Une révolution digitale

Le Syntec Numérique a publié fin 2017 un livre blanc sur la Révolution digitale qui reste une excellente référence pour comprendre les aspects purement technologiques, mais aussi mieux apprécier les équilibres économiques et les transformations associées.

Avec le digital, la société passe de la propriété au partage (économie collaborative…), de la maîtrise individuelle à la mutualisation (cloud, blockchain…), du système à l’écosystème (réseaux sociaux, API…). À cela s’ajoutent les risques engendrés par l’exploitation extensive des données et par la virtualisation des échanges et des processus qui renforcent le besoin de cybersécurité et d’encadrement de l’utilisation des données.

Le Livre Blanc complet s’articule en trois parties. La première livre un éclairage sur neuf innovations de rupture incontournables, la deuxième propose des pistes d’évolutions à effectuer et la troisième comprend un outil d’évaluation de maturité digitale destiné aux entreprises soucieuses de ne pas manquer ce virage.

Le syndicat s’est appuyé sur les rapports de ZDNet, PwC et Gartner pour identifier les innovations les plus marquantes de ces dernières années. Voici un résumé de la première partie.

Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est une discipline scientifique relative au traitement des connaissances et au raisonnement. Elle croise plusieurs technologies capables de simuler des processus cognitifs dans le but de permettre à une machine de reproduire ou d’exécuter des fonctions normalement associées à l’intelligence humaine : compréhension du langage, raisonnement et analyse, perception, adaptation et apprentissage.

Les récents progrès des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) par réseaux de neurones artificiels (deep learning) ont apporté un nouveau souffle à l’IA. Des systèmes intégrant ces technologies d’apprentissage se sont développés élargissant l’horizon de la discipline. De nombreux domaines en tirent aujourd’hui parti pour accélérer leur progression : le véhicule autonome, le diagnostic médical, la robotique, l’analyse et la production automatisées de contenus, la maintenance prédictive, la reconnaissance d’images, l’interaction homme-machine, etc.

Une catégorie de systèmes d’IA a le vent en poupe : les bots. Ces agents conversationnels ont vocation à discuter de manière naturelle et intelligente avec les humains dans un contexte d’interaction avec une organisation ou un système : ils écoutent, comprennent les requêtes, y répondent (ou les transfèrent à des humains) et aident à résoudre des problèmes. Ils peuvent aussi effectuer certaines tâches contextualisées. On les trouve, en particulier, sur les plateformes de relation client (chatbots). Ils équipent également les robots compagnons (cobots).

L’IA suscite cependant des interrogations, notamment sur sa place par rapport à l’homme. Elle pose la question du rôle et de la responsabilité de l’homme dans l’élaboration et l’utilisation des systèmes.

FORCES
• Progrès technologiques rapides
• Capacité à pallier les limites de l’être humain et à automatiser des tâches complexes (traitement de gros volumes de données, etc.)
• Auto amélioration du service

FAIBLESSES
• Limites actuelles de la reconnaissance vocale et de l’analyse syntaxique
• Opacité des algorithmes de réseaux de neurones
• Difficulté à comprendre et anticiper la logique du machine learning
• Coûts de fonctionnement dans le temps

OPPORTUNITÉS
• Aide à la décision et analyse prédictive
• Gains de productivité liés à l’automatisation
• Amélioration des interactions homme-machine
• Amélioration de la relation client (internet ou externe) en self-service

MENACES OU RISQUES
• Multiplicité des protocoles ou des approches
• Résistance des acteurs traditionnels de la régulation
• Manque d’éthique et de responsabilité des créateurs de systèmes
• Frustration et mauvaise expérience utilisateur

L’Internet des objets / IoT
Considéré comme la troisième évolution d’Internet, l’Internet des objets (Internet of things, IoT) représente l’extension d’Internet à des choses et à des lieux du monde physique. L’objet connecté à Internet est identifié par le réseau de manière unique comme l’est un ordinateur relié à Internet. Il embarque l’intelligence nécessaire pour générer des données (paramètres de fonctionnement, données d’usage, mesures physiques, volumétrie, etc.), en capter de son environnement et les transférer automatiquement sur le réseau. À l’autre bout, on trouve une plateforme qui centralise et traite les données collectées et gère les services créés autour de ces dernières.

Les objets connectés permettent l’accessibilité à des équipements intelligents et autonomes comme le véhicule connecté ou les appareils connectés de la maison intelligente. Ils ouvrent la voie à de nouveaux concepts comme la ville intelligente, l’usine du futur, la santé connectée, etc. Ils augmentent de manière exponentielle le volume de données valorisables et contextualisées. Il fournit à l’industriel l’opportunité de transformer son offre et son business model en intégrant la technologie à ses produits historiques.

L’IoT est une solution technologique à fort potentiel mais qui doit relever deux défis : d’une part se défaire de la défiance qui l’entoure, justifiée par les risques de malveillance (piratage, prise de contrôle à distance, etc.) ou de violation de la vie privée ; et d’autre part, susciter l’intérêt des entreprises BtoB, qui n’ont pas encore perçu fortement l’avantage de la technologie.

FORCES
• Impact multisectoriel, BtoC et BtoB
• Etendue et robustesse de l‘offre technologique nécessaire à la mise en oeuvre de l’IoT (capteurs miniaturisés, réseaux basse consommation, logiciels, plateformes big data, etc.)

FAIBLESSES
• Caractère concret des projets
• Manque de lisibilité pour les entreprises du BtoB
• Essoufflement du marché des objets connectés (gadgets)
• Augmentation exponentielle du flux de données avec des incidences sur les ressources de la chaîne de traitement et de stockage

OPPORTUNITÉS
• Évolution de pans entiers d’activités (e-santé, sport connecté, ville connectée, usine du futur, agriculture connectée, smart office, etc.)
• Vente de données
• Connaissance des usages d’un produit
• Évolution de business model (vente de services et d’usages, développement d’écosystèmes)

MENACES OU RISQUES
• Piratage du réseau, intrusion, actions malveillantes
• Abus de surveillance, violation de la vie privée
• Disruption des acteurs traditionnels d’un marché par ceux qui offrent des services à valeur ajoutée
• Difficulté à mobiliser des équipes projet pluridisciplinaires (électronique, réseau, plateforme big data, architecte, marketing, etc.)

La blockchain
La blockchain est jugée comme l’innovation technologique la plus disruptive depuis Internet. Il s’agit d’un système de registre distribué et réputé inviolable dans lequel sont enregistrées toutes les transactions effectuées entre ses utilisateurs, depuis sa création. Les échanges sont effectués, sans organe central de contrôle. Les deux entités impliquées dans une transaction (personnes ou organisations) sont représentées par leurs clefs numériques. Les transactions successives sont regroupées par blocs (d’où le nom de blockchain) et validées par le réseau lui-même selon un protocole qui dépend du type de blockchain.

Il existe deux types de blockchains. Les premières sont publiques et accessibles à tous (ce sont celles utilisées par les cryptomonnaies bitcoin ou Ethereum). Les deuxièmes sont privées (en accès restreint). Leur modèle de consensus pour les validations est géré par un nombre limité d’acteurs.

Le protocole Bitcoin a ouvert la voie en montrant qu’il est possible de proposer des services bancaires sans banque. Ce principe de fonctionnement sans organe central (tiers de confiance, plateforme intermédiaire, etc.) tout en apportant une valeur probante à un échange ou un acte (certification, horodatage), promet à la blockchain des applications dans bien d’autres domaines que le seul secteur financier.

FORCES
• « Machine à confiance » : sécurité (intégrité des données, chiffrement, signatures), neutralité (transparence, validation neutre), traçabilité (registre consultable par tous), pérennité (registre infalsifiable pour l’éternité), accessibilité (publique, décentralisée, globale, répliquable)
• Solutions opérationnelles éprouvées (crypto-monnaies)
• Caractère fortement disruptif

FAIBLESSES
• Difficulté d’appréhension du concept
• Durée de validation d’un bloc (environ : 10 mn actuellement pour Bitcoin)
• Réputation sulfureuse du bitcoin (activités du dark web : trafic, blanchiment, etc.)
• Jeunesse des implémentations autres que Bitcoin
• Défaut de cadres règlementaire et juridique
• Gouvernance communautaire (donc compliquée)
• Cas d’usage plutôt orientés cryptage

OPPORTUNITÉS
• Impact macro-économique de Bitcoin
• Modernisation de la banque, des assurances et du secteur public
• Déploiement de services non existants dans les pays émergents (cadastres)
• Protection des données (GDPR) et cybersécurité
• Révision complète des processus métier
• Nouveaux modèles d’économie collaborative

MENACES OU RISQUES
• Perte de contrôle des systèmes (contrats automatiques)
• Impact sur certains emplois (métiers d’intermédiaire)
• Absence de responsabilités juridiques
• Utilisation à des fins illégales ou non éthiques
• Réticences, lobbying « anti » et volonté de contrôle des administrations et acteurs

L’économie collaborative
L’économie collaborative est créée par le partage ou l’échange de biens, de services ou de connaissances entre particuliers, par l’intermédiaire d’une plateforme numérique de mise en relation. La transaction peut s’établir avec échange monétaire (vente, location, prestation de service) ou sans échange monétaire (dons, troc, entraide, volontariat).

L’économie collaborative s’appuie sur un modèle de fonctionnement horizontal, de pair à pair. Son caractère novateur repose sur les services proposés (applications mobiles, prix attractifs, avis et recommandations, etc.) et, dans certains cas, sur l’objet de l’échange ou du partage (covoiturage).

Son succès révèle une évolution des tendances de consommation et de comportement dans nos sociétés où l’usage et le partage tendent à prévaloir sur la propriété et où le recours à une communauté en ligne pour résoudre un problème se banalise (phénomène du crowdquelque chose).

L’économie collaborative se distingue à ce titre de l’économie sociale et solidaire qui peut aussi s’appuyer sur des échanges via des plateformes mais dont la finalité n’est pas principalement lucrative.

Ce phénomène crée une disruption économique par le court-circuit des acteurs professionnels.

FORCES
• Coopération directe entre acteurs
• Dynamisme du potentiel marché
• Capacité à faire émerger l’innovation (nouveaux modèles économiques, nouveaux services) et faire baisser les prix
• Proximité avec les enjeux du développement durable, du recyclage et du respect de l’environnement
• Impact social et sociétal fort
• Système de caution de pair à pair

FAIBLESSES
• Cadre légal sous-développé
• A défaut de confiance, nécessité d’assurer de manière contractuelle l’usage spécifique dans le cadre d’un partage (de responsabilité)

OPPORTUNITÉS
• Rééquilibrage du partage de valeur
• Création de nouvelles formes d’emploi
• Lutte contre le gaspillage et le sous-emploi des biens
• Résolution de problèmes sociétaux (proximité, transport, chômage, financement, etc.)

MENACES OU RISQUES
• Risque sur la protection du consommateur (qualité, SAV, etc.)
• Confusion entre économie collaborative et économie sociale et solidaire
• Cadre fiscal individuel
• Abus de la part des plateformes (sociaux, fiscaux, etc.)
• Faiblesse des assets

Le big data
Le big data fait référence à la profusion de données produites par tous (individus, organisations, objets) de manière accélérée depuis quelques années et à la façon, pour les organisations, de les exploiter pour en tirer de la valeur.

Les caractéristiques du big data – volume, véracité, valeur, vélocité et variété (les 5V) – obligent à abandonner les systèmes classiques de bases de données et à adopter de nouvelles technologies et outils, capables de collecter, stocker et traiter en temps réel des flux très importants de données de nature diverse.

Moyennant la mise en œuvre de ces technologies, l’application de traitements statistiques avancés et de modèles prédictifs sur ces océans de données permet de révéler des informations ou des corrélations difficilement détectables par les voies traditionnelles mais qui peuvent s’avérer pertinentes pour une activité.

Le big data peut s’appliquer sur les données produites par l’organisation ou sur des données externes (open data). Combiné à l’IA, il peut servir à améliorer un produit, proposer un service innovant, optimiser un processus ou affiner le pilotage de son activité.

Sa mise en oeuvre requiert des compétences nouvelles et encore rares (les datascientists) ainsi qu’une démarche projet transversale qui implique des profils techniques et opérationnels.

Elle oblige à une grande vigilance quant à la conformité à la réglementation sur la protection des données personnelles (anonymisation et segmentation des données).

FORCES
• Couverture multisectorielle (science, énergie, santé, commerce, etc.)
• Maturité des technologies impliquées (hadoop, spark, etc.)
• Exploitation et valorisation d’un actif de l’entreprise (données)

FAIBLESSES
• Rareté de certaines compétences (datascientists)
• Complexité des architectures IT sous-jacentes
• Faible culture de la valeur de la donnée

OPPORTUNITÉS
• Optimisation de systèmes complexes : énergie, transport…
• Mise en œuvre de l’industrie du futur
• Segmentation marketing avancée
• Accès à la donnée en temps réel
• Prérequis aux technologies d’analyse avancée de données (IA, datascience, deep learning, chatbot…)
• Exploitation des Open Data par les PME/TPE

MENACES OU RISQUES
• Manque d’éthique et non-conformité à la réglementation sur la protection des données privées
• Appropriation monopolistique des données (80 % des données personnelles mondiales seraient détenues par les GAFA)

L’Open API
L’Open API est une interface de programmation publique qui permet d’exposer une ressource (données, programme, service Web…) à un programme tiers autorisé qui en a besoin pour fonctionner. L’Open API rend possible l’interaction entre composants numériques différents et découple les services et les données.

Elle constitue donc une brique fondamentale dans la construction des services numériques de l’économie digitale, caractérisés par leur ouverture, leur évolutivité, des mises en production rapides et des évolutions fréquentes. Elle est, à la fois, le standard actuel utilisé au sein des services web (les composantes de type microservices communiquent entre eux via API) et le mode privilégié pour composer des méta-services hybrides (basés sur des services de différents cloud providers).

Face à la prolifération des formats API ouvertes, les géants du web (Google, IBM, Microsoft…) se sont regroupés dans une association, l’Open API Initiative, pour définir un format et un langage de description d’API ouverte standard. Le terme Open API désigne également ce standard. Il s’agit d’une extension d’un des langages de description d’API ouvertes les plus répandus (swagger).

Il permet de façon programmatique de découvrir les API exposées et de les tester. Les travaux de l’Open API Initiative portent aujourd’hui sur la version 2.0 du standard.

Le risque d’Open API est que des failles de sécurité apparaissent dans l’application due à la multiplication des acteurs et des points d’entrée.

FORCES
• Ouverture
• Capacité à élargir l’écosystème d’un service ou d’un fournisseur de produit numérique
• Accélération de la mise en production / évolution (par l’intégration de services existants)
• Capacité à impliquer le métier en amont du projet aux côtés des développeurs

FAIBLESSES
• En voie de standardisation
• Nécessite des optimisations (voire des versions différentes) pour s’adapter aux réseaux internes et mobiles

OPPORTUNITÉS
• Création de services digitaux
• Enrichissement de services numériques existants
• Modernisation des architectures de SI
• Accélération des développements par l’utilisation de services prêt à l’emploi

MENACES OU RISQUES
• Création de failles de sécurité
• Cannibalisation de revenus d’acteurs historiques par des nouveaux entrants

Les services cloud
Dans le cloud, une ressource informatique est accessible en self-service, à la demande et, parfois, facturée à l’usage. Les services cloud existent depuis une dizaine d’années sous différentes formes selon la ressource concernée : IaaS (infrastructure as a service), PaaS (platform), SaaS (software), et plus récemment CaaS (container) ou FaaS (function).

Le modèle vise, en premier lieu, à masquer la complexité de gestion ou d’utilisation du service visé par des mécanismes d’automatisation, de programmation (par des API) et de contrôle. Il permet aussi d’éviter à l’organisation cliente l’investissement initial nécessaire à la mise en oeuvre du service. Ainsi, l’IaaS aide à consommer facilement et rapidement des ressources informatiques de type serveurs, stockage et réseaux sans achat de ces équipements, tandis que le SaaS permet de faire appel à une application comme un service sans acquisition de licence.

Le cloud contribue à la transformation numérique des structures, privées ou publiques. Dans les directions informatiques, il accélère les développements et simplifie l’exploitation des systèmes et la mise en oeuvre d’outils informatiques. Il concentre et facilite l’accès aux données. Il rend possible la mise à disposition de services numériques accessibles par Internet. Enfin, il constitue le socle technologique sur lequel s’appuient les grandes innovations digitales actuelles.

Son déploiement se heurte cependant encore souvent à une défiance liée aux enjeux de sécurité et de souveraineté des données.

FORCES
• Modèle de plus en plus répandu et technologies éprouvées
• Gains avérés (facilité et rapidité de déploiement, économies d’investissement, simplification de l’exploitation…)
• Multiplicité des modèles et des acteurs
• Étendue des solutions prêtes à l’emploi aux côtés des développeurs

FAIBLESSES
• Sélection des offreurs difficile (engagement, SLA…)
• Adaptation difficile si contraintes de localisation territoriale, de normes ou label de sécurité…
• Domination de quelques acteurs (GAFA)
• Défiance due aux risques de sécurité et de souveraineté des données

OPPORTUNITÉS
• Transformation numérique des entreprises
• Modernisation des SI
• Déploiement de services digitaux accessibles par Internet, à l’échelle mondiale
• Déploiement des innovations technologiques actuelles
• Accélération des développements par l’utilisation de services prêts à l’emploi (XaaS)

MENACES OU RISQUES
• Risque d’enfermement (couplage fort)
• Faible prise en compte des enjeux organisationnels dans les déploiements
• Réversibilité souvent compliquée, mal outillée, voire non prévue
• Difficulté pour l’offreur d’exposer les modèles économiques du cloud (Saas) et de les comparer avec les modèles traditionnels on premise

Fast IT
Fast IT est un modèle d’organisation d’informatique d’entreprise qui apporte l’agilité et l’innovation nécessaires à la production de services numériques. Il répond aux besoins des organisations de moderniser leur système d’information pour l’adapter aux exigences du monde digital : iI vise à accélérer toutes les phases précédant la mise sur le marché ainsi qu’à simplifier la phase opérationnelle. Il s’oppose en cela aux méthodes de gestion de l’informatique traditionnelle (core IT ou legacy) caractérisées par des projets aux cycles longs et des processus de type ITIL.

Fast IT réorganise les méthodes autour du produit à livrer. Les méthodes de conception (design thinking, user centric, etc.), les méthodes de réalisation (agilité, devops, etc.), les méthodes d’intégration (architectures cloud native, microservices, etc.) sont revues afin d’aboutir rapidement à un minimum viable product (MVP) qui réponde aux attentes fonctionnelles et qualitatives des métiers.

Il rend aussi possible l’évolution en continu des services en production (mises à jour, corrections, etc.) conformément aux pratiques en vigueur dans le monde digital. Pour ce faire, le modèle met en oeuvre toutes les pratiques nécessaires pour assurer l’accélération du projet par l’industrialisation de bout en bout continuous everything qui permet l’intégration continue voire le déploiement continu jusqu’en production.

L’enjeu pour les entreprises est de parvenir à constituer des équipes agiles centrées sur le produit et de réussir le mariage des deux cultures fast IT et core IT au sein des directions informatiques.

FORCES
• Agilité adaptée aux projets digitaux (cycle projet courts, mise à jour et corrections en continu)
• Démarches et méthodes éprouvées
• Maturité de l’écosystème technique, souvent open source

FAIBLESSES
• Complexité technique de l’industrialisation du processus de production continue
• Rareté des profils nécessaires (coach agile et intégrateur geek)
• Investissement nécessaire à l’initialisation de l’industrialisation

OPPORTUNITÉS
• Mise en oeuvre de projets digitaux innovants (mobiles, interactifs, big data, etc.)
• Modernisation du système d’information
• Motivation des équipes
• Proposition de modèles disruptifs, à l’image des startups

MENACES OU RISQUES
• Réduction du périmètre de l’exploitation, conséquence de l’automatisation des processus de gestion des changements et des incidents
• Difficulté d’adaptation des équipes aux nouvelles façons de travailler
• Difficulté de la cohabitation avec l’informatique traditionnelle
• Défaut de robustesse des applications

La chaîne 3D
Révélée au grand public par le phénomène de l’impression 3D (ou fabrication additive), la chaîne 3D regroupe plus largement tous les concepts de matérialisation et de simulation autour de la maquette numérique. Cette dernière est elle-même produite à partir d’outils de CAO 3D.

La fabrication additive consiste à réaliser un objet par ajout de couches successives de matériau, à partir de son fichier de description 3D. Plusieurs techniques et matériaux (plastique, métal, béton, cellules organiques…) peuvent s’utiliser. Le choix de l’imprimante 3D varie aussi selon la dimension de la pièce et la précision attendue. L’intérêt du procédé réside dans sa capacité à fabriquer des formes complexes (comportant des creux, par exemple) et dans le fait que le coût de fabrication unitaire égale celui de la pièce de série.

De nouvelles techniques, comme l’holographie, autorisent des représentations de plus en plus efficaces par recomposition lumineuse. Le scanner 3D permet quant à lui de créer des descriptions 3D d’objets existants (en vue de les reproduire).

La simulation numérique est une autre phase importante de la conception industrielle. Elle valide des conceptions sans besoin de maquette physique et réduit ainsi les coûts et temps de développement. L’utilisation d’algorithmes prédictifs fiabilise la mise au point industrielle de façon révolutionnaire.

FORCES
• Réduction de la phase de développement industriel
• Progrès rapides de la technologie
• Coûts de l’impression plastique en baisse
• Capacité à fabriquer des formes complexes
• Économie de matière
• Réingénierie d’objets existants possible
• Fiabilisation de la mise au point industrielle
• Production unitaire et de petites séries compétitives

FAIBLESSES
• Défaut de compétences en ingénierie
• Modèles de rentabilité encore balbutiants
• Coût élevé de l’impression métal
• Productivité faible pour la très grande série
• Aspect de surface imparfait

OPPORTUNITÉS
• Production personnalisée ou en petite série
• Prototypage
• Fabrication de pièces détachées
• Production au plus proche du client
• Fabrication d’objets soumis à des contraintes de (poids, formes, mécanique, etc.)

MENACES OU RISQUES
• Protection de la propriété industrielle
• Espionnage industriel ou copie facilités
• Disruption de procédés de production traditionnels
• Médiatisation exagérée

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