Comment l’IoT exploite le potentiel de l’intelligence artificielle

​Au cours de la dernière décennie, l’IoT a connu une adoption constante dans le monde des affaires. Les entreprises construisent ou optimisent déjà l'utilisation d'appareils IoT et de leurs capacités de données, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère de technologie commerciale et grand public. La prochaine vague arrive désormais, alors que les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ouvrent la possibilité aux appareils IoT d'exploiter « l'intelligence artificielle » ou AIoT.

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.

Pourquoi l'IoT a besoin d'une intelligence artificielle

L'IoT permet aux appareils de communiquer entre eux et d'agir en fonction de ces informations. La qualité de ces appareils dépend des données qu'ils fournissent. 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 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 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 le transfert de données des appareils IoT vers le cloud est limité en bande passante. Quelles que soient la taille et la complexité du réseau de communication, les grandes quantités de données collectées par les appareils IoT peuvent 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 être efficaces et sûres, 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 sont loin d'être les seules applications IoT qui reposent sur une prise de décision aussi rapide. Le secteur manufacturier intègre déjà des appareils IoT, et les retards ou retards peuvent avoir un impact sur les processus ou limiter la capacité en cas d'urgence.

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 tout simplement pas réalisable.

Avantages de l'AIoT

Chaque jour, les appareils IoT génèrent environ 1 milliard de Go de données. D’ici 2025, le nombre mondial d’appareils connectés à l’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.

(1) Évitez les temps d'arrêt

Certaines industries sont gênées 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.

(2) Améliorer l'efficacité opérationnelle

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 les modifications nécessaires pour améliorer les résultats.

(3) Permettre des produits et services nouveaux et améliorés

Le traitement du langage naturel continue de s'améliorer, 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 une meilleure analyse des données.

(4) Améliorer la gestion des risques

La gestion des risques est nécessaire pour s'adapter à l'environnement de marché en évolution rapide. L'IA et l'IoT peuvent utiliser 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.

Applications industrielles clés de l'AIoT

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.

(1) Fabrication

Les fabricants utilisent l'Internet des objets 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 une analyse prédictive. Avec l’AIoT, les fabricants peuvent jouer un rôle actif dans l’inventaire, la maintenance et la production des entrepôts.

La technologie robotique dans le secteur manufacturier peut améliorer considérablement les opérations. Les robots sont équipés de capteurs implantés pour la transmission de données et l'intelligence artificielle, afin qu'ils puissent apprendre en continu à partir des données, gagner du temps et réduire les coûts pendant le processus de fabrication.

(2) Ventes et Marketing

Retail Analytics capture les points de données des caméras et des capteurs pour suivre les mouvements des clients et prédire leur comportement dans les magasins physiques, comme le temps nécessaire 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.

(3) Automobile

L'AIoT a de nombreuses applications dans l'industrie automobile, notamment la maintenance 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 aux clients des contrôles de service. Le véhicule acquiert finalement une meilleure réputation de fiabilité et le constructeur gagne la confiance et la fidélité de ses clients.

L’une des applications les plus célèbres et probablement les plus excitantes de l’AIoT est celle des voitures autonomes. Grâce à l’intelligence artificielle qui alimente l’Internet des objets, les voitures autonomes peuvent prédire le comportement des conducteurs et des piétons dans diverses situations, rendant ainsi la conduite plus sûre et plus efficace.

(4) SOINS DE SANTÉ

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 les patients. Le défi consistant à fournir des soins de santé de haute qualité tout en s’acquittant du fardeau administratif est énorme.

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 organismes de santé peuvent accéder rapidement à ces informations 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 identifier les patients gravement malades plus rapidement que les humains en traitant les informations sur les patients, garantissant ainsi un triage efficace des patients.

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