Counterpoint – un analyste industriel mondial – a récemment publié un rapport sur les tendances technologiques, mettant en évidence celles qui sont à leur point d’inflexion en 2023 – Edge Computing, Intelligence Artificielle (AI) et Digital Twin – anticipant leur convergence.
L‘Edge Computing devient omniprésent; la prolifération de l’IoT et la mise en œuvre de la 5G ont accéléré la demande de calcul en temps réel à l’Edge, tandis que l’Edge devient plus intelligent pour adopter des rôles de calcul dit actif, fournissant des informations sur les données en temps réel.
L’IoT jouant un rôle essentiel dans la collecte de données par le biais de capteurs, l’intelligence artificielle (IA) se charge de « penser » en analysant les vastes ensembles de données générés par l’IoT et en permettant un actionnement intelligent et dynamique. Le nombre de solutions basées sur l’IA introduites récemment est assez impressionnant.
Les jumeaux numériques – dotés de capacités de comportement virtuel en temps réel – évoluent et ouvrent l’ère des jumeaux numériques cognitifs. Ces répliques virtuelles dynamiques, qui s’appuient sur des technologies de modélisation et de simulation de pointe, fonctionnent de manière autonome et utilisent l’IA pour prendre des décisions. Elles peuvent refléter et simuler différents assets, des machines et des processus en temps réel.
Les technologies d’Edge Computing, d’intelligence artificielle et de Digital Twin devraient converger dans un avenir proche; voici comment et où:
Comme indiqué ci-dessus, l’informatique en périphérie est utilisée pour traiter les données provenant de capteurs et d’autres dispositifs situés en périphérie du réseau, là où se trouvent les objets ou les systèmes physiques. Les algorithmes d’IA sont utilisés pour analyser ces données et faire des prédictions sur les performances des objets, des systèmes et des systèmes de systèmes. Ces informations peuvent être utilisées pour créer un jumeau numérique, qui permet de simuler les performances des objets et des systèmes en temps réel.
Cette convergence de l’Edge Computing, de l’IA et de la technologie Digital Twin nécessite des technologies clés:
- Les capteurs IoT: ils sont nécessaires pour collecter des données à partir d’objets et d’environnements physiques, tels que des machines, des bâtiments et des infrastructures.
- Plateformes d’Edge Computing: ces plates-formes informatiques de périphérie sont nécessaires pour traiter et analyser les données à la périphérie du réseau, au plus près de l’endroit où les données sont générées, en temps réel.
- Algorithmes d’IA: Les algorithmes d’IA sont nécessaires pour traiter et analyser de grandes quantités de données générées par les capteurs IoT, et pour extraire des informations, des modèles et des prédictions sur ces données.
- Plateformes de cloud computing: des plateformes de cloud computing et d’ edge computing sont nécessaires pour stocker et traiter les grandes quantités de données générées par les capteurs IoT et traitées par l’Edge Computing, et pour fournir les ressources informatiques nécessaires à l’entraînement et au déploiement des modèles d’IA.
- Plateformes de jumeau numérique: ces plateformes de jumeau numérique sont nécessaires pour créer, combiner et simuler de manière cohérente et en confiance des modèles virtuels d’objets et d’environnements physiques, pour les optimiser et les contrôler à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle.
- Protocoles de communication: ils sont nécessaires pour assurer l’interopérabilité et l’échange de données entre différents dispositifs et systèmes : 5G, 6G, MQTT, CoAP, OPC UA, DDS, AMQP et autres…
L’intégration efficace de ces technologies nécessite une approche globale, impliquant le matériel, les logiciels et l’infrastructure de réseau, afin de garantir un flux et un traitement des données continus et sécurisés.
Dans l’ensemble, la convergence de l’Edge Computing, de l’IA et de la technologie Digital Twin a le potentiel de transformer un large éventail d’industries – offrant un certain nombre d’avantages et de promesses – en permettant un traitement des données et une prise de décision plus efficaces:
- La santé: La convergence de ces technologies peut contribuer à améliorer les soins et les résultats pour les patients en permettant un suivi et une analyse en temps réel des données des patients, des diagnostics plus rapides et plus précis, ainsi qu’un développement de médicaments et des essais cliniques plus efficaces.
- Transport et logistique: L’Edge Computing, l’IA et la technologie Digital Twin peuvent être utilisés pour optimiser les opérations de transport et de logistique, en améliorant l’efficacité et en réduisant les coûts.
- Énergie et les services publics: La convergence de ces technologies permet de surveiller et d’analyser en temps réel les systèmes d’énergie et de services publics, d’optimiser la consommation d’énergie et d’améliorer les processus de maintenance.
- Agriculture: Les technologies d’Edge Computing, d’IA et de Digital Twin peuvent être utilisées pour optimiser le rendement des cultures, améliorer les processus d’irrigation et de fertilisation, et réduire les déchets.
- New Space: Globalement, cette convergence a le potentiel de transformer l’industrie du nouvel espace en permettant un traitement des données, une analyse et une prise de décision plus efficients, ce qui se traduira par une augmentation des taux de réussite des missions, une réduction des coûts et une amélioration de la durabilité.
- Drones et essaims de drones: de même, elle peut transformer l’industrie des drones en permettant un traitement des données, une analyse et une prise de décision plus efficaces, conduisant à une sécurité accrue, à une meilleure durabilité environnementale et à une productivité améliorée.
- Bâtiments intelligents: il est possible de transformer les capacités des bâtiments intelligents en permettant un traitement des données, une analyse et une prise de décision plus efficaces, qui se traduiront par une efficacité énergétique accrue, une meilleure qualité de l’air à l’intérieur des bâtiments et une amélioration du confort des occupants.
- Robotique et industrie 4.0: améliorer les capacités des robots et transformer les opérations industrielles en permettant un traitement des données, une analyse et une prise de décision rapides, conduisant à une augmentation de la productivité, à une réduction des coûts et à une amélioration de la sécurité et de la maintenabilité.
Restez à l’écoute, nous allons nous attacher à développer plus précisément certains cas d’usage clés et innovants dans ces différents domaines!