IAoT industriel : fusion de l'IA et de l'IoT pour piloter l'innovation Industrie 4.0

Parmi les technologies de pointe comme la Blockchain et l'edge computing, l'IA et l'IoT trônent au sommet pour créer des disruptions dans l'écosystème industriel. Entreprises et sociétés investissent dans ces technologies tendance pour gagner un avantage concurrentiel et booster leurs efficacités.

Individuellement déjà bénéfiques, leur amalgamation apporte des avantages encore plus grands et sans précédent à grande échelle. Collectivement, ces technologies permettent le développement de machines intelligentes connectées qui partagent l'information entre elles et prennent des décisions éclairées sans intervention humaine.

L'IA est une technologie en croissance. D'ici fin d'année, elle devrait atteindre une valorisation de 153 milliards $. Son adoption peut booster le taux de production et réduire les coûts de main-d'œuvre de 30 %.

L'IoT s'étend aussi ubiquitairement. Les dispositifs connectés devraient dépasser 80 milliards et générer environ 180 zettaoctets de données d'ici 2025. Pour gérer ce volume massif de données et en extraire des insights utiles, l'IA devrait devenir un instrument aux solutions agiles et haute performance.

L'IA comme terminateur de défis pour l'IoT :

Outre les problèmes de sécurité, le plus grand défi des systèmes IoT actuellement est l'ingestion et la gestion de grandes quantités de données depuis les dispositifs terminaux. Pour gérer, analyser et créer des insights utiles de ces données, les capacités de traitement de l'Intelligence Artificielle sont explorées.

L'implémentation de l'intelligence artificielle rend les dispositifs et machines intelligents à différents niveaux :

1) Intelligence assistée :

À ce niveau, l'IA permet l'identification des risques et donne aux entreprises la capacité de prédire ou prévoir les pannes. Elles surveillent leurs machines en temps réel, préviennent les conditions d'arrêt et augmentent l'efficacité globale.

2) Intelligence augmentée :

À ce niveau, l'IA offre aux machines l'intelligence de prendre des auto-décisions et d'avertir les humains sur les dysfonctionnements ou goulets d'étranglement potentiels.

3) Intelligence autonome :

Les machines acquièrent la prouesse de l'autonomie et peuvent prendre les actions nécessaires. Elles apprennent de nouvelles façons de faire les choses et contribuent efficacement à booster le taux de production.

Selon le niveau d'intelligence qu'elles veulent intégrer dans leurs machines, les industries peuvent utiliser l'IA (avec le machine learning) pour traiter les données transmises par les dispositifs IoT ou machines connectées.

Avantages de l'IoT et de l'IA dans l'industrie :

1) Environnement complètement autonome :

L'Internet des objets permet aux entreprises de surveiller leurs opérations et processus de bout en bout en profondeur. Elles utilisent les capacités télémétriques pour détecter les anomalies et obtenir des insights utiles sur les procédures quotidiennes. Mais le traitement de données par méthodes traditionnelles est conventionnel et chronophage.

L'IA traite les données à un rythme bien plus rapide et permet aux entreprises d'agir en temps réel. Cette réponse plus rapide booste le taux de production. De plus, l'IA crée un environnement autonome permettant aux machines et équipements d'interagir entre eux et d'exécuter les actions nécessaires sans intervention humaine.

2) Efficacité globale améliorée :

L'analytique de données et le data mining sont parmi les domaines où les entreprises investissent le plus pour développer insights, patterns et tendances. L'IoT réduit la dépendance des entreprises vis-à-vis des data scientists et analystes en créant un flux continu de données depuis leurs dispositifs terminaux.

L'Intelligence Artificielle offre un niveau d'analytique avancé aux entreprises pour évaluer la performance de leurs composants individuels. L'analytique de données basée sur l'IA est bien plus efficace que les systèmes traditionnels et peut booster l'efficacité globale d'une installation et élever le taux de production.

3) Maintenance prédictive :

L'Intelligence Artificielle rend les machines ou tout autre équipement assez intelligents pour détecter les anomalies et surveiller les paramètres pouvant causer dysfonctionnements ou goulets d'étranglement. Les entreprises passent ainsi de la maintenance planifiée ou conditionnelle à des méthodes préventives de réparation et restauration.

La maintenance prédictive réduit la possibilité de pannes soudaines et temps d'arrêt, améliorant l'efficacité. Selon une recherche de Deloitte, l'IA et l'IoT peuvent :

• réduire le temps de planification de maintenance de 20 % à 50 %
• augmenter la disponibilité et le temps de fonctionnement des équipements de 10 % à 20 %
• réduire les coûts de maintenance de 5 % à 10 %

4) Scalabilité accrue :

Les dispositifs IoT vont des ordinateurs haut de gamme aux microsenseurs et puces. Un système IoT standard inclut des capteurs à batterie qui génèrent d'énormes volumes de données. L'IA identifie et résume cet afflux massif de données et scrute l'information nécessaire, transmise aux autres dispositifs et stockée sur cloud. Cela gère l'inondation de big data à un niveau pratique et permet de faire monter en échelle l'écosystème IoT.

Applications courantes du mélange IoT et IA :

1) Robots :

La manufacture est le plus grand adopteur industriel de technologies quintessentielles comme l'IA et l'IoT. Les robots sont aujourd'hui un équipement important pour une firme de production. Ils gèrent le mouvement des matériaux, la fabrication et l'usinage. Avec l'intégration de capteurs, les robots deviennent intelligents et auto-dépendants. Avec l'IA, ils gagnent la capacité de prendre des décisions éclairées et de travailler en collaboration pour augmenter la production.

2) Voitures autonomes :

Les véhicules autonomes ou semi-autonomes sont les meilleurs exemples de l'IoT et l'IA travaillant ensemble. Ils font partie d'un réseau connecté et opèrent selon différentes circonstances routières. Les systèmes IA véhiculaires prédisent le comportement des conducteurs, identifient les piétons, déterminent les conditions de route et surveillent les embouteillages pour contrôler la conduite.

3) Détection de files d'attente :

Les détaillants font souvent face à de longues files aux caisses. L'IA utilise différents points de données (caméras, capteurs) pour détecter les mouvements des clients et gérer les files. Le système IA suggère aussi des niveaux de dotation dynamiques pour maintenir un flux continu, réduire le temps de passage en caisse et augmenter la productivité des caissiers.

4) Thermostats intelligents :

Les thermostats intelligents sont un autre bon exemple d'utilisation de systèmes IA et IoT. L'utilisateur vérifie et gère la température d'une pièce à distance via smartphone selon ses préférences. Le système gère aussi la température selon les conditions ambiantes et le nombre de personnes dans la pièce.

CONCLUSION :

De nouveaux produits et services sont développés sur la fusion de l'IA et de l'IoT. D'autres technologies comme Blockchain et edge computing deviennent plus prévalentes et leur amalgamation avec l'IoT offre de nouvelles applications. La solution de contrats intelligents en est une application du mélange IoT et Blockchain. Bientôt, ces technologies exploseront avec de nouveaux bénéfices facilitant la création d'un monde connecté, intelligent et smart.