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Comme nous avons pu le voir, l’Intelligence Artificielle (IA) et le Big Data semblent se diffuser de manière assez rapide et trouver des applications dans des domaines variés et inattendus, que ce soit au sein de l’entreprise ou dans le domaine public. Au cours de leur histoire, le Big Data et l’IA ont eu une évolution non linéaire, une tendance qui semble perdurer et qui risque de s’accroître au cours des prochaines années. Si ces technologies semblent se diffuser massivement ces derniers temps, de nombreux défis émergent déjà pour barrer la route à leur progression. Cette partie n’a pas pour objectif d’être exhaustive, puisque prédire l’avenir est impossible, mais il nous semble toutefois pertinent de lister et de classifier les défis futurs de ces technologies.
Le Big Data et l'IA connaissent des problématiques similaires. Pour comprendre cette interaction, il faut en premier lieu s’intéresser aux limites endogènes à ces technologies, c’est-à-dire aux limites qui ne dépendent que des chercheurs et des avancées scientifiques. Pour cela, nous parlerons d’abord des limites immatérielles avant de nous intéresser à leurs pendants matériels. Dans un dernier temps, il apparaît nécessaire d’évoquer les facteurs exogènes à ces technologies, c’est-à-dire tout ce qui empêche leur diffusion au sein des entreprises, mais qui n’est pas directement lié à la technologie.