Les prédictions IDC 2017 : du Big Data au cognitif

Les prédictions IDC 2017 : du Big Data au cognitif

Après le Big Data, qui commence petit à petit a être mis en application dans les entreprises, c’est au tour des systèmes cognitifs et de l’intelligence artificielle de prendre leurs marques dans le paysage IT. Avec des perspective de croissance forcément élevées.

Sébastien Lamour
Sébastien Lamour, Directeur Conseil et Innovation chez IDC France

À n’en pas douter, après le Big Data LE buzzword de cette année est l’intelligence artificielle. Depuis 2016 les annonces s’emballent pour tout ce qui touche à l’IA et aux systèmes cognitifs, avec à la clé un début de mise en application dans certaines entreprises. Sans surprise, donc, nos prévisions sont très optimistes pour ce secteur. Avec une croissance estimée de 50% par an, les dépenses dans ce secteur ont été, en France, de 371 millions d’euros en 2015 et sont estimées à 889 millions d’euros pour 2019. Mais il est intéressant de noter qu’aujourd’hui, les dépenses appliquées dans ce secteur ne représentent que 1% des dépenses IT engagées par les entreprises. Dans les fait, on parle beaucoup l’intelligence artificielle mais dans la réalité les dépenses en la matière sont encore assez faibles, ce qui devrait rapidement évoluer compte tenu des promesses de ROI. Le marché du cognitif n’est pas en reste puisque le marché qui pesait 7 milliards d’euros en 2016 au niveau mondial devrait atteindre plus de 42 milliards d’euros d’ici 2020. Globalement, il faut donc attendre des croissances annuelles moyennes très fortes et une réelle dynamique de marché que ce soit sur les projets Big Data ou qui mettent en œuvre de l’intelligence artificielle.
Sur ces segments, plusieurs grandes tendances sont attendues. Sans rentrer dans une liste exhaustive, on notera en premier lieu la monétisation des données. Comme nous l’avons vu lors d’un article précédent la montée en puissance des Cloud verticaux devrait favoriser la mise à disposition et valorisation des données auprès de sociétés partenaires. Autre point notable, on devrait assister à l’intégration du machine learning ou de l’IA dans les nouvelles applications avec, bien sûr, la présence d’assistants intelligents capable d’automatiser un nombre de tâches de plus en plus important. Un premier cas d’usage met en place une automatisation du traitement des emails avec un traitement efficace de 85% ce qui a pour conséquence d’améliorer la qualité de service et la relation client, le personnel de l’entreprise pouvant se consacrer a d’autres tâches.
Un autre point de tendance concerne le coût réel de l’open source. En effet, lorsque l’on évoque le Big Data on parle automatiquement d’open source. Ce qui implique un risque de coûts élevés si les projets se démultiplient ou s’il n’y a pas de coordination claire lors de la mise en œuvre. Gare au dérapage des projets.
Enfin deux points pourront également émerger dans les années à venir avec tout ce qui touche à l’analytique des objets connectés ou encore la transparence des algorithmes. Ce dernier point est important car il peut être un facteur fort de défiance vis-à-vis de l’intelligence artificielle. En effet, si les utilisateurs ne savent pas comment sont traitées les données cel pourra induire des problèmes de crédibilité.
Globalement, trois secteurs industriels vont se dégager en terme de dépenses dans ces technologies : les finances qui devraient peser pour environ 20%, le commerce et la distribution pour 18% et la santé avec un total de 11%.
Pour finir, nous prévoyons que trois grands usages vont se distinguer dans l’application de ces technologies en permettant un ROI fort : la gestion des recommandations, l’analyse des fraudes qui est un vrai sujet pour les entreprises et enfin la gestion de la qualité.

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