Technologies : deux tendances à ne pas manquer en 2021

Après une année 2020 caractérisée par beaucoup comme un désastre financier et émotionnel, voici deux tendances de 2021, qui méritent que l’on prenne du recul et que l’on adopte une approche à long terme  : « l’Intelligence augmentée » et « l’infrastructure composable ».

Bien qu’une récente enquête de Deloitte a montré que 77 % des PDG ont déclaré que la crise Covid-19 avait accéléré leurs plans de transformation numérique, tenter de prédire quoi que ce soit pour le moment semble presque absurde.

Trop de questions se posent encore : « Comment allons-nous nous remettre de 2020 ? », « Quand est-ce que les choses reviendront à la normale ? » mais encore, « Quelle sera la nouvelle normalité ? ». 

Fin octobre 2020, Gartner a publié un outil de recherche qui met en lumière 24 technologies liées à l’IA et susceptibles d’affecter notre avenir.  Vous y trouverez toutes sortes de prédictions, allant des voitures entièrement autonomes aux améliorations biologiques intelligentes.  La plus dérangeante est probablement tendance « l’architecture distribuée » qui, selon Gartner, ne se produira pas avant 6 ou 8 ans.  Pourquoi faudrait-il donc s’intéresser à cette tendance ?  

La tendance n°1 : l’intelligence augmentée.

Cette tendance fait référence à l’optimisation des pratiques par l’utilisation intelligente de l’automatisation avec l’intelligence artificielle. Prenons le processus de préparation des données : vos collaborateurs passent un temps disproportionné à rechercher, assembler et nettoyer les données avant de pouvoir en faire quoi que ce soit.  Le processus est généralement long, très manuel et sujet aux erreurs.  Pourtant, ces tâches semblent répétitives et, pour la plupart, assez faciles à automatiser.

Il est donc logique d’inventer un logiciel pour inspecter les données, en tirer des modèles et leur appliquer une résolution intelligente.  Par exemple, si un algorithme pouvait détecter qu’une partie des données est sensible (les numéros de carte de crédit par exemple), il devrait automatiquement les obscurcir.  Si un algorithme détecte que des adresses physiques sont regroupées dans une même colonne, il pourrait déterminer que le fait de séparer les données sur plusieurs colonnes simplifierait l’analyse par la suite. Et, en séparant les données, s’il constate qu’il manque des informations dans certains enregistrements, il pourrait enrichir les informations en recherchant des ensembles de données externes : un bon exemple d’un tel cas d’utilisation pourrait être l’autocomplétion de codes postaux basés sur des adresses de rue.

Si un tel scénario vous semble futuriste, il ne l’est pas : l’idée a été popularisée en 2017 par Rita Sallam, analyste chez Gartner.  Depuis, la tendance a pris son envol et un nombre croissant de fournisseurs et d’analystes du secteur ont souligné son impact.  Bien sûr, certains sceptiques ont craint que « l’intelligence augmentée » ne modifie dangereusement notre relation avec les algorithmes.  Certains ont supposé que cela puisse fonctionner dans les deux sens : les machines pourraient « augmenter » les tâches humaines avec rapidité et efficacité tandis que les humains pourraient « augmenter » les tâches des machines en appliquant un jugement et une vérification pour éviter les biais.

Pourtant, pas plus tard que le mois dernier, BARC, un cabinet de recherche basé en Europe, a constaté que la mise en œuvre de l’intelligence augmentée était beaucoup moins développée que ce que l’on imaginait.  L’intégration de l’intelligence artificielle dans tout ce que nous faisons s’avère plus difficile que prévu. 

Votre environnement informatique est un écosystème et trop de tendances adjacentes ne manqueront pas de rendre le concept d’intelligence artificielle difficile à appliquer : le cloud permet d’accéder facilement à la puissance de calcul nécessaire pour traiter des tâches complexes à grande échelle.  Et il rend également abordable la recherche d’informations fiables pour compléter vos données. 

Selon Gartner, dans les deux prochaines années, les services publics du cloud seront essentiels pour 90 % des innovations en matière de données et d’analyse.  Et, dans moins de 4 ans maintenant, Gartner estime que 75% des organisations auront opérationnalisé l’intelligence artificielle, multipliant par 5 les infrastructures de données et d’analyse en continu.

La tendance n°2 : L’infrastructure composable.

Dans la section précédente, nous avons examiné comment l’IA peut répondre intelligemment aux tâches dans le contexte d’un cas d’utilisation : nous avons parlé de « préparation des données » mais nous aurions pu nous référer à des applications comme le CRM ou l’ERP.  En effet, les logiciels CRM sont un moyen de conditionnement et de répétition que notre secteur a décidé d’ « enfermer » dans un ensemble de tâches ou d’emplois connexes.  Au cours des nombreuses décennies d’existence de ces systèmes, notre industrie a appris à les rendre plus rapides et plus intelligents.

L’une de ces tendances a été l’introduction d’ « applications intelligentes » ou l’infusion de l’IA dans un processus commercial connu.  Prenez par exemple l’utilisation de l’IA pour évaluer la propension de vos prospects à acheter.  Avant les applications intelligentes, les utilisateurs de CRM devaient trouver leur propre méthode pour prédire la probabilité qu’un prospect particulier soit réceptif à des offres distinctives.  Aujourd’hui, les logiciels CRM modernes notent et classent automatiquement les pistes pour les utilisateurs.  Certains proposent même de manière proactive des contacts avec des prospects au nom des utilisateurs.

On peut imaginer que ces applications continueront à s’améliorer au fil des ans.  Cependant, il est peut-être prématuré de penser que l’avenir de nos applications continuera à être défini par les constructions monolithiques que nous avons inventées pour nous-mêmes il y a des décennies.

Le Marketing Technology Landscape 2020 présente 8 000 fournisseurs.  Scott Brinker, son inventeur, affirme que lorsqu’il a commencé en 2011, il n’en avait que 150.

On pourrait penser que cela est dû au fait qu’il est devenu plus facile de construire des applications étroites. C’est vrai.  Mais que se passerait-il si la façon dont nous avons regroupé les cas d’utilisation dans nos applications encadrées avait fait son temps ? Et si l’avenir des applications était en fait un ensemble de services appelés en fonction de nos besoins ?

En d’autres termes, que se passerait-il si le fait de demander aux vendeurs d’utiliser un système de CRM pour faire leur travail réduisait en fait leur potentiel parce que la construction de nos systèmes de CRM est devenue trop limitée ?

Maintenant, vous pourriez constater que cette tendance est tout à fait possible pour votre organisation.  Et vous constaterez peut-être que vous n’aurez pas à vous en préoccuper avant des décennies (Gartner prédit que cela ne se produira pas avant 6 à 8 ans).

Cependant, il serait judicieux de se pencher sur la question en 2021.  Dans son dernier article paru dans Forbes, Betsy Atkins appelle « Low Code, No Code » la tendance la plus perturbatrice de 2021. Nous assistons probablement au début de la désagrégation des applications conditionnées telles que nous les avons connues au cours des deux ou trois dernières décennies.

La transformation numérique a non seulement permis aux organisations de moderniser leur approche, mais aussi d’imaginer des choses qu’elles ne pouvaient pas imaginer auparavant.  Elle leur a permis d’envisager les problèmes différemment.  Et elle nous a permis de trouver des solutions différentes parce que nous avons réalisé que les problèmes que nous pensions résoudre au départ étaient différents de ceux que nous devions résoudre.

Je crois que, dans les dix prochaines années, la transformation numérique nous amènera à une époque où la plupart de nos tâches seront exécutées de manière intelligente et plus fluide.  La popularisation de l’utilisation du cloud et de l’IA va accélérer cette tendance.  On peut imaginer que, si en 2021, le « Low Code, No Code » permet à plus d’humains de changer le paysage des applications, les algorithmes pourront également le faire par la suite.

Lorsque les systèmes et les approches modernes permettent aux dirigeants de se débarrasser des tracas liés à l’exploitation des infrastructures, l’imagination et l’innovation s’ensuivent.  En espérant que la transformation numérique que nous avons connue cette année nous permettra de passer en 2030 dans la meilleure des 9 années de cette décennie.

À l’innovation et à la réalisation de votre imagination !

Article traduit de Forbes US – Auteur : Bruno Aziza

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