Évolution de la Data Science en 2024 : Avancées Technologiques et Cadre Légal

En 2024, la Data Science subit une transformation significative, caractérisée par des progrès notables à la fois sur le plan technologique et réglementaire.

L’union de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle au carrefour des données et de l’intelligence synthétique en fait l’un des secteurs connaissant la croissance la plus rapide au sein de l’industrie technologique. Grâce à une analyse minutieuse des données, la science des données révèle des informations cachées, prédit les tendances futures et guide les décisions dans une variété de domaines comme la finance, la santé, le marketing et la recherche scientifique.

Trois tendances majeures se dégagent de cette évolution, identifiées dans le Rapport de Gartner 2024 et dans Forbes. Êtes-vous prêt à les découvrir ? Suivez-moi pour les explorer !

Le cloud toujours plus populaire

En 2024, la migration vers le cloud se poursuit sans relâche. Les entreprises sont de plus en plus séduites par les avantages du cloud, qui leur permettent d’accéder à des ressources informatiques puissantes sans devoir réaliser d’importants investissements initiaux. D’après Forbes, « plus de 60% des entreprises optent pour des solutions cloud afin de transformer leurs activités ».

Gartner pousse même plus loin en affirmant que « d’ici 2025, 75% des entreprises auront adopté des modèles commerciaux basés sur le cloud ». Cette tendance soulève une question capitale : les solutions cloud natives deviennent-elles indispensables ?

En effet, en 2024, les solutions cloud natives gagnent en importance dans le paysage technologique. Leur adoption est encouragée par les multiples avantages qu’elles présentent, notamment en termes de scalabilité, de flexibilité et d’efficacité opérationnelle.

Face à la compétition accrue, les entreprises cherchent à moderniser leurs infrastructures informatiques et à transférer leurs charges de travail vers le cloud. Les solutions cloud natives, conçues spécifiquement pour fonctionner dans des environnements cloud, répondent parfaitement à cette demande en offrant une architecture agile et orientée vers les services.

Selon les projections de Gartner, « 95% des nouvelles charges de travail des applications numériques seront déployées sur des plateformes cloud natives, contre seulement 30% en 2021 ». Cette évolution souligne l’importance croissante des solutions cloud natives dans le paysage technologique de demain.

L’intelligence artificielle : Entre Cadre Juridique et Impacts Écologiques

En 2024, l’intelligence artificielle (IA) émerge comme une force incontournable traversant tous les secteurs. Dans le domaine de l’analyse de données, elle excelle dans l’exploration de vastes ensembles de données, révélant des tendances et des modèles insoupçonnés, et fournissant des informations exploitables. Des techniques telles que l’apprentissage supervisé et non supervisé, le clustering et la prédiction sont largement déployées pour extraire de la valeur des données.

Cadre Légal de l’IA : Priorités Parlementaires

Face à cette omniprésence de l’IA, le Parlement européen se penche sur l’élaboration d’un cadre réglementaire solide pour encadrer son utilisation. L’objectif est d’assurer que les systèmes d’IA utilisés dans l’UE soient sécurisés, transparents, traçables, non discriminatoires et respectueux de l’environnement. Il s’agit également de garantir que l’IA fonctionne sous la supervision humaine pour prévenir d’éventuelles conséquences néfastes. Ainsi, la législation sur l’IA établit des règles strictes à l’égard des fournisseurs et des utilisateurs d’IA.

Impacts Écologiques de l’IA

Cependant, malgré ses avantages, l’IA suscite également des préoccupations environnementales. Des études ont révélé que l’entraînement des réseaux de neurones (deep learning) consomme une quantité significative d’énergie. Selon une recherche relayée par le MIT Technology Review, cela équivaut à la consommation énergétique de cinq voitures. En effet, pour garantir la précision des résultats de l’IA, d’énormes volumes de données sont nécessaires, entraînant une consommation énergétique considérable.

Ces constats soulèvent des questions sur la viabilité écologique de l’IA. Est-il réaliste de parler d’intelligence artificielle responsable dans ce contexte ?

En route vers une intelligence artificielle responsable ?

Un des principaux contributeurs à la pollution environnementale causée par l’IA est la quantité astronomique de données qu’elle requiert. Comment donc minimiser l’impact écologique de l’IA ? Une solution émerge : les données synthétiques. Plutôt que de puiser dans des données réelles, nous pouvons les générer artificiellement.

Selon les prévisions de Gartner, d’ici 2024, environ 60 % des systèmes d’IA adopteront cette approche, utilisant des données produites par des algorithmes plutôt que des données réelles.

Cette transition vers l’IA synthétique représente un changement significatif dans la manière dont les systèmes d’IA sont conçus et exploités. Plutôt que de se limiter à analyser et extrapoler à partir de données existantes, l’IA peut créer de nouvelles informations et scénarios basés sur des modèles appris. En d’autres termes, elle est capable de simuler des situations qui ne sont pas nécessairement présentes dans le monde réel.

Cyber-résilience : Cadre juridique et Défis

La cyber-résilience, un enjeu crucial dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, est confrontée à des menaces de plus en plus sophistiquées et omniprésentes, mettant en péril nos données et nos systèmes.

Émergence de la réglementation : la loi sur la Cyber-résilience

Face à cette réalité, les décideurs ont pris des mesures en adoptant une législation visant à renforcer la sécurité des produits numériques. Cette nouvelle réglementation européenne s’attache à protéger les individus, les entreprises et les institutions contre la montée en puissance des cybermenaces. Elle impose des contraintes en matière de cybersécurité aux fournisseurs de produits numériques, avec pour objectif de pallier les vulnérabilités matérielles et logicielles. Cette régulation garantit :

• L’instauration de règles cohérentes lors de la mise sur le marché de produits ou de logiciels intégrant une composante numérique.
• La création d’un cadre d’exigences en cybersécurité régissant la conception, le développement et la maintenance de ces produits.
• La nécessité de maintenir une vigilance constante tout au long du cycle de vie de ces produits.

Défis de la cyber-résilience et de la gouvernance des données

La cyber-résilience et la gouvernance des données sont étroitement liées, se soutenant mutuellement pour assurer la sécurité et la protection des informations sensibles. Une gouvernance des données solide fournit le cadre indispensable pour identifier, classer et protéger les actifs informationnels critiques, contribuant ainsi à renforcer la résilience globale de l’organisation face aux cybermenaces.

Pour renforcer à la fois la cyber-résilience et la gouvernance des données, les entreprises doivent s’orienter vers les meilleures pratiques éprouvées. Cela peut impliquer l’utilisation de technologies de pointe telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour détecter les menaces, ainsi que l’élaboration de plans de réponse aux incidents détaillés afin de minimiser les dommages en cas d’attaque.