Les 9 tendances technologiques de 2021, selon Deloitte

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Pour mener à bien son projet de transformation digitale, s’appuyer sur les nouvelles technologies est évidemment un prérequis. Lesquelles utiliser ? Comment s’y prendre ? Pour bien appréhender ce nouvel environnement numérique, nous avons analysé le dernier rapport “Tech Trends” du cabinet Deloitte. Dans ce rapport, Deloitte identifie 9 tendances technologiques qui vont transformer les entreprises en 2021 :

1. L’intégration plus forte de la technologie dans la stratégie
2. La modernisation des systèmes legacy
3. La transformation de la chaîne d’approvisionnement
4. Le MLOps
5. La révolution du machine learning
6. Le modèle Zero Trust
7. La digital workplace
8. Le phygital
9. Les technologies de diversité, d’inclusion et d’équité (DEI)

Voici comment bien anticiper chacune de ces tendances.

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1) L’intégration plus forte de la technologie dans la stratégie 

Si elle souhaite rester compétitive dans un environnement volatile, l’entreprise doit aligner ses stratégies commerciale et technologique. Pour cela, elle peut utiliser des plateformes digitales (par exemple des logiciels de simulation ou d’analyse de données) qui vont lui permettre d’identifier les tendances, d’éclairer ses décisions et de contrôler leur exécution. 

Elle pourra ainsi effectuer des choix stratégiques plus rapides et éclairés.

Développer et exécuter cette stratégie agile pose un certain nombre de prérequis : 

• Les dirigeants doivent être familiarisés avec les technologies
• La DSI doit être partie prenante de la stratégie et des objectifs commerciaux 
• Les hypothèses stratégiques doivent être définies collaborativement par le CSO (chief strategy officer) et les partenaires habituels, sans oublier la DSI
• Un processus de financement agile doit être adopté

2) La modernisation des systèmes legacy

Pour développer le potentiel numérique de leur entreprise, certains DSI cherchent à moderniser leurs systèmes legacy et à les migrer vers le cloud. Cependant, le coût de cette transformation digitale est souvent prohibitif. 

Deloitte identifie plusieurs tendances qui permettront de mener à bien cette modernisation :

• L’élaboration d’un business case qui explore les opportunités de transformation et de transition vers le cloud permettant une optimisation des coûts 
• L’utilisation de plateformes low-code et no-code, qui permettent d’automatiser les processus métiers et développer des applications avec le moins de code possible 
• La revitalisation des logiciels ERP (Enterprise Resource Planning) vieillissants, par exemple via l’identification d’éléments ayant un impact important sur la stratégie, le recodage de certains éléments critiques, ou la migration de certaines fonctionnalités non-essentielles vers d’autres plateformes moins coûteuses

3) La transformation de la chaîne d’approvisionnement

Longtemps considérée comme un centre de coûts, la chaîne d’approvisionnement va devenir petit à petit une source de création de valeur. 

Pour y arriver, les entreprises peuvent mettre en place plusieurs actions :

• Déployer des outils digitaux pour hyper-segmenter les clients et capter la demande de différentes parties de la chaîne de valeur, et rendre ainsi la supply chain plus réactive aux fluctuations de la demande
• Collecter et traiter de plus grands volumes de données (structurées et non structurées) pour optimiser les systèmes et processus de l’organisation 
• Utiliser des robots autonomes et collaboratifs, des drones, la reconnaissance d’images et la computer vision pour rendre la supply chain plus efficace et sûre

4) Le MLOps 

Pour automatiser le cycle de vie de leurs modèles de machine learning, les entreprises se tournent désormais vers le MLOps, qui consiste à appliquer les approches et outils DevOps au développement et déploiement de modèles de machine learning. Grâce à sa méthodologie agile, le MLOps permet d’accélérer le développement, d’automatiser les workflows manuels, et de faciliter le suivi et la maintenance des modèles de production.

Tout comme le DevOps, les pratiques MLOps favorisent la communication et la collaboration entre les équipes, permettant ainsi le déploiement de modèles à grande échelle. Par ailleurs, elles permettent de garantir la transparence des données et d’assurer la conformité au RGPD.

Pour tirer pleinement parti de ce marché, qui devrait peser 4 milliards de dollars d’ici 2025, les entreprises doivent agrandir leurs équipes et recruter des experts en machine learning, qui permettront de combler le déficit actuel de compétences. 

5) La révolution du machine learning

D’ici 2022, le marché du machine learning devrait atteindre une valeur de 8,8 milliards de dollars. Pour assurer la réussite de leurs stratégies de machine learning, les entreprises doivent repenser la manière dont elles collectent, stockent et traitent les données. 

Aujourd’hui, elles stockent déjà de moins en moins les données dans des fichiers organisés type tableaux excel. 

Afin de nourrir les algorithmes de machine learning, beaucoup commencent à stocker de grands volumes de données non structurées dans des bases de données modernes, par exemple dans des data warehouses basés sur le cloud, des feature stores, ou bien des bases de données de séries temporelles. 

Pour connecter ces données disparates, les entreprises doivent pouvoir identifier et analyser les données invisibles. Un processus qui peut être accéléré par l’utilisation de technologies cognitives basées sur le machine learning.

6) Le modèle Zero Trust

Face à l’augmentation du travail à distance et la transition accélérée vers le cloud, les surfaces d’attaques se multiplient. Dans ce nouvel environnement de travail, les réseaux privés virtuels (VPN) ne suffisent plus à sécuriser les données de l’entreprise.

Pour réduire les risques de cybersécurité, certaines entreprises adoptent le modèle Zero Trust (Confiance Zéro). Basé sur le principe du moindre privilège, ce modèle de sécurité accorde à l’utilisateur uniquement les accès dont il a besoin pour accomplir son travail. Chaque utilisateur, appareil ou application doit s’authentifier pour accéder aux données de l’entreprise, ce qui permet de minimiser les failles de sécurité.

Pour passer au Zero Trust, les entreprises doivent avoir une meilleure visibilité de leurs données, de leurs ressources et des cyber risques associés à leur supply chain. En outre, elles doivent disposer de systèmes d’authentification et de surveillance automatisés basés sur l’intelligence artificielle pour simplifier le suivi et l’analyse de ces données. 

7) La digital workplace 

Alors que les organisations gèrent un nombre croissant d’employés en télétravail, beaucoup commencent à s’intéresser à la digital workplace, un bureau virtuel qui permet aux salariés d’accéder à l’ensemble de leurs applications et documents de travail où qu’ils soient.

Si la digital workplace pose plusieurs défis en termes d’onboarding ou d’innovation, elle permet aussi à l’entreprise de mieux connaître ses salariés. Grâce aux données générées, elle peut ainsi :

• améliorer la performance individuelle et collective
• offrir des expériences de travail personnalisées 
• améliorer les workflows existants
• optimiser l’utilisation des espaces de bureau. 

Par ailleurs, la digital workplace peut aider les équipes à collaborer à distance, et faciliter la mise en place de nouveaux modes de travail tels que le travail hybride ou le co-working.

Lire aussi : Top 13 des meilleures digital workplaces

8) Le phygital

Aujourd’hui, les consommateurs ne sont plus satisfaits du parcours d’achat physique et digital classique. Ils veulent le meilleur des deux mondes : une expérience phygitale (mixant physique et digital) personnalisée. 

En réponse à cette tendance, certaines entreprises s’associent à des designers et à des développeurs afin d’améliorer leur compréhension des consommateurs grâce à l’intelligence artificielle et à des technologies telles que :

• les plateformes marketing omnicanales
• les smartphones
• le web spatial
• l’informatique affective
• les systèmes de gestion des identités

Lire aussi : Marie-Christine Lanne :« Tous digitaux, donc tous phygitaux ! »

9) Les technologies de diversité, d’équité et d’inclusion (DEI)

Depuis la crise de la Covid-19, les entreprises priorisent davantage les initiatives de diversité, d’équité et d’inclusion (DEI). Ainsi, 96 % des dirigeants d’entreprise considèrent qu’il s’agit d’une priorité stratégique. Une tendance qui permettrait aussi de stimuler l’innovation, de booster les performances, de créer un sentiment d’appartenance et de développer la marque employeur. 

Cependant, il reste encore beaucoup de progrès à faire. Pour prendre des décisions plus objectives et équitables, les ressources humaines doivent s’appuyer davantage sur la technologie – et ce tout au long du parcours collaborateur – en travaillant main dans la main avec la DSI et la Direction générale. Par exemple, elles peuvent supprimer le langage biaisé dans les offres d’emploi avec le traitement du langage naturel, ou bien identifier objectivement les meilleurs candidats en utilisant l’intelligence artificielle.

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Grâce aux nouvelles technologies telles que le machine learning ou l’intelligence artificielle, les entreprises ont désormais toutes les cartes en main pour réussir leur transformation digitale et s’adapter aux nouveaux modes de travail post-Covid. 

Plébiscitée par de plus en plus d’entreprises, la digital workplace se profile comme l’une des principales tendances de 2021. Dans cet environnement digital, les salariés peuvent travailler où ils veulent et avec les applications de leur choix, le tout en restant connectés avec leurs collègues. 

Vous souhaitez mettre en place une digital workplace ? Consultez notre fiche méthodologique : « 8 étapes pour bien choisir votre digital workplace ».

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Auteure : Emmanuelle Abensur