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Les 29 technologies de 2019 à forts enjeux stratégiques -

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Gartner a dévoilé son cycle des technologies émergentes de 2019 qui fait apparaître 5 tendances technologiques majeures. Nous avons relevé les 29 technologies de demain que l’institut d’analyse considère comme étant porteuses des plus forts enjeux stratégiques.

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Les 29 technologies de 2019 à forts enjeux stratégiques -

  1. 1. L E S 2 9 T E C H N O L O G I E S D E 2 0 1 9 À F O R T S E N J E U X S T R A T É G I Q U E S PAR THIBAUT WATRIGANT
  2. 2. Gartner a dévoilé son cycle des technologies émergentes de 2019 qui s’articule autour de 5 tendances technologiques majeures Source : Gartner, Hype Cycle for emerging Technologies, Août 2019 L’IA avancée L’humain augmenté Les écosystèmes numériques • Les caméras de capture 3D • L’AR Cloud (le cloud en réalité augmenté) • Les drones de livraison cargo • Les véhicules autonomes volants • La conduite autonome de niveau 4 et de niveau 5 • Les biopuces • Les méthodes de personnification • L’intelligence augmentée • L’IA émotionnelle • L’espace de travail immersif • La fabrication artificielle de tissus biologiques • Les opérations et process digitalisés • Les graphes de connaissance • Les données artificielles • Le web décentralisé • Les organisations décentralisées autonomes Capteurs et mobilité • Le Machine Learning adaptatif • L’IA répartie en local • Les analyses de données réparties en local • L’IA explicable • Les plateformes d'IA sur le cloud • L'apprentissage par transfert • Les réseaux adverses génératifs • Les algorithmes graphiques L’informatique « post-classique » • La 5G • Nouvelle génération de mémoires • Les satellites basse orbite • L’impression 3D nanoscopique
  3. 3. Nous avons relevé les 29 technologies de demain que l’institut d’analyse considère comme étant porteuses des plus forts enjeux stratégiques Par Thibaut Watrigant. Source : Gartner, Hype Cycle for emerging Technologies, Août 2019 Lancement de la technologie Emballement médiatique Gouffre des désillusions Pente de l’illumination Plateau de productivité Attentesdumarché Maturité L’espace de travail immersif L’AR Cloud (le cloud en réalité augmenté) La fabrication artificielle de tissus biologiques Le web décentralisé Le Machine Learning adaptatif Les réseaux adverses génératifs Les opérations et process digitalisés Les organisations décentralisées autonomes L’impression 3D nanoscopique L’intelligence augmentée Les véhicules autonomes volants L'apprentissage par transfert L’IA émotionnelle Les drones de livraison cargo Les données artificielles Les graphes de connaissance Les méthodes de personnification L’IA explicable L’IA répartie en local Les satellites basse orbite La conduite autonome de niveau 5 Les analyses de données réparties en local Les plateformes d'IA sur le cloud La 5G Les biopuces Les algorithmes graphiques Nouvelle génération de mémoires Les caméras de capture 3D La conduite autonome de niveau 4
  4. 4. 1 Les voitures autonomes sont des véhicules qui peuvent rouler sans intervention de conducteurs humains grâce à une technologie d’autoguidage. Cette technologie est notamment aidée par une multitude de capteurs, de puissants algorithmes et de servocommandes. Dans le niveau 4 de conduite autonome, le conducteur peut vaquer à d’autres occupations s’il le souhaite ou reprendre le volant dans les cas de conduite les plus complexes. Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité 2019 20242021 2029 Plus de 10 ans La conduite autonome de niveau 4 Variation par rapport à 2018 Gouffre des désillusions
  5. 5. 2 Les caméras de capture 3D Ces caméras peuvent scanner et capturer leur environnement en trois dimensions. Malgré leur coût encore élevé, elles commencent à s’intégrer sur certains smartphones (Oppo, Xiaomi) pour des applications de réalité augmentée ou des visites virtuelles. D’autres entreprises comme Matterport développent des solutions plus économes, basées sur des caméras 360° (et non de capture 3D) couplé à du Machine Learning pour reconstruire une modélisation 3D de l’environnement Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 Gouffre des désillusions 2019 20242021 2029 Entre 2 et 5 ans
  6. 6. 3 Le besoin de stocker efficacement (à faible coût, consommation énergétique et de manière pérenne) des données ne cesse d’augmenter. Les statistiques parlent d’elles- mêmes : 92% des données mondiales d’aujourd’hui ont été créées juste au cours des 2 années passées, 72h de vidéo sont ajoutées chaque minute sur Youtube. L’utilisation des nanotechnologies ou du stockage moléculaire laisse entrevoir des perspectives sur l’amélioration des capacités de stockage informatique Nouvelle génération de mémoires Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 Gouffre des désillusions 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans
  7. 7. 4 Les algorithmes graphiques (ou les outils d’analytique graphique) reposent sur des structures de bases de données non pas orientées par tables (index et donnée) mais classées par chaines graphiques. Les algorithmes graphiques se concentrent sur les relations de paires entre deux objets et sur les caractéristiques structurelles du graphique. Ils sont performants pour des analyses génétiques, des analyses de réseaux (par exemple sur les réseaux sociaux) ou encore en cybersécurité Les algorithmes graphiques Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Variation par rapport à 2018 Emballement médiatique
  8. 8. La 5G (cinquième génération de standards pour la téléphonie mobile) offrira des débits plus rapides (~Gb/s), des temps de réaction plus courts, une qualité minimale lorsque l’utilisateur est en mouvement, ainsi qu’une adaptabilité des caractéristiques réseau permettant de connecter des objets aux besoins différents (performance, débit, consommation énergétique…). Avec cette dernière fonctionnalité, la 5G s’intéresse très clairement aux objets connectés, et promet ainsi de connecter 7 trillions d’objets. 5 Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité La 5G Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 2 et 5 ans Emballement médiatique
  9. 9. 6 Les biopuces sont des dispositifs miniatures fonctionnant comme des laboratoires miniaturisés, capables d’effectuer de multiples réactions biochimiques en parallèle à des fins particulières. Le développement des biopuces est porté par l’application des micro-technologies électroniques à la réalisation de biomicrosystèmes. Des applications apparaissent notamment dans le médical, cosmétologie, bioculture… Les biopuces Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Variation par rapport à 2018 Emballement médiatique
  10. 10. 7 Les plateformes sur le Cloud « As A Service » désignent les infrastructures partagées dans lesquelles les développeurs peuvent exécuter leurs applications. Cela permet notamment de mener rapidement des expérimentations ou de déployer des services sans se préoccuper des ressources physiques à y allouer. Le développeur paie en effet à l’usage, selon le temps de calcul nécessaire, ce qui améliore l’adéquation entre la puissance requise et les ressources utilisées. Pour les plateformes « As A Service » d’intelligence artificielle, la mise à disposition de briques de compétences transverses (traitement du langage transverse, reconnaissance d’image…) et des ressources physiques associées contribuera, selon Gartner, à l’essor de l’IA. Dans son rapport, Cédric Villani préconise d’ailleurs une plateforme européenne As A Service dédiée à l’IA Les plateformes d'IA sur le cloud Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Emballement médiatique
  11. 11. 8 Les analyses de données réparties en local L’analyse de données répartie en local s’appuie sur une récolte et un traitement de données en local, par exemple directement sur une machine sans besoin de connexion internet. Cette approche, lorsque couplée à un système de Cloud Computing (système pour lequel les données sont traitées de façon partagée), offre un gain en vitesse de calcul, en disponibilité et stockage, offrant par ailleurs la possibilité de pouvoir fonctionner en « local », sans connexion internet. Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 2 et 5 ans Emballement médiatique
  12. 12. 9 Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité 2019 20242021 2029 Plus de 10 ans Variation par rapport à 2018 Les véhicules autonomes sont des véhicules qui peuvent rouler sans intervention de conducteurs humains grâce à une technologie d’autoguidage. Cette technologie est notamment aidée par une multitude de capteurs, de puissants algorithmes et de servocommandes. Dans le niveau 5, les véhicules sont entièrement autonomes et sans volant. La conduite autonome de niveau 5 Emballement médiatique
  13. 13. 10 L’orbite terrestre basse est une zone d’orbite allant jusqu’à 2000 km d’altitude où se trouvent aujourd’hui des satellites de télédétection, de télécommunication ainsi certaines stations spatiales (ISS). Les orbites basses permettent aux satellites de bénéficier d’un bilan de liaison avantageux (latence faible ou bonne résolution des instruments d’observation). La multiplication de ces satellites (Amazon avec Kuiper, OneWeb, SpaceX…) permet d’offrir des services haut-de- gamme basés sur une large couverture de réseau ou d’étendre l’offre de couverture internet dans certains pays peu couverts Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Emballement médiatique Les satellites basse orbite Variation par rapport à 2018
  14. 14. 11 L’intelligence artificielle répartie en local A l’image des « analyses de données réparties en local », l’Edge AI désigne un système d’intelligence artificielle pour lequel les données sont récoltées et traitées en local. Cette approche, lorsque couplée à un système d’IA Cloud Computing (système d’IA pour lequel les données sont traitées de façon partagée), offre un gain en vitesse de calcul, en disponibilité et stockage, offrant par ailleurs la possibilité de pouvoir fonctionner en « local », sans connexion internet. Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 2 et 5 ans Emballement médiatique
  15. 15. 12 L’intelligence artificielle explicable L’IA explicable consiste à rendre les modèles de traitement de donnée et de décision compréhensibles pour les utilisateurs : résultats exprimés en langage humain, sous forme de phrases ou de visualisations simples pour expliquer systématiquement le résultat obtenu. Les utilisateurs peuvent ainsi s’approprier du raisonnement, du résultat et poser leurs questions via des simulations de type « et si… ». L’IA explicable permettra une meilleure adoption de l'IA en augmentant la transparence et la fiabilité des résultats des algorithmes tout en réduisant les risques associés à la responsabilité en matière de réglementation, de sécurité et d'équité. Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Lancement de la technologie
  16. 16. 13 Les méthodes de personnification Les méthodes de personnification permettent d’ajuster les fonctionnalités logicielles selon le type de profils et de préférences utilisateurs. Elles n’utilisent pas les données personnelles de l’individu en question mais fonctionnent par associations de types de profils utilisateurs. Ces méthodes permettent aux publicitaires cibler et personnaliser leurs annonces tout en respectant la RGPD et la confidentialité Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 Lancement de la technologie 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans
  17. 17. 14 Les graphes de connaissances se basent sur la création de connexions / liens entre des bases de connaissances pour stocker et délivrer une information structurée et pertinente sur un sujet donné. Les données sont généralement de sources diverses (exemple : personnalités de France, livres publiés en Français) et doivent être mises à jour en continu. Les graphes de connaissances sont notamment clés pour le développement d’assistants digitaux intelligents. Ils leur permettent par exemple d’analyser la sémantique des questions posées (exemple : quels livres a publié Charles De Gaulle en 1929 ?) et d’y répondre (Philosophie du recrutement) en allant explorer les bases de connaissances connectées aux sujets évoqués. Les graphes de connaissance Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 Lancement de la technologie 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans
  18. 18. 15 Les données artificielles La génération de données artificielles (ou synthétiques) consiste à créer des données complètement nouvelles qui ne proviennent pas directement du monde réel. Ces données sont générées par des techniques d'échantillonnage appliquées à des données réelles ou via des scénarios de simulation virtuelles. Les données artificielles permettent notamment d’alimenter l’apprentissage des algorithmes de Machine Learning et d’intelligence artificielle qui ont besoin de s’entrainer sur des données tests avant de pouvoir émettre leurs prédictions Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 Lancement de la technologie 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans
  19. 19. 16 Les drones de livraison cargo sont des dispositifs mobiles pouvant transporter un objet ou un colis. Ils fonctionnent notamment grâce à une multitude de capteurs leur permettant de se diriger et se stabiliser à moindre risque. Les applications sont nombreuses : en logistique (déplacer les produits dans les entrepôts par exemple), dans la construction, la distribution, ou pour des cas spécifiques (livraison de kits de premiers secours…) Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Les drones de livraison cargo Lancement de la technologie
  20. 20. 17 L’IA émotionnelle L’IA émotionnelle consiste à doter les intelligences artificielles de capacités de reconnaissance d’émotions (par analyse vocale ou vision par ordinateur…) pour des interactions perçues comme plus humaines. Ces technologies permettent également aux IA d’adapter leurs réponses en fonction de l’émotion détectée chez l’utilisateur. Grâce à cette compétence de détection émotionnelle, l’IA peut améliorer la performance des applications de sécurité en voiture, de diagnostic médical, de détection de fraude ou encore de taux de conversion dans le secteur de la distribution Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Lancement de la technologie
  21. 21. 18 L'apprentissage par transfert L'apprentissage par transfert consiste à appliquer les connaissances obtenues en effectuant une tâche pour résoudre un problème différent, mais présentant des similitudes. L’apprentissage par transfert peut être mis au service de la reconnaissance vocale ou d’image, par exemple en valorisant la capacité d’un algorithme de reconnaissance de voitures pour reconnaitre des camions. Pour faciliter la ré-exploitation des algorithmes, des places de marché se sont développées, donnant accès à des modèles d'apprentissage mais aussi des jeux de données qualifiés et conçus pour entraîner les IA Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Lancement de la technologie
  22. 22. 19 Similairement aux voitures autonomes, les véhicules autonomes volants sont des véhicules qui peuvent se diriger et se déplacer… sans pilote ! Par exemple : Vahana, le véhicule du pôle innovation d’Airbus, testé début 2019, est un aéronef autonome à décollage et atterrissage vertical qui entend démocratiser le vol personnel. Les avancées en propulsion électrique, stockage d’énergie et vision artificielle pourraient contribuer au développement de cette technologie. Les véhicules autonomes volants Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Lancement de la technologie Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Plus de 10 ans
  23. 23. 20 L’intelligence augmentée consiste à combiner l’intelligence humaine et artificielle pour améliorer la performance cognitive, par exemple la prise de décision ou l’apprentissage. L’application des algorithmes de Machine Learning dans les processus des entreprises est un premier pas vers l’intelligence augmentée, en permettant d’assister les tâches, de faciliter la prise de décision ou d’améliorer les opérations L’intelligence augmentée Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 2 et 5 ans Lancement de la technologie
  24. 24. Les progrès en nanosciences facilitent les procédés de fabrication et de manipulation de structures nanoscopiques. L’impression 3D nanoscopique permet de créer des pièces nanoscopiques grâce à des technologies de fabrication additives et par l’intermédiaire d’un outil de conception assistée par ordinateur. Des centres de recherche développent les procédés qui seront utilisés pour l’impression 3D à l’échelle nanoscopique. Par exemple, le frittage de poudre nanoscopique, mis au point avec le centre de recherche industrielle du Québec, qui recourt à un laser pour solidifier un matériau sous forme de poudre 21 Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Lancement de la technologie 2019 20242021 2029 Plus de 10 ans L’impression 3D nanoscopique Variation par rapport à 2018
  25. 25. Les organisations humaines traditionnelles ont des structures hiérarchiques pouvant parfois être source d’erreurs (préférences, biais, corruption…). Les organisations décentralisées autonomes ont des règles de gouvernance automatisées et inscrites de façon immuable et transparente dans une blockchain. Pour fonctionner, elles s’appuient sur des « smart contracts », qui exécutent automatiquement des conditions définies à l’avance, sans gestion hiérarchique. Elles sont décentralisées en ce sens que structurellement, personne ne les contrôle. Le projet TheDAO (2016) est l’exemple le plus connu d’une telle organisation dont l’objectif est de financer les projets jugés collectivement comme les plus prometteurs 22 Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Lancement de la technologie Les organisations décentralisées autonomes Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans
  26. 26. La digitalisation des opérations et des process consiste à mesurer, gérer et simplifier les opérations d’entreprise grâce aux nouvelles technologies : les capteurs pour capturer les données d’environnement, le jumeau numérique pour modéliser les actifs et processus, le traitement de données pour analyser l’information et les interfaces utilisateur pour rendre les opérations contrôlables par l’homme. Digitalisés, les opérations et process d’entreprise peuvent être ainsi reconfigurés rapidement pour s’adapter à leur environnement ou à la demande 23 Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Lancement de la technologie Les opérations et process digitalisés Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans
  27. 27. 24 Le Machine Learning adaptatif Un algorithme adaptatif est un algorithme capable d’adapter automatiquement son comportement en fonction de son environnement pour conserver des performances optimales. Le Machine Learning adaptatif est un type de Machine Learning qui peut se ré-entrainer dans un environnement similaire en se basant sur les données d’entrée et sur un mécanisme de récompense défini a priori dans l’algorithme Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Lancement de la technologie
  28. 28. 25 Les réseaux adverses génératifs sont des modèles d’apprentissage pour algorithmes d’IA reposant sur l’utilisation de deux réseaux de neurones différents (génératif et discriminatif). Alors que l'objectif du réseau discriminatif est d'améliorer la classification des données d'entrée, le réseau générateur tente de la faire échouer en créant des données artificielles destinées à tromper l'algorithme. Ces types de réseaux sont utilisés pour améliorer l’entrainement d’une intelligence artificielle ainsi que pour générer des contenus artificiels (vidéo, audio, texte) en suivant des styles spécifiques Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Les réseaux adverses génératifs Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Lancement de la technologie
  29. 29. 26 Le web décentralisé désigne une nouvelle génération du web dont le fonctionnement repose sur une organisation décentralisée et sur la technologie Blockchain (vérification d’identité, protocoles d’interopérabilité…). Les échanges de données et les transactions de pair à pair permettent d’éliminer le besoin de plateformes centrales (moteurs de recherche, réseaux sociaux). Les utilisateurs et les consommateurs, qui dans de nombreux cas seront leurs propres développeurs d'applications et de contenus, n'auront qu'à se soucier de leurs applications (pages, sites, fonctionnalités) Le web décentralisé Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Plus de 10 ans Lancement de la technologie
  30. 30. 27 L’AR Cloud repose sur une cartographie globale et structurée de l’information (du web, de capteurs…), rendue accessible en réalité augmentée selon la position géographique et la direction du regard de l’utilisateur. En se basant sur une modélisation unique et partagée de l’environnement réel, l’AR Cloud a pour objectif de rendre les expériences de réalité augmentée plus persistantes, collaboratives et de les ancrer dans le monde réel. Le déploiement d’applications de réalité augmentée dans le gaming ou dans la maintenance industrielle pourrait ainsi être accéléré L’AR Cloud (le cloud en réalité augmenté) Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Lancement de la technologie
  31. 31. 28 les espaces de travail immersifs combinent des éléments numériques comme la réalité augmentée, virtuelle et mixte avec d'autres éléments physiques, visuels et auditifs. En offrant des possibilités d’immersion, ces technologies faciliteront la collaboration, la visualisation de données, la création et le prototypage. L’espace de travail immersif Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité 2019 20242021 2029 Entre 5 et 10 ans Variation par rapport à 2018 Lancement de la technologie
  32. 32. 29 Cette fabrication désigne l’ensemble des techniques d’ingénierie, de culture cellulaire, de sciences de la vie et des matériaux pour créer ou élever des substituts biologiques permettant de restaurer, maintenir ou améliorer les fonctions des tissus. Cette capacité de fabrication permettrait l’essor de l’ingénierie tissulaire ou encore la médecine régénératrice. La fabrication artificielle de tissus biologiques Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Lancement de la technologie Variation par rapport à 2018 2019 20242021 2029 Plus de 10 ans
  33. 33. Des questions ? Thibaut Watrigant Consultant digital chez eleven-strategy

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