Dans une époque où l’innovation règne en maitre, les entreprises face à des défis majeurs pour assurer pleinement leur transformation en envisager l’avenir sereinement. Construire un réseau de partenaires et de talents solides, améliorer la gestion et l’exploitation des données, assurer la sécurité des systèmes et infrastructures, accélérer le développement de modèle de machine learning… sont autant d’enjeux capitaux pour 2019.

Construire un écosystème solide de talents et de partenaires

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises open source peinent encore à recruter des développeurs qualifiés. En 2019, afin d’attirer les nouveaux talents, les fournisseurs n’auront d’autre choix que de s’associer à des fondations, telle l’OpenStack Foundation ou la Ceph Foundation. Les fournisseurs open source ont besoin de développeurs qui interagissent avec l’ensemble de la communauté et sont contributeurs de multiples projets. En s’appuyant sur des fondations, ces prestataires pourront trouver des candidats engagés et impliqués dans la philosophie open source, tout en renforçant leurs propres réseaux, systèmes de gestion des données… Pour retenir leurs talents, les entreprises doivent permettre à leurs développeurs de se perfectionner, d’obtenir des certifications et de se familiariser avec les nouvelles technologies (en particulier dans les domaines de l’IoT et de la sécurité).

Une fois ces bases solides construites et pour faire face à des marchés imprévisibles et aux incertitudes politiques et économiques d’aujourd’hui, les écosystèmes partenaires joueront un rôle clé et vont s’imposer comme un facteur de réussite vital en 2019. S’il est plus difficile d’anticiper précisément l’évolution des politiques, il est possible de contrôler les technologies utilisées par les entreprises. Dans ce contexte, elles doivent prendre conscience qu’elles ne peuvent exceller dans tous les domaines. Elles devront donc s’appuyer sur un réseau de fournisseurs solide et en conformité afin de rester au fait des évolutions du marché et proposer les meilleures solutions à leurs clients. Mais dans un marché saturé d’offres identiques, il peut être délicat de choisir le bon partenaire. En tirant parti des partenariats pour s’implanter dans de nouvelles régions ou de nouveaux marchés, les entreprises assureront leur croissance et jouiront d’une relation stable et durable avec leurs fournisseurs.

Données : entre stockage flash et sécurité

L’IoT industriel, les smart cities, wearables… sont autant de technologies qui génèrent un nombre de données sans précédents. Si la prolifération des données ne surprend personne, le volume de données non structurées et les approches mises en place pour les gérer mettent en lumière de nouveaux enjeux. En outre, les équipes IT sont confrontées à des défis supplémentaires à l’heure où de nombreuses entreprises adoptent des modèles hybrides composés de systèmes sur site et d’environnements cloud. En 2019, de plus en plus d’entreprises adopteront des solutions de stockage définies par logiciel (SDS) pour relever les défis de performance et de disponibilité générés par la croissance exponentielle des données.

Les nouvelles normes comme le RGPD influent directement sur le secteur du stockage. Parallèlement, les besoins en sécurité évoluent constamment à mesure que les cybercriminels mettent à jour de nouvelles façons de s’attaquer aux données. Les professionnels du stockage se doivent donc faire le lien entre IT et sécurité, en combinant différentes compétences, tout en ayant conscience des besoins de chacun des départements afin de réussir. À mesure que IT et sécurité se rapprochent, de nouveaux postes et rôles axés sur la supervision de la gouvernance et des politiques sur les données feront leur apparition. En plus de ces nouveaux emplois, cette nouvelle alliance pourrait entraîner des changements de politiques. Il ne serait alors pas étonnant alors de voir de nouveaux RGPD apparaitre dans le monde.

La sécurité est devenue une exigence clé pour la plupart des professionnels IT et devrait prendre encore plus d’ampleur au cours de l’année prochaine. À l’échelle de l’open source, nous avons conscience que les questions de sécurité doivent être mises au premier plan. Des phases préliminaires à l’achèvement, elle doit être présente à toutes les étapes des projets. En d’autres termes, il faut garantir la sécurité du code, du développement et des processus. Il conviendra d’appliquer la méthode DevSecOps pour les applications, le cloud, l’infrastructure et les interactions avec les partenaires. La sensibilisation aux enjeux de sécurité restera également un facteur clé, à l’heure où l’erreur humaine s’impose encore comme un risque majeur. Au cours de l’année prochaine, les entreprises devront désigner des représentants sécurité afin d’assurer le lien avec les salariés et de les informer de leur impact individuel sur la sécurité globale de l’entreprise.

Open data et machine learning au service des entreprises

Le Machine Learning (ML) a indubitablement évolué cette année, mais son fonctionnement optimum repose sur des ensembles de données importants et diversifiées. Il sera donc nécessaire de s’appuyer sur l’open source, qui a contrario des données, repose sur un libre partage. La communauté open source est bien consciente de cette lacune, c’est pourquoi devrait émerger en 2019 le concept d’open data, une nouvelle méthode de partage et d’agrégation des informations. Dans ce contexte, des projets comme le Community Data License Agreement (CDLA), annoncé par la Fondation Linux, ont été lancés afin d’encourager les entreprises à partager leurs données de manière ouverte et transparente. Le CDLA va jouer un rôle clé dans le partage des données qui pourront être utilisées pour améliorer rapidement l’adoption la précision du machine learning. Certaines entreprises ont déjà commencé à partager leurs données et à exploiter ces données partagées dans le cadre du développement d’un modèle machine learning dédié au déploiement d’un stockage défini par logiciel. De nombreuses initiatives similaires devraient émerger en 2019.

Si les solutions de machine learning sont actuellement utilisées en entreprise, elles se limitent pour l’instant à des projets de faible envergure dans des environnements de test. L’adoption devrait progresser modérément en 2019, sans atteindre des proportions démesurées. Pourquoi cette approche progressive ? Parce que les entreprises prennent le temps de s’assurer que le déploiement de cette technologie améliore leurs processus métier et génère des résultats concrets. Cette attitude précautionneuse donne également aux équipes IT et aux collaborateurs le temps dont ils ont besoin pour se familiariser avec les solutions nouvelle génération, facilitant la transition culturelle dans son ensemble. Ces adoptions ciblées devraient prendre de la vitesse au cours des années à venir : à partir de la prochaine décennie, le machine learning s’imposera comme un vecteur d’innovation dans tous les secteurs d’activité.

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Pierre-Yves Albrieux est Country Manager, SUSE France