Tech Vision 2023

Nous vivons dans deux mondes parallèles : le monde physique et le monde numérique

Lorsque nous faisons des achats, nous nous déplaçons dans un magasin ou nous consultons une page web. Nous travaillons soit à distance, soit directement sur site. Nous collaborons avec des individus et des ordinateurs, mais en règle générale jamais en même temps. Passer de l'un à l'autre peut s'avérer complexe, déroutant, voire impossible.

Tout change. Pour les entreprises, la prochaine vague de transformation ne consistera plus à simplement développer des capacités numériques isolées, mais à créer les fondations d'une nouvelle réalité qui réunit harmonieusement le monde physique et le monde numérique, les atomes et les bits. L'objectif n'est pas d'apporter des améliorations progressives mais bien un changement radical. Toute la valeur ajoutée de cette convergence résidera dans la création de quelque chose de fondamentalement nouveau. Prenons l'exemple de l'IA générative : beaucoup l'utilisent pour générer des images et du contenu mais nous pouvons déjà imaginer comment elle influencera l'avenir de la science, les données des entreprises, la manière dont nous concevons et fabriquons des produits, et bien d'autres domaines encore.

Pendant de nombreuses années, le principe directeur de l’innovation a été de prendre des processus, voire des parties entières de l’entreprise, et de les numériser. Si nous avons construit un monde numérique riche et pertinent, nous ne l’avons pas vraiment rapproché du monde physique.

L'année dernière, dans la précédente édition de notre étude « Vision Technologique 2022 », nous avons désigné le continuum du métavers comme la prochaine grande étape après la transformation numérique. Si certains considèrent le métavers comme l’aboutissement de la dernière vague de disruption numérique, il faut plutôt le voir comme le début de la prochaine.

Pour les entreprises, nous sommes arrivés à une frontière passionnante de l’innovation technologique. La convergence du numérique et du physique ne se limite pas à générer de nouveaux produits et services. C’est le moteur d’une nouvelle ère de recherche scientifique. Et les entreprises leaders sont déjà en train de créer la prochaine vague d’outils et de services pour réécrire la façon dont le monde fonctionne.

Vision Technologique 2023

L’édition 2023 de notre étude Vision Technologique explore quatre grandes tendances qui s'inscrivent dans cette nouvelle réalité - la rencontre des atomes et des bits - et les mesures que les entreprises doivent prendre pour l'exploiter et se développer.

Construire son identité digitale: Une ID pour tous - et pour tout

La vue d'ensemble

L'identité digitale est discrètement en train de catalyser la prochaine génération de disruption technologique. À travers le monde, tous les principaux innovateurs travaillent sur le sujet.

Les initiatives d'aujourd'hui détermineront les entreprises les plus innovantes des prochaines années. Si l'identité digitale peut sembler relever de la responsabilité du DSI ou du Directeur Technique, elle est pourtant le fondement de la plupart des ambitions économiques exprimées par les membres des comités de direction.

Le concept d'une identité digitale de confiance et mobile bouleverse bon nombre de conventions. Les précurseurs en la matière constatent que l'identité digitale ne consiste pas seulement à remédier aux lacunes du passé, mais à préparer l'entreprise à un partage et une appropriation des données radicalement différents.

L'ONU appelle à la création d'une identité légale pour tous d'ici 2030 dans le cadre de leurs objectifs de développement durable. Il n'est donc pas surprenant que les gouvernements du monde entier commencent à faire de l'identité digitale une priorité absolue. Les entreprises pourraient donc bientôt être tenues de suivre le mouvement pour s'intégrer aux programmes nationaux.

Si ce n'est pas déjà le cas, l'identité digitale doit figurer dans votre programme d'innovation.

Établir un socle d'identités digitales

Considérons deux catégories : l'identité de base, comme une pièce d'identité officielle, et l'identité fonctionnelle, comme un numéro de permis de conduire qui prouve la légitimité d'une personne à conduire.

Nous considérons souvent des éléments d'information fonctionnels destinés à un usage spécifique comme des identités de base. Par exemple, les numéros de téléphone sont des éléments fonctionnels relatifs aux coordonnées des personnes à contacter. Pourtant, ils sont la porte d'entrée de nos vies numériques, de sorte qu'ils sont utilisés comme des identifiants de base - et nous en subissons aujourd'hui les conséquences. Dans le cadre d'une attaque dite de "SIM swapping", les cybercriminels réussissent à convaincre les opérateurs téléphoniques de réacheminer le trafic téléphonique d'une cible vers une nouvelle carte SIM. À ce moment-là, toutes les informations envoyées au numéro cible sont reçues par l'attaquant.

Alors que nous réinventons la façon d'intégrer nos vies numériques et physiques, nous voulons éviter les erreurs du passé. La principale étant qu'internet n'a pas été conçu en vue de protéger notre identité numérique. Cependant, les plus grands innovateurs sont en train de poser ce socle d'identité et de développer des solutions qui deviendront demain notre nouvelle porte d'entrée sur le web.

On assiste par ailleurs à l'émergence de l'identité numérique, sous l'impulsion de gouvernements, de partenariats public-privé et d'initiatives locales.

Une approche de plus en plus appréciée consiste à créer des plateformes décentralisées ou distribuées. Ces efforts, parfois connus sous le nom de "Self-Sovereign Identity (SSI)", sont basés sur la blockchain et le principe dit de "distributed ledger technology". Ce qui consiste à valider les données à partir de mécanismes de consensus entre plusieurs parties.

Les approches distribuées présentent l'avantage de renforcer la sûreté, la sécurité et la confiance, mais le caractère décentralisé rend les choses plus difficiles à mettre en œuvre. La facilité d'utilisation, l'interopérabilité et les craintes liées à la récupération des comptes sont des défis qui peuvent freiner l'adoption.

Repenser les fonctions essentielles de l'identité

Parallèlement à la mise en place de cette identité digitale centrale, un mouvement tout aussi important vise à repenser la fonction même de ces identités : comment créer et réunir les données qui leur sont associées, comment ces dernières sont partagées et gérées, et comment l'équilibre de la propriété s'exerce dans l'écosystème.

Par exemple, Permission.io et Starbucks s'appuient sur la tokenisation pour innover en matière d'identité. La tokenisation consiste à prendre une "chose" (physique, numérique, unique ou non) et à créer un actif numérique correspondant, souvent stocké sur une blockchain. Ces exemples montrent que l'innovation en matière d'identité ne se limite pas aux personnes - Starbucks et Permission.io tokenisent la fidélité et la considération.

Bientôt, toutes les entreprises seront obligées d'envisager différemment la question de l'identité et des données. En raison des modifications en matière de protection de la vie privée mises en place par Apple et Google, par exemple, les entreprises pourraient ne plus avoir accès aux données des tiers et des consommateurs auxquelles elles avaient recours jusqu'à présent. L'effet de cascade pourrait donc être considérable.

Si les consommateurs accueillent favorablement ces changements, les entreprises, elles, sont nerveuses.

À mesure que nous évoluons vers un écosystème de données basé sur le consentement et la valeur (plutôt que sur le pistage et la surveillance), les entreprises doivent se préparer à des bouleversements dans la manière même de penser et de travailler sur les données. La technologie ne représente toutefois qu'une partie de la solution. Les dirigeants doivent se demander comment ils obtiendront - et maintiendront légalement - l'accès aux données des personnes... lorsque celles-ci en seront propriétaires.

En conclusion

Les entreprises qui sauront relever le défi de l'identité digitale bénéficieront d'une sécurité renforcée et d'une confiance accrue de la part de leurs clients et partenaires. Plus important encore, elles auront une longueur d'avance sur l'avenir et participeront à la création d'un web et d'un monde meilleurs.

Cultiver la transparence des données: La data transparente - votre ressource la plus précieuse

La vue d'ensemble

Par le passé, vous pouviez vous fier au bouche à oreille ou à un guide professionnel pour décider où vous alliez manger. Puis, en 2005, les plateformes d'évaluation de restaurants ont tout changé avec la mise en ligne à grande échelle d'évaluation et de commentaires de clients.

Ces plateformes ont ouvert une fenêtre de transparence : une vue claire, détaillée et étendue d'une partie du monde qui nous entoure.

Au-delà des données brutes, cette transparence accrue peut fournir des informations sur les processus opérationnels, les consommateurs, les évolutions du marché, les investissements, etc. En disposant d'une plus grande visibilité sur leurs activités, les entreprises ont créé une nouvelle demande : les individus souhaitent désormais pouvoir consulter eux aussi leurs données.

Nous passons de données rares (ou confidentielles) à des données systématiquement quantifiées et disponibles, ce qui met les entreprises dans une position délicate. Premièrement, la plupart des architectures de données des entreprises ne sont pas conçues pour gérer ce niveau de transparence. Bien qu'un grand nombre d'entre elles aient mis en place des stratégies de données, elles n'exploitent pas encore pleinement les données dont elles disposent.

Deuxièmement, que votre architecture de données soit avancée ou non, vos stratégies doivent également changer dans un monde où les données sont très nombreuses. Il ne suffit pas de détenir des données, il faut aussi être capable de les exploiter et de les partager.

Dernier point, vous devrez mettre à jour votre stratégie de marque, car une fois que ce type de données existe, vous ne pouvez pas présumer qu'elles ne seront pas rendues publiques. Il est de plus en plus fréquent que, lorsque les entreprises ne prennent pas les choses en main, des parties tierces s'en chargent.

La transparence est de mise, l'opacité non

Il s'agit d'un moment charnière. Votre entreprise peut en tirer profit en se montrant plus transparente. Pour ce faire, vous devrez analyser l'ensemble du cycle de vie de vos données, en reconsidérant à la fois leur collecte et la manière dont elles sont collectées. Il vous faudra également vous interroger sur votre approche en matière de gestion des données et déterminer les éventuelles lacunes. Enfin, vous devrez réévaluer la manière dont vous utilisez les données, les personnes qui y ont accès et les applications business que vous pouvez en tirer.

Les données en elles-mêmes ne suffisent plus. Leur disponibilité est essentielle. C'est là que les nouvelles technologies de communication rentrent en jeu. La capacité à transmettre des données augmente considérablement, sur de longues distances, vers des lieux jusqu'alors non connectés et quasiment en temps réel.

Les données et la connectivité sont des conditions nécessaires à la transparence, mais elles ne garantissent pas le succès. L'un des problèmes majeurs réside dans le fait que les données au sein des entreprises soient souvent cloisonnées : Selon l'enquête sur la Vision Technologique d'Accenture, 56 % des personnes interrogées ont cité le manque d'intégration entre les sources de données comme l'un des principaux défis à relever. Même si vous traitez aujourd'hui d'importants volumes de données, vous devrez bientôt faire face à une charge plus importante à l'avenir.

Deux stratégies émergentes, le Data Mesh et le Data Fabric, pourraient permettre à votre entreprise de se réorganiser. Elles présentent chacune des avantages et des différences spécifiques, mais elles permettent toutes deux de rationaliser et de désiloter les architectures de données.

Un changement d'état d'esprit

Les entreprises doivent changer d'état d'esprit et opter pour la transparence, revoir leur approche de la gestion des risques et réfléchir de manière transversale à la valeur de leurs données.

Est-ce que cela signifie que vous devez divulguer toutes vos données constamment ? Non, les données doivent être collectées et exploitées de manière responsable en tenant compte avant tout du respect de la vie privée et de la confidentialité. Les entreprises ne doivent cependant pas être trop conservatrices, car le fait de partager les données entraîne un certain nombre d'avantages pour leurs activités internes, pour leurs clients et pour le grand public. Par exemple, vous pourrez mieux comprendre les mécanismes qui font fonctionner votre entreprise. Cette transparence permet de mettre en lumière les problèmes ou les dysfonctionnements, permettant ainsi de trouver des solutions.

Une plus grande transparence peut aider les entreprises à redynamiser et à améliorer leurs relations avec leurs clients, et à en conquérir de nouvelles. À l'heure où la confiance est au cœur des préoccupations des consommateurs, on ne saurait trop insister sur la valeur de la transparence. Abordez de front ces nouvelles exigences en matière de données et vous établirez une relation de confiance avec vos clients. Les données sur les clients sont depuis longtemps précieuses pour l'entreprise - il est maintenant temps de les rendre précieuses pour les clients également.

Que les entreprises cherchent à améliorer leur efficacité opérationnelle, transformer leur relation client ou aider à résoudre certains des plus grands problèmes liés à l'accès à l'information dans le monde, cette nouvelle approche autour des données est déterminante.

En conclusion

La demande de transparence et de partage des données entre toutes les parties prenantes de l'entreprise ne peut que s'accroître. La transparence est en passe d'arriver dans les entreprises et dans leur secteur d'activité, qu’elles soient à leur initiative ou non.

Elles peuvent saisir cette occasion et trouver des moyens de tirer parti de l'évolution de l'écosystème des données, ou laisser passer cette chance et manquer de grandes opportunités.

Repousser les possibles de l'intelligence artificielle: L'IA partout - tout le temps

La vue d'ensemble

Lorsque OpenAI a dévoilé ChatGPT fin 2022, les gens se sont précipités pour le tester. Ils ont formulé une multitude de questions, simples ou compliquées, généralistes ou spécialisées, courtes ou longues. Certains ont demandé des poèmes ou des paroles de chanson.

Avant ChatGPT, Internet était inondé d'œuvres d'art générées par l'IA. Des outils tels que Stable Diffusion et DALL-E 2 ont impressionné de nombreux internautes en répondant à des questions écrites par des images photoréalistes.

Ce contenu généré s'inscrit dans le contexte de l'un des plus grands tournants de l'histoire de l'IA : l'introduction de modèles pré-entraînés dotés d'une remarquable capacité d'adaptation aux tâches.

Depuis 2017, les entreprises technologiques et les chercheurs ont décuplé la capacité des IA en augmentant la taille des modèles et des ensembles d'entraînement. Le résultat ? De puissants modèles pré-entraînés, souvent appelés « modèles de fondation », qui offrent une adaptabilité sans précédent dans les domaines sur lesquels ils sont entraînés.

Grâce aux modèles de fondation, les entreprises peuvent commencer à aborder de nombreuses tâches et défis de manière différente, en passant de la création de leur propre IA à l'apprentissage de la création avec l'IA.

Les fondations d'avancées majeures

Le modèle GPT-3 d'OpenAI, publié en 2020, était le plus grand modèle linguistique au monde. Il s'est auto-appris à effectuer des tâches pour lesquelles il n'avait jamais été formé et a surpassé les modèles qui ont été formés à ces tâches. Depuis, des entreprises comme Google, Microsoft et Meta ont créé leurs propres grands modèles de langage.

Pour définir cette nouvelle classe d'IA, des chercheurs du "Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence" ont inventé le terme de "modèle de fondation". Ils les définissent généralement comme de grands modèles d'IA formés à partir d'une grande quantité de données et dotés d'une grande capacité d'adaptation des tâches à accomplir en aval.

Certains s'efforcent d'étendre les modèles de fondation au-delà du langage et des images pour inclure d'autres modalités de données. Meta, par exemple, a mis au point un modèle qui a appris le "langage des protéines" et qui a permis de multiplier par soixante les prédictions relatives à la structure des protéines.

De nombreux travaux sont en cours pour faciliter le développement et le déploiement de modèles de fondations. La croissance accélérée des besoins en calcul, ainsi que les coûts associés et l'expertise nécessaire pour gérer ce passage à l'échelle, sont aujourd'hui les plus grands défis à relever. De plus, même lorsqu'un modèle est formé, il est coûteux d'exécuter et d'héberger ses différentes variantes en aval.

Comment l'IA peut-elle transformer le monde du travail et la vie ?

Pour les entreprises, la question n'est pas de savoir si ces modèles auront un impact sur leur secteur d'activité, mais comment.

Les modèles de fondation pourraient transformer l'interaction entre l'homme et l'IA. Certains disent que ChatGPT est l'avenir de la recherche et de la récupération de connaissances. Il peut écrire des dissertations, débuguer du code et répondre à des questions compliquées parce qu'il a été entraîné sur des milliards d'exemples en ligne. Et il se souvient des conversations précédentes, ce qui lui permet de réviser ou d'élaborer des réponses, rendant ainsi la communication homme - machine plus sophistiquée et plus naturelle.

Les modèles de fondation ouvrent également la porte à de nouvelles applications et de nouveaux services d'IA qu'il était difficile, voire impossible, de construire jusqu'à présent.

Les modèles de fondations de type multimodal repoussent également les limites. Que pourrons-nous faire lorsque les modèles multimodaux intégreront du texte, du son, des images, des vidéos, des données spatiales en 3D, des données de capteurs, des données environnementales, et plus encore ? Un équipement industriel, par exemple, pourrait utiliser un système d'intelligence artificielle pour traduire les données provenant de dizaines de capteurs en une intervention de réparation à l'intention d'un mécanicien.

Les entreprises qui ont élaboré des modèles de fondations pré-entraînés peuvent les mettre à disposition en libre accès ou par un accès payant via des API.

Pour élaborer une stratégie autour des modèles de fondation, vous devez d'abord comprendre les meilleurs cas d'utilisation. Certaines applications d'IA travaillent avec des types de données qu'aucun modèle de fondation ne peut encore traiter. D'autres sont encore plus efficaces avec une IA spécialisée, qui est formée pour une tâche spécifique. De plus, les biais dans les modèles de fondation sont fréquents en raison de l'homogénéisation et du fait que de nombreux modèles sont formés à partir de vastes ensembles de données virtuelles.

Bien que le langage naturel offre une interface facile à utiliser, certaines connaissances en ingénierie logicielle sont nécessaires pour créer des applications autour des modèles de fondation. Les entreprises qui ne disposent pas de ces compétences peuvent néanmoins tirer profit de cette technologie. Dans le sillage d'OpenAI et d'autres qui ont transformé leurs modèles en plateformes, plusieurs entreprises ont commencé à proposer de nouveaux produits et services B2B.

À terme, les opérations d'IA passeront de la construction de modèles à la construction au-dessus des modèles. Il sera de plus en plus important de pouvoir compter sur des talents capables de prendre des modèles de fondation, les adapter aux besoins de l'entreprise et les intégrer dans des applications.

En conclusion

L'avènement des modèles de fondation est l'une des plus grandes avancées de l'histoire de l'IA. Aucune entreprise ne peut les ignorer. Les entreprises peuvent déjà se servir des modèles actuellement disponibles pour expérimenter et créer de nouvelles applications. À mesure que la technologie progresse, les possibilités ne feront que se multiplier.

Assister au big bang de l'informatique et de la science: Vers l'infini - et au-delà

La vue d'ensemble

La relation entre la science et la technologie a toujours été une boucle de rétroaction positive qui peut produire des effets puissants, repoussant les limites du possible. Alors que la technologie a accéléré la découverte scientifique, les entreprises se sont largement contentées de laisser la technologie aux mains des chercheurs et de certaines industries. Nous avons oublié les leçons des décennies qui ont suivi la Seconde Guerre mondiale, lorsque la relation entre la science et la technologie guidait l'innovation mondiale.

Aujourd'hui, les choses commencent à changer. De plus en plus d'entreprises intensifient leurs efforts d'innovation et constatent à quel point l'intersection de la science et de la technologie peut être génératrice de bouleversements.

Les entreprises ont déjà une stratégie technologique qui englobe la gestion de leur système informatique (IT) et le contrôle de leur technologie opérationnelle (OT). Afin de saisir pleinement les opportunités de notre nouvelle réalité, les entreprises doivent étendre cette stratégie à une troisième dimension : la Science et la Technologie(ST).

Tout est susceptible de changer, de l'endroit où les entreprises peuvent fournir des solutions à la composition de leurs produits. Et au-delà, le besoin sociétal d'une boucle de rétroaction ST plus rapide n'a jamais été aussi criant. Le monde est confronté à des défis sans précédent en matière de médecine, de chaîne d’approvisionnement et de changement climatique, et nous avons besoin de toutes les solutions possibles, rapidement.

De plus en plus d'entreprises montrent que certaines technologies peuvent accélérer ce cercle vertueux Science-Technologie (ST) plus fortement qu'on ne l'aurait cru possible. C'est en tirant un avantage stratégique de ces développements que les entreprises pourront transformer leurs activités dans les années à venir et, en fin de compte, l'avenir de leur secteur.

Bien qu'il existe de nombreux domaines qui se prêtent à l'innovation, Il y a trois domaines précurseurs où le cycle s'accélère de manière significative : les matériaux et l'énergie, la Terre et l'espace, et la biologie synthétique.

Répondre aux problèmes les plus complexes

Les entreprises doivent comprendre l'ampleur de la révolution scientifique et technologique, faute de quoi elles risquent de ne pas définir une stratégie d'innovation compétitive et un niveau d'avancement pour l'avenir. Même si la boucle de rétroaction accélérée ne sera pas le seul moteur des nouvelles innovations, les technologies scientifiques sont encore trop importantes pour qu'on puisse les ignorer.

Pour se rendre compte de l'ampleur de la tâche, il suffit de penser à certains des principaux problèmes mondiaux : les pandémies, le changement climatique, les chaînes d'approvisionnement. Si ce n'est pas déjà le cas, ces problèmes seront également les plus importants pour les entreprises dans les années à venir, ce qui signifie qu'elles devraient s'intéresser de près à la science et à la technologie et aux vastes possibilités d'innovation qui en découlent.

Plus les entreprises investiront dans les technologies nécessaires à l'accélération de la science, plus elles seront en mesure d'utiliser ces avancées scientifiques pour créer de nouvelles solutions plus rapidement et plus efficacement que jamais auparavant.

Collaboration et expérimentation

Il n'en reste pas moins que l'adoption de la science et de la technologie est plus facile à dire qu'à faire. De nombreuses nouvelles technologies sont déjà à l'œuvre pour accélérer la boucle de rétroaction science-technologie, et les changements qui en résulteront ne tarderont pas à s'opérer au sein de notre paysage de l'innovation.

Le défi est d'autant plus grand que, contrairement à la révolution numérique, les entreprises partent de niveaux de maturité très différents. Les entreprises pharmaceutiques ou chimiques ont depuis longtemps des pratiques d'innovation fondées sur la science. Ces entreprises voudront maintenir leur position de précurseur, explorer et investir dans les technologies numériques émergentes qui accéléreront leurs pratiques, et saisir l'opportunité que représente la révolution de la science et de la technologie pour établir des partenariats et des passerelles vers de nouvelles industries.

D'autres entreprises ne se sont jamais considérées comme étant des entreprises scientifiques ; elles doivent prendre trois mesures pour se donner les moyens de réussir. Premièrement, elles doivent reconnaître que la collaboration est essentielle. Les technologies informatiques de nouvelle génération telles que l'informatique quantique ne sont pas seulement avancées et complexes, elles requièrent également des compétences difficiles à trouver et très demandées. C'est pourquoi les organisations de toutes les industries et de tous les secteurs poursuivent leurs objectifs en matière d'informatique quantique par l'intermédiaire de consortiums.

La deuxième mesure consiste à expérimenter. Avec les nombreuses plateformes technologiques et scientifiques créées, c'est aujourd'hui de plus en plus facile.

Enfin, il est essentiel que les entreprises soient conscientes et se préparent aux risques liés à certains des principaux moteurs de la révolution scientifique et technologique, tels que la biologie synthétique et l'informatique quantique.

En conclusion

La révolution de la science et de la technologie sera le nouveau moteur du progrès. Alors que des défis tels que les pandémies et le changement climatique sont de plus en plus présents, il est temps d'investir et de libérer pleinement le potentiel de l'innovation et des cycles ST accélérés.