AIoT : comment utiliser l’IA dans vos projets IoT ?

Quand la puissance de l’intelligence artificielle rencontre celle des objets connectés, les entreprises débloquent un potentiel inédit en matière d’analyse de données, d’automatisation et de retour sur investissement. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client, d’optimiser les processus logistiques ou industriels, ou encore de sécuriser les transactions financières, l’AIoT, combinaison de l’IA et de l’IoT, est devenue un levier stratégique.

IoT et IA : données et analyse, le couple parfait

Dans les transports, l’industrie, le BTP ou encore les villes intelligentes, l’Internet des objets (IoT) a transformé la façon dont les entreprises collectent des données et interagissent avec leur environnement physique. Des millions de capteurs et appareils sont aujourd’hui connectés : usines, villes intelligentes, flottes de véhicules…

Mais collecter de la donnée ne suffit pas. Pour en extraire de la valeur, il faut l’analyser, la comprendre, et en tirer des décisions. C’est là que l’IA entre en jeu.

Les récents progrès de l’intelligence artificielle offrent des capacités d’analyse, de prédiction et d’automatisation sans précédent. Le croisement entre ces deux mondes donne naissance à l’AIoT (Artificial Intelligence of Things), une convergence technologique pleine de promesses.

Qu’est-ce que l’AIoT et à quoi ça sert ?

L’AIoT désigne l’intégration de l’intelligence artificielle dans des systèmes IoT. Tandis que l’IoT capte et transmet d’immenses volumes de données, l’IA les interprète et les transforme en décisions ou actions concrètes.

En d’autres termes, l’IoT fournit les « yeux et les oreilles » numériques, et l’IA est le « cerveau » qui comprend et agit sur le monde réel.

Pourquoi l’IA change la donne pour l’IoT ?

L’utilisation de l’intelligence artificielle présente différents avantages par rapport aux outils d’analyse traditionnels.

• Traitement de données hétérogènes: l’IA est capable de prendre en charge une grande diversité de données, qu’elles soient structurées ou non, comme des températures, des vidéos, des données de géolocalisation, des signaux de machines, etc.
• Réactivité accrue: les techniques de machine learning et de deep learning permettent de traiter des volumes de données massifs en temps réel et de diminuer, de fait, le temps de réaction.
• Prédiction et anticipation: là où les outils traditionnels se contentent d’analyser le passé, l’IA détecte les signaux faibles et identifie des modèles complexes dans les flux de données pour prédire les événements futurs. Ainsi l’IA permet aux entreprises d’anticiper.

Et l’IA peut aller encore plus loin : elle est capable de déclencher automatiquement des actions de remédiation en fonction d’événements ou situations spécifiques, sans intervention humaine.

Mais où déployer l’IA ? Exploiter l’IA dans un environnement IoT implique de disposer d’une puissance de calcul adaptée. Selon les contraintes (latence, sécurité, coûts), l’IA pourra être déployée dans le cloud, dans un datacenter centralisé ou en périphérie (edge AI), c’est-à-dire au plus près des capteurs pour des temps de réponse optimisés.

AIoT : des applications concrètes au sein des entreprises

Cette intégration de l’IA avec l’IoT ouvre la porte à une multitude de cas d’usages porteurs d’une forte valeur ajoutée pour les entreprises.

Industrie : la maintenance prédictive en action

L’intelligence artificielle analyse les données issues des capteurs installés sur vos équipements : vibrations, température, consommation d’énergie, etc. Elle détecte des anomalies souvent imperceptibles et prédit avec précision les risques de défaillances. Cette approche proactive réduit les arrêts de production imprévus et les coûts de maintenance, en déclenchant les interventions lorsqu’elles sont nécessaires, plutôt qu’à intervalles réguliers.

Logistique : des livraisons plus rapides et plus fiables

Avec des capteurs IoT embarqués sur les marchandises ou les véhicules de transport, les entreprises peuvent suivre en temps réel des paramètres essentiels : la température, le taux d’humidité ou la localisation exacte.

L’IA optimise les itinéraires de livraison, gère les stocks en temps réel et anticipe les retards ou les pertes de marchandises. De cette manière, l’entreprise peut améliorer la traçabilité de ses produits, réduire ses coûts de transport ou encore son empreinte carbone. In fine, elle augmente la satisfaction des clients grâce à des livraisons plus rapides et plus fiables.

Retail : améliorer l’expérience client… et augmenter les ventes

Dans les magasins, les capteurs IoT collectent des données sur le comportement des clients, la gestion des stocks, ou encore les pics d’affluence.

Grâce à l’IA, les enseignes peuvent ainsi :

• ouvrir une caisse automatiquement en cas de file d’attente,
• détecter un produit en rupture de stock et déclencher un réassort immédiat,
• adapter les promotions selon les comportements d’achat.

Résultat : une expérience client optimisée et une hausse directe du chiffre d’affaires.

Finance : repérer les fraudes, réduire les faux positifs

Caméras intelligentes dans les agences (anonymisées), localisation des appareils connectés des clients (avec leur consentement), capteurs biométriques sur des dispositifs d’authentification… L’IoT fournit des données clés que l’IA analyse pour détecter des activités suspectes et sécuriser les transactions.

L’IA permet :

• d’identifier des schémas de fraude complexes et évolutifs en temps réel,
• de corréler des millions de points de données simultanément,
• et surtout, réduire les faux positifs qui bloquent parfois des transactions légitimes.

Comment déployer un projet AIoT ? Les étapes clés.

La mise en œuvre d’un projet AIoT nécessite assez logiquement une partie IoT, avec le déploiement des objets connectés pour la collecte des données, et une partie IA, avec la mise en place de la plateforme pour l’analyse de ces données.

Si chaque projet aura évidemment ses spécificités liées aux besoins propres à chaque entreprise, voici un aperçu des principales étapes à suivre :

1. Définir les objectifs métiers et les cas d’usage : tout part d’un besoin concret. Avant toute chose, il faut identifier les problématiques à résoudre et les données nécessaires pour alimenter cette IA.
2. Choisir et déployer les capteurs adaptés : température, humidité, pression, mouvement, vidéo… les capteurs doivent répondre précisément aux données recherchées. Ne négligez pas non plus le choix de la connectivité (5G, LoRaWAN, NB-IoT, etc.) pour assurer une transmission fiable des données.
3. Collecter et traiter les données au bon endroit : les données brutes collectées par les objets connectés doivent être nettoyées, transformées et stockées de manière sécurisée. En fonction des besoins, on les stocke dans le cloud, dans un datacenter central ou sur des serveurs edge pour obtenir la latence la plus faible possible.
4. Développer et déployer les modèles d’IA : les algorithmes sont entraînés sur les données disponibles pour produire des analyses, des prédictions ou des décisions. Comme les infrastructures de stockage, ces modèles peuvent être déployés au niveau du cloud ou à proximité directe des appareils (edge AI) pour des décisions en temps réel. De manière générale, plus la collecte, le stockage et le traitement sont proches, plus cela permet de gagner en performances et de réduire les coûts liés aux transferts de données.
5. Transformer les informations en actions : l’AIoT prend tout son sens lorsqu’il est intégré au système d’information de l’entreprise et aux plateformes existantes (ERP, CRM, GMAO, etc.). Il permet d’automatiser des tâches, de générer des alertes ou encore de déclencher des actions spécifiques qui auront un impact direct sur l’activité de l’entreprise.
6. Instaurer une amélioration continue : l’IA s’enrichit au fil du temps grâce à la quantité croissante de données. Les prédictions deviennent plus fines, les modèles plus efficaces, et les résultats plus performants.

L’AIoT est un processus vivant, qui s’adapte, apprend et évolue avec l’entreprise.

L’AIoT est un avantage concurrentiel tangible

En combinant la captation fine du monde réel (IoT) et la capacité d’analyse et de décision de l’IA, les entreprises créent un cercle vertueux d’efficacité opérationnelle, de réduction des coûts et d’innovation continue.

L’AIoT n’est plus une promesse technologique, c’est un accélérateur de transformation pour toutes les organisations prêtes à investir dans la donnée, l’intelligence… et l’action.

Sarah Fuentes

Responsable marketing et communication chez Objenious