Gartner publie son rapport annuel “Hype Cycle for Emerging Technologies 2022”

Gartner a récemment publié son rapport annuel de recherches  “Hype Cycle for Emerging Technologies”, mettant en lumière les technologies émergentes de l’année 2022. Le cabinet d’analystes a pris en compte près de 2000 technologies naissantes ou en phase de décollage, parmi lesquelles il a sélectionné les 25 innovations technologiques à surveiller de près, qui figurent sur la courbe ci-dessous. 

Le cycle de vie d’une technologie établi par Gartner comprend cinq étapes : le déclencheur de l’innovation, le pic des attentes exagérées, le gouffre de la désillusion, la pente de l’illumination et le plateau de productivité. 

Le cycle de la Hype en bref : 

• Le 2022 Gartner Hype Cycle™ pour les technologies émergentes présente 25 innovations "incontournables".  Parmi elles, on trouve notamment les expériences immersives, telles que le métavers, le Web3, les NFT ainsi que l’identité décentralisée. On retrouve également les super apps, ces applications qui rassemblent plusieurs fonctionnalités telles que le paiement, le e-commerce, la collaboration (ex : Uber, Revolut, Lydia...). De plus, on retrouve dans le cycle de la hype le jumeau numérique du client, qui simule et anticipe le comportement des consommateurs. 

• Seules quelques-unes d'entre elles sont susceptibles d'être adoptées par le grand public d’ici à deux ans ; la plupart le seront d’ici à 10 ans.

• La nature embryonnaire du développement de ces technologies rend leur déploiement plus risqué, mais les avantages pour les premiers utilisateurs sont potentiellement plus nombreux.

Bien que ces technologies devraient avoir un impact considérable sur les entreprises et la société au cours des deux à dix prochaines années, cette vision d'ensemble permet surtout aux DSI et aux responsables informatiques de mener à bien la transformation numérique des entreprises. En effet, pour saisir les opportunités liées aux technologies émergentes, il est essentiel de comprendre les utilisations potentielles et les voies d'adoption de ces technologies par le grand public.

"Toutes ces technologies en sont à un stade précoce, certaines sont même à l'état embryonnaire, et une grande incertitude règne quant à leur évolution. Les technologies dont l’évolution est à un stade embryonnaires présentent de plus grands risques pour le déploiement mais potentiellement de plus grands avantages pour les adopteurs précoces, ce qui les différencie des principales tendances technologiques stratégiques de Gartner", explique Melissa Davis, vice-analyste chez Gartner.

Thème 1 : Évolution et expansion des expériences immersives.

D'après le rapport de Gartner, les expériences immersives gagnent en popularité partout dans le monde. Les technologies à surveiller qui offrent des expériences immersives évolutives et en expansion sont :

•  Le jumeau numérique du client (DToC), une représentation virtuelle dynamique d’un client, qui simule et apprend à anticiper le comportement du consommateur.

• L’identité numérique décentralisée, un système universel qui vise à simplifier l’authentification des personnes en s’appuyant sur les technologies de la blockchain et autres registres distribués.

• Les humains numériques, ces représentations interactives pilotées par l'IA, qui possèdent certaines des caractéristiques, de la personnalité, des connaissances et de la mentalité d'un humain.

Sont également citées le métavers, les jetons non fongibles (NFT), les super applications et le Web3, et les marchés de compétences internes. 

Thème 2 : Automatisation accélérée de l'IA

L'expansion de l'adoption de l'IA est un moyen essentiel pour faire évoluer les produits, les services et les solutions. Elle est possible en accélérant la création de modèles d'IA spécialisés, en appliquant l'IA au développement et à l'entraînement des modèles d'IA, et en les déployant pour la livraison de produits, de services et de solutions. Les systèmes autonomes sont des exemples d'automatisation accélérée de l'IA. Il s'agit de systèmes physiques ou de logiciels autogérés, exécutant des tâches limitées à un domaine. Lorsque les techniques d'IA traditionnelles ne sont pas en mesure d'assurer l'adaptabilité, la flexibilité et l'agilité des entreprises, des systèmes autonomes peuvent contribuer à leur mise en œuvre. Il faudra cinq à dix ans pour que les systèmes autonomes soient adoptés par le grand public, mais ils transformeront les entreprises. L’automatisation de l’IA recentre le rôle des humains dans le développement de l’IA. Cela se traduit par des prédictions et des décisions de plus en plus précises, et un délai de plus en plus court pour obtenir les résultats attendus.

Voici d'autres technologies essentielles à l'automatisation accélérée de l'IA : 

• L'IA causale identifie et utilise les relations de cause à effet pour aller au-delà des modèles prédictifs basés sur la corrélation et vers des systèmes d'IA capables de prescrire des actions plus efficacement et d'agir de manière plus autonome.

• Les modèles de base sont des modèles basés sur l'architecture de transformation, tels que les modèles de langage à grande échelle, qui incarnent un type d'architecture de réseau neuronal profond qui calcule une représentation numérique du texte dans le contexte des mots environnants, en mettant l'accent sur les séquences de mots.

• La conception générative ou conception augmentée par l'IA, est l'utilisation de l'IA, de l'apprentissage automatique (ML) et des technologies de traitement du langage naturel (NLP) pour générer et développer automatiquement des flux d'utilisateurs, des conceptions d'écran, du contenu et du code de couche de présentation pour les produits numériques.

• Les outils de génération de code d'apprentissage automatique comprennent des modèles d'apprentissage automatique hébergés dans le cloud qui se branchent sur les environnements de développement intégré (IDE) des développeurs professionnels.

Thème 3 : Prestation optimisée des technologies

Ces technologies fournissent une vision et des informations qui optimisent et accélèrent la livraison de produits, de services et de solutions. À terme, elles augmentent la durabilité des opérations commerciales. Le cloud illustre l’un des moyens mis au service de l’optimisation du travail des technologues, en fournissant un environnement de gestion des données cohérent et facilite l’analyse et le stockage des données. De plus, ils sont de plus en plus simples à déployer, à optimiser et à maintenir.

Parmis les autres exemples de technologies qui optimisent la prestation des technologues on retrouve : les FinOps augmentés, les écosystèmes de données accessibles sur le cloud, la durabilité du cloud, le stockage informatique, l’architecture de maillage de cybersécurité, l’observabilité des données, la gouvernance dynamique des risques, les plateformes cloud industrielles, l’architecture de cybersécurité, l’architecture minimale viable, le développement axé sur l’observabilité, la télémétrie ouverte et l’ingénierie de plateforme.