Laurent Bride, CTO de Talend, éditeur de logiciels d’intégration de données d’entreprise, nous dévoile sa vision sur l’avenir immédiat du traitement de la donnée dans le Cloud et la boîte noire des algorithmes.
Le Cloud
Les activités se développent grâce au multi-cloud dès lors que le manque d’efficacité dans le traitement de la donnée est résolu. Le multi-cloud promet d’énormes bénéfices s’il peut être correctement exploité. Cependant, le manque d’efficacité dans le traitement de la donnée et la complexité des politiques de conformité entravent les progrès pour bon nombre d’entreprises.
L’année 2019 verra certains de ces dysfonctionnements dans le traitement de la donnée s’estomper à mesure que des stratégies plus efficaces axées sur les données seront mises en œuvre et que de nouvelles technologies offriront de véritables fonctionnalités multi-cloud au plus grand nombre.
Intelligence Artificielle et Machine Learning / Confiance et éthique
Les questions relatives à l’éthique de la donnée ralentiront l’innovation en matière d’IA/ML. L’année écoulée a vu exploser la frénésie autour de l’IA/ML. L’éthique, la confiance, la partialité et l’équité de la donnée ont fait leur apparition pour combattre les inégalités dans ces processus, et les rendre ainsi plus intelligents. Il y a de nombreux niveaux dans l’éthique de la donnée, et même si les progrès du machine learning ne cesseront pas, ils devraient connaitre un ralentissement en 2019. Quand bien même, les chercheurs tenteront de définir une approche juste et équilibrée pour la prise de décision par les machines.
La boîte noire des algorithmes devient moins opaque. Une partie du problème dans l’éthique de la donnée en lien avec l’IA et le ML est que calculs et scénarios sont croisés sans que l’on puisse se faire une idée des réponses ultérieures. Même les chercheurs peuvent avoir de la difficulté à faire le tri après coup.
Mais dans les années à venir, et même si cela n’aboutira pas à une transparence totale avec notamment des algorithmes propriétaires, la “boîte noire” deviendra moins opaque à mesure que les utilisateurs finaux se familiariseront avec les données et la manière dont elles sont utilisées.
