Definition

Intelligence artificielle des objets (AIoT)

L'intelligence artificielle des objets ou IAoT (AIoT, Artificial Intelligence of Things) combine les technologies de l'intelligence artificielle (IA) et l'infrastructure de l'Internet des objets (IoT, Internet of Things) : le fonctionnement des objets connectés est plus efficace, les interactions homme-machine s'améliorent, et la gestion des données et l'analytique sont plus poussés.

L'IA transforme les données des objets connectés en informations de valeur qui viennent nourrir des processus décisionnels ainsi améliorés, créant par là même le socle de nouvelles technologies comme les services à la demande liés aux données des objets connectés (IoTDaas, IoT Data as a Service).

La combinaison de l'IA et de l'IoT transforme et enrichit les deux technologies : l'IA apporte ses capacités d'apprentissage automatique aux objets, et l'IoT apporte à l'IA la connectivité, la signalisation et l'échange de données. Le développement progressif des réseaux IoT dans les grands secteurs de l'économie va créer automatiquement des ensembles toujours plus importants de données non structurées au service des personnes. L'union de l'IA et de l'IoT peut servir de base à des solutions d'analytique des données qui sauront valoriser les données des objets connectés.

Dans l'IAoT, l'IA est intégrée aux composants de l'infrastructure, tels que programmes, jeux de composants et Edge computing, tous connectés aux réseaux IoT. Ce sont des API qui serviront ensuite à développer l'interopérabilité entre composants au niveau des appareils, des logiciels et de la plateforme. Ces appareils s'occuperont en priorité de l'optimisation des systèmes et des réseaux, et de la valorisation des données.

Relativement nouveau, le concept d'IA appliquée à l'IoT a néanmoins ouvert de nombreuses perspectives d'amélioration des marchés verticaux, notamment dans les secteurs des produits et des services pour les grandes entreprises, les industries et le grand public, et continuera d'en ouvrir à mesure de son déploiement. Il pourrait constituer une solution viable à des problèmes opérationnels actuels comme le coût d'une gestion efficace du capital humain (HCM) ou la complexité des chaînes logistiques et des modèles de livraison.

Applications de l'AIoT

Actuellement, de nombreuses applications ciblent les consommateurs : elles visent essentiellement à intégrer l'informatique cognitive dans des appareils grand public. Par exemple, la domotique fait partie de l'IA des objets connectés en ce que les appareils intelligents apprennent via les interactions humaines et les réponses des personnes.

En termes d'analytique des données, l'IAoT combine l'apprentissage automatique (machine learning) avec les réseaux et systèmes de l'IoT pour créer des « machines d'apprentissage ». Elle peut s'appliquer aux cas d'usage des grandes entreprises et des industriels où elle servira à exploiter les données de l'IoT, par exemple en périphérie des réseaux, pour automatiser des tâches sur un lieu de travail connecté. Les données en temps réel sont une valeur ajoutée essentielle de tous les cas d'usage et solutions de l'IA des objets.

Dans un cas d'usage spécifique, on a intégré des solutions combinant IA et IoT à des plateformes RH et de réseaux sociaux pour créer une fonction de décision artificielle à la demande, au service des professionnels des RH.

Cette définition a été mise à jour en novembre 2019

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