Les Hype Cycles de Gartner 2024 : Ce que les entrepreneurs doivent savoir sur l’Intelligence Artificielle et les technologies émergentes

Dans un monde en constante évolution technologique, comprendre les tendances émergentes est essentiel pour tout entrepreneur cherchant à rester compétitif. Les Hype Cycles 2024 de Gartner offrent une cartographie claire de l’évolution des technologies, en particulier celles liées à l’intelligence artificielle et aux innovations émergentes. Cet article décrypte ces cycles et explore comment les entrepreneurs peuvent les exploiter pour créer de la valeur dans leur entreprise.

Les Hype Cycles de Gartner illustrent le parcours des technologies depuis leur émergence jusqu’à leur adoption généralisée. Ce modèle, divisé en cinq étapes, aide les décideurs à comprendre où se situe une innovation dans son cycle de vie :

  1. Innovation Trigger : Une technologie naissante attire l’attention grâce à des percées ou des prototypes.
  2. Peak of Inflated Expectations: les attentes montent en flèche, souvent nourries par une surmédiatisation.
  3. Trough of Disillusionment: une période de désillusion où les limites techniques et opérationnelles apparaissent.
  4. Slope of Enlightenment: la technologie mûrit, des applications concrètes ressortent.

Plateau of Productivity: la technologie est adoptée à grande échelle et la clé du succès réside dans une combinaison de vision, d’expérimentation et de pragmatisme.

 

Gartner met en lumière deux grands axes : l’intelligence artificielle et les technologies émergentes, chacune apportant des opportunités uniques.

Si on prend l’IA générative : elle a marqué les esprits avec des outils comme ChatGPT ou DALL·E. Selon Gartner, elle a dépassé le sommet des attentes exagérées et entre dans une phase où ses usages doivent se concentrer sur des cas concrets.

Les promesses sont importantes, allant de l’automatisation des tâches à la personnalisation des interactions, en passant par la création de contenu.

Défis pour les entrepreneurs :

  • Complexité des projets : mettre en œuvre l’IA générative à grande échelle nécessite des données de haute qualité, des infrastructures adaptées et des équipes spécialisées.
  • Problèmes éthiques : les deepfakes et la désinformation posent des défis en matière de gouvernance.
  • Rentabilité incertaine : les cas d’usage doivent être clairement définis pour éviter les propositions qui échouent à produire de la valeur.

 

Gartner identifie également la Composite AI comme la prochaine étape logique. En combinant plusieurs techniques, tel que l’apprentissage machine, le traitement du langage naturel et les graphes de connaissances, elle crée des solutions robustes, capables de gérer des environnements complexes. Par exemple, un e-commerçant peut utiliser cette approche pour analyser des données client et personnaliser les recommandations, tout en renforçant la transparence. Parallèlement, les graphes de connaissances permettent d’offrir une logique explicable, répondant ainsi aux attentes croissantes en matière de transparence.

Dans cette même lignée, l’AI Engineering s’impose comme un impératif pour industrialiser l’IA et en tirer pleinement parti. Elle repose sur des pratiques comme la gestion automatisée des flux de données, le déploiement standardisé des modèles d’IA et l’intégration dans les applications existantes. L’objectif est de créer un pipeline industriel permettant de généraliser rapidement des solutions fiables.

Technologies émergentes : les quatre thèmes clés de 2024

Les technologies émergentes, autre grand thème du rapport Gartner, regroupent des innovations variées, mais structurées autour de quatre thèmes clés.

L’IA autonome se distingue par sa capacité à prendre des décisions et à exécuter des tâches sans intervention humaine. Les agents autonomes, les robots humanoïdes ou encore les supercalculs d’IA représentent des avancées majeures dans cette catégorie. Ces technologies promettent de révolutionner des secteurs entiers, du transport à la santé en passant par la logistique.

  • Supercalculs d’IA : fournir les ressources nécessaires pour entraîner des modèles avancés.
  • Agents autonomes : utilisés dans la logistique, la finance ou les plateformes décentralisées, ces systèmes agissent de manière autonome pour atteindre leurs objectifs.
  • Robots humanoïdes : Ces robots concilient la perception sensorielle et l’autonomie pour exécuter des tâches auparavant réservées aux humains.

Opportunité pour les entrepreneurs : Développer des solutions combinant autonomie et IA dans des domaines comme le transport, la santé ou la gestion industrielle.

Améliorer la productivité des développeurs

Grâce à des technologies comme l’ingénierie logicielle augmentée par l’IA ou les approches cloud-native, il devient possible d’automatiser les tâches répétitives et de créer des applications scalables. Ces innovations permettent aux développeurs de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée tout en accélérant les cycles de développement.

  • AI-augmented software engineering: automatisation des tâches répétitives dans les workflows de développement.
  • Cloud-native technologies: créer des applications scalables et dynamiques.
  • Prompt engineering: une discipline clé pour tirer parti des modèles IA génératifs.

Sécurité et confidentialité centrées sur l’humain

Les préoccupations de sécurité et de confidentialité figurent parmi les priorités. Gartner insiste sur la nécessité d’intégrer des solutions comme l’AI Trust, Risk and Security Management ou l’architecture maillée de cybersécurité. Ces stratégies visent à garantir une IA responsable et sécurisée, tout en renforçant la confiance des utilisateurs.

  • AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM): Cadre assurant une IA responsable et sécurisée.
  • Cybersecurity Mesh Architecture: Approche modulaire et distribuée pour sécuriser les environnements complexes.

 

IA et blockchain : une alliance prometteuse

Un domaine particulièrement prometteur est l’intégration de l’IA avec la blockchain. Ces deux technologies se complètent de manière innovante, notamment dans la sécurisation des données, l’automatisation via des contrats intelligents ou encore la création de contenus numériques tokenisés sous forme de NFT. Par exemple, une entreprise dans le secteur de la santé pourrait protéger les données de ses patients grâce à la blockchain tout en utilisant des modèles d’IA pour des diagnostics avancés.

Elles se complètent de plusieurs manières :

  • Sécurisation des données d’IA : la blockchain garantit l’intégrité et la traçabilité des données utilisées pour entraîner les modèles.
  • Automatisation via des smart contracts : les modèles d’IA peuvent être intégrés dans des contrats intelligents pour exécuter des tâches sans intervention humaine.

Exemple concret : une entreprise dans le secteur de la santé pourrait utiliser la blockchain pour protéger les données des patients et les combiner avec des modèles d’IA pour des diagnostics avancés.

 

Total Experience: révolutionner les interactions

L’amélioration des interactions clients et employeurs est un autre axe exploré. Les technologies dites de Total Experience visent à unifier ces expériences pour maximiser la satisfaction et la fidélité. Le concept de jumeau numérique du client, qui simule les comportements et les préférences, ou encore l’informatique spatiale, qui fusionne les environnements physiques et numériques, illustrent ces nouvelles tendances.

  • Digital Twin of a Customer (DToC): Modèles virtuels pour simuler les comportements clients.
  • Spatial Computing: Intégration des environnements physiques et numériques pour des interactions immersives.

Cas pratique : Un retailer pourrait utiliser un DToC pour anticiper les besoins des clients et adapter son offre en temps réel.

Les entrepreneurs doivent donc aborder ces tendances avec une stratégie claire. Identifier les technologies clés pour leur secteur est essentiel, tout comme tester les solutions avant d’investir massivement. Prioriser la gouvernance des données et la transparence est également crucial, et aussi exploiter les synergies entre plusieurs technologies pour maximiser leur impact.

Les Hype Cycles 2024 de Gartner montrent que l’intelligence artificielle et les technologies émergentes sont à la fois des défis et des opportunités. Ceux qui adoptent une approche stratégique, en s’appuyant sur ces insights, pourront transformer leur organisation et rester compétitifs dans un paysage technologique en rapide évolution. La clé réside dans une combinaison de vision, d’expérimentation et de pragmatisme.