5 grandes évolutions technologiques à ne pas rater en 2021

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À l’approche de la fin de l’année, nous passons en revue le travail que les analystes du secteur ont effectué pour nous dévoiler les tendances technologiques dont nous serons témoins en 2021.

L’évolution rapide des tendances de consommation, les préoccupations en matière de sécurité, l’utilisation éthique de l’intelligence artificielle et les répercussions croissantes du changement climatique incitent les entreprises à intégrer le risque systémique dans leur planification à long terme.

La pandémie Covid-19 de 2020 nous a tous aidés à nous familiariser avec l’incertitude. Elle nous a également montré l’importance de certaines technologies, que nous pensions plus développées qu’elles ne le sont. C’est le cas de l’intelligence artificielle et du machine learning.

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Voyons donc les évolutions technologiques qui nous attendent pour 2021.

 

5G

Nvidia Geforce Now

La prochaine tendance technologique est la 5G.

Là où les technologies 3G et 4G nous ont permis de naviguer sur internet, d’utiliser des services de navigation, d’augmenter la bande passante pour du streaming sur Spotify ou YouTube, les services 5G devraient révolutionner nos vies, en permettant des services qui reposent sur des technologies avancées comme la réalité virtuelle ou augmentée, parallèlement à des services de jeux dans le cloud comme Google Stadia, NVidia GeForce Now et bien d’autres.

Presque toutes les entreprises de télécommunications travaillent à la création d’applications 5G. Les services 5G devraient être lancés dans le monde entier en 2021, avec plus de 50 opérateurs offrant des services dans une trentaine de pays d’ici à la fin de l’année, ce qui en fait une grande tendance technologique à laquelle il faudra être attentif.

 

Intelligence artificielle (IA) et machine learning

L‘intelligence artificielle a déjà fait beaucoup parler d’elle au cours de cette décennie, mais elle continue à être parmi les tendances technologiques : ses effets notables sur notre façon de vivre, de travailler et de nous divertir n’en sont qu’à leurs débuts. L’IA est déjà connue pour sa supériorité en matière de reconnaissance d’images et de voix, d’applications de navigation, d’assistants personnels pour smartphones, d’applications de covoiturage et bien d’autres choses encore.

Les prévisions
Boosté par la 5G, le marché de l’intelligence artificielle représentera 190 milliards de dollars d’ici 2025, et les dépenses mondiales en systèmes cognitifs atteindront plus de 57 milliards de dollars en 2021.

L’IA s’étendant à tous les secteurs, de nouveaux emplois seront créés dans le développement, la programmation, les tests, le support et la maintenance, pour n’en citer que quelques-uns.

Le machine learning, le sous-produit de l’IA, est également déployé dans toutes sortes d’industries, notamment dans les robots, les analyses de données…

 

Automatisation des procédés robotisés

Comme l’IA et l’apprentissage machine, l’automatisation des processus robotiques est une autre technologie qui automatise les tâches.

Il s’agit d’utiliser un logiciel pour automatiser des processus de travail tels que le traitement de transactions, le traitement de données et même la réponse à des courriels. Cette technologie automatise les tâches répétitives que les gens avaient l’habitude de faire.

Responsable de la perte de nombreux emplois, cette technologie en créera de nouveaux, dans le développement, et la maintenance notamment.

 

Internet des comportements (IoB, Internet of Behavior)

tous anti Covid, application IoB

Comme le montre l’exemple de surveillance du protocole COVID-19, l’IoB consiste à utiliser les données pour modifier des comportements. Avec l’augmentation des technologies qui recueillent la « poussière numérique » de la vie quotidienne (des données qui couvrent les mondes numérique et physique) ces informations peuvent être utilisées pour influencer les comportements par le biais de boucles de rétroaction.

Exemple
Par exemple, pour les véhicules commerciaux, la télématique peut surveiller les comportements de conduite, du freinage brusque aux virages agressifs. Les entreprises peuvent ensuite utiliser ces données pour améliorer les performances, l’itinéraire et la sécurité des conducteurs.

Les implications éthiques et sociétales de l’IoB dépendent des objectifs et des résultats des utilisations individuelles

L’IoB peut rassembler, combiner et traiter des données provenant de nombreuses sources, notamment:

  • les données de citoyens, traitées par des organismes du secteur public et du gouvernement
  • les médias sociaux
  • le déploiement de la reconnaissance faciale dans le domaine public
  • le suivi de la localisation

La sophistication croissante de la technologie qui traite ces données a permis à cette tendance de se développer.

Autre exemple
Une montre connectée (que les compagnies d’assurance maladie pourraient utiliser pour suivre les activités physiques, afin de réduire les cotisations) pourrait également être utilisée pour surveiller les achats de nourriture : trop d’articles malsains pourraient faire augmenter les cotisations.

Les lois sur la protection de la vie privée, qui varient d’un pays à l’autre, auront un impact déterminant sur l’adoption et l’ampleur de l’IoB.

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Cloud distribué

Le cloud distribué, c’est là où les services de cloud sont distribués dans différents endroits physiques, mais le fonctionnement et la gouvernance restent de la responsabilité du fournisseur de cloud.

Permettre aux organisations d’avoir des services physiquement plus proches les uns des autres permet une faible latence et une réduction les coûts. Le cloud distribué permet également de respecter les lois imposant que certaines données doivent rester dans une zone géographique spécifique.

 

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