3 choses que l'industrie de la technologie ne peut pas ignorer

Dans le secteur de la technologie, il est facile de se perdre dans les détails. Mais nous devrions tous prendre du recul et être témoins d'une industrie en transition. Voici quelques éléments qui, à mon avis, façonneront les prochaines années.

Le matériel pour smartphone suit son cours

Comme ma collègue Carolina Milanesi l'a récemment écrit, il est de plus en plus difficile d'innover dans le domaine des smartphones. Après une décennie de nouveaux et brillants gadgets arrivant tous les deux ou trois mois, nous approchons sans doute de la fin des avancées majeures en matière de matériel pour smartphone - un problème avec lequel les PC et (plus récemment) les tablettes ont connu des difficultés. Des changements itératifs se produiront, mais je ne vois tout simplement pas de changement significatif de smartphone à l'horizon, qui nous envole vraiment.

Au lieu de cela, recherchez le smartphone comme base sous-jacente de nouvelles innovations matérielles, telles que la réalité augmentée et virtuelle. L'accent sera probablement mis davantage sur les logiciels et les expériences de services.

Il y a quelques années, mon fils Ben a écrit un article intitulé "Our Services Destiny", qui indique que les nouveaux marchés commencent toujours par le matériel avant de passer aux logiciels. À mesure que le logiciel mûrit, la valeur change et termine le cycle des services. Cette observation a toutefois été principalement limitée aux études de cas d’entreprises. Le smartphone est la première fois que nous pouvons appliquer cette dynamique sur les marchés de consommation.

C’est une des principales raisons pour lesquelles nous constatons des revenus dans l’industrie des logiciels / applications et dans les services aux consommateurs. À l'avenir, mes recherches portent sur ce que les services aux consommateurs représentent pour l'avenir et sur les entreprises les mieux placées pour posséder cet espace.

AI est à ses balbutiements

Rien de ce que nous avons sur le marché aujourd'hui n'est vraiment une "intelligence artificielle". Certains algorithmes intelligents tentent de nous prédire ou de nous comprendre, mais ils ne sont rien en comparaison du potentiel de l'IA. Le vrai travail qui se fait aujourd’hui est plus un apprentissage machine que l’intelligence artificielle, mais les entreprises de toutes les tendances technologiques sont dans la course pour former leurs réseaux.

Cela nécessite beaucoup de très bonnes données. Je dirais que la plupart des critiques que nous voyons de la part d'entreprises qui parlent d'IA - Amazon, Netflix, Google et peut-être même Apple dans une certaine mesure - sont dues au manque de données vraiment bonnes. J'aimerais examiner de plus près les faiblesses de la stratégie d'IA de chaque grande entreprise, mais pour le moment, je suis encore perplexe devant le fait que ces systèmes ne savent pas grand-chose de moi.

Cela tient en partie à deux pièces fondamentales du puzzle qui sont encore en cours d’élaboration. Le premier est dans les semi-conducteurs. Comme je l'ai déjà mentionné, nous sommes dans l'ère des années 1980 en matière de technologie de jeu de puces à intelligence artificielle; il faut encore des heures, voire des semaines pour former un réseau. La seule solution provient de nombreuses années d’avancées en architecture de silicium; Il n'y a pas de percée révolutionnaire magique qui accélère le processus. Des entreprises telles qu'Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm et même Apple ont du pain sur la planche pour relever des défis extrêmement difficiles: donner aux éditeurs de logiciels et de services la puissance de calcul nécessaire pour dispenser une formation réseau instantanée et les véritables technologies de l'IA.

Le deuxième élément à venir est l’apprentissage non supervisé. Aujourd'hui, la plupart des réseaux sont formés avec des "données étiquetées": un humain a étiqueté l'image d'un chien, d'une rue ou d'une personne. Le texte est, par nature, déjà étiqueté, mais il est difficile d'apprendre aux ordinateurs à voir cela. À mesure que l'industrie atteindra un point où les machines peuvent être formées sans intervention humaine, nous allons faire un pas de plus vers une meilleure formation et une meilleure IA. C’est l’une des raisons pour lesquelles j’ai trouvé intéressant le premier article d’Apple sur l’intelligence artificielle publié dans la mesure où il décrit un processus d’apprentissage non supervisé utilisant des graphiques plutôt que des images physiques pour enseigner les ordinateurs.

5G: important mais dans des années

La 5G constitue un autre développement clé qui conduira à de nouvelles innovations. Elle fournira la capacité réseau désespérément nécessaire pour prendre en charge une grande partie de ce que j'ai décrit ci-dessus.

Cela fait environ six ans que nous passons au LTE. Qualcomm aime à nous rappeler que les technologies de réseau durent généralement entre 18 et 20 ans et, à peu près à mi-parcours, nous avons tendance à voir la prochaine évolution se répercuter sur le marché. Si cette tendance se maintient, nous devrions commencer à voir la 5G en 2020.

La 5G sera pertinente sur de nombreux marchés, au-delà des ordinateurs, en particulier des voitures qui traiteront d'énormes quantités de données et équilibreront le traitement embarqué et en nuage pour permettre des fonctionnalités liées à l'autonomie, à la sécurité, etc. Recherchez-le pour alimenter une multitude de nouveaux appareils connectés.

Ces tendances détermineront ce qui va suivre. Le fait est que cette transition ne se produira pas en 2017 ou 2018, elle pourrait même ne pas se produire dans cinq ans. Il est important de ne pas être pris dans le battage médiatique et avoir une vue d'ensemble afin que nous soyons prêts lorsque ces changements majeurs se produiront.