Un contexte technologique en effervescence avec des technologies disruptives en émergence

Définition de la disruption 

fait d’innover, d’agir et d’anticiper ; résulte d’un décalage des pratiques par rapport aux méthodes et approches traditionnelles, terme utilisé également en physique nucléaire : la « disruption » renvoie à l’apparition brutale d’instabilités magnétohydrodynamiques dans la chambre de confinement. De nombreux cabinets de conseil et experts internationaux cherchent à identifier et à analyser l’évolution des technologies et les ruptures que celles-ci pourront créer. Nous pouvons évoquer les douze technologies disruptives identifiées par le cabinet McKinsey en 2013 

Ces technologies ont été jugées disruptives du fait de leur évolution rapide, du large public qu’elles concernent, du changement qu’elles entraînent dans les modes de vie et de travail et de leur potentiel de création de valeur dans un contexte marchand mais parfois également non marchand. L’impact sur l’économie de ces douze technologies serait de 14 000 à 33 000 milliards de dollars par année en 2025, en prenant en compte les effets sur la consommation, l’environnement et la santé… Parmi ces technologies, plusieurs d’entre-elles comportent des enjeux et des impacts pour les secteurs de la logistique. Sept de ces technologies clés sont relatives au champ du numérique : la connaissance automatisée, les réseaux d’objets connectés, la robotique avancée, l’impression 3D (désignée également par le terme fabrication additive), le Cloud computing, l’internet mobile, les véhicules intelligents et autonomes.

Les cinq autres technologies constituent des enjeux différenciés et concernent les matériaux avancés, la génomique de nouvelle génération, la conservation énergétique, les énergies renouvelables, l’exploitation avancée en gaz et le pétrole. Au-delà des technologies numériques de rupture, et si l’on reprend les travaux du prospectiviste Richard WATSON9 , il faudrait également intégrer d’autres tendances technologiques qui vont contribuer à modeler le monde à l’horizon 2020 : la biologie de synthèse, les mondes virtuels, la convergence technologique, la médecine personnalisée, l’informatique contextualisée, la gamification, les découvertes et open technologies, la personnalisation prédictive, le Cloud personnel, la reconnaissance gestuelle, la business intelligence en temps réel…

Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est une notion complexe qui s’est largement popularisée dans l’univers de la science-fiction. Même si l’IA convoque toujours un imaginaire plus ou moins 8 McKinsey Global Institute, Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy, May 2013. 9 WATSON, Richard, The Future: 50 ideas you really need to know, Quercus, 2012 Les Axes d’enjeux stratégiques analysés 14 fantasmé, elle intègre de plus en plus de domaines et d’applications dans les secteurs industriels et économiques qui ne cessent de se développer aujourd’hui. L’IA consiste à intégrer dans les programmes informatiques des comportements similaires au fonctionnement de l’intelligence humaine comme l’apprentissage, la capacité de raisonner, la perception de l’environnement, la compréhension du langage. Il faut néanmoins distinguer la conception idéale que nous avons de l’intelligence et la manière dont se manifeste l’intelligence humaine, avec toutes ses imperfections. La logistique fait déjà appel à des aspects de l’intelligence artificielle, du contrôle par vision assistée par ordinateur10 .

Big data L’émergence de la société de l’information a conduit à une multiplication rapide des données qui a engendré le développement d’outils et de plateformes notamment de recherche, de stockage et de traitement de l’information à des échelles de plus en plus massives. Ces données sont qualifiées de Big data ou de «Mégadonnées » ou «données massives» selon la récente recommandation de la CSTIC11 dans le Journal Officiel du 22 août 2014. Le Big data consiste à extraire de l’information pertinente d’un ensemble de données, cet ensemble de données se caractérisant par le Volume, la Variété, la Vélocité et la Véracité. Le volume à lui seul n’est pas une réelle problématique, étant déjà au cœur des préoccupations de nombreuses entreprises depuis longtemps. Seule la combinaison de deux ou plus de ces axes correspond à une démarche de Big data. 

Ces « 4V» sont apparus avec l’évolution du web de ces dernières années : les réseaux sociaux, l’Internet des objets, l’explosion des vidéos en ligne… Des quantités gigantesques de données (Volume) sont publiées en flux continu (Vélocité), dans des formats généralement hétérogènes regroupant notamment des données scientifiques, économiques, administratives, personnelles, issues de capteurs, comportementales (Variété) et dont la valeur et légitimité n’est pas toujours vérifiée (Véracité) 12 . Les données sont ainsi au centre d’enjeux multiples et constituent les briques de la société de l’information. Elles sont devenues la ressource dont le traitement permet d’extraire en temps réel des informations pertinentes et de produire ainsi des services ciblés et à très forte valeur ajoutée. Le secteur de la logistique est également impacté par cette tendance.