L'intelligence artificielle libère le véritable potentiel de l'Internet des objets en permettant aux réseaux et aux appareils d'apprendre des décisions passées, de prédire les activités futures et d'améliorer continuellement leurs performances et leurs capacités de prise de décision.
Au cours de la dernière décennie, l'Internet des objets a été progressivement adopté dans le monde des affaires. Tirer parti des appareils IoT et de leurs capacités de données pour développer ou optimiser votre entreprise a marqué le début d'une nouvelle ère de technologie commerciale et grand public. Aujourd’hui, alors que les progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique ouvrent les possibilités des appareils IoT utilisant « l’Internet des objets à intelligence artificielle » (AIoT), la prochaine vague arrive.
Les consommateurs, les entreprises, les économies et les industries qui adoptent et investissent dans l’AIoT peuvent exploiter sa puissance et acquérir un avantage concurrentiel. L'IoT collecte des données et l'IA les analyse pour simuler un comportement intelligent et soutenir le processus de prise de décision avec une intervention humaine minimale.
L'Internet des objets permet aux appareils de communiquer entre eux et d'agir en fonction de ces informations. Les performances de ces appareils dépendent des données fournies. Pour être utiles à la prise de décision, les données doivent être collectées, stockées, traitées et analysées.
Cela crée des défis pour les organisations. À mesure que les applications IoT se multiplient, les entreprises ont du mal à traiter efficacement les données et à les utiliser pour prendre des décisions et obtenir des informations concrètes.
Cela est dû à deux problèmes : le cloud et le transfert de données. Le cloud ne peut pas évoluer pour gérer toutes les données des appareils IoT, et la bande passante est limitée pour transférer les données des appareils IoT vers le cloud. Quelles que soient la taille et la complexité du réseau de communication, le volume de données collectées par les appareils IoT peut entraîner des retards et des congestions.
Certaines applications IoT reposent sur une prise de décision rapide et en temps réel, comme les voitures autonomes. Pour améliorer l’efficacité et la sécurité, les voitures autonomes doivent traiter des données et prendre des décisions instantanées (tout comme les humains). Ils ne sont pas limités par la latence, les connexions peu fiables et la faible bande passante.
Les voitures autonomes ne sont pas les seules applications IoT qui reposent sur une prise de décision aussi rapide. L'industrie manufacturière intègre déjà des appareils IoT et, dans les situations d'urgence, les retards ou les retards peuvent avoir un impact sur les processus ou limiter la capacité.
En termes de sécurité, la biométrie est souvent utilisée pour restreindre ou autoriser l'accès à des zones spécifiques. Sans traitement rapide des données, des retards peuvent avoir un impact sur la vitesse et les performances, sans parler des risques en cas d'urgence. Ces applications nécessitent une latence ultra faible et une sécurité élevée. Le traitement doit donc être effectué en bordure. Le transfert de données vers le cloud et inversement n'est pas réalisable.
Chaque jour, les appareils IoT génèrent environ 1 milliard de Go de données. D’ici 2025, le nombre mondial d’appareils IoT devrait atteindre 42 milliards. À mesure que le réseau se développe, les données évoluent également.
À mesure que les besoins et les attentes évoluent, l’IoT ne suffit pas. Les données se multiplient, créant plus de défis que d’opportunités. Les obstacles limitent les informations et les possibilités de toutes les données, mais les appareils intelligents peuvent changer cela et permettre aux organisations de libérer le véritable potentiel de leurs données organisationnelles.
Grâce à l'intelligence artificielle, les réseaux et les appareils IoT peuvent tirer des leçons des décisions passées, prédire les activités futures et améliorer continuellement les performances et les capacités de prise de décision. L'IA permet aux appareils de « penser par eux-mêmes », d'interpréter les données et de prendre des décisions en temps réel sans les retards et les encombrements causés par la transmission des données.
AIoT apporte un large éventail d'avantages aux organisations et fournit des solutions puissantes pour une automatisation intelligente.
Certaines industries sont limitées par les temps d'arrêt, comme l'industrie pétrolière et gazière offshore. Une panne inattendue de l’équipement peut entraîner des temps d’arrêt coûteux. Pour éviter cela, l'AIoT peut prédire les pannes d'équipement à l'avance et planifier la maintenance avant que de graves problèmes ne surviennent sur l'équipement.
L'intelligence artificielle traite les grandes quantités de données entrant dans les appareils IoT et détecte les modèles sous-jacents plus efficacement que les humains. L'intelligence artificielle associée à l'apprentissage automatique peut améliorer cette capacité en prédisant les conditions de fonctionnement et en améliorant les résultats.
Le traitement du langage naturel s'améliore constamment, rendant la communication entre les appareils et les humains plus efficace. L'AIoT peut améliorer les produits et services nouveaux ou existants en permettant un meilleur traitement et une meilleure analyse des données.
La gestion des risques est nécessaire pour s'adapter à l'environnement de marché en évolution rapide. L'intelligence artificielle avec l'IoT peut exploiter les données pour prédire les risques et prioriser les réponses idéales, améliorant ainsi la sécurité des employés, atténuant les cybermenaces et minimisant les pertes financières.
L'AIoT a révolutionné de nombreux secteurs, notamment la fabrication, l'automobile et la vente au détail. Vous trouverez ci-dessous quelques applications courantes de l'AIoT dans différents secteurs.
Les fabricants exploitent l'IoT pour la surveillance des équipements. Pour aller plus loin, l'AIoT combine les informations provenant des appareils IoT avec des capacités d'intelligence artificielle pour fournir des analyses prédictives. Avec l'AIoT, les fabricants peuvent participer de manière proactive à l'inventaire, à la maintenance et à la production des entrepôts.
La robotique dans le secteur manufacturier peut améliorer considérablement les opérations. Les robots peuvent être implantés avec des capteurs pour la transmission de données et l'intelligence artificielle, afin qu'ils puissent apprendre en continu à partir des données, permettant ainsi de gagner du temps pendant le processus de fabrication et de réduire les coûts.
L'analyse du commerce de détail exploite les points de données des caméras et des capteurs pour suivre les mouvements des clients et prédire leur comportement dans un magasin physique, comme le temps qu'il faut pour atteindre la caisse. Cela peut être utilisé pour recommander des niveaux de personnel et améliorer la productivité des caissiers, augmentant ainsi la satisfaction globale des clients.
Les grands détaillants peuvent utiliser les solutions AIoT pour augmenter leurs ventes grâce à la connaissance des clients. Les données telles que le comportement des utilisateurs mobiles et la détection de proximité fournissent des informations précieuses qui peuvent être utilisées pour proposer des campagnes marketing personnalisées aux clients lors de leurs achats, augmentant ainsi le trafic vers les magasins physiques.
AIoT a un large éventail d'applications dans l'industrie automobile, y compris les réparations et les rappels. AIoT peut prédire les pièces défectueuses ou défectueuses et peut combiner les données des agences de rappel, de garantie et de sécurité pour voir quelles pièces doivent être remplacées et fournir des contrôles de service aux clients. Au final, le véhicule acquiert une meilleure réputation de fiabilité et le constructeur gagne la confiance et la fidélité de ses clients.
Les voitures autonomes sont l’une des applications les plus connues et peut-être les plus excitantes de l’AIoT. En tirant parti de l’intelligence artificielle pour permettre l’IoT intelligent, les voitures autonomes peuvent prédire le comportement des conducteurs et des piétons dans diverses situations, rendant ainsi la conduite plus sûre et plus efficace.
L'un des principaux objectifs des soins de santé de qualité est de les étendre à toutes les communautés. Quelles que soient la taille et la complexité du système de santé, les médecins sont confrontés à des pressions croissantes en termes de temps et de charge de travail et passent moins de temps avec leurs patients. Fournir des soins de santé de haute qualité sans fardeau administratif constitue un défi de taille.
Les établissements médicaux génèrent également de grandes quantités de données et enregistrent de grandes quantités d’informations sur les patients, notamment les résultats d’imagerie et de tests. Ces informations sont précieuses et nécessaires pour améliorer la qualité des soins aux patients, mais seulement si les établissements de santé peuvent y accéder rapidement pour éclairer les décisions de diagnostic et de traitement.
La combinaison de l'IoT avec l'IA présente de nombreux avantages pour ces troubles, notamment l'amélioration de la précision du diagnostic, 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 les établissements. Peut-être plus important encore, l'AIoT peut traiter les informations sur les patients pour garantir que les patients sont triés efficacement, identifiant ainsi les patients gravement malades plus rapidement que les humains.
L'intelligence artificielle et l'IoT sont la combinaison parfaite de capacités. L'intelligence artificielle améliore les capacités de l'Internet des objets grâce à une prise de décision intelligente, et l'Internet des objets promeut les capacités de l'intelligence artificielle grâce à l'échange de données. En fin de compte, la combinaison des deux ouvrira la voie à une nouvelle ère de solutions et d’expériences qui transformeront les activités de nombreux secteurs et créeront ensemble de nouvelles opportunités.
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