La disponibilité de la connectivité Internet à haut débit a transformé la façon dont nous interagissons et profitons de la technologie. La capacité d’envoyer et de recevoir de grandes quantités de données rapidement et de manière fiable prend en charge l’expansion de l’Internet des objets (IoT).
Tous les appareils collectent des données sans interruption.
Google Home, Alexa, Furbo et Ring ne sont que quelques-uns des joueurs qui composent le royaume des appareils compatibles Internet. Ces marques à domicile, smartphones, capteurs et appareils portables – parmi beaucoup d’autres – rassemblent tous des analyses de données précieuses qui servent de base à la prise de décision future.
Cependant, pour extrapoler ces informations, nous devons d’abord analyser les données.
Bien que les systèmes hérités puissent gérer cette tâche de manière adéquate, de nouvelles solutions sont nécessaires pour soutenir l’expansion rapide de l’IoT. Les estimations suggèrent qu’il y aura 1,3 milliard d’abonnements d’appareils IoT d’ici 2023 et 35 milliards d’appareils IoT installés dans le monde d’ici 2021.
L’arrivée des réseaux cellulaires 5G amplifiera encore les données générées par ce pool technologique en pleine croissance. Mais quelle est la solution la plus appropriée pour gérer toutes ces informations?
Analyse de données et intelligence artificielle
Pour beaucoup, la réponse est l’intelligence artificielle (IA) – un terme désormais synonyme du concept de machines exécutant des tâches d’une manière que les humains jugent intelligentes. L’apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de l’IA, peut générer encore plus de valeur à mesure que les machines apprennent par elles-mêmes au lieu de s’appuyer sur un algorithme préprogrammé.
Compte tenu des vastes pools de données IoT, tirer parti de la puissance du ML est désormais une réelle possibilité.
Prévisions suggèrent que les données mondiales s’élèveront à environ 44 zettaoctets d’ici 2020, dont 10% provenant de l’IoT. Cette base de données fournit une quantité suffisante de matériel de référence.
L’analyse des données est considérablement accélérée grâce aux algorithmes de ML ou d’IA, ce qui profite à tous ceux qui cherchent à extrapoler des informations – consommateurs, entreprises et gouvernements. L’intelligence artificielle des objets (AIoT) qui en résulte accélère la prise de décision et renforce l’échange d’informations précieuses.
Cependant, la fusion de ces technologies produit de tels résultats de manière spécifique.
Comment l’IA gère les données
L’analyse de données conventionnelle facilite le déploiement de l’IoT, mais l’IA peut le faire plus rapidement et avec une plus grande précision. Plus spécifiquement, l’IA peut structurer un ensemble de données, améliorer l’interopérabilité des appareils IoT et tirer des conclusions en temps réel.
Données non structurées: L’écosystème IoT est diversifié, ce qui signifie que le format des données l’est également. Contrairement à de nombreuses techniques d’analyse de données existantes, les algorithmes d’IA peuvent gagner un temps précieux en agrégeant des données non structurées provenant de plusieurs sources, en les traitant et en les représentant dans un format cohérent. Rendre ce processus moins lourd offre un avantage immédiat et permet aux parties prenantes d’agir plus rapidement.
Métadonnées: Les métadonnées sont des données sur les données et permettent aux appareils IoT de communiquer entre eux. Par exemple, les métadonnées peuvent inclure le numéro de modèle d’un appareil, qui indique à un autre le protocole de communication à utiliser et organise les données résultantes. Ici, l’IA pourrait également contribuer à l’organisation de l’analyse des données tout en rationalisant l’interopérabilité grâce à ses apprentissages.
Données transformées: Une fois que l’IA a traité les données non structurées, les systèmes peuvent en tirer des informations supplémentaires. Alors que l’analyse de données traditionnelle aboutit au même résultat, l’IA ou le ML ont le potentiel de fournir ces informations de manière dynamique et avec un contexte plus large et même en temps réel. Cette fonctionnalité élargit les applications potentielles de l’IoT.
L’écosystème AIoT actuel
Aujourd’hui, plusieurs exemples d’entreprises entrent dans l’espace AIoT – une industrie qui estimé pour atteindre une valeur de 5,7 milliards de dollars dans le monde d’ici 2025. Récemment, le Honeywell Connected Life Safety Services (CLSS) a été lancé en tant que solution commerciale de sécurité incendie. La plate-forme cloud transforme la façon dont les systèmes d’incendie sont conçus, mis en service, surveillés et entretenus.
Les composants IoT du système génèrent un retour d’information constant que l’IA traite pour fournir des informations exploitables et des recommandations éclairées.
Honeywell définit cette catégorie comme la gestion des performances d’entreprise (EPM) et a récemment conclu un partenariat avec Microsoft pour renforcer ses efforts. Microsoft a également mis en place une équipe indépendante qui explore l’intégration de l’IoT et de l’IA pour offrir une plus grande visibilité et un meilleur contrôle des appareils et des capteurs connectés à Internet.
Intégrations du futur
Bien que les solutions IoT traditionnelles continuent de générer une immense valeur, la prochaine itération de cette technologie s’étend à la surveillance du système et à la collecte de données.
Grâce à l’intégration de l’IA et de l’IoT, la synthèse de données en temps réel est possible. Les technologies IA et ML ont le potentiel de traiter rapidement de grandes quantités de données tout en structurant les données et en améliorant l’interopérabilité.
La fusion de ces technologies facilitera la prise de décision nécessaire pour soutenir les villes intelligentes du futur tout en accélérant la transformation numérique. Les avantages qui en découlent auront un impact considérable sur la façon dont les consommateurs, les entreprises et les gouvernements fonctionnent, car les données en temps réel sont exploitées pour ajouter une nouvelle dimension de logique.
Crédit d’image: RF._.studio; pexels
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