Le Machine Learning est un processus qui consiste à enseigner aux ordinateurs à apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés.
Il existe depuis de nombreuses années, mais avec l’avènement de l’Internet des objets (IoT), il devient de plus en plus important.
Avec autant de devices désormais connectés, il est essentiel que nous trouvions un moyen pour eux de communiquer et d’apprendre les uns des autres.
Dans cet article, nous discuterons des différents types d’apprentissage automatique et de la manière dont ils peuvent être utilisés pour alimenter des applications IoT.
Mais avant de commencer, commençons par définir ce que c’est que le Machine Learning (ML) ainsi que l’internet des objets IoT.
Machine Learning : C’est quoi ?
L’apprentissage automatique est un type d’intelligence artificielle qui fournit aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés.
En termes simples, le Machine Learning est l’art de faire des prédictions à partir de données.
Aujourd’hui, il existe plusieurs types d’apprentissage automatique, mais nous allons en discuter trois principaux: l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage semi supervisé.
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IoT : C’est quoi ?
L’internet des objets est un réseau de dispositifs physiques et virtuels, connectés entre eux et pouvant interagir avec l’environnement en collectant et échangeant des données.
Les objets connectés sont dotés de capteurs et d’actuateurs permettant de collecter des données sur leur environnement et d’interagir avec celui-ci.
Par exemple, un thermostat connecté peut collecter des données sur la température intérieure et extérieure et ajuster le chauffage en conséquence.
Maintenant que nous avons une idée de ce qu’est le Machine Learning et l’IoT, examinons comment ces deux domaines peuvent être utilisés ensemble pour créer des solutions IoT intelligentes.
Mais avant cela, nous allons comprendre en détail les différents types de Machine Learning.
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Quels sont les différents types de Machine Learning ?
Il existe trois types principaux d’apprentissage automatique: l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage semi-supervisé.
L’apprentissage non supervisé
C’est le type d’apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées.
Cela signifie que l’ordinateur doit trouver des structures dans les données pour pouvoir apprendre.
L’apprentissage semi supervisé
C’est un type d’apprentissage automatique où les données sont partiellement étiquetées.
Dans ce cas, l’ordinateur doit apprendre à partir de données qui ne sont pas entièrement labellisées.
Par exemple, imaginez que vous ayez une image de 1000 x 1000 pixels et que seuls 100 de ces pixels soient étiquetés.
L’ordinateur doit alors apprendre à partir des données non étiquetées pour pouvoir étiqueter les pixels restants.
L’apprentissage supervisé
C’est le type d’apprentissage automatique où les données sont entièrement étiquetées.
Dans ce cas, l’ordinateur apprend à partir de données qui ont été préalablement étiquetées par un humain.
Par exemple, imaginez que vous ayez une image de 1000 x 1000 pixels et que tous les pixels soient étiquetés.
L’ordinateur peut alors apprendre à partir des données étiquetées pour pouvoir étiqueter les pixels restants.
Maintenant que nous avons une idée des différents types d’apprentissage automatique, voyons comment ils peuvent être utilisés pour alimenter des applications IoT.
Quel est l’impact du Machine learning sur l’IoT ?
Alors que plusieurs entreprises apprécient la possibilité révolutionnaire de l’IoT, elles ont commencé à remarquer une variété de défis qu’elles souhaitent surmonter pour avoir un impact efficace sur celui-ci.
Un grand nombre d’entreprises et de fabricants utilisent le ML pour exploiter le potentiel de l’IoT.
L’IoT développé et renforcé par le machine learning multiplie efficacement l’aide et l’influence de cet échange qui s’empare de ces technologies intégrales.
En réalité, l’IA (Intelligence Artificielle) est aujourd’hui un élément complet du succès.
Le Machine Learning présente divers avantages, tels que la planification de systèmes de capteurs, l’offre d’analyses en temps réel, l’augmentation de la sécurité, la minimisation du flux de données et toutes les applications utilisateur personnalisées utilisant une grande quantité de données sur Internet.
Au-delà du Machine Learning, l’objectif principal est d’automatiser la création de divers modèles analytiques pour permettre aux algorithmes d’apprendre en continu à l’aide des connaissances disponibles.
L’impact du ML sur les progrès de l’IoT joue un rôle essentiel dans l’amélioration des applications intelligentes réelles.
4 Exemples de solutions IoT utilisant le Machine Learning
Sécurité
Le Machine Learning peut aider à détecter les anomalies et à prévenir les intrusions.
Les données collectées par les capteurs IoT peuvent être analysées en temps réel pour détecter des anomalies et déclencher une alarme en cas d’intrusion.
Par exemple, les caméras de surveillance peuvent être utilisées pour détecter des intrus et déclencher une alarme.
Smart Transport
Le Machine Learning peut être utilisé pour analyser les données du trafic et optimiser le transport.
Par exemple, les caméras de surveillance peuvent être utilisées pour détecter les embouteillages et déclencher une alarme.
Santé
L’IoT et le Machine Learning ont amélioré le secteur de la santé dans la mesure où les patients peuvent porter des appareils tels que des vestes et des bracelets intelligents qui sont utilisés pour surveiller leur état et envoyer des rapports réguliers à une base de données accessible par les médecins.
Les appareils peuvent surveiller les signes vitaux et les organes d’un patient et envoyer un rapport d’avancement à une base de données spécifique.
Le système collecte et signale également la présence et les manifestations d’agents pathogènes. Il s’agit d’une avancée cruciale qui aide le système de santé à mettre en place les meilleures pratiques.
Smart Factory
Le Machine Learning propose une maintenance des machines, souvent appelée maintenance préventive, aidant les fabricants à comprendre les défaillances ou les dysfonctionnements des systèmes.
Ces machines se basent sur les technologies IoT afin de remonter les données qui seront exploitées par le ML.
Cela permet aux fabricants d’identifier quel pièce risque de tomber en panne et donc de prévoir un remplacement.
Cela permet également aux producteurs d’éviter ou de prévenir les pannes de machines.
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Conclusion
Ces dernières années, les industriels ont pris en considération l’IoT et le Machine Learning en raison des effets positifs de ces deux technologies sur la vie des gens.
L’IoT et le Machine Learning ont permis aux entreprises de résoudre divers problèmes tels que la sécurité, le transport, la santé et la production.
Dans l’avenir, nous pouvons nous attendre à ce que ces deux technologies continuent à évoluer et à se développer pour offrir de meilleures solutions aux entreprises.
Il y a encore beaucoup à faire dans ce domaine, mais les possibilités sont infinies.
Nous vivons une époque passionnante où de nouvelles technologies émergent et changent notre façon de vivre.
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