IA dans les projets IoT

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L'Internet des objets (IoT) est un réseau d'appareils intelligents capables d'effectuer des tâches de manière autonome et de communiquer entre eux, effectuant des tâches successives sans intervention humaine. Les rapports sur le marché mondial de l'IoT ont constaté une croissance de 13 % en 2024, atteignant 18,8 milliards d' appareils. Ce nombre devrait atteindre 40 milliards d'ici 2030.

Connectés en réseau, ces appareils partagent constamment des données. Pour traiter ces données et optimiser leur apprentissage et leur fonctionnement, des technologies comme l'intelligence artificielle (IA) jouent un rôle crucial. L'IA permet aux appareils IoT d'apprendre et de s'adapter à différents modèles grâce à des techniques d'apprentissage-analyse intelligentes, améliorant ainsi leur efficacité et leurs fonctionnalités globales. La santé , les transports, la maison connectée et les systèmes de surveillance ne sont que quelques exemples d'utilisations quotidiennes des systèmes IoT.

Le Nest Learning Thermostat de Google est un exemple classique d'appareil IoT doté d'IA. Il utilise des algorithmes pour analyser les préférences et les données des utilisateurs, optimisant ainsi leur consommation d'énergie et bien plus encore. En apprenant le comportement et les habitudes des utilisateurs, ces appareils peuvent s'adapter automatiquement et s'intégrer facilement à d'autres appareils domotiques.

Au sommaire de cet article :

• Algorithmes d'apprentissage derrière les appareils IoT intelligents
• Edge AI et IoT : traiter les données là où elles sont générées !
• Avantages de l'IA dans l'IoT
• Exigences d'un projet IoT basé sur l'IA
• Défis communs
• Considérations lors de l'intégration de l'IA dans les projets IoT

L'IA peut identifier des modèles dans les données grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, aidant ainsi à identifier les tendances et les anomalies, permettant ainsi aux appareils IoT de prendre des décisions.

IA pertinentes pour les systèmes IoT :

• Apprentissage automatique : Dans l'apprentissage automatique, nous laissons la machine apprendre par elle-même. C'est comme lire des manuels et se préparer avant un examen. De la même manière, des ensembles de données sont fournis, et la machine apprend à partir de ces données et effectue les prédictions nécessaires à l'exécution d'une tâche.
• Apprentissage profond : L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Ses algorithmes s'inspirent des réseaux neuronaux humains et sont principalement utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel. Il nécessite d'importants ensembles de données et une puissance de calcul telle que celle des GPU. Les algorithmes d'apprentissage profond apprennent automatiquement à partir des données brutes, ce qui les rend idéaux pour les applications IoT.
• Apprentissage par renforcement : apprentissage automatique où les décisions sont basées sur les retours de l'environnement. L'apprentissage par renforcement est principalement utilisé en robotique et dans les véhicules autonomes.

L'intégration de l'IoT à l'IA présente plusieurs avantages, notamment la possibilité d'automatiser les tâches et de réduire l'intervention humaine. Par exemple , les appareils IoT peuvent ajuster automatiquement la température et l'éclairage en fonction des préférences de l'utilisateur concernant l'heure ou le jour de la semaine.  

Un autre exemple est celui des villes intelligentes où les systèmes IoT basés sur l’IA analysent les données de divers capteurs et s’efforcent d’améliorer le système de gestion du trafic.

Grâce à la combinaison de l'IA et de l'IoT, il est possible de convertir les données en informations exploitables et d'optimiser le processus de développement produit. Imaginez que vous construisiez un capteur météo intelligent qui envoie des mises à jour en direct sur un téléphone portable. Pour ce faire, vous avez besoin d'un outil d'IA qui agira comme un cerveau pour comprendre et exploiter les données en temps réel.

En 2024, l'IA Edge s'est imposée comme une tendance clé des projets IoT, car elle améliore la sécurité, la précision et l'efficacité des appareils IoT. Ces derniers temps, les fabricants de semi-conducteurs NVIDIA et AMD se sont distingués en favorisant l'adoption et la mise en œuvre de technologies d'IA Edge.

La plateforme NVIDIA Jetson peut être utilisée pour l'IA en périphérie, permettant aux appareils de réagir rapidement et localement, sans envoyer de données au cloud et attendre une réponse. Il est également possible d'écrire du code en script MATLAB. Ce script agirait comme un traducteur et un processeur. Il recevrait d'abord les données de votre appareil IoT via des protocoles de communication tels que MQTT, Zigbee ou LoRa, chacun adapté à des portées et des besoins énergétiques différents. Il analyserait ensuite ces données en temps réel, identifierait des tendances, déclencherait des alertes ou même prendrait des décisions à la volée.

En bref, que vous utilisiez une plateforme d'IA prête à l'emploi ou que vous codiez votre propre solution, l'objectif est de transformer les données brutes des capteurs en informations intelligentes et en temps réel. C'est ainsi que fonctionne l'IA dans les systèmes IoT.

L'intelligence artificielle (IA), intégrée à l'Internet des objets (IoT), offre de nombreux avantages. En voici quelques-uns :

Les objets connectés permettent d'automatiser les tâches et les processus, mais une fois intégrés à l'IA, ils les exécutent plus efficacement. En effet, les modèles d'IA les entraînent à partir de données réelles et de leur environnement pour qu'ils fonctionnent en conséquence. Les objets connectés dotés d'IA peuvent également offrir des expériences hautement personnalisées aux utilisateurs. Par exemple, dans les maisons intelligentes, l'IA peut analyser les données clients pour fournir des recommandations personnalisées et exécuter les tâches en conséquence. Outre cette automatisation intelligente, la prise de décision en temps réel, l'évolutivité et la sécurité sont quelques-uns des avantages des systèmes IoT dotés d'IA.

• Capteurs/Actionneurs : Pour que les données soient collectées au niveau de l'appareil, des capteurs et des actionneurs sont nécessaires.
• Microcontrôleurs/Microprocesseurs : Pour traiter les données collectées, des composants matériels tels que des microcontrôleurs ou des microprocesseurs (MPU) sont nécessaires. Le choix de ces microcontrôleurs (NXP, Renesas, STMicroelectronics et Toradex) dépend des exigences et des besoins de votre projet.
• Modules de connectivité : les projets IoT nécessitent des modules de connectivité tels que Wi-Fi, Bluetooth, Thread, Zigbee, NB-IoT, etc.
• Systèmes d'exploitation : pour les projets IoT, les systèmes d'exploitation tels que RIOT, TinyOS ou les systèmes basés sur Linux sont préférés.
• Middleware : Il s'agit d'une autre exigence importante pour les projets IoT, notamment pour la gestion des appareils, le traitement des données et l'intégration. Des plateformes cloud comme AWS IoT, Azure IoT Hub ou l'informatique de pointe sont également nécessaires.

L’intégration de l’IA dans les projets IoT comporte plusieurs défis.

Par exemple, dans un environnement industriel, l'IA peut analyser les données provenant des capteurs et, en fonction de ces données, prédire les pannes à court terme, permettant ainsi une maintenance prédictive. Cependant, cela nécessite une collecte et un traitement de données en temps réel de haute qualité, ce qui peut s'avérer complexe. L'informatique de pointe peut être utile dans ce cas, mais elle peut complexifier le système.

La sécurité et la confidentialité constituent une autre préoccupation majeure. Comme les modèles d'IA exploitent des données, il est important de protéger ces données pour des raisons de confidentialité et de sécurité des utilisateurs. De plus, ces données sont vulnérables aux cyberattaques, ce qui en fait une préoccupation majeure. L'évolution des modèles d'IA, liée aux avancées technologiques et à l'augmentation du nombre d'appareils dans le système, constitue une autre préoccupation. De plus, la standardisation des plateformes IoT et des protocoles de communication est également complexe.

Pour répondre aux préoccupations croissantes en matière de sécurité et aux menaces de cyberattaques pesant sur le nombre croissant d'appareils IoT, les gouvernements ont établi des normes de sécurité IoT. Ils promulguent des lois et des programmes visant à renforcer la sécurité. À cet égard, le Royaume-Uni est devenu le premier pays à imposer la norme de cybersécurité IoT ETSI EN 303 645, entrée en vigueur le 29 avril 2024. Cette norme vise à faire du pays un espace en ligne sûr en responsabilisant les fabricants quant à la sécurité de leurs appareils IoT. La Commission fédérale des communications des États-Unis (FCC) a également mis en place un programme volontaire d'étiquetage de cybersécurité pour les produits IoT grand public sans fil, appelé US Cyber Trust Mark.

Malgré les nombreux avantages de l'intégration de l'IA aux projets IoT, certains points sont essentiels. Ces considérations et exigences jouent un rôle crucial dans la réussite de ces projets. L'IoT impliquant généralement plusieurs appareils interconnectés qui génèrent et échangent des données, il est essentiel de prendre en compte les exigences. Ces considérations déterminent la conception des systèmes IoT et leurs performances en situation réelle.

• Gestion des données : les modèles d'IA ont besoin de données structurées et pertinentes pour un fonctionnement optimal et efficace (ces données doivent être générées via des appareils IoT). Vient ensuite le traitement des données : le choix entre l'informatique de pointe (traitement sur l'appareil) et le cloud (traitement dans le cloud) doit être effectué en fonction de la bande passante et des besoins de confidentialité de l'utilisateur.
• Sécurité et confidentialité : La sécurité est l'une des principales préoccupations en matière d'intégration de l'IA dans les appareils IoT. Le chiffrement et les mises à jour régulières du micrologiciel sont des mesures de sécurité essentielles. De plus, il est important de respecter les réglementations telles que le RGPD ou la loi HIPAA lors du traitement des données personnelles.
• Interopérabilité : Il est important d'utiliser des protocoles de communication standard tels que MQTT et CoAP pour garantir la compatibilité entre les appareils. Il est également recommandé de disposer d'API flexibles pour intégrer les services d'IA aux appareils IoT.
• Consommation d'énergie : les appareils IoT lorsqu'ils sont intégrés à des algorithmes d'IA peuvent être gourmands en énergie. Il est donc important d'optimiser les modèles pour une faible consommation d'énergie, en particulier pour les appareils fonctionnant sur batterie et disposant de ressources limitées.
• Évolutivité : L'évolutivité est un élément incontournable. Lors d'un projet IoT, il est important de mettre à jour régulièrement les modèles d'IA des appareils IoT. Il est également essentiel de garantir l'évolutivité des systèmes back-end face à l'augmentation du nombre d'appareils connectés et du volume de données.

Lorsque l’IA et l’IoT sont combinés, ils ont le potentiel d’améliorer l’efficacité et la fonctionnalité des opérations.