Quel que soit le secteur d'activité, une même question occupe les esprits de tous les décideurs : comment exploiter au mieux les données ?
En effet, nombre d’entreprises n’utilisent qu’une faible partie des données en leur possession pour obtenir des informations client qu’elles pourraient exploiter pour générer de nouvelles recettes. Avec l’évolution rapide des progrès technologiques, les données ne cessent de gagner en volume et en rapidité. Le problème est que la majorité des entreprises ne peuvent tout simplement pas tenir le rythme.
Quand les réseaux limitent le développement du Big Data
À l’heure où l’edge computing commence à détrôner le cloud computing, les contraintes en matière de données que génère cette transition exercent une immense pression sur les réseaux. Dans le cas de l’IoT, le volume des jeux de données ne cesse d’augmenter, et il devient extrêmement difficile, au vu des capacités réseau existantes, de recueillir les données issues de milliers voire de millions de sources de données et de les déplacer jusqu’aux éléments de calcul.
Et ce n’est qu’un début : d’ici une dizaine d’années, l’environnement d’entreprise va devenir quasiment méconnaissable. Tout ce qui peut être connecté le sera, conférant davantage d’efficacité aux processus métier. En parallèle, les données sous-jacentes vont prendre une ampleur colossale et alimenter tout un ensemble de nouveaux services et d’applications basés sur l’intelligence artificielle.
Le paradoxe de l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle a longtemps été perçue comme un concept nébuleux. Mais aujourd’hui, le machine learning a su trouver sa place dans le quotidien des utilisateurs, avec la banalisation croissante des chatbots et des assistants virtuels. La preuve en est : les plus grandes entreprises technologiques du monde, comme Google, Facebook et Amazon, investissent collectivement des milliards de dollars dans l’intelligence artificielle en utilisant les réserves de données disponibles pour l’alimenter. C’est également le chemin suivi par les entreprises de tous secteurs.
Mais pour les investisseurs potentiels, l’intelligence artificielle est un dilemme. D’un côté, elle représente un immense potentiel : celui de relever les défis macroéconomiques dans des domaines aussi critiques que la santé ou la génomique. De l’autre, elle suppose de mettre en place une infrastructure particulièrement robuste pour pouvoir soutenir l’innovation. Dans le secteur automobile notamment, le développement effectif et à grande échelle des véhicules autonomes va nécessiter d’énormes quantités de données, pour pouvoir fonctionner efficacement et en toute sécurité. Ce secteur d’activité est appelé à constituer une vaste réserve de données qu'il faudra gérer.
Datacenter et stockage, clés de la réussite
Quelle que soit l’industrie, un traitement utile et efficace des données représente une réelle valeur ajoutée pour les entreprises, leur permettant de mieux s’imposer à la concurrence, d’accélérer leur capacité d'innovation ou encore d’améliorer l’engagement client grâce aux informations pertinentes extraites et exploitées. Pour cela, rien n’est plus important qu’un environnement de datacenter à la fois simple, évolutif et performant : il s’agit d’une des plus grandes ressources stratégiques que peut posséder une entreprise, quelle qu’elle soit, et cette vérité n’est pas prête de changer.
Le stockage est un autre pilier à privilégier pour les entreprises : il exige de plus en plus des performances de pointe à grande échelle. Les entreprises doivent agir vite, et le stockage Flash de l’ère du cloud doit être capable de traiter les données rapidement pour éviter les problèmes de latence et de ralentissement des données qui pèsent lourdement sur la santé des entreprises. Une solution adaptée à l’ère du cloud doit pouvoir augmenter la valeur des données de manière exponentielle en favorisant un accès plus rapide et plus fiable. Les entreprises ainsi armées seront en mesure de développer des applications nouvelle génération pour extraire de ces données des informations utiles et tirer pleinement parti des nouvelles tendances technologiques comme l’intelligence artificielle.
À l’heure où le monde s’ouvre aux données, les entreprises se doivent de réfléchir à la manière dont elles pourront encadrer leurs systèmes dédiés à l’intelligence artificielle et au machine learning pour mieux exploiter ces informations. Car ce n’est qu’en faisant remonter à la surface les informations masquées que les données proprement dites trouvent tout leur sens.