Basé sur une entrevue entre Hélène Gey, CMO d’Axceta, et Olivier Bloch, conseiller IoT et animateur de The IoT Show
La technologie est à l’aube d’une transformation majeure, portée par la convergence de l’intelligence artificielle (IA) et de l’Internet des Objets (IoT). Tandis que l’IA continue d’évoluer rapidement, l’IoT a atteint un niveau de maturité permettant l’intégration fluide de systèmes intelligents. Ensemble, ces deux technologies ouvrent de nouvelles opportunités dans des secteurs variés, de l’industrie manufacturière à la santé, en passant par l’agriculture et l’énergie.
Cet article inaugure la série Futurs Connectés d’Axceta, qui explore les tendances, défis et opportunités façonnant le paysage IA-IoT en 2025. Nous commençons par une vue d’ensemble des raisons pour lesquelles ces technologies sont transformatrices, de leur interconnexion et des évolutions majeures attendues dans l’année à venir.
La prochaine révolution: la convergence de l’IA et de l’IoT
Si l’enthousiasme autour de l’IA générative domine l’actualité, les experts soulignent qu’il ne s’agit que d’une fraction du potentiel de l’IA. La véritable puissance de l’IA réside dans sa capacité à traiter d’énormes volumes de données, à optimiser les processus et à améliorer l’efficacité bien au-delà de la création de contenu. À mesure que l’IA progresse, l’accent est mis sur l’analytique prédictive, les applications de sécurité et l’automatisation, des aspects essentiels pour les industries exploitant l’IoT.
De son côté, l’IoT n’est plus seulement synonyme de connexion d’objets. Il est devenu un écosystème robuste permettant la détection en temps réel, la prise de décision et les réponses automatisées. Lorsque l’IA et l’IoT sont combinés, souvent désignés sous le terme d’AIoT ou Edge AI, les appareils deviennent plus autonomes, capables d’exécuter des modèles sophistiqués directement en périphérie (edge), sans dépendre uniquement du cloud. Cette tendance devrait s’accélérer en 2025, rapprochant l’intelligence du lieu de génération des données.
L’ascension de l’Edge AI: plus intelligent, plus rapide, plus efficace
L’Edge AI représente l’une des avancées les plus significatives de l’intégration IA-IoT. Traditionnellement, les modèles d’IA nécessitent une puissance de calcul massive, hébergée dans des centres de données cloud. Or, exécuter de l’IA sur des dispositifs périphériques contraints, comme des capteurs industriels, des véhicules autonomes ou des dispositifs médicaux portables, exige des modèles optimisés fonctionnant avec peu de ressources.
Des progrès notables rendent cela possible :
- Optimisation des modèles: Les modèles d’IA sont affinés pour s’exécuter efficacement sur de petits dispositifs sans perte de précision.
- Maturité de l’IoT: La connectivité sécurisée et les mises à jour OTA (Over-the-Air) permettent aujourd’hui la surveillance et la mise à jour de modèles à distance.
- Extension du Cloud vers l’Edge: Des technologies comme Kubernetes et Docker apportent les capacités du cloud aux appareils périphériques, facilitant le déploiement et la gestion des charges IA.
Grâce à l’Edge AI, les entreprises peuvent réduire la latence, renforcer la sécurité et améliorer l’efficacité opérationnelle, que ce soit dans les véhicules autonomes, les usines intelligentes ou les systèmes de santé connectés.
5G et IoT: un catalyseur majeur
L’essor rapide de la 5G est un autre moteur de l’évolution de l’IoT. Avec sa latence ultra-faible et sa connectivité renforcée, la 5G permet aux dispositifs IoT de communiquer plus rapidement et de manière plus fiable que jamais. Ses implications sont majeures pour :
- Le suivi en temps réel et l’analytique dans des secteurs comme la santé et l’industrie manufacturière.
- Les systèmes autonomes, où les véhicules, drones et robots requièrent des échanges de données instantanés.
- L’augmentation de l’échelle, la 5G permettant la connexion de nombreux appareils sans congestion du réseau.
Pour les entreprises, la 5G se traduit par plus de données, des insights plus rapides et une fiabilité accrue, facteurs clés pour libérer tout le potentiel de l’AIoT.
Adoption et défis: surmonter les obstacles
Malgré son potentiel, l’adoption de l’IA et de l’IoT n’est pas sans défis :
- Complexité technique: Développer des applications IoT basées sur l’IA demande des compétences avancées en systèmes embarqués, entraînement de modèles IA et langages spécialisés comme le C++.
- Sécurité: Avec le déploiement de modèles IA sur les dispositifs périphériques, la protection de la propriété intellectuelle et des données devient cruciale.
- Conformité réglementaire: À mesure que l’utilisation de l’IA s’étend, les industries doivent naviguer dans des réglementations en constante évolution en matière de confidentialité, de sécurité et d’éthique de l’IA.
Si ces défis peuvent ralentir l’implémentation, ils offrent également des opportunités d’innovation en matière de sécurité, de conformité et d’outils IA.
Systèmes autonomes: L’IA et l’IoT en action
Parmi les applications les plus fascinantes de l’AIoT figurent les systèmes autonomes, déjà en pleine transformation dans plusieurs secteurs :
- Mines: Les machines autonomes pilotées par l’IA réduisent l’exposition des humains aux environnements dangereux, tout en augmentant l’efficacité.
- Agriculture: Face à la pénurie de main-d’œuvre, les tracteurs et drones autonomes optimisent les processus agricoles et augmentent les rendements.
- Énergie: Les réseaux intelligents utilisent l’IA pour gérer efficacement la distribution d’électricité, réduisant ainsi les coûts et l’impact environnemental.
L’essor de ces systèmes annonce un avenir où l’IA et l’IoT automatisent des processus complexes tout en améliorant la sécurité et l’efficacité.
Par où commencer: recommandations aux entreprises
Pour les entreprises souhaitant intégrer l’IA et l’IoT, une approche stratégique est essentielle :
- Définir d’abord le problème: Ne pas adopter l’IA par simple effet de mode, mais identifier clairement les défis que l’AIoT peut résoudre.
- Exploiter les données existantes: De nombreuses organisations disposent déjà de données précieuses; les utiliser pour tester des solutions IA peut offrir des bénéfices immédiats sans investissements majeurs.
- Trouver les bons partenaires: La mise en œuvre d’AIoT requiert des compétences en matériel et en logiciel. Collaborer avec des partenaires technologiques peut accélérer l’adoption et réduire les risques.
Perspectives : l’avenir de l’AIoT
Alors que l’IA et l’IoT continuent d’évoluer, 2025 s’annonce comme une année charnière. La maturité croissante de l’IoT, les percées en Edge AI et le déploiement de la 5G devraient favoriser une adoption accrue dans toutes les industries. Toutefois, les entreprises devront anticiper les évolutions réglementaires, les risques de sécurité et les défis d’implémentation pour exploiter pleinement le potentiel de ces technologies.
Dans les prochains articles de la série Futurs Connectés, nous explorerons des cas d’usage concrets, les meilleures pratiques et les nouvelles opportunités offertes par l’AIoT. L’avenir est connecté, et il arrive plus vite que jamais.
