CIODive souligne les tendances technologiques anticipées par Gartner pour l’année 2023 et au-delà. On y constate le rôle prépondérant de la personnalisation en tant qu’atout concurrentiel incontournable. En effet, il semble que, de plus en plus, les technologies doivent être combinées et architecturées pour que le client puisse réellement les mettre en œuvre et obtenir les bénéfices attendus, à savoir, réduire les coûts et augmenter les revenus. Voici donc les tendances technologiques qui, selon Gartner, devraient prédominer à partir de la prochaine année :

• La durabilité grâce aux technologies. Ce sujet devrait gagner en visibilité à mesure que les préoccupations concernant les changements environnementaux, sociaux et de gouvernance s’imposent auprès des dirigeants. Plus précisément, il s’agit de la combinaison d’un ensemble de technologies favorisant la durabilité, à savoir : la traçabilité, l’analyse des données, l’utilisation des énergies renouvelables et l’intelligence artificielle (IA).
• La popularisation du métavers, c’est-à-dire de l’espace tridimensionnel collectif où, selon la définition de Gartner, convergent la réalité physique et la réalité augmentée (RA). Il est prévu que d’ici 5 ans, 40 % des grandes organisations combineront le Web3, l’infonuagique RA et les jumeaux numériques pour démarrer des projets basés sur le métavers. De plus, le métavers verra l’apparition de nouveaux fournisseurs parallèlement à Meta.
• L’utilisation massive, d’ici 2027, des « superapps ». Il s’agit d’applications qui proposent une plate-forme où les utilisateurs peuvent consolider et remplacer d’autres applications. Autrement dit, une superapp est capable de combiner les fonctionnalités d’une plate-forme d’applications et d’un écosystème de sorte que les utilisateurs ont la chance d’y développer leurs propres miniapplications.  
• L’émergence d’une IA adaptative. Selon Gartner, celle-ci sera capable d’utiliser les commentaires en temps réel afin de modifier ses apprentissages de manière dynamique, même si cela implique la modification des objectifs. Cela représente une évolution de taille par rapport aux méthodes d’entraînement des systèmes d’IA qui utilisent des données du passé.  
• Le développement d’un système immunitaire numérique. Celui-ci aura la capacité de tirer des conclusions à partir de l’analyse des données, ce qui lui permettra d’automatiser la résolution des incidents et d’augmenter la stabilité des systèmes d’information. Pour y arriver, on regroupera des techniques d’observabilité, de tests augmentés et d’ingénierie du chaos qui seront disponibles pour les concepteurs.
• L’observabilité empirique. Par la consolidation de ce qu’on appelle des « artefacts observables » – des journaux, des traces ou des appels d’API, entre autres –, il sera possible d’adopter une approche intégrée dans le processus de prise de décisions au sein des entreprises.