IdO vs IA : différence entre l'Internet des objets et l'intelligence artificielle

L'Internet des objets (IoT) et l'intelligence artificielle (IA) sont actuellement en tête des classements comme l'un des sujets technologiques les plus tendances de la décennie. Les deux concepts ont une base de travail différente, mais souvent, lorsqu'ils sont utilisés ensemble, ils sont considérés comme la quintessence de l'innovation dans l'industrie technologique.

L'IoT peut tirer parti de la puissance de l'IA et aider à développer des cas d'utilisation intéressants qui peuvent aider les géants de la technologie à renforcer leurs aspects d'innovation et de recherche et à soutenir leurs activités pendant une période plus longue dans un avenir prévisible. Plongeons-nous dans ce que sont l'IoT et l'IA, leurs différences et leur avenir.

IoT vs IA : Définition

Qu'est-ce que l'Internet des objets (IoT) ?

L'IoT, comme son nom l'indique, sont des appareils/appareils connectés à Internet. Nous pouvons voir une disponibilité plus large et plus cohérente d'Internet autour de nous en 2020. Surtout après que Covid-19 a frappé, Internet est officiellement entré dans la catégorie des éléments essentiels pour survivre pour une majorité de la population.

L'IoT exploite cette puissance exacte d'Internet pour rendre les choses intelligentes. Tout ce qui va d'une voiture Tesla aux produits de maison intelligente (AC, réfrigérateur) aux équipements et machines industriels connectés à Internet entre dans la catégorie des appareils IoT. Ces unités sont connectées en permanence à un serveur cloud qui peut effectuer des tâches telles que :

1. Mise à jour des logiciels à distance
2. Recueillir des données de capteur, des données de performance
3. Contrôler à distance les appareils (envoi d'instructions de tâche)

L'une des expériences les plus anciennes mais les plus célèbres de l'IdO remonte à 1982 , lorsque les étudiants diplômés en informatique de l'Université Carnegie Melon ont connecté un distributeur automatique de Coca Cola à Internet. Le programme codé utilisé pour retourner la température des boissons et vérifier la disponibilité de la même chose.

Cette dernière fonction est connue sous le nom de suivi et de gestion des stocks, c'est actuellement une application majeure de l'IdO dans l'industrie. L'un des principaux avantages de l'IoT est que de nombreux appareils peuvent être connectés au même hôte, ce qui permet à ces appareils de partager les données entre eux. En termes plus simples, un appareil peut communiquer avec l'autre.

Par exemple, si quelqu'un utilise une serrure intelligente dans la porte principale et qu'il rentre chez lui. La serrure intelligente peut alerter les lumières et la climatisation dans le hall/la pièce et elles seront automatiquement allumées. Ceci, bien qu'il s'agisse d'un exemple très basique, peut être mis à l'échelle pour développer des relations encore plus complexes entre les appareils.

Les principales industries qui reçoivent des montants élevés en dépenses IoT sont la fabrication discrète, le transport et la logistique, les services publics, le B2C et les soins de santé. Les dépenses prévues d'ici la fin de 2020 sont de 250 milliards d'euros selon Forbes .

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Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle (IA) ?

Comme son nom l'indique, l'Intelligence Artificielle est l'Intelligence démontrée par les machines. La notion très courante associée à l'IA est que lorsqu'une machine exécute ou prend des décisions d'une manière humaine. Le terme AI remonte à 1956 lorsque le terme a été officiellement inventé. La croissance de l'IA a été très nominale au début. Les progrès récents des puissances de calcul ont donné un coup de pouce majeur à l'IA.

L'IA a généralement deux composantes. L'un est le composant basé sur des règles qui peut être réalisé en écrivant simplement des logiques et des programmes. La véritable partie de l'intelligence entre en scène avec l'introduction des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. C'est la partie qui résonne avec les machines ayant une intelligence inhérente.

Lorsque nous essayons de comprendre comment un être humain apprend, c'est à cause d'une série d'événements similaires qui finissent par faire apprendre les humains. Par exemple, quand quelqu'un veut apprendre une langue, il la pratique constamment à plusieurs reprises. S'inspirant du même processus d'apprentissage, d'importants algorithmes d'apprentissage automatique sont créés.

Pour ces algorithmes, la série d'événements est en fait sous la forme de données. L'humanité a connu une croissance exponentielle des données au cours des dernières années. Ces données alimentent l'intelligence qui anime l'industrie de l'IA à l'heure actuelle. Plus la qualité des données est élevée, meilleures sont les tendances et les modèles qui peuvent en être extraits. D'où l'amélioration des capacités d'apprentissage et de prédiction de tout système d'IA.

L'IA a son application dans diverses industries comme la finance, les ressources humaines, les soins de santé, la BFSI, le commerce électronique. Les industries lourdes de données ont définitivement le dessus pour tirer parti de la puissance de l'IA par rapport aux autres. De nombreuses entreprises investissent massivement dans l'IA et l'avenir s'annonce très prometteur. Les dépenses mondiales actuelles estimées pour l'IA d'ici la fin de 2020 sont de 50,1 milliards de dollars et devraient doubler d'ici 2024.

IoT vs IA : Comparaisons

Cloud computing

L' IA utilise fortement les capacités du Cloud Computing . Les plates-formes de cloud computing aident vraiment à faciliter les projets d'IA de manière plus simple. En complément, les données générées à partir des appareils IoT sont facilement communiquées sur le cloud et divers processus d'analyse de l'IA peuvent leur être appliqués. Le cloud computing augmente l'efficacité de l'IA et de l'IoT et fournit également un harnais pour l'interopérabilité .

Frais

Les projets IoT entraînent généralement des coûts liés au matériel, à la connectivité sans fil, au serveur hôte (le cas échéant) et au développement de logiciels respectifs. Alors que les coûts liés aux projets d'IA sont généralement liés à la collecte de données, aux lacs de données/entrepôt de données , au déploiement de modèles et au développement de logiciels. Les projets IoT sont généralement moins coûteux que les projets d'IA.

Taux de réussite

Les projets d'IA ont généralement un taux de réussite moindre par rapport à l'IoT. Selon une enquête d' IDC , les taux de réussite les plus élevés pour l'IA ont été signalés par seulement 30 % des entreprises. Pour le reste, le taux d'échec variait de 10 % à 49 %.

Il existe diverses raisons pour lesquelles les projets d'IA échouent, l'une des plus importantes étant le manque de données (qualité et quantité). Les projets IoT peuvent être confrontés à des défaillances de composants, mais dans l'ensemble, ils réussissent pour la plupart.

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Évolutivité

Les projets IoT sont plus faciles à mettre à l'échelle en raison de la structure existante basée sur le cloud. Bien qu'il existe de nombreux facteurs tels que la conception de l'architecture, la vitesse, etc., qui peuvent affecter l'évolutivité de tout projet. Mais si un projet IoT est mis en œuvre en gardant à l'esprit l'évolutivité, il est plus facile de le mettre à l'échelle.

Alors qu'il existe de nombreuses variables qui rendent un peu difficile la mise à l'échelle des projets d'IA. Mais encore une fois, si la conception est plus flexible et modulaire, cela facilite l'évolutivité.

IoT et IA : IoT Analytics

L'analyse IoT est le domaine où l'IA et l'IoT se rejoignent. Les données générées par les systèmes IoT peuvent être utilisées par des modèles basés sur l'IA pour l'analyse prédictive et inférentielle. IoT Analytics est l'une des principales applications de Data Analytics.

Un exemple très basique d'IoT Analytics peut être le développement d'un modèle à partir des données des capteurs d'une machine pour prédire sa durée de vie. Cela peut aider à mieux comprendre à quelle fréquence l'entretien doit être effectué et comment l'entretien plus ou moins fréquent des machines peut avoir un impact sur la durée de vie globale de n'importe quel composant de cette machine. Par conséquent, l'analyse IoT est le domaine où les capacités des deux domaines sont intégrées ensemble.

Conclusion

L'IdO et l'IA ont tous deux un avenir très brillant et grand. Individuellement et collectivement aussi. À mesure que la puissance de calcul, Internet et la disponibilité des données augmentent, cela sera directement corrélé à la croissance des technologies respectives et à leurs implémentations dans l'industrie.

Il existe diverses différences et similitudes dans le fonctionnement des deux technologies. Mais ceux-ci ont un impact très potentiel si la puissance des deux technologies est correctement utilisée.

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