Avec l’émergence de nouvelles technologies de rupture, les entreprises sont de plus en plus confrontées à des énigmes : dans quelles solutions investir pour améliorer leurs performances ? Hype Cycles du cabinet d’analystes Gartner fournit une représentation graphique de la maturité et de l’adoption des technologies et des applications.
Intelligence artificielle, machine learning fédéré, informatique quantique… De nouvelles technologies sont régulièrement lancées et font la une des journaux. Les premières publicités autour de ces avancées technologiques – souvent qualifiées de « révolutionnaires » – ont donné lieu à un certain nombre de réussites. Mais l’intérêt s’estompe dès que les expériences et les mises en œuvre échouent. Les principales causes sont des problèmes de performances et un faible retour sur investissement.
Après ce creux de désillusion, de plus en plus d’exemples montrent comment les entreprises peuvent tirer parti de nouvelles technologies mieux maîtrisées. Enfin, un « plateau de productivité » reflète une adoption progressive par le grand public.
Cette série d’étapes constitue les cinq phases clés du cycle de vie d’une technologie, les fameux « Hype Cycles » de la firme Gartner.
Publié récemment, son « Hype Cycle for Emerging Technologies » présente un ensemble de technologies émergentes « incontournables ». « Ces technologies apporteront probablement des avantages transformationnels au cours des deux à dix prochaines années »expliquent les analystes de cette firme américaine.
Les technologies émergentes se répartissent en quatre thèmes.
- Intelligence artificielle autonome : l’évolution rapide de l’IA produit des systèmes capables de fonctionner avec un minimum de supervision, de s’améliorer et de prendre des décisions efficaces dans des environnements complexes.
- Productivité des développeurs : la technologie augmente la productivité des développeurs, leur permettant de fournir plus rapidement des produits de meilleure qualité.
- L’expérience globale : l’imbrication de l’expérience client, de l’expérience collaborateur et de l’expérience utilisateur contribue à fidéliser les clients et les collaborateurs.
- Sécurité et confidentialité : les organisations deviendront plus résilientes en utilisant des techniques de sécurité et de confidentialité qui créent une culture de confiance et de sensibilisation mutuelles.
Où sont les technologies les plus prometteuses comme l’IA – et en particulier l’IA générative que presque tout le monde a découverte après le lancement de ChatGPT en novembre 2023 ?
L’IA autonome
Selon Gartner, l’IA générative (ou GenAI en anglais) a « au-delà du pic des attentes exagérées »alors que les entreprises continuent de passer d’un enthousiasme pour les modèles de base à des cas d’utilisation qui génèrent un retour sur investissement. Cela accélère l’IA autonome.
Alors que la génération actuelle de modèles d’IA manque d’autonomie, les laboratoires de recherche en IA mettent rapidement sur le marché des agents capables d’interagir de manière dynamique avec leur environnement pour atteindre leurs objectifs, même si ce développement est un processus progressif.
Selon Gartner, les technologies multi-agents pourraient arriver à maturité d’ici 5 à 10 ans. D’autres systèmes d’IA autonomes, comme les robots humanoïdes sur le lieu de travail, pourraient se généraliser, mais dans un avenir plus lointain.
Gartner cite notamment le cas de l’intelligence artificielle quantique qui est encore un domaine de recherche embryonnaire. Cette technologie vise à exploiter les propriétés uniques de la mécanique quantique pour développer de nouveaux algorithmes d’IA plus puissants qui offrent des performances supérieures aux performances classiques.
Concernant la confidentialité des données, Gartner note que les entreprises deviendront plus résilientes en utilisant des techniques de sécurité et de confidentialité qui créent une culture de confiance mutuelle et de conscience des risques partagés entre les équipes.
Les technologies émergentes censées améliorer la sécurité et la protection des données personnelles comprennent :
- AI TriSM (« Gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l’intelligence artificielle ») ;
- le machine learning fédéré permettant d’entraîner un algorithme centralisé de manière distribuée, sans que les utilisateurs aient à révéler leurs données ;
- Le chiffrement homomorphe : située au sommet du « Hype Cycle », cette technique de cryptographie permet d’effectuer des opérations sur des données chiffrées sans qu’elles aient besoin d’être déchiffrées.
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