L’intelligence artificielle (ou IA) est la science et l’ingénierie qui permettent de créer des machines intelligentes, telles que des ordinateurs, des robots ou des logiciels, capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, telles que la perception, le raisonnement, l’apprentissage, la prise de décision ou le traitement du langage naturel. L’IA peut améliorer les capacités et les fonctionnalités des dispositifs IoT et créer des applications IoT plus intelligentes, efficaces et réactives. Cependant, l’IA pose également certains défis, tels que la nécessité de disposer de puissance de calcul, de mémoire et de bande passante suffisantes, la nécessité de disposer de données fiables et opportunes, et la nécessité de disposer de modèles robustes et fiables. C’est là que le “Edge Compute” (capacité à exécuter des programmes riches et intelligents sur site) intervient.

Le Edge Compute est le paradigme qui consiste à effectuer le traitement et l’analyse des données sur site, près de la source des données, plutôt que dans le Cloud ou un centre de données centralisé. Le Edge Compute peut aider à surmonter les limitations et les défis du Cloud où l’IA est généralement mise en œuvre, tels que la latence, la bande passante, le coût, la confidentialité et la sécurité. Le Edge Compute peut également permettre et renforcer l’IA sur site, où les dispositifs IoT permettent d’exécuter des modèles d’IA localement sans dépendre du Cloud ou même de l’Internet. Cela peut améliorer la performance, la fiabilité et l’autonomie des dispositifs IoT et permettre le développement d’applications IoT temps réel et prédictives.

Dans cet article, nous explorons comment l’IoT permet de distribuer l’IA sur site pour les industries de l’agriculture, de l’exploitation minière et de l’énergie, et nous discutons également des avantages et des défis de l’IA sur site pour ces industries. Nous ferons également référence aux articles précédents de la série sur la connectivité IoT, les plateformes Cloud IoT et la sécurité, expliquant comment chaque sujet est primordial pour le déploiement réussi de l’IA sur site.

 

L’IA sur site pour l’agriculture

 

L’agriculture est l’une des activités humaines les plus anciennes et les plus importantes, fournissant de la nourriture et des matières premières pour diverses industries. Cependant, l’agriculture est confrontée à de nombreux défis, tels que la croissance démographique, le changement climatique, la rareté des ressources, les problèmes environnementaux et les pénuries de main-d’œuvre. Pour relever ces défis, l’agriculture doit adopter des pratiques et des technologies innovantes, telles que l’agriculture de précision, l’irrigation intelligente, la surveillance continue des cultures, la détection des nuisibles et parasites et la prévision des rendements. 

L’IoT peut aider à collecter et à transmettre de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que le sol, l’eau, l’air, les plantes, les animaux et les équipements, à l’aide de divers dispositifs, tels que des capteurs, des caméras, des drones ou des satellites. L’IA peut aider à traiter et à analyser ces données pour en extraire des informations précises et exploitables. Cependant, l’agriculture présente des défis spécifiques, tels que la variabilité et l’imprévisibilité de l’environnement, les limitations de connectivité et de bande passante, et les contraintes de consommation d’énergie et de coût. C’est ici que le Edge Compute peut aider.

Le Edge Compute peut aider à effectuer le traitement et l’analyse des données sur site, près de la source des données, à l’aide de divers dispositifs, tels que des serveurs installés sur site, des passerelles ou des routeurs, ou même les objets connectés eux-mêmes. Le Edge Compute peut aider à réduire la latence, l’utilisation de la bande passante, le coût et les problèmes de confidentialité du Cloud et permettre le développement d’applications IoT temps réel et prédictives. Le Edge Compute peut également permettre et renforcer l’IA sur site, où les objets connectés peuvent exécuter des modèles d’IA localement sans dépendre du Cloud ou de l’Internet. Cela peut aider à améliorer la performance, la fiabilité et l’autonomie des équipements connectés et à permettre le développement de systèmes plus intelligents, efficaces et réactifs.

Voici quelques exemples d’applications de l’IA sur site dans l’agriculture:

• Irrigation intelligente : les appareils IoT, tels que les capteurs d’humidité du sol, les stations météorologiques ou les vannes d’eau, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour surveiller et contrôler le système d’irrigation en fonction de l’état du sol, des prévisions météorologiques, du type de culture et de la disponibilité de l’eau, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à optimiser l’utilisation de l’eau, à réduire le gaspillage d’eau et à améliorer le rendement des cultures.
• Surveillance des cultures : les appareils IoT, tels que les caméras, les drones ou les satellites, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour capturer et analyser des images des cultures à l’aide de techniques de vision par ordinateur, telles que la détection d’objets, la segmentation ou la classification, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à détecter et à identifier divers paramètres de la culture, tels que le stade de croissance, l’état de santé, le niveau de nutriments ou les symptômes de maladie, et à fournir des commentaires et des recommandations opportuns et précis aux agriculteurs.
• Détection des nuisibles : les appareils IoT, tels que les caméras, les microphones ou les pièges, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour détecter et identifier divers parasites, tels que les insectes, les rongeurs ou les oiseaux, à l’aide de techniques de vision par ordinateur ou de traitement audio, telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance faciale ou la reconnaissance vocale, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à prévenir et à contrôler l’infestation de ravageurs, à réduire les dommages aux cultures et à minimiser l’utilisation de pesticides.

 

L’IA sur site pour l’exploitation minière

 

L’exploitation minière est l’une des activités humaines les plus vitales et les plus difficiles, fournissant des minéraux et des métaux essentiels à diverses industries. Cependant, l’exploitation minière est confrontée à des défis tels que l’épuisement des ressources, la dégradation de l’environnement, les risques pour la sécurité et les inefficacités opérationnelles. Pour relever ces défis, l’exploitation minière doit adopter des pratiques et des technologies innovantes, telles que l’exploitation minière autonome, l’exploration intelligente, le traitement des minéraux, la gestion des actifs et la protection des travailleurs.

L’IoT peut aider à collecter et à transmettre de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que des roches, des minerais, des équipements, des véhicules ou des travailleurs, à l’aide de divers appareils, tels que des capteurs, des caméras, des drones ou des robots. L’IA peut aider à traiter et à analyser ces données afin d’en extraire des informations précieuses et des informations exploitables. Cependant, le minage s’accompagne d’un environnement particulièrement difficile et dynamique où la connectivité, la bande passante et la puissance sont limitées.

L’Edge compute peut aider à effectuer le traitement et l’analyse des données à la périphérie du réseau …

 

L’Edge compute peut aider à effectuer le traitement et l’analyse des données sur site, près de la source des données, à l’aide de divers appareils, tels que des serveurs périphériques, des passerelles, des routeurs ou même les appareils IoT eux-mêmes. Cela peut aider à réduire la latence, la bande passante utilisée, le coût et les problèmes de confidentialité du Cloud et à permettre des applications IoT prédictives et temps réel. Cela peut contribuer à améliorer les performances, la fiabilité et l’autonomie des appareils IoT et à permettre le développement de systèmes plus intelligents, efficaces, sûrs et réactifs.

Par exemple, l’IA sur site peut aider à activer :

• Exploitation minière autonome : Les dispositifs IoT, tels que les caméras, les lidars ou les radars, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour permettre l’opération autonome des équipements miniers, tels que les camions, les perceuses ou les excavatrices, en utilisant des techniques de vision par ordinateur, telles que la détection d’objets, le suivi ou la reconnaissance, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à améliorer la productivité, la sécurité et l’efficacité énergétique, ainsi qu’à réduire les coûts de main-d’œuvre et les erreurs humaines.
• Exploration intelligente : Les dispositifs IoT, tels que les capteurs, les drones ou les satellites, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour permettre une exploration intelligente des sites miniers en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, telles que la régression, la classification ou le regroupement, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à découvrir et à évaluer de nouveaux gisements minéraux, à optimiser les opérations de forage et de dynamitage, et à réduire les impacts environnementaux.
• Traitement des minéraux : Les dispositifs IoT, tels que les capteurs, les caméras ou les spectromètres, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour permettre le traitement des minerais miniers, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique ou de vision par ordinateur, telles que l’extraction de caractéristiques, la réduction de la dimensionnalité ou la détection d’anomalies, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à améliorer la qualité et la quantité des minéraux extraits, à réduire les déchets et les émissions, et à augmenter la rentabilité.

 

L’IA sur site pour l’énergie

 

L’énergie est l’un des besoins humains les plus fondamentaux et critiques, fournissant de l’énergie et de la chaleur pour diverses industries et applications. Comme beaucoup d’autres secteurs, l’industrie énergétique est confrontée à des fluctuations de la demande, à l’instabilité des réseaux et à d’autres défis. Pour y faire face, le secteur de l’énergie doit adopter des pratiques et des technologies innovantes, telles que les énergies renouvelables, les réseaux intelligents, le stockage d’énergie, la réponse à la demande et l’efficacité énergétique.

L’IoT peut aider à collecter et à transmettre de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que la production, la transmission, la distribution, la consommation ou le stockage, en utilisant divers dispositifs tels que des capteurs, des compteurs, des interrupteurs ou des batteries. L’IA peut aider à traiter et à analyser ces données. Cependant, il faut tenir compte de la variabilité et de l’incertitude des sources, des limitations de connectivité et de bande passante, ainsi que des contraintes de puissance et de coût, ce qui rend difficile l’analyse de toutes ces données dans le Cloud.

Le Edge Compute peut aider à effectuer le traitement et l’analyse des données sur site du réseau, près de la source des données, pour réduire la latence, la bande passante, les coûts et les problèmes de confidentialité du cloud computing et permettre des applications IoT en temps réel et prédictives.

Par exemple, l’IA sur site peut aider à activer :

• Énergie renouvelable : Les dispositifs IoT, tels que les panneaux solaires, les éoliennes ou les générateurs hydroélectriques, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour optimiser la production et la distribution d’énergie renouvelable, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, telles que l’optimisation, la prévision ou le contrôle, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à augmenter l’efficacité et la fiabilité des sources d’énergie renouvelable, réduire la dépendance aux combustibles fossiles et diminuer les émissions de gaz à effet de serre.
• Réseau intelligent : Les dispositifs IoT, tels que les compteurs intelligents, les interrupteurs intelligents ou les onduleurs intelligents, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour permettre la gestion et l’exploitation du réseau intelligent en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, telles que la détection d’anomalies, l’équilibrage de charge ou la réponse à la demande, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à améliorer la stabilité et la résilience du réseau, à réduire la demande de pointe et la congestion, et à diminuer les coûts opérationnels et les pertes.
• Stockage d’énergie : Les dispositifs IoT, tels que les batteries, les condensateurs ou les volants d’inertie, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour permettre le stockage et l’utilisation de l’énergie, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, telles que l’estimation d’état, la planification ou la distribution, sans dépendre du cloud ou d’Internet. Cela peut aider à stocker et à utiliser l’énergie excédentaire ou en surplus, à lisser les fluctuations et variations de l’offre et de la demande d’énergie, et à augmenter la flexibilité et la disponibilité du système énergétique.
• Efficacité énergétique : Les dispositifs IoT, tels que les thermostats, les éclairages ou les appareils, peuvent exécuter des modèles d’IA sur site pour permettre l’efficacité énergétique et la conservation, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, telles que la classification, la régression ou l’apprentissage par renforcement, sans dépendre du Cloud ou même de l’Internet. Cela peut aider à surveiller et à contrôler la consommation et le comportement énergétiques, à ajuster les réglages de température, d’éclairage ou de puissance, et à réduire le gaspillage et les coûts énergétiques.

 

Conclusion

 

L’IoT et l’IA sont deux des technologies les plus transformatives de notre époque, et elles peuvent offrir de nombreuses opportunités dans diverses industries, telles que l’agriculture, l’exploitation minière et l’énergie. Cependant, l’IoT et l’IA présentent également de nombreux défis et limitations, tels que la nécessité de disposer de puissance de calcul, de mémoire et de bande passante suffisantes sur site, la nécessité de disposer de données fiables et utilisables, et la nécessité de disposer de modèles robustes et fiables. Le Edge Compute peut aider à surmonter ces défis et limitations en permettant et en renforçant l’IA sur site, où les dispositifs IoT peuvent exécuter des modèles d’IA localement sans dépendre du Cloud ou même de l’Internet. Cela peut aider à améliorer la performance, la fiabilité et l’autonomie des dispositifs IoT et à permettre le développement d’applications IoT en temps réel et prédictives.

Cependant, l’IA sur site n’est pas une solution miracle mais un compromis, car elle implique divers facteurs et objectifs, tels que la fonctionnalité, l’efficacité, la fiabilité, la scalabilité, la disponibilité, l’utilisabilité ou l’abordabilité. L’IA sur site nécessite également l’application de diverses bonnes pratiques et compromis, tels que la sécurité par défaut et en profondeur, comme nous l’avons discuté dans les articles précédents de cette série. L’IA sur site nécessite également l’implication et la coopération de divers acteurs et parties prenantes, tels que les fabricants de dispositifs, les prestataires de services, les opérateurs de systèmes, les développeurs d’applications, les utilisateurs, les régulateurs et les chercheurs. L’IA sur site n’est pas une fin en soi mais un moyen d’atteindre l’objectif ultime des solutions IoT dans les industries de l’agriculture, de l’exploitation minière et de l’énergie, créant plus de valeur et d’impact pour la société et l’environnement.

 

Cet article fait partie de la série « Construire des Solutions Durables ». Vous pouvez vous abonner ici pour recevoir les articles dans votre boîte de réception.

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