Les tech trends pour 2018

  • Par t_u_f_org
  • 20 juin 2018
  • Commentaires désactivés
tech trends 2018

Côté technologie, 2017 a été consacrée comme l’année de l’intelligence, car elle a apporté beaucoup de réalisations et de changements. À mesure que les technologies s’améliorent et que les perspectives semblent excitantes, des tendances technologiques inattendues apparaissent, tandis que les anciennes se fondent les unes dans les autres pour élargir leur horizon d’impact. La liste est longue. C’est pourquoi, nous allons nous concentrer sur celles qui vont réellement décoller en 2018.

#1 L’intelligence artificielle va remodeler les stratégies commerciales

De nos jours, l’IA apporte d’énormes changements à l’entreprise, remodelant l’ensemble des industries avec la puissance des technologies et des logiciels de pointe. Certaines entreprises ont reconnu qu’il est temps de mettre en œuvre leur propre stratégie d’IA. Cependant, la partie est toujours en cours. Les grandes entreprises de plus de 100 000 employés sont plus susceptibles d’avoir une stratégie d’IA, quoiqu’elles puissent trouver ce processus particulièrement intimidant. 2018 sera l’année où les meilleures entreprises intégreront les applications de l’IA dans leur développement stratégique et organisationnel. Il existe un potentiel pour les marchés d’algorithmes, où les meilleurs créés par des ingénieurs ou des entreprises peuvent être partagés, achetés et déployés pour l’usage personnel organisationnel.

#2 La blockchain révélera de nouvelles opportunités dans différentes industries

Tout le monde parle maintenant de la blockchain, une technologie décentralisée révolutionnaire qui stocke et échange des données. Initialement créée pour la gestion de crypto-monnaies comme le bitcoin, la blockchain ouvre d’autres possibilités bien plus larges encore. La blockchain est une base de données distribuée, un registre numérique des transactions et des contrats. Elle stocke une liste sans cesse croissante d’enregistrements ordonnés, appelés blocs, chacun contenant un horodatage et un lien vers le bloc précédent. Affectant une variété d’applications, la blockchain a des perspectives impressionnantes dans le domaine des transactions numériques et ouvrira de nouvelles opportunités commerciales en 2018.

#3 De nouvelles approches de confidentialité et de sécurité sont à venir

Avec la croissance des données et de leur importance, les techniques de piratage deviennent de plus en plus agressives. La quantité croissante d’appareils connectés à Internet crée non seulement plus de données, mais les rend également plus vulnérables. Les gadgets de l’internet des objets (IoT) sont extrêmement précaires, et comme ils deviennent plus populaires et largement répandus, la vie privée des utilisateurs continuera d’être menacée. Bienheureusement, la solution arrive, et cette année, nous verrons une activité accrue dans le sens de la protection de la sécurité et de la vie privée. L’apprentissage automatique constituera la tendance la plus importante en matière de sécurité, établissant une approche probabiliste et prédictive pour assurer une meilleure sécurité. Elle met en œuvre des techniques comme l’analyse comportementale qui permet de détecter et d’arrêter une attaque capable de contourner les systèmes de protection statique.

#4 L’Internet des objets deviendra intelligent

Les objets intelligents sont des dispositifs capables d’interagir plus intelligemment avec les personnes et l’environnement. Ces objets fonctionnent de manière semi-autonome ou autonome dans des conditions réelles sans avoir besoin d’une intervention humaine. Les gadgets intelligents sont à l’honneur depuis plusieurs années et, ils connaîtront une expansion et une amélioration continue en 2018. Ils influenceront une autre tendance reconnue dans le monde entier: l’Internet des objets. Au fur et à mesure que cette tendance proliférera, un réseau collaboratif d’objets intelligents, dans lequel plusieurs dispositifs travailleront ensemble pour développer l’IoT, sera créé et sera à son plein potentiel. Connectés au web mondial et combinés entre eux avec des canaux de communication câblés et sans fil, ces gadgets se transformeront en un grand système intégré, qui entraînera un changement dans l’interaction homme-machine.

#5 L’apprentissage en profondeur sera plus rapide et la collecte de données s’améliorera

De nos jours, l’apprentissage profond fait face aux défis de la collecte de données et de la complexité des calculs. En raison du dernier problème, une grande partie de l’innovation en matériel vise à accélérer les expériences d’apprentissage profond, comme les nouveaux GPU avec un plus grand nombre de cœurs et différentes architectures matérielles. Selon Marc Edgar, spécialiste de l’information à GE Research, dans les 3-5 prochaines années, une formation approfondie raccourcira le temps de développement de solutions logicielles de plusieurs mois à quelques jours, ce qui conduira à une productivité accrue et des coûts de production réduits. En 2018, les entreprises commenceront à utiliser encore plus de données, et le succès dépendra de la capacité à combiner des données disparates. Elles collecteront des données clients via des CRM (logiciels de gestion de la relation client), des systèmes de tickets, des DMP (plateforme de gestion de données) et des plateformes omnicanales.

L’IA va, de plus en plus, affiner la construction automatique et la personnalisation des modèles

Depuis le lancement d’AutoML par Google en 2016, l’utilisation d’outils IA pour accélérer le processus de construction et de réglage des modèles gagne rapidement en popularité. Une nouvelle approche du développement de l’IA, automatisant la conception de modèles d’apprentissage automatique, a été révélée. Elle a montré une capacité à construire des modèles sans la contribution humaine, avec une IA devenant l’architecte d’un autre IA.

En 2018, les experts en technologie s’attendent à une montée en puissance de l’intégration d’AutoML dans les grandes plates-formes d’apprentissage automatique. Après AutoML, un algorithme de vision par ordinateur appelé NASNet a été construit. Il est capable de reconnaître les objets dans les flux vidéo en temps réel. L ‘« apprentissage par renforcement » sur NASNet a été mis en œuvre avec AutoML, montrant, non seulement, la capacité de former de nouveaux modèles sans les humains, mais encore, de meilleurs résultats, en comparaison avec les algorithmes faits par des humains.

Précédent «
Suivant »