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Ajoutez l’intelligence artificielle aux solutions IoT

Ajoutez l’intelligence artificielle aux solutions IoT

Source: Sigfox Spain

Le but de cet article est de présenter les applications futures de l’IA et de l’IoT utilisées dans le domaine de la génération de données et de les rendre plus importantes.

Ensuite, il existe un lien clair entre l’Internet des objets (IoT) et l’Intelligence Artificielle (IA).

Si l’IoT consiste à connecter des machines (généralement sans fil) et à utiliser les données générées à partir de ces machines (via des plateformes de visualisation ou d’application), l’IA consiste à ajouter une couche logicielle supplémentaire, en utilisant ces données pour provoquer un comportement plus intelligent dans les machines de toutes sortes.

L’IoT a besoin d’intelligence artificielle et inversement; les appareils IoT, ils vont générer de grandes quantités de données à partir de différentes sources et de différents types de capteurs, il sera donc nécessaire de gérer ces problèmes. Les données ne sont utiles que si vous créez une action. Avec IoT, vous pouvez recevoir des données, vous pouvez recevoir des alertes. Mais pour que les données soient réellement exploitables, il est nécessaire de les compléter avec le contexte. IoT et l’IA réunis constituent ce contexte, c’est-à-dire «intelligence connectée», et pas seulement des périphériques connectés.

Les méthodes traditionnelles d’analyse et de création de données revêtent une grande importance pour le flux de données en temps réel à partir d’appareils IoT. C’est là que l’analyse et la réponse basées sur l’IA deviennent importantes pour extraire la valeur optimale de ces données.

L’intelligence artificielle est bénéfique pour le traitement en temps réel et post-événement:

° Analyse post-événement et analyse des données, corrélation entre la circulation et l’utilisation du stationnement (voir  solutions de stationnement intelligentes ), pollution de l’air (voir  solutions de surveillance de la qualité de l’air ) dans un centre-ville,  Effet d’îlot de chaleur urbain avec jumelles  et maladies respiratoires chroniques au centre d’une ville.

° Traitement en temps réel: répond rapidement aux conditions et augmente la connaissance des décisions, ouvre  une solution pour surveiller les patients âgés , crée un profil basé sur des activités uniques à la maison et détecte les alertes en cas de comportement anormal.

En fait, c’est l’ apprentissage automatique (un composant du terme plus générique d’IA) qui permet de détecter des tendances dans les données présentées. Apprenez de ces modèles pour ajuster la manière dont vous analysez ensuite ces données ou déclenchez des actions. Avec l’apprentissage automatique intégré dans un environnement IoT, vous obtiendrez plus « d’intelligence connectée »:

Analyse prédictive: « Que va-t-il se passer? »

Au niveau le plus élémentaire, l’intelligence artificielle permet aux prévisions de prévoir et d’atténuer les risques. Cela permet aux organisations d’utiliser des données en temps réel pour déterminer le moment où les machines et les équipements risquent de tomber en panne, ce qui permet de prendre des mesures pour éviter les pannes et les coûts qui leur sont associés par le biais d’une intervention proactive.

Analyse prescriptive: « Que devrions-nous faire? »

Un deuxième niveau est le pouvoir de la prescription. Équiper les capteurs intelligents d’une logique permettant de déclencher des actions permet d’éviter les interruptions et les catastrophes. Par exemple, les suiveurs de chemins de fer peuvent avertir des défaillances de la voie, ou des véhicules autonomes peuvent corriger le parcours lorsque le wagon s’éloigne du centre de la voie.

Analyse adaptative / continue: «Quelles sont les actions ou décisions appropriées? Comment le système doit-il s’adapter aux dernières modifications?

A un niveau encore plus avancé, l’IA avec l’IdO peut offrir une réponse adaptative ou autonome. Cela signifie que les solutions peuvent incorporer des sources de données continues, où le système apprend à prendre des mesures optimales sans intervention humaine. Ainsi, par exemple, dans l’agriculture,  la surveillance des sols  vous permet de déterminer les éléments nutritifs et le niveau d’eau de votre sol, de sorte que l’agriculteur puisse déterminer avec précision le niveau d’engrais qui sera appliqué et dans quelles zones. Mais avec les tracteurs autonomes, on pourrait facilement imaginer que tout cela pourrait être fait automatiquement et avec précision, même en tenant compte des prévisions météorologiques de votre propre  station météorologique connectée .

Pour donner un autre exemple qui prend en compte les 3 parties précédentes, examinons la  supervision CVC .

Prédictive:  en surveillant étroitement les systèmes CVC, vous pouvez définir des schémas qui détermineront votre consommation excessive d’énergie, votre dysfonctionnement ou même votre défaillance si vous attendez trop longtemps.

Prescriptif:  les unités pourraient recevoir le service au moment optimal, pas trop tôt, ce serait presque inutile, mais juste avant de commencer à consommer de manière excessive, ce qui réduirait les coûts de maintenance et la consommation d’énergie. Adaptable: imaginez, en tenant compte de plusieurs sources de données, telles que les conditions météorologiques ou le flux de trafic vers le bâtiment, une utilisation encore plus précise du système de CVC et des problèmes éventuels d’un système pouvant également être nettoyé si nécessaire. Nous ne sommes pas loin, mais nous n’y sommes pas encore.

Utilisations futures potentielles pour les périphériques IoT alimentés par l’IA

Les applications IoT actuelles sont utiles pour comprendre les tendances, car elles présentent des domaines dans lesquels «la traction» est démontrée et les directions vers lesquelles les fonds des grandes entreprises et des entreprises évoluent déjà. Au-delà des voitures sans conducteur ou de la maintenance prédictive des équipements au sommet de l’iceberg, il existe d’autres applications IoT + AI possibles. Voici quelques articles utiles pour en savoir plus sur les combinaisons possibles d’IoT et d’IA:

AI et IOT, technologie complémentaire pour la création de valeur:

L’IoT, enrichi et amélioré par le Machine Learning, multiplie effectivement l’impact et les avantages pour les entreprises qui adoptent ces technologies complémentaires. En fait, l’intelligence artificielle peut être un élément essentiel du succès dans les écosystèmes numériques actuels basés sur l’IdO.

La raison est simple. La combinaison de l’IdO avec des technologies d’intelligence artificielle en évolution rapide peut créer des « machines intelligentes » qui simulent un comportement intelligent pour prendre des décisions en connaissance de cause avec une intervention humaine minime, voire aucune.

À mesure que de nouvelles applications technologiques émergent là où l’IoT fonctionne de pair avec l’intelligence artificielle, les innovations qui en résultent démontrent comment l’IoT peut créer de nouveaux marchés et de nouvelles opportunités, perturber les modèles commerciaux traditionnels et changer radicalement le paysage concurrentiel. Par conséquent, les entreprises qui cherchent à tirer pleinement parti des possibilités d’impact positif sur le chiffre d’affaires, la sécurité, la résilience et l’expérience client adoptent rapidement cette puissante combinaison de technologies de transformation.

Nous constatons actuellement un investissement important dans la convergence de l’IdO et de l’IA. Il convient de lire l’article sur les 25 principales entreprises de l’IdO à prendre en compte en 2019. Ces nouvelles entreprises se concentrent sur la manière de faire de l’IdO un catalyseur de croissance pour les entreprises en intégrant l’IA au niveau de la plate-forme. Une bonne lecture est aussi pourquoi AI et IoT sont des partenaires parfaits pour la croissance?

Il en résulte une accélération de l’innovation qui peut considérablement augmenter la productivité des organisations impliquées. Il n’est donc pas surprenant que les marchés de l’IdO et de l’IA se développent rapidement et ensemble.

conclusion

Cependant, tout comme AI et l’IdO peuvent, en définitive, autonomiser les organisations à forte création de valeur, une telle combinaison nécessite une réponse stratégique plus adaptable de la part de la direction de ces organisations. Si les données sont nouvelles et que les connaissances sont puissantes, la plupart des gestionnaires en sont encore au début de la courbe d’apprentissage. Peu de personnes implémentent de petits projets IoT, avant même d’envisager l’ajout de capacités IA, dans les cas où cette IA complète réellement l’IdO.

Cela conduit des équipes sans motivation réelle (ni ressources engagées) à obtenir un résultat réel. Les entreprises doivent choisir un problème important pour avoir une forte probabilité d’être résolues. Quelles informations essentielles à la mission des entreprises sont difficiles à connaître, mais qui ne sont pas accessibles actuellement et qui pourraient être résolues en premier lieu grâce aux données IoT et, ensuite, en affinant ces données en constante évolution avec AI? Alors, avec cela en place, comment le mettriez-vous en œuvre dans votre entreprise? IoT & AI impliquait souvent un changement de processus qui devait être accepté par le personnel et les clients pour réussir. Cela va au-delà de la création de valeur, c’est la transformation numérique à son meilleur, mais ce n’est pas pour tout le monde …

Un dernier mot, nous parlons principalement d ‘ »IA étroite », où l’IA est utilisée en combinaison avec l’IdO pour perfectionner une tâche, soit en perfectionnant la surveillance CVC, soit en perfectionnant la culture du sol. Mais le futur proche est dans « l’IA générale », où les systèmes pourraient être ajustés pour résoudre toute tâche, en prenant des informations sur le Web, des humains ou tout autre capteur IoT qui communiquent les uns avec les autres. Est-ce le jour du jugement du terminateur?

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