Par Brian Burke
Aujourd’hui, les entreprises détectent les fraudes à l’assurance à l’aide d’une combinaison d’analyses de réclamation, de programmes et d’enquêteurs privés. Le FBI estime que le coût total de la fraude en l’assurance, non liée aux soins de la santé, est d’environ 40 milliards de dollars par année. 
Mais une technologie émergente en pleine maturité appelée intelligence artificielle émotionnelle pourrait permettre de détecter la fraude en l’assurance sur la base d’une analyse audio de l’appelant.
En plus de détecter la fraude, cette technologie peut améliorer l’expérience client (customer experience), notamment en guidant plus précisément les clients, en évaluant l’humeur, en permettant un meilleur diagnostic de la démence, en détectant les conducteurs distraits et même en adaptant l’éducation à l’état émotionnel actuel des élèves.
Bien qu’encore relativement nouvelle, l’intelligence artificielle émotionnelle est l’une des 21 nouvelles technologies ajoutées au Cycle Hype de Gartner pour les technologies émergentes en 2019. Ce document met en lumière les technologies émergentes qui auront un impact significatif sur les entreprises, la société et les personnes au cours des cinq à dix prochaines années.
L’innovation technologique est la clé de la différenciation concurrentielle et transforme de nombreuses industries.
Les technologies émergentes de cette année s’inscrivent dans cinq grandes tendances : la détection et la mobilité humaines augmentées, le calcul et les communications postclassiques, les écosystèmes numériques, ainsi que l’intelligence artificielle et l’analytique avancée.
La détection et la mobilité
Cette tendance se caractérise par des technologies dont la mobilité est de plus en plus grande et qui permettent de manipuler des objets autour d’eux, y compris des caméras de détection 3D et une conduite autonome avancée.
Au fur et à mesure que les détecteurs et l’intelligence artificielle évoluent, les robots autonomes prendront conscience du monde qui les entoure. Par exemple, les technologies émergentes telles que les drones légers de livraison de fret (volants et sur roues) seront capables de mieux naviguer dans les situations et de manipuler des objets. Cette technologie est actuellement entravée par la réglementation, mais sa fonctionnalité continue de progresser.
Au fur et à mesure que la technologie de détection continuera d’évoluer, elle aidera des technologies plus avancées comme l’Internet des objets (IoT). Ces détecteurs recueillent également de nombreuses données, ce qui peut mener à des connaissances applicables à divers scénarios et secteurs d’activité.
Parmi les autres technologies qui s’inscrivent dans cette tendance, on inclut la réalité augmentée infonuagique (AR Cloud), les niveaux de conduite autonome de niveau 4 et 5, et les véhicules autonomes volants.
L’humain augmenté
Les technologies d’augmentation humaines améliorent à la fois les parties cognitives et physiques du corps humain en incluant des technologies telles que les biopuces et l’intelligence artificielle émotionnelle. Certaines fourniront des « capacités surhumaines » – par exemple, un bras prosthétique qui dépasse la force d’un bras humain – tandis que d’autres créeront une peau robotique qui est aussi sensible au toucher que la peau humaine.
Ces technologies finiront aussi par offrir une expérience plus homogène qui améliorera la santé, l’intelligence et la force de l’être humain.
D’autres technologies dans cette tendance comprennent : Personnalisation, intelligence augmentée, espace de travail immersif et biotechnologies (tissus cultivés ou artificiels).
Le calcul et les communications postclassiques
L’informatique classique ou binaire, qui utilise des bits binaires, a évolué en apportant des modifications aux architectures traditionnelles existantes. Ces changements se sont traduits par des unités centrales de traitement plus rapides, une mémoire plus dense et un débit accru.
Le calcul et les communications postclassiques utilisent des architectures entièrement nouvelles, ainsi que des progressions graduelles. Il s’agit notamment de la 5G, les normes cellulaires de la prochaine génération, dont l’architecture nouvelle comprend le tranchage de l’essentiel et la technologie sans fil.
Ces progrès permettent aux satellites en orbite terrestre basse de fonctionner à des altitudes beaucoup plus basses, autour de 1200 milles ou moins, que les systèmes géostationnaires traditionnels à environ 22 000 milles. Il en résulte des services mondiaux de transmission de la voix et de données à large bande ou à bande étroite, y compris dans les zones où la couverture terrestre ou satellitaire est faible ou inexistante.
Les technologies dans cette tendance comprennent la mémoire de génération future et l’impression 3D à l’échelle nanométrique.
Écosystèmes numériques
Les écosystèmes numériques sont des connexions de type web entre les acteurs (entreprises, personnes et choses) qui partagent une plateforme numérique. Ces écosystèmes se sont développés au fur et à mesure que la numérisation a transformé les chaînes de valeur traditionnelles, permettant des connexions plus transparentes et plus dynamiques, à une variété d’agents et d’entités dans toutes les régions et industries.
À l’avenir, il s’agira d’organisations autonomes décentralisées, qui fonctionnent indépendamment des êtres humains et s’appuient sur des contrats intelligents. Ces écosystèmes numériques évoluent et se connectent en permanence, ce qui crée de nouveaux produits et de nouvelles opportunités.
D’autres technologies dans cette tendance comprennent les opérations numériques (DigitalOps), les graphiques de connaissances, les données synthétiques et le Web décentralisé.
L’intelligence artificielle et l’analytique avancée
L’analytique avancée est l’examen autonome ou semi-autonome de données, ou de contenu, à l’aide d’outils sophistiqués qui vont au-delà des perspectives commerciales traditionnelles.
C’est le résultat de nouvelles classes d’algorithmes et de la science des données qui mènent à de nouvelles capacités, par exemple, l’apprentissage par transfert, qui utilise des modèles d’apprentissage automatique, préalablement formés, comme points de départ avancés pour de nouvelles technologies. L’analytique avancée permet d’approfondir les connaissances, les prévisions et les recommandations.
D’autres technologies dans cette tendance comprennent l’apprentissage automatique adaptatif, l’intelligence artificielle de pointe, l’analyse de pointe, l’intelligence artificielle explicable, la plateforme d’intelligence artificielle en service (PaaS ), les réseaux d’affrontement génératifs et l’analyse en graphe
À propos du Cycle Hype
Le Cycle Hype de Gartner pour les technologies émergentes synthétise les connaissances de plus de 2000 technologies que Gartner présente dans un ensemble succinct de technologies et de tendances émergentes à absolument connaître.
En mettant l’accent sur les technologies émergentes, ce cycle de la hype est fortement influencé par les tendances qui se manifestent au cours de la première moitié du cycle. Cette année, Gartner a réorienté le Cycle Hype vers l’introduction de nouvelles technologies qui n’avaient pas été mises en évidence dans les versions précédentes de ce Cycle Hype.
Ces technologies sont toujours importantes, mais certaines sont devenues partie intégrante des opérations commerciales et ne sont plus « émergentes », tandis que d’autres ont été présentées pendant plusieurs années.
Brian Burke est vice-président de la recherche pour l’architecture d’entreprise et l’innovation technologique avec plus de 20 ans d’expérience. Les recherches de M. Burke portent principalement sur l’architecture d’entreprise, les technologies émergentes et la gestion de l’innovation. Il est président du Symposium 2019 de Gartner en Afrique du Sud et il est l’auteur du livre Gamify : Comment la ludification motive les gens à faire des choses extraordinaires.
