IA, Cloud et IoT – Les piliers technologiques des DSI

Les prévisions (ABI Research) pour les cinq prochaines années mettent en exergue des transformations profondes qui impacteront considérablement les stratégies des DSI et des Responsables Data. l’intelligence Artificielle et une gestion toujours plus poussées des données s’imposent comme des leviers majeurs en terme de compétitivité, nécessitant une approche proactive et structurée pour répondre aux défis d’un écosystème en mutation rapide.

L’évolution à un rythme effréné des technologies redéfinit en profondeur les stratégies des DSI et des Responsables Data. À l’horizon 2025, trois piliers technologiques se distinguent comme étant les principaux leviers de transformation : l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning, le Cloud et l’IoT. Ces innovations, bien que distinctes, convergent pour façonner un nouvel écosystème.

1. Intelligence Artificielle et Machine Learning : De l’expérimentation à l’industrialisation

L’IA générative et le Machine Learning sont en passe de devenir des composants essentiels des infrastructures IT. Selon ABI Research, les dépenses en modèles de langage à grande échelle (LLM) connaîtront une croissance annuelle de 35 %, révélant une adoption de plus en plus généralisée au sein des entreprises. Toutefois, la vision par ordinateur (Computer Vision) reste dominée par des modèles traditionnels, les modèles de vision à large échelle (LVM) peinant encore à démontrer un ROI convaincant.

Pour les DSI, l’industrialisation de l’IA nécessitera une intégration hybride entre les modèles traditionnels et les approches basées sur l’IA générative. La maîtrise des coûts, la protection des données et la scalabilité des infrastructures seront des priorités absolues pour une adoption réussie.

2. Le Cloud et la montée en puissance du modèle hybride

Le Cloud va poursuivre son évolution vers des architectures hybrides et souveraines, permettant aux entreprises de concilier agilité, performance et conformité réglementaire. ABI Research prévoit que d’ici 2029, le volume de données industrielles dépassera 4 zettaoctets, accentuant encore davantage la nécessité d’un traitement efficace et sécurisé des données.

Pour les DSI, l’adoption d’un cloud hybride est. un impératif pour assurer la flexibilité des ressources et une gouvernance des données renforcée. La mise en place de data fabrics permettra de standardiser et d’intégrer les données issues de multiples sources, favorisant des analyses avancées et une meilleure prise de décision.

3. IoT et connectivité intelligente : Une explosion des cas d’usage

L’Internet des Objets (IoT) s’impose comme un accélérateur d’innovation dans les environnements industriels et urbains. ABI Research prévoit que le marché des réseaux privés 5G pour l’IoT atteindra 75,9 milliards de dollars d’ici 2030, bien que sa croissance soit légèrement revue à la baisse par rapport aux prévisions initiales. Les dispositifs IoT de suivi des chaînes d’approvisionnement continuent également leur développement, répondant aux exigences accrues de traçabilité et d’optimisation logistique.

Pour les DSI, l’essor de l’IoT impose de sécuriser les flux de données, d’intégrer des plateformes de gestion IoT robustes et d’optimiser la connectivité pour exploiter pleinement le potentiel des réseaux intelligents.

IA, Cloud et IoT – Une convergence stratégique inéluctable

L’IA, le Cloud et l’IoT ne sont plus des choix technologiques optionnels, mais des leviers stratégiques incontournables. Leur intégration dans l’écosystème IT permettra aux entreprises de gagner en résilience, en compétitivité et en efficacité opérationnelle.

Pour les DSI, la capacité à orchestrer ces technologies de manière cohérente et à anticiper les défis liés à leur déploiement sera un facteur clé de différenciation. L’avenir appartient aux organisations qui sauront exploiter la puissance des données et des infrastructures intelligentes pour innover et se transformer durablement. Vous avez besoin de vous faire accompagner sur ces chantiers ? Contactez Smartpoint.

Quelles tendances data en cette fin d’année ? le TOP 3 selon Smartpoint, le spécialiste en ingénierie de la data.

En cette fin d’année 2024, le paysage technologique continue d’évoluer à une vitesse fulgurante, porté par des avancées majeures dans l’intelligence artificielle, les architectures de données modulaires et la cybersécurité. Ces innovations transforment la manière dont les entreprises gèrent, exploitent et sécurisent leurs données. Smartpoint, expert en ingénierie de la data depuis sa création, vous présente les trois tendances clés à suivre pour rester à la pointe de ces évolutions.

1) Développement assisté par l’IA

Le développement logiciel connaît une transformation majeure avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA). L’IA générative et le machine learning (ML) sont désormais utilisés pour assister les ingénieurs dans la création, le test et la livraison d’applications. Selon Gartner, d’ici 2028, 75 % des ingénieurs logiciels en entreprise utiliseront des assistants de codage IA, contre moins de 10 % en 2023. Cette tendance reflète l’énorme potentiel de l’IA pour automatiser des tâches complexes, améliorer la productivité, et réduire les erreurs dans les processus de développement​.

Il en est de même dans l’écosystème Data !

Citons pour exemple Snowflake qui exploite l’IA et le machine learning pour offrir une exploitation automatisée des données via des outils comme Snowpark, qui permet de développer et exécuter des modèles de machine learning directement dans le cloud. Les utilisateurs peuvent ingérer et analyser des données à grande échelle tout en intégrant des modèles prédictifs et génératifs pour des insights avancés​.

Informatica, avec CLAIRE Engine, son moteur d’IA intégré dans Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC), automatise l’ingestion et la gestion des données tout en utilisant des algorithmes de machine learning pour optimiser l’orchestration et la qualité des données. Cela permet de tirer parti de l’IA pour automatiser des processus complexes et accélérer l’exploration de données

Enfin, connu pour sa plateforme Lakehouse, Databricks combine data lakes et data warehouses, et intègre des capacités avancées d’IA générative et de machine learning via MLflow. La plateforme permet de créer, entraîner et déployer des modèles d’IA directement sur les données, facilitant l’exploitation rapide et automatisée pour des analyses prédictives et des cas d’usage d’IA générative

2) Architectures de données modulaires pour plus de flexibilité pour des besoins évolutifs

Les architectures de données modulaires permettent une adaptabilité rapide aux changements des besoins métiers et technologiques. Ces architectures se composent de modules indépendants qui peuvent être développés, déployés, et mis à jour de manière autonome, offrant ainsi une flexibilité accrue. Un exemple courant est l’architecture microservices, où chaque service gère un aspect spécifique des données (comme la gestion des utilisateurs ou l’analyse des transactions), facilitant l’évolution et l’évolutivité de l’ensemble du système. Un autre exemple est l’architecture orientée événements (Event-Driven Architecture), utilisée dans des systèmes nécessitant une réponse en temps réel, où les composants modulaires réagissent aux événements au lieu de suivre un flux de données linéaire.

Enfin, les plateformes dites Data Mesh décentralisent la gestion des données en permettant à chaque domaine de traiter ses propres données comme un produit. Ces approches modulaires répondent à des besoins croissants en termes de traitement distribué, de résilience, et d’optimisation des flux de données complexes​.

Pour exemples, citons AWS Lambda et Google Cloud Functions qui utilisent des architectures orientées événements et microservices pour permettre aux développeurs de créer des applications réactives en temps réel. Chaque fonction Lambda ou Cloud Function peut être déclenchée par un événement spécifique (comme l’arrivée de nouvelles données ou une modification dans un système), permettant une gestion modulaire des processus métiers complexes.

3) Cybersécurité et intégration dans la gestion des données

En cette rentrée 2024, la protection des données et l’intégration efficace des systèmes sont plus que jamais aux cœur des préoccupations des entreprises. Les éditeurs de solutions Data intègrent de plus en plus l’IA et le machine learning pour renforcer la sécurité tout en facilitant l’exploitation des données. Par exemple, IBM Watsonx propose des outils de surveillance et d’analyse des données en temps réel, permettant de détecter et prévenir les cybermenaces, tout en assurant une intégration fluide avec les infrastructures existantes​.

Fivetran quant à lui se concentre sur l’automatisation de l’ingestion des données tout en offrant des fonctionnalités avancées de cybersécurité. Cela permet une protection des données continue tout au long des processus d’intégration, tout en restant compétitif en termes de coûts et de simplicité de déploiement​.

Citons également Elastic, avec sa solution Elastic Stack (ELK), qui se positionne comme un leader dans l’ingestion, le stockage et la restitution des données en temps réel. Elastic intègre des fonctionnalités avancées de machine learning pour détecter les anomalies dans les flux de données, renforcer la sécurité et offrir une visibilité complète des environnements IT. Cette approche proactive permet non seulement de protéger les données mais aussi d’améliorer l’intégration avec les systèmes existants.


Vous souhaitez intégrer ces avancées technologiques au sein de vos systèmes d’information ou explorer les opportunités qu’elles peuvent offrir à votre organisation ? Faites appel à Smartpoint pour transformer vos défis en solutions concrètes et innovantes. Contactez-nous dès maintenant pour en savoir plus sur la manière dont nos experts peuvent vous accompagner dans cette démarche.


Pour aller plus loin :

LAISSEZ-NOUS UN MESSAGE

Les champs obligatoires sont indiqués avec *.

    Prénom*

    Nom*

    Société*

    E-mail*

    Téléphone*

    Objet*

    Message