Le Cahier des Tendances

Top 1O. Principales tendances et stratégies numériques pour 2024. Perspectives et hypothèses.

Il faut se ressembler un peu pour se comprendre, mais il faut être un peu différent pour créer une dynamique.


Jacqueline Sala


Les professionnels de l'information et de la décision ne doivent pas hésiter à maîtriser les mots des technologies numériques mais aussi les scénarios qui se dessinent. Il s'agira de les faire évoluer en fonction des objectifs que nous avons à atteindre et des valeurs que nous voulons défendre. Plus nous comprendrons les évolutions et les limites de nos interlocuteurs, meilleur sera notre dialogue et donc notre bien-être à vivre et travailler ensemble. La réciproque est bien-sûr nécessaire.



Top 1O. Principales tendances et stratégies numériques pour 2024. Perspectives et hypothèses.

Quel avenir nous prépare-t-on ? Au menu...


1. L’IA comme partenaire : Gestion de la confiance, du risque et de la sécurité de l’IA (AI Trust, Risk and Security Management, AI TRiSM)
2. Assurer la sécurité : Gestion continue de l’exposition aux menaces (Continuous Threat Exposure Management, CTEM)
3. Protéger l’avenir : Technologie durable
4. Libre-service pour les développeurs : Ingénierie des plateformes (Platform Engineering)
5. Accélérer la création : Développement assisté par l’IA
6. Adapter le travail : Plateformes cloud industrielles
7. Optimiser la prise de décision : Applications intelligentes
8. Puissance ET responsabilité : IA générative démocratisée
9. Pousser les pionniers : Main-d’œuvre connectée et optimisée
10. Des acheteurs qui ont des octets : Clients machines (Machine Customers)

Source : Gartner Group

INTRODUCTION - Les études sur les tendances technologiques visent à hiérarchiser les investissements à l’ère de l’IA

Il est important d'examiner les tendances technologiques dans l'ère de l'IA pour déterminer les investissements et les objectifs à privilégier.
Les avancées rapides de l'IA peuvent , et si oui sous quelles conditions, soutenir la croissance, la protection et la création de valeur des entreprises. Grâce à l'intervention de l'intelligence artificielle, la supervision des activités et la mise en place de mesures de sécurité, sont essentielles pour satisfaire les exigences évolutives des clients et des stratégies commerciales.
Les entreprises doivent assurer une utilisation sûre de l'intelligence artificielle, maintenir la durabilité de leur système opérationnel, améliorer la productivité et offrir une valeur ajoutée à toutes les parties prenantes.
L'adoption de ces technologies doit être alignée avec ll'intelligence collective de l'organisation.


Source : Bart Willemsen, Vice-président analyste, Gartner
 

Gestion de la confiance, du risque et de la sécurité de l’IA

D'ici 2026, les sociétés qui intègrent des contrôles TRiSM dans leurs applications d'IA verront une diminution de 80 % des données erronées, ce qui conduira à une amélioration de la précision des décisions. Celles qui mettent en pratique ces mesures parviennent à réaliser plus de projets d'IA, augmentant ainsi leur valeur commerciale.
Les entreprises qui utilisent des modèles IA administrés par TRiSM peuvent améliorer la gestion des réticences et augmenter l'équité des applications IA. Il est crucial de continuellement évaluer la compréhension des modèles d'IA afin de s'assurer de leur précision et de leur interprétation lors de leur utilisation.

La transparence, la responsabilité et la fiabilité sont fondamentales pour la confiance entre l'homme et l'IA.
Afin de maintenir cette confiance, le cadre AI TRiSM met en avant des éléments importants la maîtrise des risques encourus.
En valorisant une utilisation éthique de l'IA, cette structure permet aux entreprises d'accroître leur efficacité, leur rentabilité et leur processus décisionnel. Toutefois, sa réalisation peut également présenter des difficultés opérationnelles, techniques et organisationnelles. En mettant en place des mesures comme les vérifications automatiques, les instructions claires et la communication ouverte, les entreprises peuvent résoudre les inquiétudes relatives à la confiance envers l'IA et prévenir les risques pour leur réputation, les litiges et la résolution de crises.

Parmi ces aspects figurent des évaluations approfondies des intelligences artificielles, la création de systèmes sûrs, la sauvegarde des infrastructures et des applications IA, le respect des lois et des normes, des vérifications de sécurité fréquentes, ainsi que la surveillance constante des modèles et des applications d'IA.
En implantant un système TRiSM IA, les entreprises peuvent optimiser l'utilisation des données, augmenter la sécurité et préserver leur image de marque. Les lois changent pour traiter les problèmes moraux associés à l'intelligence artificielle. Ce cadre vise à renforcer la crédibilité, la fiabilité et la confiance des systèmes d'IA pour favoriser un développement responsable de cette technologie.

Gestion continue de l’exposition aux menaces (CTEM)

Une approche pragmatique et systémique pour ajuster en continu les priorités d’optimisation de la cybersécurité

La CTEM consiste en une méthode de sécurité utilisée par les responsables des services informatiques pour harmoniser les évaluations des risques avec les projets de l'entreprise et les menaces importantes. Elle évalue les vulnérabilités corrigibles et non corrigibles, tout en vérifiant les priorités de l'entreprise en termes de réparation, en adoptant le point de vue de l'attaquant et en évaluant l'efficacité des mesures de sécurité.
Les améliorations basées sur des preuves et la mobilisation renforcée des équipes de sécurité sont prévues comme résultats. Afin de mettre en pratique la CTEM, il est conseillé d'inclure cette méthode dans les programmes de sensibilisation et de gestion des risques, tout en prenant en compte l'adoption de technologies de validation de cybersécurité pour renforcer les processus de travail déjà en place. 


Le CTEM (Continuous Threat Exposure Management) est un système spécialisé mis en place pour prévenir les cyberattaques et garantir la sécurité des utilisateurs. Ce programme vise à renforcer les protocoles de sécurité en adoptant une approche novatrice. En combinant le Machine Learning, les analyses avancées et l'intelligence artificielle, il permet d'identifier et de catégoriser les menaces en temps réel. Les équipes RedTeam et BlueTeam, ainsi que d'autres spécialistes de la cybersécurité, travaillent ensemble pour surveiller les activités, évaluer les niveaux de sécurité et prendre des décisions éclairées en cas de défaillance. Cette approche permet d'établir un plan précis pour contrer les menaces et avoir un avantage sur les hackers, empêchant ainsi l'extraction de données sensibles.

Petite remarque personnelle. Connected Risk Engine Cyber : Solution d'auto-évaluation de votre stratégie cyber.

Technologie durable. Une structure de solutions digitales pour obtenir des résultats environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) qui favorisent l’équilibre écologique à long terme et les droits de l’homm

L'émergence de la technologie durable est cruciale pour anticiper, limiter et gérer les défis écologiques, tout en favorisant le respect des droits de l'homme, le bonheur et la prospérité.
Choisir les technologies qui soutiennent la durabilité dans votre secteur et qui sont essentielles pour votre entreprise et ses parties prenantes est vital. Faites participer votre comité d'éthique dans l'élaboration d'un plan détaillé et référez-vous au Hype Cycle™ pour trouver le juste équilibre entre les technologies déjà en place et celles en développement.
En 2027, un quart des directeurs des systèmes d'information auront leur salaire associé à leur impact sur la durabilité technologique.

Le cycle du hype, traduction littérale de l'anglais hype cycle, décrit l'intérêt pour une nouvelle technologie.
Il représente les technologies "à la mode" ou en développement à un moment précis. Le terme hype fait référence à la publicité excessive. Ce concept peut être appliqué à une technologie spécifique ou à l'ensemble des technologies émergentes. 

Ingénierie des plateformes (Platform Engineering). Créer et maintenir des plateformes internes en libre-service pour répondre aux besoins des utilisateurs.

80 % des sociétés de développement de logiciels mettront en œuvre les équipes de plateforme agissent comme des prestataires de services internes.

La volonté d'améliorer l'expérience des développeurs et de stimuler la création de valeur commerciale explique la tendance à développer des plateformes internes avec des composants réutilisables. Ceci aide à diminuer la charge mentale et à accroître l'efficacité des développeurs, ainsi que leur aptitude à gérer et améliorer leurs applications de façon indépendante, tout en assurant la sûreté et la sécurité. En considérant la plateforme comme un produit, en travaillant avec les utilisateurs finaux et en encourageant une culture de gestion des produits, les entreprises peuvent renforcer la rétention des talents clés et encourager l'innovation

Développement assisté par l'IA. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'ingénierie logicielle aide les développeurs à être plus productifs.

Les ingénieurs  utiliseront  l'IA générative et le machine learning pour développer et tester des logiciels.

Les responsables des services informatiques doivent intégrer le développement assisté par l'intelligence artificielle.
Cette nouvelle tendance implique l'incorporation d'outils d'IA dans les outils de développement des ingénieurs pour simplifier la création de code, la traduction dans des langues actuelles, la conversion de la conception en code et l'amélioration des capacités de test des applications.
Il est conseillé de constituer une équipe d'ingénieurs expérimentés pour évaluer et mettre en œuvre ces outils, d'incorporer des outils de test d'intelligence artificielle dans les procédures et de choisir un système de conception comportant des éléments réutilisables pour l'interface utilisateur.
D'ici 2028, il est prévu que 75 % des développeurs logiciels feront usage d'assistants de codage basés sur l'IA.

Plateformes cloud industrielles. Place a la modularité. Conjuguer et coordonner les services.

Obtenir des performances opérationnelles efficaces en combinant des informations pertinentes pour votre branche en les fusionnant et en les fusionnant avec les services sous-jacents de SaaS - Software as a Service - , PaaS - Platform-as-a-Service-  et IaaS - Infrastructure-as-a-Service-  dans une gamme de produits exhaustive comprenant les compétences modulables.
"D’ici à 2027, plus de 50 % des entreprises utiliseront des plateformes de cloud industriel pour stimuler leurs projets commerciaux, contre moins de 15 % en 2023." Source Gartner

En 2024, les plateformes cloud industrielles sont une tendance technologique majeure, proposant des solutions cloud adaptées à chaque domaine d'activité. Les professionnels de l'informatique peuvent utiliser leur capacité à s'adapter et leur agilité pour faire face aux perturbations de plus en plus fréquentes dans leur domaine. En exploitant la méthode de composition de ces plateformes, ils peuvent développer des compétences industrielles exclusives pour leurs clients et partenaires, adressant ainsi les besoins clés de leur secteur d'activité.

Applications intelligentes. Applications destinées au grand public ou assistance professionnelle grâce à l'IA .


D'ici 2026, 30 % des nouveaux logiciels auront recours à l'intelligence artificielle pour offrir des interfaces utilisateur personnalisées adaptatives. Aujourd'hui, nous sommes en dessous de 5 % maintenant.
La génération d'intelligence artificielle améliore les applications en apportant de nouvelles perspectives à partir des données de transactions et des sources externes. Les professionnels n'auront plus besoin d'utiliser des outils de veille économique séparés pour évaluer leur entreprise. L'IA suggère des prévisions et conseils, personnalisant les applications pour l'utilisateur, améliorant les performances et encourageant la décision basée sur les données.


Il est conseillé de créer un centre d'excellence ou une équipe équivalente afin de capturer, expliquer, classifier  cartographier et observer voire de relativiser la portée et la profondeur de l'intelligence en tant que capacité de pensée.
Assurez-vous que les applications dites  intelligentes et leurs éventuels cas d'utilisation soient correctement explorés mais aussi entendus, compris et acceptés par tous les employés de l'entreprise. Tenez compte de leurs avis et suggestions.

IA générative démocratisée. Création de contenu, démocratisation de information utile, compétences. Et les risques, quels sont-ils ?

L'intégration de l'IA générative dans une entreprise présente à la fois des avantages et des risques.

Quelles sont les promesses de l'IA ? L'intégration plus large de l'IA générative en entreprise devrait automatiser des tâches, améliorer la productivité, diminuer les dépenses et ouvrir des perspectives de croissance.
Ce quii pourrait modifier la manière dont les organisations coopèrent ou s'opposent. Différents postes et fonctions commerciales contribueront à la démocratisation de l'information et des compétences.
Les grandes quantités de données seront disponibles grâce à des interfaces conversationnelles en langage naturel.

Les risques à considérer incluent les biais algorithmiques, la protection de la vie privée, la sécurité des données, l'impact sur l'emploi, la fiabilité et l'exactitude des résultats générés. Pour atténuer ces risques, il est recommandé de mettre en place des mesures de gouvernance solides, de surveiller et évaluer régulièrement les performances des modèles d'IA, et de former les employés à une utilisation éthique et responsable de cette technologie. Gardez les yeux et les oreilles ouverts.

 

Détecter et révéler des talents. Main-d’œuvre connectée et optimisée.

Comment concevoir et développer une approche pour maximiser la valeur des employés en créant un réseau qui encourage l'utilisation de la technologie, l'analyse des compétences et le renforcement des talents pour booster la croissance et l'évolution des ressources humaines ?
D'ici 2027, un quart des Directeurs des Systèmes d'Information introduiront des programmes de main-d’œuvre connectée pour diminuer de moitié le temps requis pour développer des compétences essentielles.
Cette méthode permet d'acquérir les nouvelles compétences plus rapidement. Elle aide à diminuer la durée requise pour obtenir de meilleures performances dans l'usage d'outils numériques.

L'objectif, en théorie, est de faire de ces progrès un levier pour un travail plus intelligent, et donc rendre les collaborateurs capables d'exercer de missions plus complexes et plus enrichissantes.
Comment faire ?
Accorder de l'importance à l'acquisition rapide de compétences pour les travailleurs inexpérimentés dans des environnements complexes en mesurant les résultats, ce qui permettra une intégration plus rapide.
Élaborer un plan collaboratif impliquant les responsables des départements informatique, des ressources humaines, des ventes, du service client et de la chaîne d'approvisionnement afin de cibler des secteurs clés pour l'investissement en main-d'œuvre.
Créer des expériences enrichies par des technologies intelligentes afin d'aider les employés dans l'accomplissement de tâches qui seraient autrement impossibles.

Des acheteurs qui ont des octets : Clients machines.

"Pour la première fois dans l’histoire de l’humanité, les entreprises seront en mesure de créer leurs propres clients."
Ici nous entrons vraiment dans la prospective !
D'ici 2028, il y aurait 15 milliards de produits en réseau pouvant agir comme des clients, et des milliards d'autres arriveraient dans les prochaines années.
Leur influence se compterait en milliers de milliards de dollars. Les achats d'ici à 2030 seront encore plus essentiels et cruciaux pour la montée en puissance du commerce en ligne.

 

Est-ce vraiment un avenir désirable, responsable, au service de l'humain ?