Signification des prévisions 2023 du directeur technique d'Amazon, Werner Vogels, pour les start-ups

L'année dernière, nous avons publié notre tout premier aperçu spécifique aux start-ups des prévisions technologiques annuelles du directeur technique d'Amazon, Werner Vogel. En tant que directeur technique d'Amazon, Werner a une large vision de tous les secteurs et de tous les pays, tant des inventions de start-ups en plein essor que de l'évolution des plus grandes entreprises du monde. Il s'en inspire pour publier des prévisions pour l'année à venir et au-delà.

Pour 2023, les cinq prévisions de Werner couvrent des sujets à la fois spécifiques à certains secteurs et technologies, mais également ceux qui ont un impact sur la vie de nombreuses personnes dans le monde. Ces prévisions s'articulent autour des aspects suivants :

• Comment les actions et les comportements humains peuvent être influencés par l'intelligence artificielle (IA) et l'analytique

• La recherche simulée dans des mondes virtuels a un impact sur le monde réel

• L'innovation énergétique permet de répondre à la demande énergétique croissante

• La redéfinition des chaînes d'approvisionnement

• Le silicium et le matériel personnalisés dans le cloud permettent de concrétiser ces prévisions, et bien plus encore

Rejoignez-moi à nouveau pour faire le point sur ces prévisions et découvrez pourquoi je pense qu'elles aideront les start-ups à prouver ce qui est possible en 2023 et au-delà.

1. Les technologies cloud redéfiniront le domaine du sport tel que nous le connaissons aujourd'hui

La première prédiction de Werner concerne la façon dont la technologie ouvre la voie au progrès (jeu de mots) dans le domaine du sport. Depuis le début des années 2000, les statistiques et les modèles de données ont modifié la constitution des équipes et la pratique sportive des athlètes.

Les technologies telles que les dispositifs portables et les modèles d'IA peuvent évaluer les performances des athlètes et suivre le jeu d'une équipe sur l'ensemble du terrain. Grâce aux données ainsi générées, les entraîneurs peuvent déterminer comment et quand certains obtenir de meilleurs résultats, ou les fans peuvent consulter les statistiques en temps réel tout en regardant un match.

Pour les start-ups, je pense que cela montre à quel point le machine learning, l'IA, les appareils de l'Internet des objets (IoT) et l'analytique peuvent aider les humains à améliorer la quasi-totalité des tâches. Le fait de pouvoir suivre les actions et les comportements des meilleurs joueurs et de trouver des améliorations mineures peut apporter des avantages commerciaux importants, ce qui serait tout aussi précieux qu'un modèle d'IA qui montre quels jeux offrent les meilleures chances de succès.

Je constate également un fort chevauchement avec la prochaine prévision de Werner concernant l'impact des mondes simulés sur le monde réel : comment pourrions-nous simuler des données de performances humaines réelles pour suggérer des améliorations ?

2. Les mondes simulés redéfiniront notre l'expérimentation

Nous pensons souvent aux mondes virtuels et à la réalité virtuelle (RV) comme un moyen d'échapper au monde réel. Enfiler un casque RV et jouer à un jeu immersif peut être une nouvelle façon amusante et passionnante de découvrir des mondes virtuels. Mais ces mondes virtuels peuvent présenter un autre aspect très réel et précieux : les simulations virtuelles.

Aujourd'hui, les simulations virtuelles sont utilisées pour améliorer les voitures de course, prévoir la météo, modéliser le marché boursier et pour de nombreux autres buts. Comme l'écrit Werner dans cette deuxième prévision, il ne s'agit que du début de ce qui est possible, car les nouvelles technologies rendent les simulations presque aussi précieuses que les tests dans le monde physique réel. En combinant des données réelles, des modèles basés sur ces données, puis des technologies de simulation comme AWS SimSpace Weaver, les entreprises peuvent créer des scénarios de test réalistes qui correspondraient étroitement aux résultats de tests physiques coûteux et complexes.

Pour les start-ups, les possibilités de créer et d'inventer dans cet espace sont pratiquement illimitées. Les marques utilisent déjà des outils de réalité augmentée (RA) pour montrer à quoi pourrait ressembler un meuble dans votre maison. Et si vous pouviez prédire comment la lumière et le son pourraient se propager dans une pièce ? Ou encore, quel est l'impact de l'aménagement d'un magasin sur la découverte et les ventes de produits ? Et si l'impact de l'aménagement paysager sur l'irrigation et le débit d'eau pouvait conduire à des jardins et des plantations plus fructueux ? Et si un collégien pouvait modéliser l'impact de la conception d'une voiture de derby pour gagner le Soap Box Derby de son école ? Dans un monde virtuel, les contraintes de la physique et des éléments naturels peuvent être modélisées et testées à des fins de détermination d'impact.

3. Élan d'innovation dans les énergies intelligentes

Alors que la demande énergétique atteint des sommets historiques dans de nombreuses régions du monde, il est nécessaire de mettre en place des systèmes énergétiques meilleurs et plus intelligents. La troisième prévision de Werner réside dans le développement rapide de ce domaine.

En plein essor, les sources d'énergie renouvelables et des batteries alimentent tout, des camions aux maisons. Cela représente des opportunités pour les start-ups qui cherchent à innover à chaque étape de la production, du transport et de la consommation d'énergie. Les autres possibilités incluent la recherche de moyens de mieux gérer la consommation électrique globale des appareils électroménagers, à la fois en fonction des cycles de demande de pointe, mais également en réduisant les fonctionnalités afin d'optimiser la consommation d'énergie.

Les opportunités pour les start-ups de stimuler l'innovation dans ce domaine et de tirer parti des avantages du machine learning, de l'IA et de l'IoT sont considérables. Et si les habitudes personnelles pouvaient être modifiées de manière à permettre une meilleure consommation d'énergie ou si les appareils pouvaient vous indiquer quand ils doivent être rechargés ? Et si une petite entreprise pouvait bénéficier d'appareils et de dispositifs en magasin plus intelligents, qui lui permettraient de savoir quand fermer et ouvrir le magasin ? Et si la modélisation de la capacité et de la puissance des batteries pouvait être utilisée pour définir les capacités des appareils de telle sorte qu'ils nécessitent moins de recharge que ceux de leurs concurrents ?

Dans le domaine de l'innovation énergétique, ces exemples montrent qu'il existe de nombreuses opportunités de se démarquer pour les start-ups.

4. Transformation à venir de la chaîne d'approvisionnement

La pandémie mondiale de COVID-19 qui a débuté en 2020 nous a tous fait réfléchir sur la façon dont certains de nos produits sont fabriqués, expédiés et achetés dans le monde entier. La quatrième prévision de Werner montre comment la modernisation sur plusieurs fronts des chaînes d'approvisionnement améliorera la vie quotidienne. De l'optimisation des itinéraires pour les navires de croisière aux progrès du camionnage autonome, en passant par la manière dont les robots peuvent aider à mieux organiser et sélectionner les produits disponibles dans les rayons, les possibilités d'innovation sont immenses.

Pour les start-ups, les opportunités en matière d'automatisation de la chaîne d'approvisionnement et d'invention semblent être une voie ouverte. Des grands aux petits magasins, des expéditions locales à celles transcontinentales, les start-ups peuvent avoir un impact grâce aux capteurs IoT, au machine learning, à l'IA ou à l'analytique des données.

Par ailleurs, les start-ups n'ont pas besoin de se concentrer uniquement sur les bateaux, les trains, les camions et les avions. L'innovation possible dans les capacités de la chaîne d'approvisionnement du dernier kilomètre reste un domaine très actif. Alors que de nombreuses entreprises investissent dans la manière dont la livraison à domicile est effectuée, les entreprises en quête d'options B2B flexibles pour une capacité de livraison à la demande continuent d'y voir un aspect non résolu de la chaîne d'approvisionnement, selon les prévisions de Werner.

5. Généralisation du silicium personnalisé

Comme le souligne la cinquième prévision de Werner, l'époque où les processeurs génériques étaient « suffisamment bons » pour la plupart des charges de travail est révolue. Qu'ils résident dans le cloud pour traiter les données de machine learning ou à la périphérie d'un appareil pour traiter les données des signaux en temps quasi réel, le silicium personnalisé et le matériel spécialisé constituent désormais la norme. Les améliorations apportées aux processeurs à faible puissance capables de gérer la plupart des charges de travail généralisées permettent également aux clients de réaliser des économies et de réduire la taille de leur flotte d'instances.

Par exemple, les instances basées sur Graviton3 d'AWS consomment moins d'énergie pour les mêmes performances que les instances Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) comparables dotées de processeurs autres que Graviton. De même, en raison de leur nature spécifique, les processeurs conçus pour les instances AWS Tranium et AWS Inferentia améliorent les coûts d'entraînement et les performances d'inférence pour les charges de travail de machine learning.

Pour les start-ups, peu d'entre elles auront besoin de concevoir leur propre silicium ou de créer du matériel personnalisé, mais elles bénéficieront des avantages de l'utilisation de ces outils. La combinaison des meilleures ressources de calcul pour les charges de travail génériques, telles que les bases de données, les applications Web ou le transcodage multimédia, permettra aux start-ups de trouver la solution idéale : des ressources ni trop grandes, ni trop petites, mais parfaitement adaptées à leurs charges de travail à tout moment, avec les coûts et les performances appropriés requis.

Le machine learning plus rapide et moins coûteux offert par la technologie cloud permet aux start-ups d'expérimenter plus souvent, d'affiner encore mieux leurs modèles et de trouver des moyens de réduire les coûts.

Conclusion

Comme le montrent ces prévisions technologiques, nous continuons de noter de grandes avancées dans les domaines de l'IA, du machine learning, des environnements virtuels et de la combinaison de matériel, susceptibles de donner naissance à de nouvelles idées commerciales passionnantes.

La technologie continue également de contribuer à un monde plus équitable. Des appareils personnels plus petits et moins énergivores qui permettent la connectivité et la communication avec Internet sont mis à la disposition de milliards d'utilisateurs.

Plus que jamais, les start-ups ont accès aux outils nécessaires pour mettre au point la nouvelle grande innovation. Nous avons hâte de voir ce que vous allez créer en 2023 !