Intelligence artificielle et IoT : état des lieux et perspectives

L'Internet des Objets (IoT) et l'intelligence artificielle (IA) sont deux technologies qui ont connu un fort développement ces dernières années et qui ont de nombreuses applications dans différents domaines. Dans cet article, nous allons nous intéresser à l'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle, c'est-à-dire à la manière dont les données collectées par les objets connectés peuvent être utilisées pour alimenter et améliorer les algorithmes d'IA et nous pencher sur les perspectives d'avenir en la matière.

Qu'est-ce que l'IoT ?

L'IoT, ou Internet des Objets, désigne l'ensemble des objets connectés à Internet, c'est-à-dire capables de collecter, de transmettre et de recevoir des données de manière autonome. Ces objets peuvent être de toutes sortes : des appareils électroniques, des capteurs, des machines industrielles, des véhicules, etc. L'IoT est une extension de l'Internet classique, qui était initialement composé uniquement d'ordinateurs et de serveurs.

Les objets connectés de l'IoT sont équipés de capteurs, de modules de communication et de processeurs qui leur permettent de collecter des données sur leur environnement et de les envoyer à un serveur ou à une plateforme de gestion de données. Ces données peuvent être des mesures de température, de pression, de luminosité, de localisation, etc. Elles peuvent également être des informations sur l'utilisation ou l'état des objets, comme le niveau de batterie, la vitesse, la consommation, etc.

L'IoT a pour objectif de rendre les objets de notre quotidien plus intelligents et plus autonomes, en leur permettant de communiquer entre eux et avec l'extérieur. Il permet également de collecter et de traiter de grandes quantités de données en temps réel, ce qui peut être utile dans de nombreux domaines, comme l'industrie, la santé, la mobilité, la maison connectée, etc.

Comment l'IoT et l'IA sont-ils couplés ?

L'IoT et l'IA sont souvent utilisés ensemble pour créer des applications de "smart cities", de "smart homes", de "smart factories", etc. Ces applications reposent sur la collecte de données en temps réel par les objets connectés de l'IoT, qui sont ensuite utilisées pour alimenter et améliorer les algorithmes d'IA.

Par exemple, dans une "smart city", des capteurs peuvent être installés dans les rues et les bâtiments pour collecter des données sur la circulation, la pollution, la consommation d'énergie, etc. Ces données peuvent être utilisées pour améliorer la gestion de la ville, en optimisant la circulation, en anticipant les besoins en énergie, en proposant des itinéraires alternatifs, etc.

De manière générale, l'utilisation de l'IoT dans l'IA permet de créer des applications plus intelligentes et plus réactives, qui sont capables de prendre en compte l'environnement dans lequel elles sont utilisées et de s'adapter en conséquence. Elle peut également permettre de réduire les coûts et les temps d'intervention, en permettant de détecter et de corriger les problèmes de manière préventive.

En résumé, l'IoT et l'intelligence artificielle sont deux technologies qui ont de nombreuses applications potentielles dans différents domaines. L'utilisation de l'IoT dans l'IA permet de créer des applications plus intelligentes et plus réactives, qui sont capables de s'adapter à leur environnement et de prendre en compte les données collectées par les objets connectés. 

Exemples d'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle

Dans cette section, nous allons présenter quelques exemples concrets d'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle, qui montrent comment les données collectées par les objets connectés peuvent être utilisées pour alimenter et améliorer les algorithmes d'IA.

Surveillance et contrôle des systèmes industriels

Les systèmes industriels sont souvent complexes et peuvent être difficiles à surveiller et à contrôler de manière efficace. L'utilisation de l'IoT et de l'IA peut permettre de rendre ces systèmes plus intelligents et plus autonomes, en leur permettant de collecter et de traiter de grandes quantités de données en temps réel.

Par exemple, dans une usine de production, des capteurs peuvent être installés sur les machines pour collecter des données sur leur état et leur utilisation. Ces données peuvent être utilisées pour optimiser la production, en anticipant les besoins en matières premières, en détectant les anomalies et en proposant des solutions de maintenance préventive. De plus, l'IA peut être utilisée pour prédire les éventuels pannes et pour optimiser les processus de production, en adaptant les paramètres en temps réel.

Automatisation des transports

L'automatisation des transports est un domaine dans lequel l'IoT et l'intelligence artificielle ont également de nombreuses applications. Par exemple, dans le domaine de la mobilité urbaine, des capteurs peuvent être installés sur les véhicules pour collecter des données sur leur localisation, leur vitesse, leur itinéraire, etc. Ces données peuvent être utilisées pour optimiser les trajets et pour proposer des itinéraires alternatifs en cas de perturbations.

De plus, l'IA peut être utilisée pour piloter automatiquement certains véhicules, comme les bus, les trains, les avions, etc. Ces véhicules peuvent être équipés de capteurs et de caméras qui leur permettent de "voir" leur environnement et de prendre des décisions de manière autonome. L'automatisation des transports peut permettre de réduire les coûts et les temps de parcours, tout en améliorant la sécurité et la fiabilité des déplacements.

Gestion des ressources environnementales

Le couplage de l'IoT et de l'IA peut également être bénéfique pour la gestion des ressources environnementales, comme l'eau, l'air, l'énergie, etc. Par exemple, des capteurs peuvent être installés dans les bâtiments pour collecter des données sur la consommation d'énergie, l'utilisation des ressources, etc. Ces données peuvent être utilisées pour optimiser la consommation et pour anticiper les besoins en matière de ressources.

De plus, l'IA peut être utilisée pour développer des systèmes de gestion de l'environnement plus intelligents et plus autonomes. Par exemple, des capteurs peuvent être installés dans les forêts pour détecter les incendies de forêt et pour déclencher automatiquement les dispositifs de lutte contre le feu. De même, des capteurs peuvent être installés dans les rivières pour mesurer la qualité de l'eau et pour déclencher les dispositifs de traitement en cas de contamination.

Challenges et limites de l'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle

Malgré les nombreux bénéfices de l'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle, il convient de noter que ces technologies ne sont pas sans comporter challenges et limites, en voici seulement quelques-uns :

Gestion et sécurité des données

La collecte et le traitement de grandes quantités de données par l'IoT impliquent de mettre en place des systèmes de gestion et de sécurité adéquats. En effet, ces données peuvent être sensibles et peuvent être utilisées à des fins malveillantes, comme le piratage de données personnelles ou la reconnaissance de comportements.

Pour gérer et sécuriser les données collectées par l'IoT, il est important de mettre en place des politiques de confidentialité et de protection des données, qui permettent de contrôler l'accès et l'utilisation de ces données. De plus, il est recommandé de mettre en place des mesures de sécurité, comme la cryptographie, la vérification de l'identité, ou encore la détection d'anomalies, qui permettent de protéger les données contre les attaques.

Dépendance aux réseaux de communication

L'IoT repose sur la collecte et le transfert de données en temps réel, ce qui implique une dépendance aux réseaux de communication. En effet, si le réseau de communication est perturbé ou coupé, les objets connectés ne peuvent plus fonctionner correctement et ne peuvent plus transmettre de données.

Pour limiter cette dépendance aux réseaux de communication, il est recommandé de mettre en place des systèmes de communication alternatifs, comme le Wi-Fi, le Bluetooth, le NFC, etc. De plus, il est important de s'assurer que les réseaux de communication utilisés sont fiables et sécurisés, afin d'éviter les problèmes de perturbations ou de piratage.

Questions éthiques et de responsabilité

L'utilisation de l'IoT dans l'IA implique également de prendre en compte les questions éthiques et de responsabilité qui y sont liées. En effet, ces technologies peuvent avoir des impacts sur la vie privée, la sécurité, la santé, etc. Il est donc important de s'assurer que l'utilisation de l'IoT dans l'IA respecte les valeurs et les limites de l'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle. Dans quelle mesure les utilisateur savent-ils que leurs interactions avec les objets, leurs éventuels faits et gestes sont recueillis et traités ? Ont-ils la possibilité de désactiver temporairement ou de façon permanente la collecte d'information ?

Tendances et perspectives de l'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle

Dans cette section, nous allons présenter quelques tendances et perspectives de l'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle, qui permettent de mieux comprendre comment ces technologies évolueront dans les années à venir.

Intelligence distribuée

Une des tendances les plus marquantes de l'utilisation de l'IoT dans l'IA est l'intelligence distribuée, qui consiste à répartir l'intelligence et les capacités de calcul sur de nombreux objets connectés, plutôt que sur un seul serveur ou un seul ordinateur central.

L'intelligence distribuée permet de rendre l'IA plus réactive et plus adaptative, en lui permettant de s'appuyer sur les données et les ressources locales. Elle peut également permettre de réduire les coûts et les délais de traitement, en utilisant les capacités de calcul des objets connectés.

Intégration de l'IA dans l'IoT : l'Edge AI

Une autre tendance de l'utilisation de l'IoT dans l'IA est l'intégration de l'IA dans l'IoT, qui consiste à incorporer des fonctionnalités d'IA directement dans les objets connectés. Cette intégration permet de rendre l'IA plus accessible et plus facile à utiliser, en la rendant disponible partout et tout le temps. On parle alors d'IA embarquée.

Par exemple, des objets connectés peuvent être équipés de microprocesseurs et de capteurs qui leur permettent de collecter et de traiter des données en temps réel. Ces objets peuvent être utilisés pour effectuer des tâches simples, comme la reconnaissance de voix, la détection de mouvements, etc. L'intégration de l'IA dans l'IoT peut également permettre de développer de nouvelles applications et de nouveaux services, qui sont plus intelligents et plus autonomes. 

L'Edge AI a de nombreux avantages : elle ne nécessite pas de connexion réseau, et peut donc être employée dans des environnements sans couverture réseau fiable. Elle ne congestionne, de fait, pas les réseaux. Elle ne nécessite pas de ressources serveur. Elle n'est bien sûr viable que pour des calculs ne nécessitant pas de ressources matérielles extrêmement importantes, mais c'est le cas de très nombreuses applications d'inférence.

Ouverture de l'IoT et de l'IA

Une question importante dans l'IoT est celle des standards, gage de l'interopérabilité entre appareils, ou entre les appareils et applications tierces. L'un des facteurs importants du développement de l'utilisation de l'IoT dans l'IA est l'ouverture de ces technologies, qui consiste à rendre l'IoT et l'IA accessibles et utilisables par tous. Cette ouverture peut se faire de différentes manières, comme la mise à disposition de données ouvertes, la publication de API ou encore la création de communautés de développeurs.  L'ouverture de l'IoT et de l'IA permet de favoriser l'innovation et la créativité, en permettant à de nouveaux acteurs de développer de nouvelles applications et de nouveaux services. Elle peut également permettre de développer de nouvelles formes de collaboration et de coopération, qui sont plus ouvertes et plus transparentes. Parmi les technologies employées, les couches de bas niveau, comme les protocoles de communication TCP-IP et l'IPv6 ne font pas débat. Sur ces couches basses communes à l'ensemble des reposent des protocoles dédiés aux objets connectés, tels que CoAP (Constrained Application Protocol), conçu pour être utilisé dans des environnements contraintes, comme les réseaux à faible débit ou les réseaux de capteurs, ou encore LwM2M (Lightweight Machine-to-Machine)  qui est un protocole de gestion de l'IoT qui permettant de gérer à distance les objets connectés. Des standards populaires tels que Zigbee ou Z-Wave reposent sur ces différents protocoles.

Intelligence artificielle en temps réel

Enfin, une des tendances les plus importantes de l'utilisation de l'IoT dans l'IA est l'intelligence artificielle en temps réel, qui consiste à utiliser l'IA pour traiter des données en temps réel et pour prendre des décisions en temps réel.

L'intelligence artificielle en temps réel peut être utilisée dans de nombreux domaines, comme la surveillance et le contrôle des systèmes industriels, l'automatisation des transports, la gestion de la maintenance préventive, la gestion des ressources environnementales, etc. Elle permet de rendre l'IA plus réactive et plus adaptative, en lui permettant de s'adapter aux changements de l'environnement et aux nouvelles situations.

En Conclusion

L'utilisation de l'IoT dans l'intelligence artificielle est une tendance en forte progression qui ouvre sur de nombreuses perspectives et applications concrètes. L'IoT va énormément contribuer à l'intégration de l'intelligence artificielle dans nos vies quotidiennes, au-delà de nos vies numériques.  Leurs applications business sont extrêmement nombreuses et variées. L'intelligence distribuée, l'intégration de l'IA dans l'IoT, l'ouverture de ces technologies, ou encore l'intelligence artificielle en temps-réel sont des développements que nous suivrons de très près pour vous sur SuccessfulAI.