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IoT et le Machine Learning : L’ère du changement

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L’IoT et le Machine Learning ont fait lentement leurs chemins dans tous les aspects de notre vie. Qu’il s’agisse de téléviseurs intelligents, de réfrigérateurs, de thermostats ou de cafetières intelligentes, les dispositifs IoT ont infiltré la vie quotidienne. Ils gagnent lentement la reconnaissance du grand public avec le début de la nouvelle année.

En combinaison avec les assistants-domestiques comme Google Home et Alexa d’Amazon Echo qui ouvrent la voie à la Machine Learning, cette avancée technologique rend notre vie plus facile, efficace et améliorée. Toutefois, ces appareils ne sont pas considérés comme idéalement automatisés. En effet, ils nécessitent encore beaucoup d’intervention manuelle pour l’attribution des tâches. Tous ces appareils sont programmés pour suivre un ensemble particulier de commandes d’instruction. Une saisie manuelle doit donc se faire pour leur fournir des instructions personnalisées. Ils n’interagissent pas entre eux.

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Comment le machine Learning s’applique-t-elle aux données de l’IoT ?

Selon une étude, il y aura plus de 55 milliards d’appareils IoT d’ici 2025, contre environ 9 milliards tout juste en 2017. Le machine learning pour les capacités prédictives s’intègre désormais à la plupart des plateformes IoT industrielles. On le trouve effectivement dans Microsoft Azure IoT, Amazon AWS IoT ou Google Cloud IoT Edge.

Par exemple, si un capteur détecte une chaleur ou une vibration excessive, il déclenche une alerte. Si ce même capteur est connecté à Internet, alors les données rencontrées par le capteur peuvent également être exploitées. L’objectif étant d’en tirer plus d’enseignements et effectuer des analyses pour une utilisation future.

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Un bref aperçu de l’IoT

L’internet des objets est un sous-ensemble des efforts actuels en matière d’intelligence périphérique. Un système IoT intelligent comprend les composants clés suivants :

  • Des pièces mécaniques et électriques.
  • Capteurs, processeurs, stockage et logiciels
  • Ports, antennes et protocoles
  • Analyse embarquée pour former et exécuter des modèles d’intelligence artificielle à la périphérie.

La mise en place d’une solution IoT réussie dépend des dizaines de milliards d’appareils qui se trouvent à la périphérie, dans les maisons et les bureaux, dans les usines et les champs pétroliers et agricoles, dans les avions et les navires, et les automobiles — partout.

Connecter l’IoT et le ML

La mise en œuvre de l’IoT ressemblerait généralement à ceci :

  1.   Des capteurs IoT sont ajoutés aux machines qui examinent des variables discrètes. Des variables comme les vibrations, le bruit, la chaleur et la température. Ces données sont ensuite téléchargées dans le cloud pour analyse.
  2. Maintenant, le ML entre en scène. Le modèle de machine learning repose sur la plate-forme cloud se nourrissant des données entrantes.
  3. Le modèle ML divise les informations en données utilisées pour la formation et pour la vérification.
  4. Il examine des centaines de milliers d’enregistrements à la recherche d’anomalies, de corrélations et de projections, afin de formuler une hypothèse.
  5.   Une fois l’hypothèse créée, elle doit être testée et validée.
  6. Une fois le modèle validé, il est publié en tant que point de terminaison exécutable. Ensuite, les données de diffusion en direct peuvent être transmises au modèle formé. Elles peuvent aussi faire une inférence sur l’état/la santé de la machine en fonction de ce qu’elle sait déjà.

IoT et Machine Learning : Avantages de la combinaison des deux

L’intelligence artificielle (IA) et l’Internet des objets (IoT) séparément sont tous deux puissants. Toutefois, la combinaison des deux technologies émergentes présente d’immenses avantages pour les entreprises désireuses de réaliser une véritable transformation numérique.

Une efficacité accrue des opérations et de la productivité

De nombreuses organisations qui combinent les applications de l’IA et de l’IoT peuvent obtenir une rentabilité accrue pour leurs activités opérationnelles. Une enquête menée en 2018 a montré que 92 % des cadres supérieurs ont la ferme conviction que les technologies auront un impact positif sur la productivité. Les algorithmes de MA qui peuvent traiter les données et faire des analyses basées sur des prédictions d’une manière que les humains ne peuvent pas faire sont le nouvel objectif technologique à atteindre. L’objectif est d’être capable de calculer de grands ensembles de données dans un court laps de temps. Il vise aussi à fournir des suggestions pour les activités sur le lieu de travail afin de travailler plus efficacement.

Des protocoles de sécurité renforcés

L’IA pour les algorithmes de machine learning et l’oT sont tous deux exceptionnels lorsqu’il s’agit de renforcer la sécurité sur le lieu de travail. Alors que l’IA peut automatiser l’analyse des images de sécurité, l’IoT active l’ouverture et la fermeture des portes en détectant la présence d’un intrus. Non seulement ils sont formidables individuellement, mais ils sont invincibles lorsqu’ils sont combinés pour fournir une couche supplémentaire de sécurité. Les entreprises peuvent maintenant facilement attraper les menaces de sécurité potentielles. Elles peuvent aussi automatiser facilement les réponses pour un retour de taux rapide et efficace.

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IoT et le Machine Learning : Tendances de l’industrie 

Voici les principales tendances dans l’industrie entourant la combinaison réussie de machine learning et IoT.

Convertir de plus grandes portions de données

Non seulement il est possible de changer sa façon de vivre et de faire des affaires, mais l’internet des objets met également l’accent sur la génération d’une énorme quantité de données. Les plateformes de données plus grandes sont plus souvent faites pour supporter les demandes générales de stockage à grande échelle. Elles sont, par défaut, créées pour fournir les meilleures recherches de performance et une expérience d’apprentissage profond plus récente pour extraire tous les avantages de la technologie IoT.

Le traitement des données grâce à l’IoT et le Machine Learning

Le défaut fondamental de l’IoT est qu’il connecte des appareils derrière le pare-feu du réseau. La sécurité des appareils peut sembler une tâche assez facile. Toutefois la sécurisation des appareils IoT et de l’apprentissage profond nécessitera des efforts plus efficaces à l’avenir. Il faut donc non seulement ajouter des protocoles de sécurité entre la connexion réseau et l’application logicielle, mais aussi relier nos appareils.

Cependant, l’IoT obtient la reconnaissance de son succès. Il s’agit effectivement d’un développement technologique rentable et tout aussi efficace pour le traitement des données. Il permet un traitement plus rapide des données dans tous les appareils intelligents qui fonctionnent avec lui, comme les véhicules intelligents et les feux de signalisation intelligents.

Une meilleure adoption par les consommateurs

Dans les prochaines années à venir, nous assisterons à un énorme changement dans l’IoT, lorsque l’IoT basé sur le consommateur sera laissé derrière, et qu’un IoT industriel prendra le relais. Bien que cette tendance de l’IoT en combinaison avec l’apprentissage supervisé, en particulier, prendra finalement du temps pour se développer et s’épanouir.

De nombreuses entreprises sont déjà prêtes à embrasser le changement qui s’annonce. Elles fondent déjà leurs stratégies IoT sur la mutation industrielle du domaine où l’architecture IoT résoudrait tous les problèmes tels que l’assurance, le transport, l’agriculture et même les télécommunications.

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Augmentation de la demande de maisons connectées

Les assistants-domestiques assurent l’interconnexion de ces appareils. Compte tenu de l’essor des applications d’assistants domestiques, il existe une demande croissante pour une technologie avancée de maison intelligente. Ce qui nécessite par conséquent un minimum de saisie manuelle ainsi que d’efforts physiques.

Selon Colby Pfund, spécialiste de l’IoT chez LFNT Distribution, « je pense que plus les gens comprennent cela, plus cela aura un impact sur leur vie domestique. Qu’il s’agisse de leurs chauffages qui s’adaptent aux températures extérieures, de leurs lumières qui réagissent à leur entrée dans la pièce ou de leurs réveils qui se synchronisent avec le trafic, l’IoT va complètement changer la façon dont chacun vit à la maison. »

IoT et le Machine Learning dans le secteur de la santé

Là où les détaillants apprécient l’interaction accrue avec les consommateurs, les soins de santé ont adopté l’IoT pour une tout autre raison. Le secteur de la santé utilise des dispositifs IoT portables tels que des bracelets intelligents et des vestes haut de gamme qui surveilleront les données des patients et les enverront à la base de données locale à laquelle les hôpitaux ont accès. Selon Jessica Gonzalez, spécialiste du secteur pour InCharged, la télémédecine sera importante, tout comme les technologies supplémentaires pour soutenir des opérations telles que la tenue des dossiers, le partage des rapports entre plusieurs sites et la distribution des médicaments.  Ainsi, ces secteurs connaîtront une croissance efficace, mais stable vers des soins de santé adoptant l’IoT.

Le stockage en nuage qui a la capacité de stocker une grande quantité de données et de permettre le partage des données. Il peut facilement être utilisé pour garder ces informations à jour et pertinentes pour être utilisé. De nombreux appareils intelligents peuvent déjà surveiller le rythme cardiaque et la pression artérielle. Ce qui peut toutefois nécessiter une saisie manuelle de certains attributs physiques comme la taille et le poids. L’IoT stockerait ces données et les utiliserait pour contribuer à l’amélioration des soins de santé et du secteur en général.

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Le machine learning pour une sécurité accrue des données

Aujourd’hui, les développeurs se concentrent sur de meilleurs moyens de partager les données en toute sécurité. Ils utilisent notamment les technologies avancées de la blockchain. De nombreuses organisations industrielles apprennent à accepter et à faire confiance aux algorithmes de machine learning pour la prévision de modèles et à ajuster leurs opérations pour prévenir les lacunes des sorties de modèles. La formation de modèles par l’apprentissage profond peut se faire automatiquement. Elle pourrait aussi devenir populaire à mesure que les gens essaient de la mettre en œuvre dans leurs aspects commerciaux.

Un potentiel de croissance accru

Par rapport aux autres changements technologiques à venir, chaque industrie adopte une technologie plus avancée que jamais. Une croissance parallèle à la quantité de données et d’informations de plus en plus importantes collectées par les dispositifs IoT.

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