CET ARTICLE A INITIALEMENT ÉTÉ PUBLIÉ DANS ARCHIMAG N°375
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L’utilisation du cloud au sein des organisations est devenue la norme pour plusieurs raisons. D’abord, le cloud offre une alternative attrayante aux infrastructures informatiques sur site, permettant à ces mêmes organisations d’éliminer les coûts et la complexité de gestion des serveurs physiques. Il offre ensuite une évolutivité sans précédent, permettant aux DSI de mettre rapidement à l’échelle leurs ressources informatiques en fonction de leurs besoins. Enfin, par son accessibilité, le cloud permet aux employés de collaborer plus efficacement et d’accéder aux applications et aux données depuis n’importe où dans le monde.
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Rassembler les données
Si l’infrastructure informatique et les applications se déportent aujourd’hui dans le cloud, les données suivent le même mouvement. Ce qui fait naître de nouveaux défis quant à leur exploitation.
D’abord, la gestion de données de plus en plus massives pose des défis techniques, notamment en ce qui concerne leur centralisation. La plupart des données sont encore stockées dans différents silos que les organisations doivent absolument décloisonner et agréger au sein d’une même plateforme. C’est tout l’intérêt de solutions de MDM (master data management) comme celles d’Opendatasoft, de Semarchy ou de Digazu, qui sont capables de s’interconnecter à toutes les sources données. Ce n’est qu’avec ce type de solution que les organisations peuvent tirer pleinement parti de leurs données et en extraire des connaissances significatives.
Qualité et sécurité
La qualité des données constitue aussi un problème majeur. Les données sont souvent incomplètes, inexactes ou obsolètes, ce qui compromet leur pertinence pour la prise de décision. Les organisations doivent donc mettre en place des processus de nettoyage, de dédoublonnage et de gestion rigoureux afin de garantir la qualité et l’intégrité de leurs données.
La confidentialité et la sécurité restent également au cœur des préoccupations. Avec l’augmentation des cyberattaques et des violations en tout genre, les organisations doivent mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger leurs données sensibles contre les menaces externes et internes.
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Le cloud hybride et le multicloud à la rescousse
C’est tout l’intérêt du cloud hybride qui combine des environnements de cloud public et privé, permettant aux organisations de tirer parti des avantages des deux modèles tout en répondant à des exigences spécifiques en matière de sécurité, de conformité et de performances et en évitant la dépendance vis-à-vis d’un unique fournisseur.
Cette approche permet en effet de maintenir certaines données et applications sensibles sur site, tout en utilisant le cloud public pour des charges de travail moins critiques ou pour des besoins de mise à l’échelle dynamique. En utilisant un cloud privé, l’organisation peut conserver un contrôle total sur ses données.
Créer une culture de la donnée
L’exploitation efficace des données nécessite par ailleurs une culture organisationnelle spécifique - data driven -, où les données sont considérées comme un actif stratégique et où leur analyse est intégrée dans le processus décisionnel.
Cela nécessite non seulement des investissements dans les technologies et les compétences nécessaires, mais aussi un changement de mentalité dans toutes les strates de l’organisation pour promouvoir une utilisation plus intelligente et plus stratégique des données.
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De nouveaux services grâce au cloud
Des entreprises comme Netflix et Airbnb ont ainsi révolutionné leurs secteurs en utilisant le cloud pour fournir des services évolutifs à des millions d’utilisateurs dans le monde entier. En utilisant les capacités de calcul et de stockage du cloud, elles ont pu rapidement mettre à l’échelle leurs infrastructures pour répondre à une demande croissante.
Les spécialistes du e-commerce utilisent aussi des algorithmes sophistiqués pour analyser les habitudes d’achat de leurs clients et leur recommander des produits pertinents. En exploitant les données transactionnelles et comportementales, ils peuvent personnaliser l’expérience d’achat de chaque client, ce qui se traduit par une augmentation des ventes et une meilleure fidélisation.
Le secteur public au diapason du cloud et des data
L’utilisation du cloud et de la data ne se limite pas au secteur privé. Le secteur public adopte, lui aussi, ces technologies pour améliorer son efficacité opérationnelle, fournir des services plus accessibles et prendre des décisions politiques basées sur des données fiables.
Les administrations et les collectivités exploitent le cloud pour rationaliser leurs opérations informatiques, réduire les coûts d’infrastructure et améliorer la sécurité des données. Et en exploitant intelligemment la data, elles sont désormais en mesure d’évaluer l’efficacité des programmes gouvernementaux, d’élaborer des politiques publiques basées sur des données réelles et de favoriser l’innovation.
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L’intégration de l’IA et du machine learning
La data est donc devenue l’un des actifs les plus précieux des organisations. Et pour l’exploiter, le cloud est devenu indispensable.
À cela s’ajoute aujourd’hui l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning qui permettent d’automatiser des tâches complexes, d’identifier des modèles cachés au sein des pools de données et de prendre des décisions en temps réel. Ces technologies révolutionnent de nombreux secteurs, de la santé à la finance en passant par le commerce de détail, en permettant aux organisations de fournir des produits et des services plus efficaces et personnalisés.
Plus de prédiction avec l’IA générative
L’IA générative, elle, ouvre la voie à la génération de données synthétiques susceptibles d’enrichir les ensembles de données existants. Dans le domaine de la recherche médicale, l’IA générative peut être utilisée pour concevoir des images médicales synthétiques à partir de données existantes, permettant aux chercheurs de tester des modèles de diagnostic et de traitement, sans compromettre la confidentialité des patients.
Dans le secteur du commerce électronique, l’IA générative peut être utilisée pour créer automatiquement des descriptifs produits et des argumentaires, aidant ainsi les revendeurs à étoffer leur catalogue et à améliorer l’expérience d’achat des clients. L’IA générative ouvre de nouvelles possibilités pour l’exploitation des données et permet notamment de tester des modèles prédictifs dans un environnement contrôlé.
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L’edge computing
Si l’utilisation du cloud est désormais ancrée comme une norme dans le paysage technologique des organisations, il reste encore beaucoup à faire en ce qui concerne l’exploitation des données. Mais les technologies permettant d’épauler les organisations dans cette quête existent : notamment l’edge computing, une méthode d’optimisation utilisée dans le cloud qui vise à traiter les données près de leur source, à la périphérie du réseau.
Avec la croissance exponentielle des appareils connectés et des applications IoT, cette approche devient en effet cruciale. Elle consiste à déplacer le traitement des données vers les appareils eux-mêmes ou vers des centres de données situés à proximité pour réduire la latence et améliorer les performances. Par ailleurs, en conservant certaines données sensibles à proximité de leur source de génération, l’edge computing renforce la sécurité et la confidentialité.
