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Du Cloud-first à l’IA : les tendances 2018 selon Aron Brand, CRO de Ctera Networks

Aron Brand
Aron Brand, CTO de CTERA Networks

Aron Brand, CTO de CTERA Networks, spécialiste des services sécurisés de stockage Cloud, livre ses réflexions sur 2017 et ses perspectives pour 2018.

Le multicloud

Dans le monde des entreprises, l’adoption progressive et hésitante du Cloud constatée en 2016 s’est transformée en une véritable avalanche de stratégies Cloud-first en 2017. Tandis que les fonctions critiques des entreprises sont rapidement déplacées vers le Cloud, nous notons une tendance de plus en plus forte à l’adoption de technologies hybrides, couramment nommées multicloud, des solutions où des fournisseurs de multiples Cloud ainsi que des centres de données privés sont associés, permettant de surmonter les aspects sécuritaires et règlementaires et de réduire la dépendance à un unique fournisseur de services Cloud.

Cette tendance est encore davantage poussée par un évènement majeur affectant toutes les organisations qui traitent les données personnelles des résidents de l’UE : le règlement général sur la protection des données (RGPD) qui entrera en vigueur en 2018. Le RGPD imposera de très lourdes amendes pouvant excéder les 20 millions d’euros en cas de protection inadéquate des informations personnelles. Il en résulte que les entreprises font actuellement des pieds et des mains pour trouver des solutions de stockage capables d’automatiser les processus de sécurité afin de se conformer aux très strictes exigences en matière de souveraineté et de résidence des données prévues par le RGPD.

Quand j’aborde le sujet du « Cloud-first », je ne parle pas simplement de la migration des applications serveur car cette tendance du Cloud-first est aussi très adroitement étendue aux données des utilisateurs. Les départements IT de tous horizons ont investi de gros efforts dans la gestion des données au niveau des terminaux périphériques. Lorsqu’un employé reçoit un nouvel ordinateur portable, le responsable informatique doit l’aider à transférer ses données de l’ancien ordinateur vers le nouveau. Lorsque le serveur d’une filiale tombe en panne, ou devient obsolète, le ou la responsable informatique doit se rendre sur place, puis passer la majeure partie de la journée à restaurer les données à partir d’une sauvegarde et à faire repartir le système.

Une transition vers une architecture « sans état »

Ainsi, en déclarant que les données sont stockées dans le Cloud et que les terminaux périphériques n’en sont qu’une simple extension, les entreprises se rapprochent d’une architecture « d’entreprise sans état », éliminant tout ce qui est « état » dans ces terminaux périphériques. En déplaçant la résidence principale des données depuis un terminal périphérique vers le Cloud, les terminaux périphériques – qu’il s’agisse d’ordinateurs portables ou de bureau, de serveurs de fichiers ou autre – deviennent un simple cache local de cette « copie originale » basée dans le Cloud. Les modifications sont stockées de façon temporaire sur l’appareil, mais sont rapidement et efficacement transférées vers le Cloud de l’entreprise. Cela entraîne une réduction dramatique des efforts que doivent fournir les équipes IT pour maintenir et protéger les terminaux périphériques.

Mais en plus de simplifier la tâche des départements IT, cette transition vers une architecture « sans état » possède un autre effet secondaire formidable : l’élimination des « dark data » précédemment stockées sur les ordinateurs portables ou les stations de bureaux des employés. Soudainement, toutes ces données « cachées » sont aisément accessibles – stockées dans le Cloud – sous forme de référentiel consultable, analysable et partageable.

Quand l’IA transforme la productivité des travailleurs intellectuels

Et cela me mène à l’ultime pièce du puzzle 2018 : les récents développements dans l’analyse de texte et le traitement automatique du langage naturel qui ne peuvent que se révéler d’une très grande utilité sur le lieu de travail numérique de demain. Grâce à ces outils, les tâches jadis réservées aux humains peuvent être traitées par une intelligence artificielle afin de transformer de manière radicale la productivité des travailleurs intellectuels. D’après McKinsey & Company, 45 % des activités rémunérées actuellement exécutées par des personnes pourraient être automatisées à l’aide de technologies existantes et accessibles. Les implications sur la productivité humaine sont phénoménales. Par exemple, le programme Watson d’IBM peut être utilisé pour suggérer rapidement le langage le plus efficace à employer lors d’une discussion avec un client potentiel, et cela en puisant dans l’intégralité des données de l’entreprise ; des technologies similaires basées sur l’apprentissage d’une IA peuvent également être utilisées pour éviter les erreurs humaines, comme un employé partageant accidentellement un fichier sensible avec le mauvais auditoire.