L’IoT a été régulièrement adopté dans le monde des affaires au cours de la dernière décennie. Des entreprises ont été créées ou optimisées à l’aide d’appareils IoT et de leurs capacités de données, inaugurant une nouvelle ère de technologie commerciale et grand public. Maintenant, la prochaine vague est nous en tant que progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique libérez les possibilités des appareils IoT utilisant « l’intelligence artificielle des objets », ou AIoT.
Les consommateurs, les entreprises, les économies et les industries qui adoptent et investissent dans l’AIoT peuvent tirer parti de sa puissance et obtenir des avantages concurrentiels. L’IoT collecte les données et l’IA les analyse pour simuler un comportement intelligent et soutenir les processus de prise de décision avec une intervention humaine minimale.
Pourquoi l’IoT a besoin de l’IA
L’IoT permet aux appareils de communiquer entre eux et d’agir sur ces informations. Ces appareils ne sont aussi bons que les données qu’ils fournissent. Pour être utiles à la prise de décision, les données doivent être collectées, stockées, traitées et analysées.
Cela crée un défi pour les organisations. À mesure que l’adoption de l’IoT augmente, les entreprises ont du mal à traiter efficacement les données et à les utiliser pour prendre des décisions et obtenir des informations dans le monde réel.
Cela est dû à deux problèmes : le cloud et le transport des données. Le cloud ne peut pas évoluer proportionnellement pour gérer toutes les données provenant des appareils IoT, et le transport des données des appareils IoT vers le cloud est limité par la bande passante. Quelles que soient la taille et la sophistication du réseau de communication, le volume considérable de données collectées par les appareils IoT entraîne latence et congestion.
Plusieurs applications IoT reposent sur une prise de décision rapide et en temps réel, comme les voitures autonomes. Pour être efficaces et sûres, les voitures autonomes doivent traiter des données et prendre des décisions instantanées (tout comme un être humain). Ils ne peuvent pas être limités par la latence, une connectivité peu fiable et une faible bande passante.
Les voitures autonomes sont loin d’être les seules applications IoT qui reposent sur cette prise de décision rapide. La fabrication intègre déjà des appareils IoT, et les retards ou la latence pourraient avoir un impact sur les processus ou limiter les capacités en cas d’urgence.
En matière de sécurité, la biométrie est souvent utilisée pour restreindre ou autoriser l’accès à des zones spécifiques. Sans un traitement rapide des données, des retards pourraient avoir un impact sur la vitesse et les performances, sans parler des risques dans les situations émergentes. Ces applications nécessitent une latence ultra-faible et une sécurité élevée. Par conséquent, le traitement doit être effectué au bord. Le transfert de données vers le cloud et inversement n’est tout simplement pas viable.
Avantages de l’IdO
Chaque jour, les appareils IoT génèrent environ un milliard de gigaoctets de données. D’ici 2025, la projection pour Le nombre d’appareils connectés à l’IdO dans le monde est de 42 milliards. À mesure que les réseaux se développent, les données aussi.
Alors que les demandes et les attentes évoluent, l’IoT ne suffit plus. Les données augmentent, créant plus de défis que d’opportunités. Les obstacles limitent les informations et les possibilités de toutes ces données, mais les appareils intelligents peuvent changer cela et permettre aux organisations de libérer le véritable potentiel de leurs données organisationnelles.
Grâce à l’IA, les réseaux et les appareils IoT peuvent apprendre des décisions passées, prédire l’activité future et améliorer en permanence les performances et les capacités de prise de décision. L’intelligence artificielle permet aux appareils de « penser par eux-mêmes », d’interpréter les données et de prendre des décisions en temps réel sans les retards et la congestion liés aux transferts de données.
L’AIoT présente un large éventail d’avantages pour les organisations et offre une solution puissante pour l’automatisation intelligente.
Éviter les temps d’arrêt
Certaines industries sont gênées par les temps d’arrêt, comme l’industrie pétrolière et gazière offshore. Une panne d’équipement inattendue peut coûter une fortune en temps d’arrêt. Pour éviter cela, l’AIoT peut prédire les pannes d’équipement à l’avance et planifier la maintenance avant que l’équipement ne rencontre de graves problèmes.
Accroître l’efficacité opérationnelle
L’IA traite les énormes volumes de données entrant dans les appareils IoT et détecte les modèles sous-jacents beaucoup plus efficacement que les humains. L’IA avec machine learning peut améliorer cette capacité en prédisant les conditions opérationnelles et les modifications nécessaires pour obtenir de meilleurs résultats.
Activer des produits et services nouveaux et améliorés
Le traitement du langage naturel s’améliore constamment, permettant aux appareils et aux humains de communiquer plus efficacement. L’AIoT peut améliorer les produits et services nouveaux ou existants en permettant un meilleur traitement et analyse des données.
Amélioration de la gestion des risques
La gestion des risques est nécessaire pour s’adapter à un paysage de marché en évolution rapide. L’IA avec l’IoT peut utiliser les données pour prévoir les risques et hiérarchiser la réponse idéale, améliorer la sécurité des employés, atténuer les cybermenaces et minimiser les pertes financières.
Applications industrielles clés pour l’AIoT
L’AIoT révolutionne déjà de nombreux secteurs, notamment la fabrication, l’automobile et la vente au détail. Voici quelques applications courantes de l’AIoT dans différents secteurs.
Fabrication
Les fabricants utilisent l’IoT pour la surveillance des équipements. Pour aller plus loin, l’AIoT combine les informations des données des appareils IoT avec les capacités de l’IA pour offrir une analyse prédictive. Avec l’AIoT, les fabricants peuvent jouer un rôle proactif dans l’inventaire, la maintenance et la production de l’entrepôt.
La robotique dans la fabrication peut améliorer considérablement les opérations. Les robots sont activés avec des capteurs implantés pour la transmission de données et l’IA, afin qu’ils puissent continuellement apprendre des données et gagner du temps et réduire les coûts dans le processus de fabrication.
Ventes et marketing
L’analyse de la vente au détail utilise des points de données provenant de caméras et de capteurs pour suivre les mouvements des clients et prédire leurs comportements dans un magasin physique, comme le temps qu’il faut pour atteindre la ligne de paiement. Cela peut être utilisé pour suggérer des niveaux de dotation et rendre les caissiers plus productifs, améliorant ainsi la satisfaction globale des clients.
Les grands détaillants peuvent utiliser les solutions AIoT pour augmenter leurs ventes grâce aux informations sur les clients. Des données telles que le comportement des utilisateurs sur mobile et la détection de proximité offrent des informations précieuses pour proposer des campagnes marketing personnalisées aux clients pendant qu’ils font leurs achats, ce qui augmente le trafic dans les magasins physiques.
Automobile
L’AIoT a de nombreuses applications dans l’industrie automobile, y compris la maintenance et les rappels. L’AIoT peut prédire les pièces défaillantes ou défectueuses, et peut combiner les données des rappels, des garanties et des agences de sécurité pour voir quelles pièces peuvent avoir besoin d’être remplacées et fournir des contrôles de service aux clients. Les véhicules finissent par avoir une meilleure réputation de fiabilité, et le constructeur gagne la confiance et la fidélité des clients.
L’une des applications les plus connues et peut-être les plus passionnantes de l’AIoT est celle des véhicules autonomes. Grâce à l’IA permettant l’intelligence de l’IoT, les véhicules autonomes peuvent prédire le comportement du conducteur et des piétons dans une multitude de circonstances pour rendre la conduite plus sûre et plus efficace.
Santé
L’un des principaux objectifs des soins de santé de qualité est de les étendre à toutes les communautés. Indépendamment de la taille et de la sophistication des systèmes de santé, les médecins sont soumis à des contraintes de temps et de charge de travail croissantes et passent moins de temps avec les patients. Le défi de fournir des soins de santé de haute qualité contre les charges administratives est intense.
Les établissements de santé produisent également de grandes quantités de données et enregistrent de grands volumes d’informations sur les patients, y compris les résultats d’imagerie et de tests. Ces informations sont précieuses et nécessaires à la qualité des soins aux patients, mais uniquement si les établissements de santé peuvent y accéder rapidement pour éclairer les décisions de diagnostic et de traitement.
Combiné à l’IA, l’IdO présente de nombreux avantages pour ces obstacles, notamment l’amélioration de la précision des diagnostics, la possibilité de télémédecine et de soins aux patients à distance, et la réduction de la charge administrative liée au suivi de la santé des patients dans l’établissement. Et peut-être le plus important, l’AIoT peut identifier les patients critiques plus rapidement que les humains en traitant les informations des patients, garantissant ainsi un triage efficace des patients.
Préparez-vous pour l’avenir avec l’AIoT
L’IA et l’IoT sont le mariage parfait des capacités. L’IA améliore l’IoT grâce à une prise de décision intelligente, et l’IoT facilite la capacité de l’IA grâce à l’échange de données. En fin de compte, les deux combinés ouvriront la voie à une nouvelle ère de solutions et d’expériences qui transformeront les entreprises dans de nombreux secteurs, créant de nouvelles opportunités.
Xavier Dupont est le directeur principal du produit sur Lantronix, un fournisseur mondial de solutions clés en main et de services d’ingénierie pour Internet des objets (IdO). L’objectif de Xavier et Lantronix est de permettre la transformation numérique de l’IoT et de leurs clients en fournissant une technologie allant de la détection à la collecte et à la visualisation des données.
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