Besoin de sémantique

Beaucoup d'entreprises se lancent dans l'IoT afin d'obtenir plus d'informations du monde physique pour faire tourner les processus plus rapidement et plus simplement. La collecte de données n'est utile que lorsqu'on leur donne un sens. Les ordinateurs lisent chaque chiffre de la même manière, ce n'est que lorsqu'un sens est donné à chaque valeur que l'ordinateur sait ce qu'il est en train de lire. Un ordinateur doit comprendre qu'il s'agit d'une température corporelle, et non d'une température ambiante, pour associer les bonnes actions de suivi aux mesures. Un température ambiante de 21° est parfaitement normale, mais pour le corps, il faut prendre des mesures d'urgence.

Le recours à des annotations sémantiques dans le domaine de l'IoT permet donc d'obtenir des métadonnées pouvant être interprétées par les machines pour décrire les moyens et données de l'IoT. De cette façon, vous pouvez laisser le système déduire les informations des données que vous mesurez. Sur la base de ces données, vous pouvez obtenir des informations dans l'application qui ne sont pas mesurées, mais dérivées d'autres mesures.

La puissance de l'intelligence artificielle

Vous obtenez des données dérivées en combinant les données mesurées à la logique du business. Vous pouvez vous en servir pour mettre quelque chose en route. En associant les règles du business à certaines informations, une action automatique peut être paramétrée lorsque ces données sont détectées. Une combinaison du nombre de personnes dans un local, de la température ambiante et de la qualité de l'air peut, par exemple, donner lieu à la mise en route automatique d'une installation de purification de l'air lorsque certaines valeurs sont dépassées.

On peut même aller encore plus loin ; l'intelligence artificielle nous permet de reconnaître des modèles. Dans un processus, la décision est prise sur la base de certaines informations ; lorsqu'un même type d'information est constaté quelque part ailleurs, une décision similaire serait alors prise. Dans ce cas, on ne s'attend pas à ce que ces valeurs soient dépassées, car le système sait à l'avance qu'à l'arrivée d'un certain nombre de personnes, la purification de l'air peut être enclenchée préventivement. Le système connaît la situation et anticipe sans l'intervention de quiconque.

En connaissant la situation, la communication entre machines et de la machine à l'humain est plus fluide. Lorsqu'une personne se trouve dans certaines situations, seules les données pertinentes sont affichées. Un contrôleur qui doit vérifier un coffret électrique n'obtiendra ainsi que les données qui l'intéressent et qui requièrent son attention. Au lieu d'avoir des informations sur tous les éléments, on pourrait par exemple choisir de ne lui montrer que les informations sur les éléments qui présentent une anomalie et nécessitent donc un entretien. Outre l'affichage ou non de certaines informations en fonction de la situation, les services peuvent également être sensibilisés à la situation. Une application permettant de contrôler une machine peut, lorsque l'utilisateur se trouve à côté de cette dernière, donner la possibilité de la démarrer à partir de cette application. Si l'utilisateur se trouve à distance, l'application ne proposera que la fonction de monitoring afin de garantir la sécurité des personnes se trouvant à proximité de la machine.

Pouvez-vous être déchargé de certaines décisions ?

En rendant un processus business conscient de la situation dans laquelle il opère, vous pouvez gagner en temps et en efficacité par la prise automatique de décisions ou par un meilleur accompagnement de l'utilisateur lors de la prise de ces décisions.

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