Moore's Law and The Future of [Technology] Economy

Les grands organismes intergouvernementaux, les ONG ou les think tanks contribuent à identifier de grands enjeux sociétaux communs à l’ensemble de l’humanité, et posant des défis pour celle-ci, ses acteurs, ses gouvernements. Les technologies de l’information sont appelées à se mobiliser et à contribuer à relever ces défis. Le rôle central des TI, qui se confondent avec la version technologique moderne de l’information et de la connaissance (le « lire et l’écrit d’aujourd’hui ») les met en position de choix, mais en même temps de responsabilité éminente. Il n’est tout simplement pas possible que ses acteurs ignorent ces enjeux ou adoptent un profil bas.

Classiquement, on reconnaît dix grands domaines de défis sociétaux :

• la santé
• l’urbanisation
• l’échange d’information et de connaissances – y compris l’enseignement et l’éducation
• la  sécurité et la confiance
• la globalisation
• la mobilité – dont les transports sous toutes leurs formes
• l’énergie et l’environnement
• le vieillissement, la démographie, les fractures sociales
• les loisirs et l’amusement
• le e-gouvernement

Tous constituent des domaines de choix pour le domaine Society de la dimension sociologique. Mais en réalité ces défis sont également la source de services pour les deux autres domaines Group et Me. Les groupes comme les individus ont des responsabilités vis-à-vis de ces défis, peuvent être producteurs de ces services autant que consommateurs. Cela montre qu’il y a en réalité une complémentarité fondamentale entre les catégories sociologiques de services : par exemple un GPS constitue un service Me pour le conducteur qui l’utilise, mais s’il comporte une connexion à un service de suivi du trafic, il est l’intermédiaire de ce service de type Society en ce qu’il permet notamment de fluidifier le trafic.

Ce même exemple, généralisé à un système de transport multimodal, montre combien le rapprochement de l’interaction avec l’utilisateur final contribue à la solution de questions sociétales. Par exemple, d’une connaissance statistique ou par sondage du trafic d’une ville, on passe à une connaissance en temps réel et pour chaque moyen de transports individuel – voiture, voire vélo – et au moyen d’influencer chaque déplacement. Inversement, le service rendu à l’utilisateur final peut être incomparablement supérieur, et prédictif, ce qui constitue une révolution pour le transport urbain, plus habitué aux aléas et aux embouteillages.

Moore’s Law and the Future of [Technology] Economy de Jean-Luc Dormoy est mis à disposition selon les termes de la licence Creative Commons Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Partage à l’Identique 3.0 non transposé.
Basé(e) sur une oeuvre à mooreslawblog.com.