Du «new normal» au «no normal»

Jan 7, 2021 | Ai | 0 commentaires

Le Tech Trends 2021 de Insights met en exergue 9 technologiques qui vont rythmer la transformation numérique. Place au «no normal».

2021 ne sera pas l’année du «new normal», mais l’année du «no normal». Il n’y a plus de normalité ! Le nouveau rapport Deloitte sur les IT pour 2021 met en exergue des technologies accélératrices de transformation pour un monde fait d’incertitude et imprédictible.

Premier constat, les frontières entre les stratégies «business» et les stratégies «technologiques» s’estompent. Métiers et technologie vont de pair. L’innovation technologie est le moteur de la compétitivité et procure un avantage différenciant dont pourrait dépendre la survie de l’ durant la crise économique à venir. Analytique avancée, intelligence artificielle et automatisation sont des outils essentiels pour identifier les forces stratégiques internes et externes, éclairer les décisions stratégiques et surveiller les résultats. Ils sont les piliers des nouvelles stratégies «ingénieurisées».

Revitalisation du cœur

Dans un climat économique plein d’incertitude, les CIO doivent adopter de nouvelles approches, de nouvelles technologies et envisager les nouveaux cas d’usage qui les accompagnent pour extraire davantage de valeur de leurs actifs actuels et pour moderniser les infrastructures afin de revitaliser le cœur de métier de l’entreprise.

Et, pour commencer, libérer la supply chain. Les entreprises pionnières utilisent déjà des technologies comme l’AI, la virtualisation des données et les «cobots» pour transformer la supply chain et limiter les coûts avec des approches centrées sur les clients. «Les supply chains sortent du cadre ‘back office’ et se confrontent à la segmentation des clients et à la différenciation des produits pour créer de la valeur», estiment les auteurs du rapport Deloitte. Cette transformation repose sur un usage intensif de la donnée. Mais certains industriels pionniers exploitent robots, drones, et reconnaissance d’images pour rendre les interactions avec les chaînes de fabrication plus efficientes et plus sûres.

MLOps : l’industrialisation de l’AI

Le terme DataOps a été l’un des buzz words de 2020. Mais son utilisation a mis en évidence deux besoins différents d’industrialisation des chaînes de la donnée : ceux liés à la et ceux liés plus spécifiquement au Machine Learning/Deep Learning. AI et ML doivent sortir des terrains expérimentaux et autres POC.

«À mesure que l’IA et le ML évoluent, une forte dose de discipline technique et opérationnelle peut aider les organisations à surmonter les obstacles de mise en production et de passage à l’échelle de l’IA pour permettre une vraie transformation des activités», explique Deloitte. Pour accéder aux bénéfices promis par le ML, il faut entrer dans une ère d’industrialisation de l’AI au travers de chaîne collaborative et outillée aussi connue sous le nom de MLOps, ML CI/CD, ModelOps ou ML DevOps.

La révolution des données machine : alimenter la machine

L’AI se nourrit de données. Les pionniers du domaine ont pris conscience que les infrastructures et les modèles de données ancestraux pouvaient être un frein dans l’émancipation des chaînes MLOps. Une tendance émerge : exploiter la machine plutôt que l’humain pour structurer, organiser, classifier les données et pour identifier les interconnexions entre les données.

De nouvelles solutions cloud permettent des modélisations complexes et invitent à repenser notre façon de capturer, centraliser, gérer, et faire parler la donnée. «Les machines vont non seulement améliorer le processus décisionnel humain, mais prendront des décisions en temps réel et à une échelle inaccessible aux humains», anticipent les auteurs du rapport.

Zero Trust : ne jamais faire confiance, toujours vérifier

L’augmentation en nombre et en intensité des cyberattaques sur les systèmes d’information est plus que préoccupante, elle est intolérable. Les entreprises doivent revoir leur gestion de la sécurité et généraliser les approches Zero Trust.

Le rapport rappelle que «dans les architectures sans confiance ‘Zero Trust’, chaque demande d’accès doit être validée en fonction de tous les points de données disponibles, y compris l’identité de l’utilisateur, le périphérique utilisé, l’emplacement et autres variables fournissant du contexte à chaque connexion et permettant des décisions nuancées et basées sur le risque. Les données, les applications, les workloads et autres ressources doivent être traitées comme des unités individuelles pour contenir les violations. L’accès est fourni en fonction du principe du privilège le moins élevé».

Les auteurs reconnaissent cependant que le passage au modèle Zéro Trust nécessite une planification et des efforts importants. Notamment pour résoudre préalablement les problèmes fondamentaux de cybersécurité, pour automatiser les processus manuels et pour planifier des changements transformationnels. Mais il n’existe pas d’autre alternative viable.

Rebooter le Digital Workplace

Dans un monde où le télétravail devient une indispensable réalité, où l’utilisation des freelances s’intensifie, et où la crise et l’automatisation invitent à repenser l’emploi, nombre de se posent sur l’organisation du travail et du lieu de travail. Le «no normal» fait son chemin.

Pour Deloitte, les entreprises peuvent surmonter les déficits et les ambiguïtés du Digital Workplace en adoptant plus intentionnellement ses aspects positifs et en exploitant les données générées par les outils et les plateformes collaboratives. Ces données de suivi permettent certes de mesurer la productivité individuelle et celle des équipes, mais elles permettent surtout de l’optimiser et guider les décideurs dans la réorganisation des processus et la personnalisation des expériences.

«Et à mesure que les espaces de travail sur site et l’administration centrale évoluent, les entreprises peuvent utiliser ces données pour créer des environnements prospères, productifs et rentables, étroitement liés aux expériences à distance», estime Deloitte.

Quand le monde digital rencontre le monde physique

Pour Deloitte, 2020 a été un tournant. Les populations se sont adaptées aux interactions numériques aussi bien pour travailler, pour apprendre que pour faire ses courses. Il n’y aura plus d’expériences physiques et d’expériences numériques bien distinctes. Les consommateurs veulent le meilleur des deux, sans couture et avec un très haut degré de personnalisation.

Pour Deloitte, «au cours des 18 à 24 prochains mois, nous nous attendons à ce que les expériences physiques ‘en personne’ et numériques deviennent plus transparentes et interconnectées… Le parcours client sera composé d’éléments physiques et numériques intégrés et conçus intentionnellement pour créer une expérience transparente, adaptée aux comportements, aux attitudes et aux préférences de chaque client».

«No normal» et le besoin d’outils pour plus d’équité

Les entreprises doivent accélérer leurs initiatives de diversité, d’équité et d’inclusion. De nouveaux outils émergent pour éviter les biais des AI et améliorer la performance par plus d’équité. L’AI est une chance pour accélérer l’inclusion des handicaps.

«Au cours des prochains mois, nous nous attendons à ce que les entreprises adoptent de nouveaux outils qui intègrent l’analyse avancée, l’automatisation et l’AI, y compris le traitement du langage naturel et l’apprentissage machine», expliquent les rapporteurs.

Il est temps de voir le monde autrement. Et d’intégrer le «no normal». La crise COVID19 «a bouleversé les projections et a obligé chacun de nous à se montrer plus adaptable et plus réceptif. Certains confortablement planifiés pour les années à venir se sont retrouvés condensés et réalisés en quelques semaines. Une accélération inconfortable qui a engendré d’importants changements. Mais les que nous observons suggèrent une dimension plus optimiste derrière les turbulents événements de l’année écoulée».

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