Le machine learning avancé, la prochaine étape de l’IoT

Les données collectées par les objets connectés doivent être mises en valeur par une analyse fine de leur connu, facilitée par le machine learning avancé.

Cette année, beaucoup d'encre a coulé autour de l'Internet des objets (IoT). Il apparaît clairement que le machine learning avancé est la prochaine étape dans la création de valeur réelle issue de l'Internet des objets et des technologies connectées. L'utilisation de l'apprentissage machine et de l'informatique cognitive avec l’IoT favorise l'innovation à un rythme sans précédent.

Les progrès de l'apprentissage machine et de l'informatique cognitive s'avèrent être des atouts de poids pour le secteur de la technologie, notamment avec les voitures autonomes et la domotique.

Les technologies connectées peuvent être appliquées à pratiquement tout type de secteur, mais c'est dans celui de la logistique que leur popularité est flagrante. L'IoT va prendre en charge les expéditions de marchandises : ces opérations seront donc constamment surveillées et toutes les informations recueillies pourront être communiquées au siège des entreprises concernées. Le secteur gagnera ainsi nettement en fiabilité et en dynamisme. Amazon par exemple fait déjà appel à la technologie des drones pour assurer des services de livraison premium rapides. En 2017, un grand nombre d'entreprises logistiques telles que UPS et FedEx vont commencer à leur tour à utiliser de la technologie connectée.

Avant de passer à l'action, il va leur falloir passer au peigne fin un grand nombre de réglementations, notamment concernant les aspects de la responsabilité civile et de l'assurance accidents. Mais il y a fort à parier que de nombreuses entreprises vont commencer dès 2017 à révolutionner le marché en déployant ces technologies sur le terrain. Les investissements dans ce type d'initiatives vont nettement augmenter.

Le secteur de la distribution sera lui bousculé par l’analytique. Plus que jamais, les informations que génère l'analytique aident les entreprises à prendre de meilleures décisions métiers en temps réel. Et les partenaires évoluant dans la chaîne d'approvisionnement sont bien placés pour connaître l'importance de la richesse informationnelle. 

Aujourd’hui, le contenu des paniers des clients ne constitue plus un corpus d'informations suffisant. Ces entreprises adoptent des analyses cognitives et avancées pour comprendre ce que leurs clients pensent et ce qui les motivent, tout en identifiant les produits nécessaires et leur localisation dans l'entrepôt. La donnée est devenue le nouvel or noir des entreprises. Elles vont exploiter ce potentiel pour apporter de la valeur aux divers secteurs d'activité (exploitation, marketing et ventes). Le monde de la distribution, en 2017, verra la dépendance d'un nombre plus important de clients vis-à-vis d'informations métiers détaillées, extraites de leurs données afin d'acquérir un avantage concurrentiel. L'informatique cognitive va leur donner ce type d’avantage en leur apportant une profonde connaissance des clients. La croissance substantielle du cloud comme plateforme d'innovation offrira de nouvelles voies de commercialisation pour étayer cette dynamique.

Pour l’Industrie 4.0 et l'usine intelligente, l'analytique va jouer un rôle crucial dans la modélisation des nombreuses données clés au sein d'une usine, afin de déterminer les niveaux de production, la santé des machines et la qualité de la production. En outre, l'analytique sera utilisée pour contribuer à déterminer la demande et identifier les problèmes potentiels. L'usine intelligente va contribuer à un essor économique que beaucoup appellent la 4e révolution industrielle.

Enfin, le cloud va devenir un point de départ de la transformation des structures métiers. L'adoption du cloud et la confiance des entreprises dans cette technologie ont particulièrement progressé. Elle a été adoptée par les entreprises nées dans le cloud et bénéficiant déjà de ses avantages, notamment la mobilité et un risque faible de perte d'investissement, ainsi que par des entreprises déployant de nouvelles approches de connectivité B2B, et cherchant à rationaliser les opérations inter-entreprises et la collaboration. L'autre atout majeur du cloud réside dans le volume même des consommateurs que les services peuvent desservir aujourd'hui et l'imprévisibilité de la demande liée à ces services. Flexibilité, maintien de la disponibilité du service et facilité l'accès à ces services pour tous types d'appareils, utilisé correctement, le cloud relève tous ces défis.

Il va, de plus, devenir le catalyseur de nouvelles solutions de sécurité, notamment la sécurité des données, à mesure que ses inconvénients perçus se transforment en avantages. Le Règlement général sur la protection des données qui sera adopté en mai 2018 va obliger les entreprises à garantir la sécurité des données recueillies. Les entreprises qui souhaitent passer au cloud le plus rapidement possible afin d'externaliser ces responsabilités, bénéficieront d'une meilleure qualité d'infrastructure informatique, fournie par des sociétés capables d’assurer la sécurité des données dans le cloud. Cela permettra de réduire considérablement les dépenses, et les entreprises vont pouvoir investir dans des produits et services de sécurité pour leurs réseaux informatiques sur site.

Les technologies cloud et l'attitude des entreprises envers le cloud évoluent tous les jours. On constate d'ailleurs la diminution du nombre d'entreprises qui le considèrent comme un élément incontrôlé, déployé sans l'aval de la direction informatique. Davantage d'entreprises intègrent le cloud au cœur de leur stratégie fondamentale. Il est donc devenu plus fiable et, à de nombreux égards, il a assumé le rôle de structure de services et de données garantissant aux entreprises qui l'adoptent des niveaux inégalés de souplesse.

Il est possible que le cloud devienne la technologie dominante en 2017. Le cloud commence à être considéré comme la solution de stockage, de sécurité et de transformation structurelle la plus fiable du marché, et les services informatiques devront passer par une transformation numérique dans tous ces domaines pour garder l'ascendant.

Logistique / Machine Learning

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