L’IoT collecte, l’IA analyse : définition de l’AIoT
L’IoT se définit par un réseau de dispositifs physiques équipés de capteurs qui collectent et échangent des données par l’intermédiaire de réseaux sans fil. Son développement croissant permet aujourd’hui aux appareils de collecter d’énormes volumes de données. Pour la plupart d’entre eux, il manque toutefois un élément crucial : la capacité d’interpréter ces informations.
Pour les humains, donner un sens à une telle quantité de data est une tâche complexe : c’est là qu’intervient l’intelligence artificielle. Les systèmes intégrant l’IA sont en effet capables d’effectuer des tâches qui, habituellement, nécessitent de l’intelligence humaine. C’est le cas par exemple de l’apprentissage, de la prise de décision ou encore de la reconnaissance des formes ou de la voix.
En intégrant l’IA dans des infrastructures IoT, les entreprises peuvent disposer d’appareils capables non seulement de récolter des données, mais aussi de les analyser en temps réel et de façon détaillée pour en tirer des enseignements, identifier des tendances ou résoudre des problèmes… et ce, sans intervention humaine.
La puissance de l’edge computing pour l’AIoT
Au sein d’un système IoT, l’IA transforme les données brutes en informations exploitables et utiles. Mais à quel niveau ? Dans des éléments tels que les programmes ou les chipsets, elle peut s’intégrer à deux endroits : au centre du réseau (cloud computing) ou à sa périphérie (edge computing).
- Cloud computing
Les données des appareils IoT sont gérées et traitées sur des plateformes de cloud computing par divers outils IA et services intégrés. Le délai de transmission vers le cloud peut toutefois créer une latence entre un évènement et une réponse, ce qui constitue un désavantage pour les applications critiques. Par exemple, un véhicule autonome dont les capteurs embarqués détectent un piéton sur la route.
- Edge computing (informatique de pointe)
Les données IoT sont traitées localement, au plus près de la source. L’edge computing contribue à réduire la latence tout en améliorant la confidentialité des données. Grâce à une analyse plus rapide des informations, la prise de décision en temps réel est améliorée. Il permet aussi de diminuer à la fois les coûts et la dépendance aux ressources fournies par les services cloud.
AIoT en action : 3 exemples d’applications concrètes
Au sein des industries, l’AIoT révolutionne les systèmes IoT en les rendant plus autonomes, intelligents et capables d’effectuer des tâches sophistiquées. Grâce à l’interprétation de flux de données continus, les appareils développent des fonctionnalités innovantes qui ouvrent la voie à une amélioration considérable de l’efficacité et de la productivité des entreprises.
L’intégration de l’AIoT remodèle une diversité de secteurs comme :
- Les villes intelligentes
Le développement des villes intelligentes va de pair avec celui de l’intelligence artificielle. L’intégration d’algorithmes d’IA dans des capteurs environnementaux amène des cas d’usage innovants, comme l’ajustement de manière autonome de l’utilisation de l’énergie. Pour les villes, une triple réduction est à la clé : celle du gaspillage de l’énergie, des émissions de gaz à effet de serre et des dépenses. En matière de trafic, l’IA permet également d’analyser la circulation en temps réel pour aider à fluidifier le trafic.
- La fabrication industrielle
Avec les données IoT récoltées, les machines industrielles peuvent déjà effectuer de la maintenance prédictive. L’IA intégrée va plus loin dans l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Elle rend notamment possible la détection des irrégularités et prédit le moment où une machine est susceptible de tomber en panne.
- La santé et la télésurveillance
Avec la collecte de données de santé des patients en temps réel, les appareils médicaux renforcés par des fonctionnalités d’IA identifient les irrégularités et avertissent les équipes médicales. Ils facilitent non seulement la détection précoce de problèmes, mais délivrent également des recommandations de santé personnalisées. L’AIoT révolutionne les services de télémédecine et les rend plus efficaces qu’auparavant.
Entreprises : quels sont les défis de l’AIoT ?
Si elle offre des avantages considérables, l’AIoT amène aussi son lot de défis. À commencer par sa complexité : cette technologie étant encore émergente, l’intégrer dans des processus exige des connaissances particulières et de la main-d’œuvre spécialisée. À cela s’ajoute son coût élevé en raison de l’infrastructure nécessaire (équipements, logiciels, protocoles, etc.).
Enfin, il faut noter les problèmes de confidentialité et de cybersécurité : accès non autorisé aux données sensibles, empoisonnement potentiel des algorithmes d’IA, DoS… La mise en place de stratégies en matière de cybersécurité est plus que jamais cruciale.
Développer une stratégie solide commence par établir des objectifs clairs et identifier les problèmes que les technologies AIoT devront résoudre. Les entreprises doivent également prendre en compte leurs contraintes budgétaires et collaborer avec des experts spécialisés en AIoT.
En pratique, l’IAoT est ainsi une technologie accessible aux entreprises dotées d’équipements performants et puissants… mais aussi d’une connexion haut débit. Pour gérer et échanger de grandes quantités de données sans délai, elle a besoin d’un matériel puissant et d’un réseau sécurisé avec une latence ultra-faible. Une des solutions ? La 5G, dont les caractéristiques en matière de fiabilité, de capacité réseau et de vitesse de données offrent une connectivité à la hauteur des besoins de l’AIoT.
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