Optique de précision : une technologie essentielle pour l’IoT ?

L’Internet des Objets est animé par de nombreuses technologies, notamment les réseaux de télécommunication basse consommation comme Sigfox et LoRa. L’analyste Patrick Moorhead évoque un autre secteur essentiel pour l’innovation au-delà de ces « classiques » : l’optique de précision.

 Alors que la plupart des acteurs du secteur évoquent le besoin d’infrastructures réseaux et de stockage, d’autres comme Patrick Moorhead, analyste pour Appolo Research, évalue l’apport de l’optique de précision dans un paysage industriel en pleine expansion. Il identifie des marchés directement impactés par cet aspect particulier.

Optique de précision : la sécurité en jeu

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Tout d’abord, les caméras de surveillance disposent d’une qualité d’image très différente d’un modèle à l’autre, d’une marque à une autre. Si ajouter des fonctionnalités comme la computer vision à ce genre de dispositifs permet de détecter des intrusions, l’intelligence artificielle ne suffit pas.

Il faut pouvoir accélérer l’identification des problèmes, des individus et des objets. Si l’on veut reconnaître plusieurs personnes en même temps, analyser rapidement un environnement, des caméras de haut niveau semblent nécessaire.

L’optique de précision permet de réduire ce temps et de baisser de manière significative la consommation d’énergie. Comment ? Tout simplement en servant de la finesse de résolution pour sélectionner le temps de fonctionnement de l’appareil et la taille du fichier envoyé sur les serveurs. De même, cela permet de faire de la surveillance en temps réel par streaming.

L’automobile a besoin d’yeux perçants

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Les caméras connectées ne s’insèrent pas seulement dans le domaine de la sécurité classique. Avec l’avènement de la voiture autonome et des drones, l’analyste remarque le même genre de défauts que pour les appareils de sécurité principalement fixe. Encore une fois, l’IA et le machine learning jouent un rôle majeur dans le transport connecté. Une seule caméra à 360 degrés ne suffit pas à observer tous les angles des véhicules aériens ou terrestres. Ces appareils ont donc besoin de nombreux capteurs optiques.

L’apport de cette technologie principalement vantée par les vendeurs de smartphones assure la rapidité et la résolution nécessaires pour  la sécurité selon l’analyste. Si la qualité des optiques est bonne, « le véhicule intelligent peut même surpasser l’homme » écrit-il. Les nombreux obstacles sur la route, les pétions, les autres véhicules demandent de la précision. Cela ne serait pas forcément possible avec des capteurs de basse qualité.

L’IoT a besoin de capteurs optiques de précision dans de nombreux domaines. Les secteurs évoqués par le spécialiste touchent plus particulièrement le grand public. Les professionnels sont également impactés. Quelques cas d’usage peuvent être imaginés  dans l’agroalimentaire, par exemple.

Une analyse à mitiger

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Au moment de la production, les machines équipées de caméras de précision pourraient détecter la présence des corps étrangers comme des bouts de gants utilisés par les ouvriers ou des métaux en provenance des machines elles-mêmes et des plombs utilisés dans le cadre d’une production estivale de plats à base de gibier. Ainsi, les machines pourraient s’arrêter ou indiquer directement les lots concernés avant qu’ils ne soient emballés.

Bien évidemment, d’autres solutions existent pour réaliser le travail de l’optique de précision, à l’instar de l’imagerie thermique. Mais dans le cadre d’une transformation en profondeur des outils de production et des équipements disponibles aux consommateurs, pourquoi ne pas directement miser sur le long terme et l’avenir. Surtout que la tendance à la miniaturisation demande des capteurs de plus en plus petit et précis. C’est l’avis tout à fait défendable de Patrick Moorhead.

En revanche, le lien entre cela et la réduction de la consommation d’énergie nous semble moins évident. En effet, une qualité d’image supérieure signifie logiquement un fichier plus gros. La massification de ces dispositifs, même en limitant le temps de prise d’image, risque de gonfler la quantité de données stockées et donc le besoin en énergie des datacenters. L’investissement réclamée est également un frein que seul les géants industriels et quelques avantgardistes briseront. Les autres devront attendre la démocratisation de l’optique de précision.

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