Depuis bientôt 3 ans, les entreprises naviguent en eaux troubles et ont dû affronter tour à tour une pandémie, un contexte géopolitique tendu et désormais, une inflation galopante. L’incertitude est partout et touche les entreprises de tous secteurs d’activité. En 2023, l’heure est au pragmatisme et à l’usage raisonné des technologies, notamment en ce qui concerne l’adoption de l’intelligence artificielle et la gestion des données. Décryptage et tendances. 

« Less is more » : le développement de l’IA frugale

Le développement de l’IA dans les entreprises va s’accélérer, à une condition. Prendre conscience de l’importance d’adopter une IA frugale. En 2023, l’IA sera appliquée à un éventail élargi de cas d’usage plus spécifiques, mais dont l’impact sera bien plus important. Paradoxalement, l’IA frugale accélérera la mise en œuvre des transformations (ambitieuses) en cours dans les entreprises, d’autant plus si leurs employés sont plus largement sensibilisés et à l’aise avec ces technologies.

Les données synthétiques, futur moteur de l’IA

Les données synthétiques sont souvent présentées comme un « remède miracle » face aux défis de confidentialité, de rareté des données ou encore de biais liés à leur représentativité. En 2023, les services de création de données de synthèse vont continuer à se développer, avec l’arrivée de nouveaux entrants sur le marché. En parallèle, les entreprises qui cherchent à monétiser des données sensibles telles que les données de santé ou les données de propriété intellectuelle vont, de ce fait, développer des jeux de données synthétiques et les mettre à disposition du marché. Néanmoins, la vigilance sera de mise ! Les jeux de données synthétiques ne devront pas tomber dans les mêmes pièges que ceux qui touchent les données réelles. Les débats sur l’élaboration de normes et de standards de qualité autour des données synthétiques devraient se poursuivre, sans toutefois produire des résultats concrets dans l’immédiat.

Données en temps réel : les data warehouses traditionnels seront de l’histoire ancienne

En 2023, nous continuerons d’assister à l’abandon des data warehouses traditionnels au profit de solutions de stockage capables d’analyser et de prendre des décisions à partir de données en temps réel. Les entreprises devraient développer leurs capacités de traitement des données en temps réel et les stocker dans un format adapté, à des fins de reporting (que ce soit sous forme de données non structurées dans un datalake ou dans une base de données clé-valeur NoSQL comme DynamoDB).

Qu’il s’agisse d’un fabricant qui surveille les données IoT en temps réel issues de machines-outils ou d’un commerçant qui surveille le trafic de son site de e-commerce, le fait de pouvoir identifier des tendances en temps réel permettra d’éviter des erreurs potentiellement coûteuses et de pouvoir tirer parti des opportunités qui se présenteront.

Les données, des « êtres » dotés d’une durée de vie limitée

Les dirigeants seront plus enclins à considérer les données comme un actif doté d’un cycle de vie, afin de faciliter la démocratisation et la commercialisation des données dans un environnement data mesh. Pour cela, les entreprises devront créer un aperçu « vivant » de leurs données.

Les données seront ainsi répertoriées, comme si elles faisaient partie d’un inventaire, tout en gardant à l’esprit les stratégies potentielles de commercialisation des données. Comprendre la forme et l’étendue de ses données à tout moment – que ce soit au moment du déploiement d’un logiciel ou au moment d’une prise de décision basée sur les données – est l’une des attentes des utilisateurs de logiciels.
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Par Walid Farhat, Responsable Préventes chez SAS

 

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