Dans le top 10 des prévisions sur l'évolution de l'analytique d'ici 2022, Gartner met en avant l'arrivée à maturité d'une Intelligence Artificielle diffusant  désormais dans quasiment tous les outils numériques.

Le cabinet d'analystes Gartner vient de publier un rapport dans lequel il identifie une dizaine de tendances qui devraient influencer l'analytique et l’intelligence décisionnelle (BI) dans les trois à cinq ans.

Parmi ces tendances, Gartner voit une montée en puissance de l'Intelligence Artificielle (principalement le Machine Learning) appliquée à l'analyse des données.

« L'énorme quantité de données et les capacités de traitement de plus en plus puissantes qu'offre le cloud permettent d'entrainer et d'exécuter des algorithmes à grande échelle, un point indispensable pour concrétiser le plein potentiel de l'IA », souligne Donald Feinberg, Vice Président et Research Analyst chez Gartner.

L'autre évolution majeure touche le périmètre d'action de l'analytique.  « L'histoire des données et de leur analyse ne cesse d'évoluer, de l'aide à la prise de décision interne, à "l'intelligence continue" en passant par la nomination de responsables des données (Chief Data Officer) », indique Rita Sallam, VP de Gartner.

«Il est essentiel de comprendre les tendances technologiques qui alimentent cette évolution et de les classer par ordre de priorité en fonction de leur valeur ajoutée pour l'entreprise ».

L’Analytique augmentée

La tendance la plus forte, selon Gartner, est l'arrivée à maturité de « l'analytique augmentée », la prochaine vague d'innovation qui va changer le marché selon le Cabinet.

Gartner définit l'analytique augmentée comme « l'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) et d'autres techniques d'IA  pour transformer la façon dont le contenu analytique est développé, consommé et partagé ».

« D'ici 2020, l'analytique augmentée sera un facteur central des nouveaux achats d'outils analytiques et BI, de plates-formes de Machine Learning et de Data Sciences, et d'analytique intégrée ».

Le Cabinet recommande ainsi aux utilisateurs et à l'IT de s'y intéresser dès aujourd'hui pour faire le meilleur choix dans un futur très proche.

Gestion des données augmentée

Gartner voit la même tendance dans l’«Augmented Data Management »c’est-à-dire la gestion des données augmentée.

Avec le Machine Learning, et d'ici fin 2022, les tâches manuelles de gestion des données devraient être réduites de 45 %, selon le Cabinet.

«La gestion augmentée transforme les métadonnées. Elles ne servent plus uniquement à l'audit, à la traçabilité et à l'établissement de rapports, mais elles commencent à alimenter des systèmes dynamiques. De passives, les métadonnées sont en train de devenir actives et un des principaux moteurs de toutes les IA/Machine Learning », soulignent  les analystes.

L'Intelligence Artificielle devrait toucher quasiment toutes les facettes de la gestion des données : qualité, gestion des métadonnées, Master Data Management, intégration et même administration des bases.

« Le Machine Learning automatise de nombreuses tâches manuelles et permet aux utilisateurs moins qualifiés techniquement d'être plus autonomes dans leur utilisation des données », souligne Gartner.

«Il permet également à des ressources techniques hautement qualifiées de se concentrer sur des tâches à plus grande valeur ajoutée ».

Intelligence continue

C’est la troisième tendance clef dans les années à venir selon Gartner : la « Continuous Intelligence ».

Ce concept maison désigne un modèle dans lequel de l'analytique en temps réel s'intègre à un processus opérationnel, en s'appuyant à la fois sur des données présentes et des données historiques, pour recommander des actions en réponse à des événements.

L'intelligence continue repose sur un mix de technologies :

l'analytique augmentée, l'Event Stream Processing et le Machine Learning.

«L'intelligence continue représente un changement majeur pour les équipes en charge des données et de leur analyse », indique Rita Sallam. «C'est un énorme défi et une très grande opportunité pour ces équipes BI qui peuvent désormais aider les métiers à prendre des décisions en temps réel plus intelligentes. On peut le voir comme ce qu'il y a de mieux en matière de BI opérationnelle».

-         Pour Gartner, d'ici 2022, la moitié des nouveaux systèmes opérationnels intègreront de l'Intelligence Continue.

Le Cabinet liste sept autres tendances, plus ou moins matures et influentes.

Une des plus importantes, avec la montée en puissance de l’IA, est celle de l'IA explicable (IAX), ce qui signifie  que les résultats d'un traitement à base de Machine Learning et de Deep Learning ne soient pas une boite noire.

« Pour ne pas détruire la confiance, les responsables des applications vont devoir s'attacher à garder ou à rendre ces modèles interprétables et compréhensibles », indique Gartner.