Si nous prêtons plus attention à notre environnement, nous pouvons constater que les capteurs sont déjà couramment utilisés dans notre quotidien pour capter des images, vidéos, sons, température, etc.
Le secteur industriel utilise, depuis de nombreuses années, les données capteurs afin de prévenir des temps d’arrêt en production non planifiés, voire de réaliser de la maintenance prédictive.
Le monde du transport est un secteur clé de l’évolution numérique. Lorsque nous parlons de véhicule autonome aujourd’hui, nous faisons référence à l’assistance développée autour de ce véhicule, ce n’est pas à proprement parlé un véhicule qui se passe de conducteur. Mais selon Gartner, les véhicules autonomes représenteront près de 25% du parc des voitures particulières d’ici 2030.
Les énergies renouvelables et les bâtiments intelligents sont aujourd’hui dotés de capteurs permettant de suivre en temps réel leur production et ou consommation et ce dans l’objectif de les optimiser.
L’Intelligence Artificielle, permet-elle de valoriser les données capteurs ?
La proposition de valeur de ces capteurs repose sur l’analyse et l’utilisation qui en découlent. L’Intelligence Artificielle analyse ces données capteurs afin de catégoriser des comportements, prévoir des flux, diagnostiquer des anomalies, etc.
L’approche de Probayes
Nous vous proposons de comprendre comment les données capteurs sont utilisées au travers de trois exemples concrets :
- La solution Eye Tracking permet d’interagir avec un ordinateur ou tout autre interface informatique grâce au suivi oculaire et à partir d’une webcam.
- Le projet Man Machine Teaming classifie en temps réel les comportements d’un avion ou d’un groupe d’avions ennemis à partir de leurs trajectoires et fournit des faisceaux de trajectoires probables correspondant à ces comportements.
- Les capteurs embarqués (caméras, lidars, radars, GPS, etc.) sont une véritable assistance au futur véhicule autonome.
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