L'analyse basée sur l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine sera la tendance dominante de la technologie des données en 2019, selon le top 10 des tendances de Gartner en matière de données et d'analyse. Selon le cabinet d'analystes, cette tendance, à l’origine des futures disruptions sur le marché des données et de l'analyse, jette les bases de l’analyse augmentée des données. Révélée lors du Data & Analytics Summit organisé par Gartner à Sydney le 18 février, l’entreprise de conseil estime que d'ici 2022 la gestion manuelle des données sera réduite de 45 % à mesure que les systèmes acquerront la capacité de s'auto-configurer.

Parallèlement, l'intelligence continue, qui consiste à intégrer l'analyse en temps réel dans les opérations de l'entreprise, arrive en troisième position des tendances les plus importantes. Selon Gartner, plus de la moitié des nouveaux systèmes d'entreprise construits d'ici 2022 utiliseront l'intelligence continue. « L'intelligence continue représente un changement majeur dans le travail des équipes de données et d'analyse », a déclaré Rita Sallam, vice-présidente de Gartner chargée de la recherche. « C'est un grand défi - et une grande opportunité - pour les équipes d'analyse et de BI (business intelligence) de parvenir à aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes en temps réel en 2019. Ce sera sans doute le nec plus ultra en matière de BI opérationnelle ».

Recommandation mais avec des explications 

La quatrième tendance la plus importante concerne l'IA explicable ou eXplainable Artificial Intelligence (XAI). Celle-ci consiste pour les chefs d'entreprise à rendre leurs modèles plus interprétables et plus explicables dans le but de gagner la confiance des parties prenantes. Cependant, selon Gartner, la plupart des modèles d'IA avancés sont des « boîtes noires complexes » qui ne sont pas en mesure d'expliquer pourquoi elles sont parvenues à une recommandation ou à une décision particulière. Parmi les autres grandes tendances, il faut aussi mentionner les banques de données graphiques - qui permettent de suivre les interrelations entre les silos de données - et le data fabric, un système de partage. Mais, prévient Gartner, ce système sera dans un premier temps composé d’une « infrastructure statique », ce qui signifie que les entreprises seront obligées d’en modifier la conception plus tard.

L’usage du traitement du langage naturel (NLP) ou de la voix, ou la génération automatique de requêtes de recherche pourraient également figurer parmi les priorités des entreprises. Gartner prévoit aussi que d'ici 2022, 75 % des nouvelles solutions pour utilisateurs finaux utilisant l'intelligence artificielle et les techniques d'apprentissage machine seront construites avec des solutions commerciales plutôt que délivrées par des plates-formes open source. Dans le même temps, les technologies de la chaîne de blocs et du grand livre distribué, ainsi que les technologies de mémoire persistante joueront également un rôle majeur dans les domaines de l'analyse. « La taille, la complexité, la nature distribuée des données, la vitesse d'action et l'intelligence continue requises par le commerce numérique font que les architectures et les outils rigides et centralisés ne seront plus adaptés », a déclaré Donald Feinberg, vice-président et analyste de Gartner. « La survie de toute entreprise dépendra d'une architecture agile, centrée sur les données, qui pourra répondre au rythme permanent du changement ».