmes se sont développés à mesure que la numérisation transformait les chaînes de valeur traditionnelles permettant ainsi des connexions plus transparentes et dynamiques avec une variété d’agents et d’entités de diverses régions et de différents secteurs.
À l'avenir, ceux-ci incluront des organisations autonomes décentralisées fonctionnant indépendamment des êtres humains et reposant sur des contrats intelligents. Ces écosystèmes numériques évolueront et se connecteront constamment, ce qui créera de nouveaux produits, services et opportunités.
Les autres technologies dans cette tendance comprennent : DigitalOps, graphes de connaissances, données synthétiques et web décentralisé.
5e tendance : L’Intelligence Artificielle avancée et analytique
L'analyse avancée se définit par l'examen autonome ou semi-autonome de données ou de contenus à l'aide d'outils sophistiqués allant au-delà de ceux des connaissances commerciales traditionnelles.
Ceci est le résultat de nouvelles classes d'algorithmes et de science des données qui conduisent à de nouvelles fonctionnalités, comme par exemple l'apprentissage par transfert qui utilise des modèles d'apprentissage automatiques précédemment formés comme points de départ avancés pour les nouvelles technologies. Les analyses avancées permettent d’obtenir des informations, des prévisions et des recommandations plus approfondies.
Les autres technologies de cette tendance comprennent : l'apprentissage automatique adaptatif, l' IA de pointe, l'analyse de bord, l'IA explicable, le PaaS (Plateforme as a Service) d'IA, les réseaux contradictoires génératifs et l'analyse de graphes.
Il est important de rappeler à propos de l’Hype Cycle de Gartner que, même si certaines technologies semblent avoir disparu du paysage, il n’en est pourtant rien. Elles sont simplement devenues partie intégrante de nos activités et, de ce fait, ne sont plus considérées comme émergentes par Gartner.
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