L’IA et l’IoT : des objets encore plus intelligents
DES OBJETS ENCORE PLUS INTELLIGENTS
« Imaginez par exemple que dans une mine, une foreuse commence à chauffer. On envoie un message à l’ouvrier pour qu’il bride la machine, ou pour qu’on le fasse automatiquement à sa place. De plus, nous allons communiquer aux foreuses alentours qu’elles fonctionnent bien et qu’elles peuvent accélérer pour combler la baisse de régime de la première foreuse. L’idée est donc que les systèmes se parlent. Ici, l’Intelligence artificielle intervient sur la capacité de filtrage et sur l’enrichissement des données. Par la suite, il sera aussi possible d’analyser a posteriori les impacts des mesures prises par un tel système et donc de l’enrichir à l’infini. » Ce scénario, pas si lointain, est un exemple de ce que peut apporter l’Intelligence artificielle au monde de l’industrie 4.0 et, plus largement, à celui de l’Internet des Objets. C’est l’éditeur de logiciels Software AG qui nous a décrit ce scénario qui combine plusieurs « dimensions » de l’IA. Tout d’abord, la puissance matérielle des objets qui permet désormais d’embarquer des logiciels dotés d’une capacité de traitement des algorithmes sous forme de modules mobiles. « Notre savoir- faire est principalement dans le middleware. En matière d’optimisation des flux de messages, nous pouvons par exemple mettre en place des algorithmes d’IA de sécurité pour identifier des comportements étranges, ce que nous n’aurions pas pu faire avant » , explique David Milot, vice- président Solutions EMEA chez Software AG. Mais, surtout, l’IA débarque désormais directement au sein des objets connectés, des capteurs. « Nous sommes sur ce que l’on appelle le « front edge » , au plus près du capteur » , poursuit- il. Si l’on parle désormais de « front edge » , c’est parce qu’il existe un « back edge » . Dans une usine, le front edge est l’ultime objet connecté, mais il est fédéré par un back edge qui centralise les données. « Sur l’exemple précédent, ce serait la coordination locale entre les foreuses. Il s’agit donc d’une véritable segmentation du traitement de l’information, mais aussi d’une diversification des acteurs intéressés par ces datas. Par exemple, chez un avionneur, la maintenance sera intéressée par les informations issues des outils et des machines, mais également les constructeurs des outils ! » , ajoute David Milot.
Dans l’IoT, de futures grandes questions…
En France, si nous disposons de chercheurs mondialement reconnus, les recherches s’orientent globalement vers l’Intelligence augmentée. Les techniques principalement utilisée sont les mêmes, à savoir le Machine Learning, le Deep Learning et le principe des réseaux neuronaux. Un autre champ de recherche est celui de l’aide à la décision en temps réel. Cette dernière notion est d’ailleurs souvent rattachée à l’IA car, aujourd’hui, la puissance de calcul combinée à la robustesse des réseaux le permet, même si ce n’est pas toujours nécessaire. Mais dans certains cas, l’IA va concrètement changer les choses avec son entrée sur les objets connectés. Et peut- être plus rapidement que ce que l’on pense : les montres et autres bracelets connectées seront probablement les premiers concernés. D’abord se pose de plus en plus la question de qui est propriétaire de la donnée, ainsi que de son traitement, de sa localisation, etc. Mais surtout, dans ce cas précis, qui traite de la donnée de santé en récoltant les battements de coeur, etc., une autre question va bientôt se poser : avec les capacités de traitement de la donnée, couplées aux mécanismes d’IA, qui aura la responsabilité de la donnée ? Et d’imaginer de futurs cas : en cas de crise cardiaque, par exemple, du porteur d’un bracelet connecté, à qui incombe la responsabilité si la personne n’est pas prévenu dans les temps ? ❍
NOUS POUVONS METTRE EN PLACE DES ALGORITHMES D’IA DE SÉCURITÉ POUR IDENTIFIER DES COMPORTEMENTS ÉTRANGES, CE QUE NOUS N’AURIONS PAS PU FAIRE AVANT David Milot, vice- président Solutions EMEA chez Software AG