[EDITION ABONNES] Depuis le début de l’année, IBM multiplie les annonces de partenariats autour de sa plate-forme cognitive Watson IoT qui devient de fait l’élément central du géant américain sur le marché de l’Internet des objets. Un tour d'horizon s'impose. ...

Dans le sillage de l’installation à Munich début 2017 de son siège mondial pour la technologie Watson IoT (Watson IoT Center), IBM développe actuellement une politique active de partenariat pour rendre incontournable sa solution composée d’algorithmes d’intelligence artificielle dans l’univers complexe de l’Internet des objets (IoT). Ce centre d’expertise qui regroupera à terme un millier de personnes va développer des offres ciblées pour les utilisateurs de l'IoT qui ont besoin d'analyses cognitives. C'est l’investissement global le plus important réalisé en Europe par IBM sur les 20 dernières années, selon la société, qui avait préalablement annoncé qu’elle investirait dans l’IoT 3 milliards de dollars sur quatre ans. Via des accords ciblés, notamment avec de grands distributeurs, le géant américain va s’appuyer sur ce centre pour populariser Watson IoT auprès du public fragmenté des développeurs d’applications de l’IoT et ouvrir la voie à une utilisation large de cette déclinaison pour l’Internet des objets de la plate-forme d’analyse cognitive Watson, adaptée dans ce cas de figure à l’analyse dans le cloud des données émises par des dizaines de milliards de capteurs connectés.

Des accords avec de grands distributeurs

IBM vient ainsi d’ouvrir un laboratoire commun avec le distibuteur Avnet, sis au Watson IoT Center de Munich. Objectif : faciliter le développement de prototypes d’applications d’envergure de l’IoT en s’appuyant sur les compétences jointes des deux partenaires afin d'explorer comment transformer des masses de données brutes en informations exploitables directement par l’utilisateur final. Concrètement Avnet, via le réseau de développeurs attachés au distributeur Farnel récemment racheté, va utiliser ce laboratoire pour mettre en œuvre des POC (Proof Of Concept). C’est-à-dire des cartes électroniques embarquées sur lesquelles les services délivrés par Watson IoT et par la plate-forme Bluemix (environnement de développement dans le cloud), ainsi que les API ad hoc seront installés. A titre d'exemples, on citera  l’API NLP (Natural Language Processing) pour les interactions avec les objets via un langage naturel, l’API MLW (Machine Learning Watson) pour l’automatisation du traitement de données et l’accompagnement des phases d’apprentissage, ou encore l’API VIA (Video and Image Analytics) pour l’analyse de flux vidéo en vue d’identifier des objets. L’objectif est de fournir aux utilisateurs une base de départ, i.e. un sous-système matériel/logiciel, sur lequel ils pourront explorer les possibilités offertes par les technologies d’intelligence artificielle d’IBM pour leur application. A noter que les deux sociétés avaient déjà initié leur collaboration en commercialisant un kit de démarrage pour l’IoT basé sur une carte Raspberry Pi et intégrant les accès aux solutions Bluemix et Watson IoT.

Parallèlement IBM s’est engagé avec le distributeur Arrow et le site de financement participatif Indiegogo pour faciliter le passage de l’idée, du prototype ou de la preuve de concept à l’industrialisation de solutions IoT complètes. Via cet accord, les sociétés qui passeront par Indiegogo afin de lever des fonds pour une application dans laquelle Watson IoT intervient, ne paieront pas de droits d’accès à l’environnement Bluemix qui autorise la mise en œuvre des algorithmes dans le cloud installés sur la plate-forme Watson IoT : intelligence artificielle, blockchain, outils d’analyse avancés, solutions de cybersécurité… D’ores et déjà, plusieurs start-up bénéficient du logo Arrow Certified Indiegogo comme Fitly, qui développe une plate-forme d’analyse instantanée des mets que l’on mange, avec des données qui s‘insèrent dans un programme de nutrition installé dans le cloud, ou encore PlayDate qui a conçu une balle connectée intelligente pour animaux de compagnie. Là encore l’idée sous-jacente, selon IBM, est de diffuser dans le monde des développeurs les possibilités offertes par Watson IoT qui à première vue semble inaccessible à de jeunes sociétés.

Des accords pour des applications concrétes

Pour enfoncer le clou, et bien faire passer le message que Watson IoT n’est pas une suite éthérée d’algorithmes obscurs, utilisables seulement par une poignée de spécialistes, IBM vient d’annoncer une collaboration avec le fournisseur de services de paiement par carte bancaire Visa pour transformer tout objet connecté, y compris les voitures, en un point de vente potentiel. Dans ce cadre, la plate-forme Watson IoT va permettre la connexion de milliards d’objets (capteurs, équipements embarqués…) à travers le monde, et infuser la partie paiement à partir de ces objets. Exemple, dans une flotte de véhicules connectés via Watson IoT, chaque conducteur pourra être alerté individuellement d’un remplacement à effectuer sur le véhicule, ou de la fin d’un contrat de maintenance ou d’assurance. A partir de cette information, il sera possible de payer directement le service concerné en utilisant un paiement Visa via le cloud d’IBM. Une voie ouverte vers la commercialisation de services extrêmement adaptés à chaque utilisateur.

En France c’est la SNCF qui a décidé de collaborer avec IBM pour tirer profit des technologies de Watson IoT. A travers cette collaboration, la SNCF pourra connecter des dizaines de milliers de systèmes installés sur les voies ferrées, dans les trains, les gares pour récupérer des dizaines de milliers de données de terrain et les exploiter en terme de sécurité, d’optimisation du trafic et de meilleure information des usagers.

Avec l’aide des logiciels cognitifs de Watson IoT, la SNCF estime que l’exploitation et l’analyse intelligente des données de terrain deviennent des piliers de la prise de décision pour le déclenchement de telle ou telle action. Exemple, sur les lignes SNCF d’Ile-de-France, 200 trains de nouvelle génération sont chacun équipés de 2 000 capteurs qui transmettent quelque 70 000 informations par mois en temps réel. La détection et la prévention des problèmes sont alors assurées de manière optimisée.