Octo Technology, un cabinet de conseil et de réalisation IT, partage 5 tendances tech, qu’il estime à suivre de près en 2021. A commencer par la question du Cloud, qui est un élément stratégique de la transformation des entreprises.
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Le Cloud
Le Cloud est un game changer, une lame de fond qui a levé des limitations technologiques et a rendu possible la démocratisation et l’industrialisation de plein d’autres tendances, pourtant pas si nouvelles, comme l’intelligence artificielle, le big data, etc. Il va de soi que la question du passage dans le Cloud concerne et concernera de plus en plus d’entreprises cette année et même les prochaines années. La crise sanitaire planétaire que nous vivons a accentué encore plus cette tendance. Il est évident que les organisations et les systèmes Cloud Natives ont mieux résisté à cette crise que ceux qui ont des processus et des infrastructures on-premise.
Le sujet du Cloud n’est pas nouveau, mais ce qui se joue actuellement va bien au-delà des questions de l’infrastructure et de la gestion des datacenters. Les enjeux de passage dans le Cloud aujourd’hui sont au-delà de la technologie : ils sont organisationnels, business et juridiques. La question du Cloud est un élément stratégique de la transformation des entreprises. Beaucoup d’organisations en France et en Europe testent ou utilisent déjà en production des conteneurs et/ou du FaaS dans leurs produits numériques, de façon consciente, choisie ou pas. Tirer profit des avancées des plateformes Cloud passe nécessairement par la compréhension des impacts et des contraintes amenés par ces choix d’architecture, mais aussi par l’adaptation des processus d’entreprise. Par exemple, conserver les règles et processus de gouvernance pre-Cloud pour l’accès aux ressources informatiques n’a pas de sens dans une logique Cloud, où l’accès aux ressources se fait “à la demande”.
Quelle topologie choisir, comment prendre en compte les nouvelles structures de coût sous-jacents, comment tirer plus d’opportunités du Cloud ? Comment gérer les nouvelles contraintes ? Et surtout, quelle valeur mon organisation cherche-elle à optimiser dans le Cloud, quels compromis émergeront de l’optimisation de cette valeur ? parce qu’il sera impossible de tout obtenir… Ces questions sont celles de la définition d’une stratégie Cloud : quid des assets stratégiques ? Quid des données sensibles ? Quid du vendor-lock in ? Quelles architectures et niveau d’abstraction adopter en fonction des cas d’usage ? Ces questions concernent toute l’organisation : faire l’impasse sur les aspects métier organisationnels ou culturels de l’entreprise sont des facteurs bloquants pour des transformations réussies.
La cybersécurité
Une des contraintes amenées par le passage dans le Cloud est autour de la sécurité et de la protection des assets stratégiques et des données sensibles des personnes. Selon une étude récente, plus de 66% des citoyens européens se disent préoccupé(e)s par la protection de leurs données personnelles et leur sécurité. Pour les fournisseurs de services numériques, la pression est donc grandissante, et essentielle à intégrer dès le début du cycle de développement produit. Les discours autour de la sécurité en continu et du DevSecOps sont plus que jamais de mise et concernent absolument tout le monde, comme l’attestent les récentes attaques, y compris contre les organisations les plus avancées sur la question.
La tendance du travail à distance et le passage dans le cloud poussent également plus que jamais à reconsidérer les paradigmes de sécurité. Finie la sécurité périmétrique traditionnelle où l’on cherche à protéger le Système d’Information des menaces extérieures, place à la confiance zéro ou “Zero Trust”. Cela s’applique à la fois aux collaborateurs avec les limites des modèles classiques basés sur une logique de VPN, mais aussi à l’ensemble des équipes qui conçoivent les applications et les services métier.
L’Intelligence Artificielle
Justement, en terme d’intelligence artificielle, nous constatons à travers nos expériences que l’IA et les organisations évoluent aujourd’hui vers une phase plus raisonnée et questionnent plus l’usage de la technologie et les besoins sous-jacents, ce qui est une très bonne chose. Les investissements engagés sont aussi plus mis au regard de la valeur, et la question de la mesure est plus considérée, ce qui, encore une fois, est une excellente évolution. Et c’est dans les domaines industriels que nous voyons le plus d’usages de l’IA à large échelle, notamment l’inspection visuelle pour la détection de défauts et la maintenance prédictive entre autres.
Pour continuer à tirer de la valeur de l’IA et montrer la valeur, la question de l’industrialisation et du déploiement continu (notamment en edge) restent au cœur des travaux dans la plupart des contextes. Le monitoring de la performance et les mécanismes de réentrainement des modèles d’intelligence artificielle commencent aujourd’hui à être de plus en plus déployés et continueront à être éprouvés ces prochains mois/années.
L’interprétabilité et l’explicativité des algorithmes, la prise en compte des biais lors de l’apprentissage, la transparence et la protection des données seront des questions essentielles à considérer lorsque l’on intègre des algorithmes d’apprentissage dans nos produits. 60% des français considèrent les algorithmes d’intelligence artificielle comme une menace et non comme une opportunité, il est donc temps de rétablir la confiance avec les utilisateurs finaux de nos services numériques.
L’éco-conception
Le constat est sans appel : le numérique est responsable de 4% des émissions mondiales de gaz à effet de serre, et ce chiffre connaît malheureusement une très forte croissance, et risquerait même de doubler d’ici quelques années…. Les organisations sont aujourd’hui conscientes de ces enjeux, qui ne concernent plus seulement les questions de stockage et de datacenters, mais aussi le design produit, le choix des technologies et l’obsolescence accélérée des terminaux.
L’éco-conception est, selon nous, la tendance de fond qui va dépasser toutes les autres. L’impact environnemental et sociétal va devenir une obligation, en amont de chaque conception de produit et service numérique. Le challenge reste devant nous, il est essentiel de former des équipes produit (développeurs, product manager, DevOps, etc.) sensibles et éveillées, mais aussi de construire des modèles de mesures en fonction des technologies et des architectures produit, qui permettront, à tout moment de la vie du produit, de faire des choix conscients et éclairés.
La démarche Accelerate
Amener ces évolutions (et notamment l’intelligence artificielle) en production de façon à tirer de la valeur vite nous mène tout naturellement à parler de la démarche Accelerate. Elle va impacter encore plus l’état d’esprit des entreprises. Celle-ci établit statistiquement la corrélation entre la performance du delivery logiciel et la performance économique d’une organisation. En résumé : faire mieux, plus vite, et à l’échelle. Un leitmotiv qui peut devenir un véritable atout concurrentiel pour les entreprises françaises.
