Perspectives pour 2020 : Greg Betz répond à cinq questions clés sur les données, l’intelligence et l’automatisation

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Dans le cadre d’une discussion informelle, Greg Betz, vice-président principal de NTT DATA Services, présente les tendances technologiques dans les secteurs des données, de l’automatisation et de l’intelligence artificielle (IA). Nous lui avons posé cinq questions incontournables sur ce qui attend les entreprises au cours de la prochaine année et sur ce qu’elles peuvent faire pour demeurer concurrentielles à l’ère de l’IA.

Q : Sur quoi les entreprises doivent-elles absolument miser pour connaître du succès à court terme?
R : Sur les données, sans contredit. Les données constituent déjà la monnaie la plus convoitée dans le nouveau monde dans lequel nous vivons : celui de l’intelligence artificielle. Les entreprises ne peuvent plus les ignorer, car « l’intelligence » et l’automatisation ne peuvent fonctionner sans des données intégrées et relativement bien nettoyées. En matière de données, les entreprises se doivent d’être prêtes. Elles doivent examiner la qualité de leurs données ainsi que leur architecture afin de s’assurer que le tout est optimisé pour maximiser les retombées de l’automatisation. Celles qui attendront risqueront de prendre du retard et de voir leurs concurrentes les doubler dans la transition vers l’intelligence artificielle et l’automatisation.

Q : Quelles technologies seront largement adoptées cette année?
R : L’automatisation robotisée de processus (ARP) continuera de gagner en popularité. C’est une technique qui a fait beaucoup d’adeptes au cours des dernières années. Elle sera appelée à prendre de l’importance dans certains secteurs, notamment la santé, les banques et l’assurance. Son adoption sera plus importante dans les situations où l’on retrouve des systèmes informatiques complexes, coûteux ou hérités qui ne disposent d’aucune fonctionnalité intégrée à automatiser. On peut aussi s’attendre à davantage de fonctionnalités « natives » d’automatisation et d’intégration dans Salesforce, SAP et d’autres progiciels.

En 2020, on assistera aussi à un plus grand nombre d’expérimentations et de démonstrations de faisabilité visant à accroître le rendement des investissements en intelligence artificielle. Cela veut dire que les chefs de file des entreprises et du monde de l’informatique feront équipe pour que ce rendement devienne possible.

Q : De quoi les entreprises doivent-elles se protéger?
R : Des contrôles diligents insuffisants. Je vois des entreprises qui n’arrivent toujours pas à profiter d’une automatisation à grande échelle, car elles n’ont pas effectué les vérifications nécessaires en amont. Elles escamotent certaines étapes cruciales du processus de standardisation et d’optimisation avant (ou pendant) le déploiement de l’automatisation. Pour revenir à la question des données, les entreprises doivent impérativement s’assurer d’avoir en main les bonnes données et d’avoir fait leurs devoirs avant de faire le grand saut. Sans cela, elles pourraient avoir du mal à atteindre leurs objectifs en matière d’efficacité et d’évolution.

Q : Quels sont les défis qui attendent les entreprises qui entament leur processus d’automatisation?
R : La transparence de l’IA. Les entreprises qui commencent à déployer leurs solutions d’IA devront veiller à ce que cette technologie soit transparente. Tôt ou tard, leurs dirigeants devront s’assurer de bien comprendre les algorithmes de base qui entrent en jeu dans la gestion de leur entreprise afin de résoudre les éventuels problèmes. Pour veiller à ce que tout le monde soit sur la même longueur d’onde et éviter les embûches, ils devront établir des normes et des processus de gouvernance et intégrer les experts en mégadonnées et les ingénieurs qui auront conçu et entraîné les modèles d’automatisation.

Q : À quels développements technologiques pouvons-nous nous attendre en 2020?
R : L’apprentissage machine automatisé (AutoML), le nettoyage des données et la confidentialité des données seront à l’ordre du jour. Je m’attends à voir un nombre croissant de solutions d’AutoML sur le marché, surtout dans un contexte où les experts en mégadonnées sont peu nombreux (et bien rémunérés!) et où les entreprises devront accélérer leur adoption de l’intelligence artificielle. Pour revenir à mon premier point, je crois que nous verrons aussi des solutions plus sophistiquées et mieux commercialisées, que ce soit pour le nettoyage, l’intégration ou l’optimisation des données. De plus, je crois qu’on assistera au resserrement de la réglementation entourant la confidentialité et le contrôle des données, ce qui augmentera la responsabilité des entreprises à l’égard des données qu’elles détiennent, consomment et diffusent.

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Date de la publication : 2019-12-16

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