AIoT : Au-delà du battage médiatique, quelle est la réalité ?
L'AIoT est en plein essor - il est considéré comme la prochaine révolution des appareils connectés. Mais est-il toujours nécessaire ? Chez 1NCE, nous nous concentrons sur l'impact commercial dans le monde réel plutôt que sur le battage médiatique. Bien que l'AIoT puisse débloquer de puissantes efficacités, de nombreuses entreprises atteignent leurs objectifs avec l'IoT seul. La clé est de savoir quand l'IA (Intelligence Artificielle) ajoute de la valeur et quand elle n'est qu'un ajout coûteux.
Selon Transforma Insights, le nombre de connexions AIoT passera de 1,4 milliard à 9,1 milliards d'ici 2033. La raison ? Les entreprises veulent des systèmes plus intelligents et plus autonomes. Cependant, l'AIoT n'a de valeur que lorsqu'il permet de réaliser des économies ou d'augmenter les revenus - et non lorsqu'il est mis en œuvre pour l'amour de la technologie. Tout comme l'IdO, l'IA est un concept technologique qui ne doit être appliqué que lorsqu'il est judicieux et qu'il permet de résoudre de véritables problèmes commerciaux. Approfondissons ce sujet.
La puissance de l'IoT sans l'IA
Toutes les solutions IoT ne requièrent pas l'IA. Dans de nombreux cas, les capteurs, la surveillance en temps réel et les alertes fournissent toutes les informations dont les entreprises ont besoin, sans la complexité supplémentaire de l'IA. Cette configuration est efficace lorsque l'objectif est de suivre et de surveiller les mesures fondamentales en temps réel et que des algorithmes complexes ne sont pas nécessaires pour la prise de décision. Voici quelques exemples :
Suivi des actifs : Les capteurs IoT sont utilisés dans la logistique et la gestion des stocks pour suivre la position et l'état des actifs tels que les véhicules, les expéditions et les équipements. Les données provenant de ces capteurs sont utilisées dans le cadre de la gestion des stocks et de la logistique.
Surveillance de l'environnement : L'IoT est efficace dans les scénarios de surveillance des conditions environnementales, comme dans l'agriculture, les sciences de l'environnement ou les systèmes de gestion des bâtiments. Les capteurs recueillent des données sur la température, l'humidité, la qualité de l'air et d'autres facteurs. Si un capteur détecte un problème, une alerte est envoyée. Ce processus ne nécessite pas d'intelligence artificielle et permet de prendre des décisions éclairées sur la base de conditions et de seuils prédéfinis.
Maintenance prédictive de base : L'IoT peut recueillir les signaux et envoyer des alertes lorsque les valeurs dépassent des seuils prédéterminés dans les cas d'utilisation industrielle, où les défaillances des appareils sont prévisibles sur la base de points de données de base, tels que la température ou les niveaux de vibration. Dans ces situations, la simplicité de l'IoT - axée sur la collecte de données et les alertes fondamentales - fournit la fonctionnalité requise sans l'IA, ce qui constitue une option rentable et efficace.
Dans ces cas, l'IA ne fait pas qu'ajouter de la complexité, elle est inutile. La simplicité et la rentabilité de l'IdO en font souvent le meilleur choix pour le suivi, la surveillance et l'automatisation sans que la solution ne soit trop complexe. Les entreprises doivent résister à la tentation d'ajouter l'IA juste parce qu'elle est tendance et se concentrer plutôt sur la mise en place des fondamentaux - c'est là que 1NCE garantit un logiciel et une connectivité IoT fiables et globaux.
« L'IA ne vaut que ce que valent les données à partir desquelles elle apprend. Sans une connectivité fiable et ininterrompue, l'IA n'est qu'une expérience coûteuse. Chez 1NCE, nous faisons fonctionner l'AIoT en garantissant une transmission de données mondiale et transparente, afin que les entreprises puissent faire confiance à leur IA pour fournir une véritable intelligence, et non des suppositions. »
- Fabian Kochem, responsable de la stratégie produit mondiale chez 1NCE.
Quand l'IA rend l'IoT vraiment intelligent
Mais qu'en est-il lorsque l'IoT ne suffit pas ? L'IA entre en jeu lorsque les entreprises ont besoin de plus qu'une simple collecte de données, c'est-à-dire lorsqu'elles ont besoin d'informations prédictives, d'automatisation et de prise de décision intelligente. C'est particulièrement vrai dans les applications à forte intensité de données, telles que l'analyse vidéo en temps réel ou la surveillance de flottes à grande échelle, où l'IA peut révéler des schémas cachés et favoriser l'automatisation.
D'un point de vue technique, il existe deux approches principales dans l'AIoT : L'IA périphérique, où le traitement s'effectue directement sur l'appareil, et l'IA basée sur le cloud, où l'analyse des données s'effectue à distance dans le cloud. Dans les appareils Edge AI, comme ceux dotés de systèmes sur puce (SoC) optimisés pour l'IA, les décisions en temps réel peuvent être prises localement, ce qui réduit la latence et la dépendance à l'égard de l'infrastructure en nuage. D'autre part, l'IA basée sur le cloud utilise des ressources tierces évolutives pour effectuer des analyses complexes sur de grands ensembles de données. Dans l'IA basée sur l'informatique dématérialisée, les capteurs IoT peuvent rester relativement simples, puisqu'ils n'ont qu'à collecter et transmettre des données, laissant l'analyse complexe s'effectuer dans l'informatique dématérialisée. Certaines applications IoT combinent les deux approches, en utilisant l'Edge AI pour le traitement immédiat et le filtrage des données, et l'IA dans le nuage pour des informations plus approfondies et des tâches plus sophistiquées.
Il existe des industries et des applications où l'IA ajoute une valeur considérable en prenant les données des appareils IoT et en faisant des prédictions détaillées, en optimisant les opérations ou en fournissant une aide à la décision en temps réel.
Applications de systèmes autonomes : Ce sont les meilleurs exemples de la façon dont les technologies de vision par ordinateur et d'apprentissage profond de l'IA peuvent être appliquées dans l'AIoT Les drones et les voitures auto-conduites, par exemple, s'appuient principalement sur l'IA pour traiter les données provenant d'une gamme de capteurs IoT, tels que le GPS, le LIDAR et les caméras. Ces systèmes doivent constamment analyser leur environnement et prendre des décisions concernant l'optimisation de la trajectoire, l'évitement des obstacles et la navigation. Alors que les capteurs fournissent les données, l'IA permet au système de répondre de manière autonome à ces données en temps réel. Dans les applications critiques telles que les voitures autonomes, le traitement local des données garantit que les mécanismes de sécurité - tels que les processus d'arrêt d'urgence - sont déclenchés instantanément, sans les retards inhérents à la transmission des données vers des sites distants
Maintenance prédictive avec des informations basées sur l'IA : Dans les environnements industriels dotés de machines sophistiquées, l'IA analyse les données des capteurs IoT et détecte des schémas que les personnes pourraient manquer. Au lieu d'envoyer purement des alertes lorsque des seuils sont franchis, des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) sont appliqués pour analyser les données historiques et prédire les défaillances ou inefficacités potentielles avant qu'elles ne se produisent. Cela réduit le besoin de transmission de données à distance et garantit que les diagnostics nécessaires se produisent localement.
Optimisation de l'usine intelligente : Dans la fabrication, les appareils IoT collectent des informations telles que la santé des appareils, les vitesses de production et les niveaux de stock. L'IA traite ces données pour trouver des inefficacités, optimiser la chaîne d'approvisionnement et ajuster les calendriers de production. Grâce à l'analyse ML des données à une résolution plus élevée et plus proche de la source, l'IA peut permettre d'obtenir des informations exploitables plus approfondies. Cela permet d'éviter les retards dus à la transmission des données vers des sites distants et s'étend à la maintenance prédictive et à l'action préventive sur les machines.
Surveillance et diagnostic dans le domaine de la santé : L'IA dans le domaine de la santé s'appuie sur des dispositifs IoT tels que des wearables ou des capteurs médicaux qui surveillent les signes vitaux et d'autres données relatives aux patients. L'IA analyse ces données, reconnaissant des modèles qui peuvent aider à prédire des problèmes de santé, à diagnostiquer des conditions et à alerter les fournisseurs de soins de santé en cas d'urgence. Les capacités d'apprentissage automatique de l'IA pour analyser et corréler de grandes quantités de données en temps réel contribuent à améliorer les résultats pour les patients, alors que l'IoT seul offrirait des données brutes et non traitées.
La vidéosurveillance pour la sécurité : Les algorithmes d'IA basés sur l'apprentissage profond peuvent prendre en charge les analyses de reconnaissance d'activité des flux vidéo haute résolution localement, ce qui élimine la nécessité d'envoyer de grandes quantités de données à des sites distants pour traitement. L'analyse des flux vidéo devient plus rapide et plus détaillée. Par exemple, les caméras de vidéosurveillance compatibles avec l'AIoT peuvent surveiller les zones peu fréquentées, en ne transmettant que de petites quantités de données lorsque des activités spécifiques sont détectées. Cela permet de minimiser les coûts de bande passante et de réduire la nécessité d'une surveillance humaine constante.
Systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation : Les systèmes CVC alimentés par l'apprentissage automatique et l'IoT peuvent fonctionner plus efficacement en surveillant les conditions environnementales en temps réel. Les ajustements sont effectués sans délai. En cas de défaillance de la connexion à grande échelle, ces systèmes continuent de fonctionner de manière autonome, ce qui minimise le risque d'interruption de service. En revanche, les systèmes IoT traditionnels dépendent de la connectivité dans le nuage, ce qui peut entraîner des retards et des interruptions de service.
Les cas d'utilisation montrent clairement que l'AIoT présente une grande valeur - et d'autres seront découverts. Mais l'AIoT n'est bon que dans la mesure où il repose sur une transmission fiable des données à l'échelle mondiale. C'est là que 1NCE intervient. Nous veillons à ce que les données IoT atteignent les plateformes cloud alimentées par l'IA de manière efficace et sécurisée, afin que les entreprises puissent se concentrer sur l'intelligence exploitable plutôt que sur les maux de tête liés à la connectivité.
Retour sur investissement et impact : L'IA ou l'IoT apportent-ils une valeur ajoutée ?
Les entreprises doivent se demander si l'intégration de l'IA vaut les dépenses et la complexité supplémentaires lorsqu'elles évaluent les solutions AIoT. Pour que l'IA apporte une réelle valeur ajoutée, elle doit résoudre des problèmes que l'IoT ne peut pas résoudre à elle seule. En l'absence de modèles de données complexes ou de besoin d'analyse prédictive, une solution AIoT peut s'avérer inutile et n'être qu'une distraction plutôt qu'une solution.
La clé d'une mise en œuvre réussie de l'AIoT consiste à se concentrer sur des résultats mesurables. Les entreprises devraient prendre en compte les paramètres suivants :
Économies de coûts. Réduction des temps d'arrêt (par exemple, maintenance prédictive évitant les pannes d'équipement coûteuses), optimisation de l'utilisation des ressources (par exemple, agriculture de précision réduisant l'utilisation d'eau et d'engrais) et amélioration de l'efficacité opérationnelle.
Augmentation des revenus. Nouvelles offres de produits et de services (par exemple, recommandations personnalisées sur la qualité de l'air), amélioration de la satisfaction des clients (par exemple, parking intelligent réduisant la frustration des conducteurs) et augmentation de la part de marché.
Amélioration de la sécurité. Réduction des accidents du travail (par exemple, systèmes AIoT détectant les conditions dangereuses), amélioration de la surveillance de l'environnement (par exemple, détection précoce de la pollution) et renforcement de la sécurité (par exemple, systèmes de surveillance alimentés par l'AIoT).
Résumé
La décision d'intégrer l'AIoT doit être fondée sur les besoins et les défis spécifiques de l'industrie ou de l'application. Dans certains cas, l'IoT seul peut suffire à atteindre les objectifs de l'entreprise en fournissant une surveillance en temps réel et des alertes de base. Cependant, dans les industries nécessitant des connaissances plus approfondies, des prédictions et une prise de décision automatisée, l'IA apporte une valeur ajoutée significative.
Plutôt que de mettre en œuvre l'IA pour le plaisir de la nouveauté, les entreprises devraient se concentrer sur la question de savoir si l'IA résout réellement des problèmes complexes ou si elle ne fait qu'ajouter des couches de complexité inutiles. En ciblant les applications où l'IA apporte des avantages clairs et mesurables, les entreprises peuvent s'assurer que leurs solutions AIoT ne sont pas simplement à la mode, mais qu'elles ont un véritable impact. Chez 1NCE, nous assurons la livraison précise des données des appareils IoT vers le cloud, où elles peuvent être traitées et analysées par des solutions cloud alimentées par l'IA, telles que celles proposées par les fabricants ou les plateformes cloud d'IA.