Pourquoi l’IoT a besoin de l’Apprentissage Machine pour (réellement) conquérir le monde

Par Max Leblond
juillet 13, 2019
Man holding a dashboard on a tablet to an industrial machine to apply IoT learnings
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Mettre IoT et Apprentissage Machine dans la même phrase, c’est comme jouer au bingo des buzzwords. Mais en vérité, coupler ces deux concepts a du sens. D’ici 2025, on estime que l’IdO générera plus de 180 zettaoctets de données par an, c’est-à-dire 180 milliards de gigaoctets. 

Et vous savez quoi? L’apprentissage machine (ML) est encore plus efficace lorsque vous utilisez des jeux de données étendus. 

Pour mieux comprendre pourquoi l’Internet des Objets a besoin du ML pour réellement conquérir le monde, nous commencerons par définir les deux concepts séparément. Nous examinerons ensuite quatre applications réelles distinctes de l’IdO et du ML.

Qu’est-ce que l’IoT?

Il se trouve que l’Internet des Objets est souvent défini en des termes très techniques. Mais c’est en réalité un concept très simple. L’IdO est l’extension du pouvoir d’Internet à des choses qui n’étaient pas traditionnellement connectées. Mais de quel pouvoir parle-t-on?

La valeur de l’IdO réside dans sa capacité à rendre les objets intelligents. Dans ce contexte, intelligent signifie envoyer et/ou recevoir des données. Les fabricants de périphériques et les fournisseurs de services peuvent alors utiliser ces données pour rendre leurs processus plus efficaces, créer de meilleurs produits ou améliorer l’expérience client. 

Femme présentant diverses chartes analytiques et données IdO devant ses collègues

L’Internet des Objets se développe à un rythme sans précédent. En effet, environ 127 nouveaux appareils se connectent à Internet chaque seconde. L’augmentation de la connectivité ne fera qu’accélérer le processus. McKinsey s’attend à ce que d’ici 2022, 100% de la population mondiale soit couverte par des réseaux étendus à faible consommation (LPWAN). Cela permettra des communications à longue distance entre les périphériques connectés tout en optimisant les coûts et les exigences de consommation d’énergie. 

Qu’est-ce que l’Apprentissage Machine?

L’apprentissage machine est omniprésent et il est impossible d’y échapper. Sous-ensemble de l’intelligence artificielle, le ML est le moteur de toutes ces applications « propulsées par l’IA » dont on entend parler. 

Mais bien que nous en soulignons toujours les résultats, nous examinons rarement l’apprentissage machine d’un point de vue technique. C’est une technologie sophistiquée qui peut donner des résultats fantastiques, bien sûr, mais comment fonctionne t-elle vraiment?

En termes simples, l’apprentissage machine est la science d’entraîner les ordinateurs à agir et à s’améliorer sans être spécifiquement programmés. Tom Mitchell, informaticien et professeur à la Carnegie Mellon University, a mis au point un formalisme simple pour mieux faire comprendre l’idée d’amélioration automatisée:

«Un programme informatique se dit d’apprendre de l’expérience E par rapport à une catégorie de tâches T et mesure de la performance P, si sa performance à des tâches  T, telle que mesurée par P, s’améliore avec l’expérience E.»

  • Expérience E = comment nous allons collecter les données
  • Tâches T = quelles décisions le logiciel devra prendre
  • Performance P = comment vous allez évaluer les résultats

Plutôt simple, non ? En fait, pas vraiment. 

Personne qui identifie différentes parties d'une machine au téléphone grâce à des données IdO et d'apprentissage machine

L’idée générale derrière l’apprentissage machine, c’est-à-dire l’input/output, reste toujours la même. Cependant, une distinction cruciale doit être faite entre apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé. 

En apprentissage supervisé, vous avez une connaissance préalable de ce à quoi le résultat devrait ressembler. Votre objectif est d’automatiser une fonction qui imite au mieux la relation entre les entrées et les sorties observables dans les données. Il est souvent utilisé pour la classification ou la régression.

En revanche, l’apprentissage non supervisé ne présume pas ce que sera l’étiquette de sortie. L’objectif ici est de déduire la structure naturelle d’un jeu de données. Une tâche courante réalisée avec cette méthode est la mise en cluster.

Compte tenu de la quantité de données générées par l’IdO, l’apprentissage machine est souvent le meilleur moyen d’en tirer des informations exploitables. L’IdO ayant une incidence sur pratiquement tous les aspects de la société, les possibilités d’utilisation de l’apprentissage machine sont innombrables.

Applications IdO et Apprentissage Machine

Certains cas d’utilisation nécessitent un apprentissage machine pour faire preuve de leur valeur. Comme l’IdO affecte tous les secteurs, nous allons examiner quatre applications de l’apprentissage machine à l’IdO. Pour simplifier les exemples, nous supposerons que les bonnes données sont collectées.

Dans le monde de l’industrie,  les immobilisations peuvent coûter des millions de dollars aux entreprises. La maintenance prédictive vise à résoudre ce problème. En surveillant les équipements pour éviter les pannes futures, les entreprises peuvent planifier la maintenance sur la base des besoins. En retour, elles peuvent s’affranchir de la planification calendaire. 

Les modèles d’apprentissage machine peuvent calculer en continu des To de données provenant de divers capteurs et identifier l’origine des problèmes d’équipement. Cela permet aux équipes de maintenance de réagir rapidement et d’éviter les temps d’arrêt imprévus.

Les entreprises grand public spécialisées dans l’IdO, notamment les fournisseurs pour maison intelligente , considèrent l’engagement client comme leur principale priorité. L’analyse du taux de désabonnement par l’apprentissage machine vise à identifier les causes de l’attrition. Les organisations ont de plus en plus de données à leur disposition. 

Elles peuvent désormais extraire de précieuses informations des données de leurs produits connectés. En d’autres termes, elles sont armées pour mieux comprendre l’utilisation et les performances du produit, les défaillances et d’autres indicateurs de performance clés critiques. En fin de compte, elles pourront réduire l’attrition. Cela leur permet de mettre en œuvre des stratégies proactives de rétention.

Maison intelligente alimentée par l'IdO et l'apprentissage machine

La rareté des ressources en eau propre dans le monde contraint les entreprises agricoles à les exploiter le plus efficacement possible. Les systèmes de gestion intelligente de l’irrigation basés sur l’IdO permettent d’optimiser l’utilisation des ressources en eau dans le contexte de l’agriculture de précision. 

Des capteurs peuvent suivre l’humidité du sol, sa température et les conditions environnementales. Outre les données de prévision météorologique disponibles sur Internet, les modèles d’apprentissage machine peuvent aider les entreprises du secteur de l’agriculture à optimiser les rendements.

Le réapprovisionnement prédictif permet aux entreprises de prévoir la demande et de gérer le niveau des stocks en magasin et en rayon. L’objectif est d’assurer une disponibilité sur étagère (OSA) élevée. En bouclant la boucle entre chaîne logistique et prévisions, les entreprises peuvent automatiquement reconstituer leurs stocks et optimiser l’espace de stockage. 

Les préférences des consommateurs changent rapidement et les tendances de la demande varient énormément selon les régions et les périodes de l’année. En analysant rapidement de grandes quantités de données sur les stocks et les ventes, le client peut maintenir la juste quantité de produits dans tous ses magasins. 

Du fait de sa nature même, l’IdO tire sa valeur des données. Avec les bons outils de science des données , les experts en IA peuvent exploiter des algorithmes d’apprentissage machine sur des flux continus de données. Cela permet aux organisations de résoudre des problèmes majeurs, comme en témoigne la grande variété de cas d’utilisation.

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