La technologie figure en bonne place sur la liste des perturbations de McKinsey

Le Conseil technologique de McKinsey, qui a été créé en 2020, a identifié 10 technologies perturbatrices couvrant la technologie numérique, les technologies propres et les matériaux de nouvelle génération.

McKinsey a déclaré que son Conseil technologique a été mis en place pour dépister les technologies qui auront un impact substantiel sur les profits et les pertes, ainsi que sur les capacités des entreprises au cours des cinq à 10 prochaines années.

La société de conseil en gestion mondiale espère offrir aux dirigeants d’entreprise un aperçu des domaines dans lesquels ils doivent concentrer leurs efforts. Sept des 10 domaines identifiés relèvent du domaine numérique.

Selon Ivan Ostojic, associé chez McKinsey qui dirige la pratique de l’innovation au sein du cabinet de conseil, les dirigeants d’entreprise suivent de plus en plus tôt les développements technologiques dans leurs cycles d’adoption. Il a déclaré que beaucoup veulent comprendre quels domaines la technologie perturbera probablement et la valeur qu’elle peut offrir aux entreprises.

Par exemple, il a déclaré que les produits pharmaceutiques sont susceptibles d’investir une proportion beaucoup plus importante de leurs budgets de recherche et de développement dans le silicium, ce qui suggère que beaucoup plus de recherche pharmaceutique est susceptible d’être menée à l’aide de modèles informatiques que dans les laboratoires.

Le conseil a prédit que la robotique, l’Internet industriel des objets (IIoT), les jumeaux numériques et la fabrication additive se combineront pour rationaliser les tâches de routine, améliorer l’efficacité opérationnelle et accélérer le délai de mise sur le marché. McKinsey décrit cette tendance comme une automatisation et une virtualisation des processus de niveau supérieur.

Selon McKinsey, d’ici 2025, plus de 50 milliards d’appareils seront connectés à l’IIoT, générant 79 Zbytes de données par an. D’ici 2030, McKinsey a déclaré que 10% de la fabrication sera remplacée par des processus additifs tels que la fabrication 3D et 4D.

McKinsey s’attend également à ce que l’informatique quantique et la blockchain percent en tant que technologie grand public. Il prévoit que d’ici 2035, la valeur générée par les applications d’informatique quantique dépassera 1tn $.

D’ici 2027, McKinsey a prédit que 10% du produit intérieur brut (PIB) mondial pourrait être associé à la blockchain.

Comme on pouvait s’y attendre, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique font partie des tendances technologiques qui, selon McKinsey, façonneront la stratégie technologique dans de nombreux secteurs. Les domaines d’application incluent l’utilisation de technologies telles que le traitement du langage naturel, la vision industrielle et la technologie vocale pour des cycles de développement rapides, l’amélioration des informations personnalisées et la réduction des tâches répétitives.

Alors que davantage de données sont poussées dans le cloud, Ostojic a déclaré que cela entraînera la nécessité de développer des applications pilotées par les données plus rapidement, conduisant à ce que McKinsey appelle « Software 2.0 ». Cela couvre des technologies telles que les outils de codage automatique. Pour tirer parti de la programmation automatisée, McKinsey a suggéré que les entreprises devront augmenter leurs capacités DataOps et MLOp.

Ostojic a déclaré que les chefs d’entreprise doivent disposer d’un portefeuille de technologies émergentes, pour les aider à repérer celles qui peuvent être déployées pour offrir un avantage concurrentiel et celles qui présentent un risque pour leur entreprise.

L’un des défis largement reconnus dans les tests des technologies émergentes est qu’une grande partie des projets ne parviennent pas à être mis en production. « Les gens essaient d’extrapoler les pilotes », a déclaré Ostojic.

Il a suggéré que les entreprises doivent commencer par le haut vers le bas, avec ce qu’il décrit comme une « transformation du domaine ». Par exemple, la transformation d’une chaîne d’approvisionnement de bout en bout dépend à la fois d’une initiative technologique et d’un exercice de transformation commerciale pour résoudre un problème.