L'IA ajoute de l'intelligence aux plates-formes IoT

 L’application phare de l’Internet des objets pourrait être l’intelligence artificielle.

Même s’il peut être difficile de classer l’intelligence artificielle (IA) et ses ramifications à multiples facettes comme de véritables applications, ces technologies peuvent profondément modifier les opérations de l’IoT. L’IA rend les réseaux IoT plus intelligents et capables d’évoluer selon les besoins sans risque de croissance incontrôlable.

Les opérations IoT constituent un combat permanent pour tenter de garantir que les milliers d'appareils ou plus fonctionnent correctement et en toute sécurité sur un réseau d'entreprise et que les données collectées sont à la fois exactes et opportunes. Alors que les moteurs d’analyse back-end sophistiqués font le gros du travail de traitement du flux constant de données, garantir la qualité des données elles-mêmes est souvent laissé à des méthodologies quelque peu archaïques.

Pour aider à maîtriser les infrastructures IoT tentaculaires, certains fournisseurs de plateformes IoT intègrent la technologie IA/ML pour renforcer leurs capacités de gestion des opérations. Certains fournisseurs de plateformes notables, tels qu'IBM et Schneider Electric, ont déjà accumulé des années d'expérience dans l'intégration de l'IA/ML dans leurs produits, mais l'utilisation de l'IA/ML est loin d'être universelle parmi tous les fournisseurs de plateformes IoT.

« Je dirais que parmi les centaines de fournisseurs de plateformes IoT, il s'agit encore d'un phénomène assez rare », a noté Sam Lucero, analyste en chef des services et technologies IoT au sein du cabinet d'analystes Omdia. "C'est encore une fonctionnalité en développement dans les ensembles de solutions."

Pourquoi les plateformes IoT ont besoin de l'IA/ML

Malgré les déploiements de produits limités à ce jour, il existe de nombreuses preuves que l'IA/ML sera un ingrédient nécessaire dans la plupart des plateformes IoT. Les outils de gestion traditionnels peuvent répondre aux exigences des environnements IoT plus vastes, car ils ne sont pas en mesure de suivre la taille des réseaux et le nombre croissant d'appareils qu'ils relient.

Les outils actuels tels que les systèmes SCADA peuvent être en mesure de fournir une surveillance de base des capteurs, actionneurs et autres appareils connectés, mais les informations qu'ils reçoivent sont au mieux basiques. Généralement, les données sont basées sur des seuils prédéterminés, avec peu ou pas de distinctions qualitatives.

Joe Berti, vice-président des applications d'IA chez IBM, considère les environnements SCADA vieillissants comme une motivation clé pour passer à une gestion de l'IoT basée sur l'IA.

"Tout simplement parce qu'il existe une infrastructure massive de systèmes SCADA qui collectent des données pour les services publics, le pétrole, le gaz et l'industrie manufacturière, et ils collectent des données depuis 10 à 15 ans", a déclaré Berti, "mais ils sont basés sur des points de consigne. »

De tels processus manuels – établissant spécifiquement les points à partir desquels les opérations de collecte de données passent de « bonnes » à « mauvaises » – sont l’un des principaux problèmes qui contribuent à des méthodes de gestion inefficaces et souvent imprécises.

Un autre facteur qui rend urgent l’adoption de l’IA est la diminution de la main-d’œuvre dans de nombreux secteurs qui dépendent de leurs environnements IoT. La contraction de la main-d’œuvre – qui diminue en raison des départs à la retraite, des licenciements et du déplacement des activités à l’étranger – laisse un déficit d’expertise qui peut être atténué à l’aide de systèmes de gestion plus intelligents.

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Pour en savoir plus sur les plateformes IoT, consultez le rapport Omdia «Plateformes de gestion de la connectivité – Analyse 2021. »

Ce que l'IA peut faire pour l'IoT

L'IA basée sur la plateforme se concentre sur les données qui transitent par le plan opérationnel pour garantir que la collecte de données et les autres appareils fonctionnent efficacement. L'IA basée sur la plateforme n'affecte pas les données collectées à des fins d'analyse.

Il s'agit d'une « distinction importante entre les données sur le fonctionnement de votre système et les données fournies par votre système », a déclaré Lucero d'Omdia.

Du côté de l'analyse, certaines applications, généralement basées sur le cloud, ont également intégré des technologies d'IA, mais celles-ci sont distinctes des implémentations de plateforme orientées opérationnellement.

Grâce à l'IA, en particulier à l'apprentissage automatique, la santé opérationnelle des périphériques réseau peut être surveillée sur la base de données en temps réel et suivie sur une période donnée afin qu'une série de paramètres puisse être analysée. Cette approche offre des informations de plus en plus spécifiques sur le fonctionnement des appareils par rapport à des performances moins informatives mesurées par rapport à des références prédéfinies. Dans certains cas, l’introduction de données opérationnelles déjà capturées dans un moteur d’apprentissage automatique augmentera l’étendue de son expérience et lui permettra de fournir des informations encore plus granulaires.

L’aspect temps réel est également essentiel. Aujourd’hui, de nombreux administrateurs IoT sont submergés par la quantité d’informations générées par leurs réseaux. Berti d'IBM a déclaré que les clients réclament de l'aide et a noté que beaucoup d'entre eux disent : « Nous recevons des milliers d'alertes et nous ne pouvons donc tout simplement pas y prêter attention. C'est du bruit et c'est trop pour que nous puissions y faire face. .»

La solution d'IBM, a déclaré Berti, peut gérer l'assaut des informations et les analyser pour trouver les points de données vraiment significatifs : « Il s'agit essentiellement d'une détection d'anomalies basée sur l'IA », a déclaré Berti, « et ce que nous constatons réellement, c'est ce qui fonctionne vraiment différemment ici ? »

Ce niveau de collecte et d'analyse des données fournit beaucoup plus d'informations sur les performances du réseau. « Ce dont nous parlons, c'est d'essayer, par exemple, de détecter des anomalies ou des modèles d'utilisation, puis de pouvoir dire : OK, opérons différemment », a déclaré Lucero. « Modifions ce mode d'emploi, car nous obtenons ces données que nous traitons automatiquement et nous pouvons ainsi fonctionner plus efficacement. »

Schneider Electric propose des capacités d'IA « entièrement intégrées en option », selon Martin Bauer, responsable marketing EcoStruxure de Schneider, qui a répondu aux questions d'IoT World Today par e-mail. « Les clients ont toute la flexibilité d'exécuter EcoStruxure Machine Advisor pour collecter et afficher les données [collectées à partir de] machines ou pour ajouter l'option d'analyse pour la maintenance prédictive. »

La mise en œuvre d'IBM n'utilise pas seulement l'IA pour détecter des anomalies, elle peut également lancer des activités basées sur cette détection. "En fait, nous bouclons la boucle", a déclaré Berti. "Nous pouvons créer un bon de travail dans Maximo, puis demander à un technicien d'examiner l'équipement." Le technicien peut utiliser un appareil mobile pour voir les informations ainsi que les solutions suggérées.

L'IA contribue également à la sécurité de l'IoT

Grâce à de meilleures données reçues et analysées plus rapidement, les systèmes de sécurité et les opérateurs de systèmes peuvent réagir plus rapidement lorsqu'une menace perçue apparaît.

Sans IA, un système de sécurité ou de gestion pourrait générer uniquement une alerte si un appareil ne parvient pas à continuer à fonctionner et à collecter et transmettre des données. Mais l'IA/ML peut détecter les subtilités du fonctionnement de l'appareil, ce qui peut indiquer qu'un appareil qui fonctionne apparemment correctement agit de manière anormale, peut-être en collectant des données alors qu'il n'est pas prévu ou en fonctionnant en dehors de sa plage de température.

"Sur le plan de contrôle, l'utilisation du ML est un type de détection d'anomalies, améliorant ainsi la sécurité", a déclaré Lucero.

Berti d'IBM a noté que les informations recueillies et exploitées par la gestion assistée par l'IA peuvent aider à isoler des segments du réseau IoT et ainsi réduire les vulnérabilités et les surfaces d'attache potentielles pour les intrus.

La plateforme EcoStruxure de Schneider exploite également son expertise en IA pour renforcer la sécurité des réseaux. "La cybersécurité est l'un des aspects les plus importants dans le développement de notre offre", a écrit Bauer de Schneider.

Peu d'aménagements requis pour ajouter l'IA à l'IoT

Certains utilisateurs pourraient hésiter à mettre en œuvre ou à mettre à niveau vers une plate-forme IoT améliorée par l’IA, en supposant qu’une telle technologie logicielle de pointe nécessitera un matériel tout aussi sophistiqué, ce qui entraînerait des mises à niveau étendues et coûteuses des appareils.

Mais ce n'est pas forcément le cas.

"Je n'ai pas entendu parler de modifications spéciales devant être intégrées ou développées sur l'appareil lui-même", a déclaré Lucero, "et vraiment, s'il y en avait pour la grande majorité des appareils IoT, cela constituerait une sorte de rupture dès le départ. .»

Il en va de même pour le format des données transmises par les appareils et les protocoles qu'ils utilisent pour déplacer les données sur une longue période. La plupart des plates-formes compatibles avec l'IA peuvent collecter et interpréter des données dans une variété de formats familiers à l'aide de protocoles de transmission éprouvés.

"Nous pouvons en fait accepter n'importe quel type de données", a déclaré Berti. "Ce que nous avons fait, c'est écrire des connecteurs pour les principaux systèmes SCADA."

Être opérationnel n’est généralement pas si difficile non plus. Comme indiqué précédemment, certains systèmes d'IA/ML bénéficient de la capacité d'ingérer et d'analyser des données historiques, mais peu de formation est généralement requise pour les systèmes ou les opérateurs.

L'IA accélère le marché de l'IoT

Il ne fait aucun doute que l’IA est devenue partie intégrante de la gestion des opérations IoT. Les installations IoT de plus grande taille bénéficieront des avantages de l’IA plus tôt que les installations plus petites, simplement en raison de l’ampleur et des défis liés à l’exploitation d’un environnement IoT vaste et complexe. Et même si aujourd’hui l’éventail de plates-formes compatibles avec l’IA est limité, cela va bientôt changer.

« Nous constatons déjà une consolidation du paysage des fournisseurs en cours », a déclaré Lucero. "Je soupçonne que l'IA/ML sera l'une de ces choses qui contribueront à accélérer ce processus."

Il est également possible, même si ce n'est pas le cas aujourd'hui, que les fournisseurs de plates-formes améliorées par l'IA mettent certaines de ces capacités d'IA à la disposition d'autres applications via des API ou d'autres intégrations.

"Je suis sûr que cela serait exposé avec d'autres caractéristiques et fonctionnalités", a déclaré Lucero, "mais je pense que c'est encore un peu plus avancé en termes d'intégration directe avec la plate-forme IoT."