L’Intelligence artificielle des objets connectés – AIoT pour Artificial Intelligence of Things – est une nouvelle étape et tendance dans la mise en place de stratégie orientée industrie 4.0. L’objectif de l’AIoT est de transformer d’un processus d’analyse de données vers une prise d’initiative.
Le socle de l’IoT est l’acquisition et le traitement de la donnée. Ainsi l’IA, et particulièrement le machine learning, se trouve être un allié efficace pour traiter un volume de donnée croissant. A noter qu’aujourd’hui les industriels ont bien souvent déjà de gigantesques bases de données largement sous exploitées à disposition.
Une analyse de données bénéfique
L’alliance de l’IA et de l’IoT permet d’analyser de grandes quantités de données rapidement. Pour aller plus loin, ce mariage apportera de nombreux autres bénéfices :
- Diminution des temps d’arrêt de production avec la maintenance prédictive
- Plus d’automatisation grâce à l’extraction des tendances par l’IA
- Augmenter la sécurité des opérateurs sur site
- …
Un des objectifs est également l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. L’IA améliore constamment son algorithme et donc son analyse en utilisant à la fois les données récentes et historiques.
Actuellement on retrouvera des cas d’usages dans la production, la logistique, le transport, la gestion de flotte de véhicule, la smart city et l’énergie, … De nouveaux verticaux ou cas sont régulièrement implémentés.
Par exemple l’aéroport de Londres – London City Airport, a associé l’IA et l’IoT pour suivre les informations des voyages des passagers afin de leurs fournir de la données plus efficiente et plus ciblée. Tout cela est tiré de données des passagers, croisés avec les données d’embarquement, des portes, baguage, etc…
De nombreuses technologies sous-jacentes
Pour arriver à la convergence de l’IoT et l’IA, de nombreuses technologies sont nécessaires. En fonction des usages envisagés, ces dernières seront bien sûr différentes. Cependant on retrouve des tendances communes dans le secteur industriel :
- L’Edge computing ou l’informatique de périphérie, pour la flexibilité, agilité et la souplesse qu’elle apporte aux industriels et projets IoT
- La 5G qui apporte un débit et une latence compatible avec la volumétrie de données de ces projets
- LoRaWan, la technologie terrain sans fil longue distance
- …
Bien sûr la liste est longue surtout au plus bas niveau. On pourra retrouver par exemple l’OPC-UA, l’IO-Link, le SPE, MQTT, … de nombreuses technologies de communication adoptée ou en cours d’adoption par l’industrie.
Bien souvent les technologies a mettre en place intègre l’acquisition de données. Mais il ne faut pas oublier également la transmission de données dans le cloud pour attérir tout droit dans les bras des algorithmes d’IA.
Enfin, le traitement des données par l’IA n’est rien, si elle n’est pas ensuite redescendu vers une entité humaine ou automatisé qui prendra des décisions suivant les résultats.
Des freins subsistent
De nombreux freins persistent dans l’adoption de ces technologie et particulièrement l’IA. En effet la complexité et bien souvent l’incompréhension du fonctionnement peut être rebutant. Dans les plus grands points de douleurs on trouvera :
- Trouver un personnel qualifié pour piloter ce genre de projet est complexe
- Avoir une infrastructure informatique et réseau adaptée
- Le coût initial ou récurrent qui n’est pas forcément prévu dans les budgets
- Un ROI qui peut être parfois complexe a calculer
Cependant, malgré ces freins, de plus en plus d’industriels se lancent dans l’aventure petit à petit.
Une tendance certaine
Google, dans une étude de 2021 auprès de 1000 industriels concernant l’usage de l’IA annonce qu’en France 71% de ce secteur déclare utiliser l’IA dans leurs opérations du quotidien. Dans les usages réguliers, actuellement on retrouve principalement, la continuité de l’activité, l’augmentation de l’efficacité des employés, … Très peux sont encore directement liés à la production.
Cependant les premiers investisseurs et utilisateurs dans le domaine sont le secteur de l’automobile et du transport, l’automatisme et la machinerie lourde.
La tendance est réelle et semble gagner de plus en plus de secteurs. Il semble tout a fait logique aujourd’hui d’associer l’IoT et la puissance de l’IA. Même si de nombreux doutes restent à lever, on retrouve un engouement certain à travers le monde et tout secteur industriel confondu.