1.
L E S 2 9 T E C H N O L O G I E S D E
2 0 1 9 À F O R T S E N J E U X
S T R A T É G I Q U E S
PAR THIBAUT WATRIGANT

2.
Gartner a dévoilé son cycle des technologies émergentes de 2019 qui s’articule
autour de 5 tendances technologiques majeures
Source : Gartner, Hype Cycle for emerging Technologies, Août 2019
L’IA avancée L’humain augmenté
Les écosystèmes
numériques
• Les caméras de capture 3D
• L’AR Cloud (le cloud en réalité
augmenté)
• Les drones de livraison cargo
• Les véhicules autonomes volants
• La conduite autonome de niveau 4
et de niveau 5
• Les biopuces
• Les méthodes de personnification
• L’intelligence augmentée
• L’IA émotionnelle
• L’espace de travail immersif
• La fabrication artificielle de tissus
biologiques
• Les opérations et process
digitalisés
• Les graphes de connaissance
• Les données artificielles
• Le web décentralisé
• Les organisations décentralisées
autonomes
Capteurs et mobilité
• Le Machine Learning adaptatif
• L’IA répartie en local
• Les analyses de données réparties
en local
• L’IA explicable
• Les plateformes d'IA sur le cloud
• L'apprentissage par transfert
• Les réseaux adverses génératifs
• Les algorithmes graphiques
L’informatique
« post-classique »
• La 5G
• Nouvelle génération de mémoires
• Les satellites basse orbite
• L’impression 3D nanoscopique

3.
Nous avons relevé les 29 technologies de demain que l’institut d’analyse
considère comme étant porteuses des plus forts enjeux stratégiques
Par Thibaut Watrigant. Source : Gartner, Hype Cycle for emerging Technologies, Août 2019
Lancement de la
technologie
Emballement
médiatique
Gouffre des désillusions Pente de l’illumination Plateau de productivité
Attentesdumarché
Maturité
L’espace de travail immersif
L’AR Cloud (le cloud
en réalité augmenté)
La fabrication artificielle de tissus biologiques
Le web décentralisé
Le Machine Learning adaptatif
Les réseaux adverses
génératifs
Les opérations et
process digitalisés
Les organisations
décentralisées autonomes
L’impression 3D nanoscopique
L’intelligence augmentée
Les véhicules
autonomes volants
L'apprentissage par
transfert
L’IA émotionnelle
Les drones de livraison cargo
Les données artificielles
Les graphes de connaissance
Les méthodes de personnification
L’IA explicable
L’IA répartie en local
Les satellites basse orbite
La conduite autonome de niveau 5
Les analyses de données réparties en local
Les plateformes d'IA sur le cloud
La 5G
Les
biopuces
Les algorithmes graphiques
Nouvelle génération de mémoires
Les caméras de capture 3D
La conduite autonome de niveau 4

4.
1
Les voitures autonomes sont des
véhicules qui peuvent rouler sans
intervention de conducteurs
humains grâce à une technologie
d’autoguidage. Cette technologie
est notamment aidée par une
multitude de capteurs, de
puissants algorithmes et de
servocommandes. Dans le niveau 4
de conduite autonome, le
conducteur peut vaquer à d’autres
occupations s’il le souhaite ou
reprendre le volant dans les cas de
conduite les plus complexes.
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
2019 20242021 2029
Plus de 10
ans
La conduite autonome de
niveau 4
Variation par rapport à 2018
Gouffre des
désillusions

5.
2
Les caméras de capture 3D
Ces caméras peuvent scanner et
capturer leur environnement en trois
dimensions. Malgré leur coût encore
élevé, elles commencent à s’intégrer sur
certains smartphones (Oppo, Xiaomi)
pour des applications de réalité
augmentée ou des visites virtuelles.
D’autres entreprises comme Matterport
développent des solutions plus
économes, basées sur des caméras 360°
(et non de capture 3D) couplé à du
Machine Learning pour reconstruire une
modélisation 3D de l’environnement
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
Gouffre des
désillusions
2019 20242021 2029
Entre 2
et 5 ans

6.
3
Le besoin de stocker efficacement (à faible
coût, consommation énergétique et de
manière pérenne) des données ne cesse
d’augmenter. Les statistiques parlent d’elles-
mêmes : 92% des données mondiales
d’aujourd’hui ont été créées juste au cours
des 2 années passées, 72h de vidéo sont
ajoutées chaque minute sur Youtube.
L’utilisation des nanotechnologies ou du
stockage moléculaire laisse entrevoir des
perspectives sur l’amélioration des
capacités de stockage informatique
Nouvelle génération de mémoires
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
Gouffre des
désillusions
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans

7.
4
Les algorithmes graphiques (ou les
outils d’analytique graphique) reposent
sur des structures de bases de
données non pas orientées par tables
(index et donnée) mais classées par
chaines graphiques. Les algorithmes
graphiques se concentrent sur les
relations de paires entre deux objets et
sur les caractéristiques structurelles du
graphique. Ils sont performants pour
des analyses génétiques, des analyses
de réseaux (par exemple sur les
réseaux sociaux) ou encore en
cybersécurité
Les algorithmes graphiques
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Variation par rapport à 2018
Emballement
médiatique

8.
La 5G (cinquième génération de
standards pour la téléphonie mobile)
offrira des débits plus rapides
(~Gb/s), des temps de réaction plus
courts, une qualité minimale lorsque
l’utilisateur est en mouvement, ainsi
qu’une adaptabilité des
caractéristiques réseau permettant
de connecter des objets aux besoins
différents (performance, débit,
consommation énergétique…). Avec
cette dernière fonctionnalité, la 5G
s’intéresse très clairement aux objets
connectés, et promet ainsi de
connecter 7 trillions d’objets.
5
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
La 5G
Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 2
et 5 ans
Emballement
médiatique

9.
6
Les biopuces sont des dispositifs
miniatures fonctionnant comme des
laboratoires miniaturisés, capables
d’effectuer de multiples réactions
biochimiques en parallèle à des fins
particulières. Le développement des
biopuces est porté par l’application des
micro-technologies électroniques à la
réalisation de biomicrosystèmes. Des
applications apparaissent notamment dans
le médical, cosmétologie, bioculture…
Les biopuces
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Variation par rapport à 2018
Emballement
médiatique

10.
7
Les plateformes sur le Cloud « As A Service » désignent
les infrastructures partagées dans lesquelles les
développeurs peuvent exécuter leurs applications. Cela
permet notamment de mener rapidement des
expérimentations ou de déployer des services sans se
préoccuper des ressources physiques à y allouer. Le
développeur paie en effet à l’usage, selon le temps de
calcul nécessaire, ce qui améliore l’adéquation entre la
puissance requise et les ressources utilisées. Pour les
plateformes « As A Service » d’intelligence artificielle,
la mise à disposition de briques de compétences
transverses (traitement du langage transverse,
reconnaissance d’image…) et des ressources physiques
associées contribuera, selon Gartner, à l’essor de l’IA.
Dans son rapport, Cédric Villani préconise d’ailleurs
une plateforme européenne As A Service dédiée à l’IA
Les plateformes d'IA sur le cloud
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Emballement
médiatique

11.
8
Les analyses de données
réparties en local
L’analyse de données répartie en local
s’appuie sur une récolte et un
traitement de données en local, par
exemple directement sur une
machine sans besoin de connexion
internet. Cette approche, lorsque
couplée à un système de Cloud
Computing (système pour lequel les
données sont traitées de façon
partagée), offre un gain en vitesse de
calcul, en disponibilité et stockage,
offrant par ailleurs la possibilité de
pouvoir fonctionner en « local », sans
connexion internet.
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 2
et 5 ans
Emballement
médiatique

12.
9
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
2019 20242021 2029
Plus de 10
ans
Variation par rapport à 2018
Les véhicules autonomes sont
des véhicules qui peuvent rouler
sans intervention de conducteurs
humains grâce à une technologie
d’autoguidage. Cette technologie
est notamment aidée par une
multitude de capteurs, de
puissants algorithmes et de
servocommandes. Dans le niveau
5, les véhicules sont entièrement
autonomes et sans volant.
La conduite autonome de
niveau 5
Emballement
médiatique

13.
10
L’orbite terrestre basse est une zone d’orbite
allant jusqu’à 2000 km d’altitude où se trouvent
aujourd’hui des satellites de télédétection, de
télécommunication ainsi certaines stations
spatiales (ISS). Les orbites basses permettent aux
satellites de bénéficier d’un bilan de liaison
avantageux (latence faible ou bonne résolution
des instruments d’observation). La multiplication
de ces satellites (Amazon avec Kuiper, OneWeb,
SpaceX…) permet d’offrir des services haut-de-
gamme basés sur une large couverture de réseau
ou d’étendre l’offre de couverture internet dans
certains pays peu couverts
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Emballement
médiatique
Les satellites basse orbite
Variation par rapport à 2018

14.
11
L’intelligence artificielle
répartie en local
A l’image des « analyses de données
réparties en local », l’Edge AI désigne
un système d’intelligence artificielle
pour lequel les données sont
récoltées et traitées en local. Cette
approche, lorsque couplée à un
système d’IA Cloud Computing
(système d’IA pour lequel les données
sont traitées de façon partagée), offre
un gain en vitesse de calcul, en
disponibilité et stockage, offrant par
ailleurs la possibilité de pouvoir
fonctionner en « local », sans
connexion internet.
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 2
et 5 ans
Emballement
médiatique

15.
12
L’intelligence artificielle
explicable
L’IA explicable consiste à rendre les modèles
de traitement de donnée et de décision
compréhensibles pour les utilisateurs :
résultats exprimés en langage humain, sous
forme de phrases ou de visualisations
simples pour expliquer systématiquement le
résultat obtenu. Les utilisateurs peuvent
ainsi s’approprier du raisonnement, du
résultat et poser leurs questions via des
simulations de type « et si… ». L’IA
explicable permettra une meilleure
adoption de l'IA en augmentant la
transparence et la fiabilité des résultats des
algorithmes tout en réduisant les risques
associés à la responsabilité en matière de
réglementation, de sécurité et d'équité.
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Lancement de la
technologie

16.
13
Les méthodes de
personnification
Les méthodes de personnification
permettent d’ajuster les
fonctionnalités logicielles selon le
type de profils et de préférences
utilisateurs. Elles n’utilisent pas les
données personnelles de l’individu en
question mais fonctionnent par
associations de types de profils
utilisateurs. Ces méthodes
permettent aux publicitaires cibler et
personnaliser leurs annonces tout en
respectant la RGPD et la
confidentialité
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
Lancement de la
technologie
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans

17.
14
Les graphes de connaissances se basent sur la
création de connexions / liens entre des bases de
connaissances pour stocker et délivrer une
information structurée et pertinente sur un sujet
donné. Les données sont généralement de
sources diverses (exemple : personnalités de
France, livres publiés en Français) et doivent être
mises à jour en continu. Les graphes de
connaissances sont notamment clés pour le
développement d’assistants digitaux intelligents.
Ils leur permettent par exemple d’analyser la
sémantique des questions posées (exemple :
quels livres a publié Charles De Gaulle en 1929 ?)
et d’y répondre (Philosophie du recrutement) en
allant explorer les bases de connaissances
connectées aux sujets évoqués.
Les graphes de connaissance
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
Lancement de la
technologie
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans

18.
15
Les données artificielles
La génération de données artificielles (ou
synthétiques) consiste à créer des
données complètement nouvelles qui ne
proviennent pas directement du monde
réel. Ces données sont générées par des
techniques d'échantillonnage appliquées
à des données réelles ou via des
scénarios de simulation virtuelles. Les
données artificielles permettent
notamment d’alimenter l’apprentissage
des algorithmes de Machine Learning et
d’intelligence artificielle qui ont besoin
de s’entrainer sur des données tests
avant de pouvoir émettre leurs
prédictions
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
Lancement de la
technologie
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans

19.
16
Les drones de livraison cargo sont des
dispositifs mobiles pouvant
transporter un objet ou un colis. Ils
fonctionnent notamment grâce à une
multitude de capteurs leur
permettant de se diriger et se
stabiliser à moindre risque.
Les applications sont nombreuses : en
logistique (déplacer les produits dans
les entrepôts par exemple), dans la
construction, la distribution, ou pour
des cas spécifiques (livraison de kits
de premiers secours…)
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Les drones de livraison cargo
Lancement de la
technologie

20.
17
L’IA émotionnelle
L’IA émotionnelle consiste à doter les
intelligences artificielles de capacités de
reconnaissance d’émotions (par analyse vocale
ou vision par ordinateur…) pour des interactions
perçues comme plus humaines. Ces technologies
permettent également aux IA d’adapter leurs
réponses en fonction de l’émotion détectée chez
l’utilisateur. Grâce à cette compétence de
détection émotionnelle, l’IA peut améliorer la
performance des applications de sécurité en
voiture, de diagnostic médical, de détection de
fraude ou encore de taux de conversion dans le
secteur de la distribution
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Lancement de la
technologie

21.
18
L'apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert consiste à appliquer
les connaissances obtenues en effectuant une
tâche pour résoudre un problème différent, mais
présentant des similitudes. L’apprentissage par
transfert peut être mis au service de la
reconnaissance vocale ou d’image, par exemple
en valorisant la capacité d’un algorithme de
reconnaissance de voitures pour reconnaitre des
camions. Pour faciliter la ré-exploitation des
algorithmes, des places de marché se sont
développées, donnant accès à des modèles
d'apprentissage mais aussi des jeux de données
qualifiés et conçus pour entraîner les IA
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Lancement de la
technologie

22.
19
Similairement aux voitures autonomes,
les véhicules autonomes volants sont des
véhicules qui peuvent se diriger et se
déplacer… sans pilote ! Par exemple :
Vahana, le véhicule du pôle innovation
d’Airbus, testé début 2019, est un aéronef
autonome à décollage et atterrissage
vertical qui entend démocratiser le vol
personnel. Les avancées en propulsion
électrique, stockage d’énergie et vision
artificielle pourraient contribuer au
développement de cette technologie.
Les véhicules autonomes
volants
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
Lancement de la
technologie
Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Plus de 10
ans

23.
20
L’intelligence augmentée consiste
à combiner l’intelligence humaine
et artificielle pour améliorer la
performance cognitive, par
exemple la prise de décision ou
l’apprentissage. L’application des
algorithmes de Machine Learning
dans les processus des
entreprises est un premier pas
vers l’intelligence augmentée, en
permettant d’assister les tâches,
de faciliter la prise de décision ou
d’améliorer les opérations
L’intelligence augmentée
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 2
et 5 ans
Lancement de la
technologie

24.
Les progrès en nanosciences facilitent les
procédés de fabrication et de manipulation de
structures nanoscopiques. L’impression 3D
nanoscopique permet de créer des pièces
nanoscopiques grâce à des technologies de
fabrication additives et par l’intermédiaire d’un
outil de conception assistée par ordinateur. Des
centres de recherche développent les procédés
qui seront utilisés pour l’impression 3D à
l’échelle nanoscopique. Par exemple, le frittage
de poudre nanoscopique, mis au point avec le
centre de recherche industrielle du Québec, qui
recourt à un laser pour solidifier un matériau
sous forme de poudre
21
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
Lancement de la
technologie
2019 20242021 2029
Plus de 10
ans
L’impression 3D nanoscopique
Variation par rapport à 2018

25.
Les organisations humaines traditionnelles ont des
structures hiérarchiques pouvant parfois être
source d’erreurs (préférences, biais, corruption…).
Les organisations décentralisées autonomes ont
des règles de gouvernance automatisées et
inscrites de façon immuable et transparente dans
une blockchain. Pour fonctionner, elles s’appuient
sur des « smart contracts », qui exécutent
automatiquement des conditions définies à
l’avance, sans gestion hiérarchique. Elles sont
décentralisées en ce sens que structurellement,
personne ne les contrôle. Le projet TheDAO (2016)
est l’exemple le plus connu d’une telle organisation
dont l’objectif est de financer les projets jugés
collectivement comme les plus prometteurs
22
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
Lancement de la
technologie
Les organisations décentralisées
autonomes
Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans

26.
La digitalisation des opérations et des
process consiste à mesurer, gérer et
simplifier les opérations d’entreprise
grâce aux nouvelles technologies : les
capteurs pour capturer les données
d’environnement, le jumeau numérique
pour modéliser les actifs et processus, le
traitement de données pour analyser
l’information et les interfaces utilisateur
pour rendre les opérations contrôlables
par l’homme. Digitalisés, les opérations
et process d’entreprise peuvent être
ainsi reconfigurés rapidement pour
s’adapter à leur environnement ou à la
demande
23
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
Lancement de la
technologie
Les opérations et process
digitalisés
Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans

27.
24
Le Machine Learning adaptatif
Un algorithme adaptatif est un algorithme capable
d’adapter automatiquement son comportement
en fonction de son environnement pour conserver
des performances optimales. Le Machine Learning
adaptatif est un type de Machine Learning qui
peut se ré-entrainer dans un environnement
similaire en se basant sur les données d’entrée et
sur un mécanisme de récompense défini a priori
dans l’algorithme
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Lancement de la
technologie

28.
25
Les réseaux adverses génératifs sont des modèles
d’apprentissage pour algorithmes d’IA reposant sur
l’utilisation de deux réseaux de neurones différents
(génératif et discriminatif). Alors que l'objectif du
réseau discriminatif est d'améliorer la classification
des données d'entrée, le réseau générateur tente de
la faire échouer en créant des données artificielles
destinées à tromper l'algorithme. Ces types de
réseaux sont utilisés pour améliorer l’entrainement
d’une intelligence artificielle ainsi que pour générer
des contenus artificiels (vidéo, audio, texte) en suivant
des styles spécifiques
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
Les réseaux adverses génératifs
Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Lancement de la
technologie

29.
26
Le web décentralisé désigne une nouvelle
génération du web dont le fonctionnement
repose sur une organisation décentralisée et
sur la technologie Blockchain (vérification
d’identité, protocoles d’interopérabilité…).
Les échanges de données et les transactions
de pair à pair permettent d’éliminer le
besoin de plateformes centrales (moteurs de
recherche, réseaux sociaux). Les utilisateurs
et les consommateurs, qui dans de
nombreux cas seront leurs propres
développeurs d'applications et de contenus,
n'auront qu'à se soucier de leurs
applications (pages, sites, fonctionnalités)
Le web décentralisé
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Plus de 10
ans
Lancement de la
technologie

30.
27
L’AR Cloud repose sur une cartographie globale et
structurée de l’information (du web, de capteurs…),
rendue accessible en réalité augmentée selon la
position géographique et la direction du regard de
l’utilisateur. En se basant sur une modélisation
unique et partagée de l’environnement réel, l’AR
Cloud a pour objectif de rendre les expériences de
réalité augmentée plus persistantes, collaboratives
et de les ancrer dans le monde réel. Le déploiement
d’applications de réalité augmentée dans le gaming
ou dans la maintenance industrielle pourrait ainsi
être accéléré
L’AR Cloud
(le cloud en réalité augmenté)
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Lancement de la
technologie

31.
28
les espaces de travail immersifs
combinent des éléments numériques
comme la réalité augmentée, virtuelle
et mixte avec d'autres éléments
physiques, visuels et auditifs. En offrant
des possibilités d’immersion, ces
technologies faciliteront la
collaboration, la visualisation de
données, la création et le prototypage.
L’espace de travail immersif
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
2019 20242021 2029
Entre 5 et 10 ans
Variation par rapport à 2018
Lancement de la
technologie

32.
29
Cette fabrication désigne l’ensemble
des techniques d’ingénierie, de
culture cellulaire, de sciences de la
vie et des matériaux pour créer ou
élever des substituts biologiques
permettant de restaurer, maintenir
ou améliorer les fonctions des tissus.
Cette capacité de fabrication
permettrait l’essor de l’ingénierie
tissulaire ou encore la médecine
régénératrice.
La fabrication artificielle de
tissus biologiques
Position sur le cycle Attentes du marchéDurée avant maturité
Lancement de la
technologie
Variation par rapport à 2018
2019 20242021 2029
Plus de 10
ans

33.
Des questions ?
Thibaut Watrigant
Consultant digital
chez eleven-strategy