L'intelligence artificielle ambiante est une technologie qui fonctionne silencieusement dans l'environnement, s'adaptant à nos besoins sans nécessiter d'interaction explicite.
Selon Emergen Research, "l'intelligence environnementale fait référence à l'intégration de technologies intelligentes et réactives dans les environnements quotidiens, permettant aux espaces de s'adapter automatiquement aux besoins des utilisateurs sans intervention explicite".
Cette technologie utilise des capteurs, l'IA, l'IoT et l'apprentissage automatique pour :
Contrairement aux assistants vocaux qui nécessitent des commandes explicites, l'intelligence ambiante fonctionne en arrière-plan, rendant les environnements plus intuitifs et personnalisés.
Grand View Research indique que la préférence croissante pour les maisons intelligentes est l'un des principaux moteurs de l'intelligence environnementale. Ces systèmes surveillent et contrôlent la consommation d'énergie et optimisent la gestion des déchets, rendant les maisons plus efficaces et plus confortables.
Selon l'article paru dans Emergen Research, "les environnements de vente au détail utilisent l'intelligence ambiante pour optimiser l'agencement des magasins en temps réel en fonction des habitudes de déplacement des clients, sans nécessiter d'analyse manuelle".
Comme l'indique Grand View Research, "les bureaux modifient subtilement l'éclairage, la température et l'élimination du bruit en fonction du type de travail effectué, améliorant ainsi automatiquement la productivité sans intervention directe de l'utilisateur".
Grand View Research estime que "le marché mondial de l'intelligence ambiante a atteint 18,44 milliards de dollars en 2022 et devrait croître à un taux annuel de 24,4 % jusqu'en 2030, où il devrait atteindre près de 100 milliards de dollars".
Cette croissance est due à :
Emergen Research identifie plusieurs entreprises leaders sur le marché de l'intelligence ambiante :
Un aspect essentiel de l'intelligence ambiante concerne les implications en matière de protection de la vie privée. Grand View Research note le développement de "techniques d'intelligence ambiante préservant la vie privée, où le traitement se fait à la périphérie, les données sensibles étant traitées localement sans stockage central. Ces approches préservent les avantages de l'intelligence ambiante tout en répondant aux préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Comme le montre l'étude, les entreprises les plus performantes dans ce domaine seront celles qui rendront la technologie invisible, en créant des environnements qui répondent intelligemment aux besoins humains sans nécessiter d'attention.
L'intelligence environnementale représente un changement de paradigme fondamental : il ne s'agit plus d'interagir avec la technologie, mais d'en être entouré afin qu'elle améliore silencieusement notre vie quotidienne.
Les assistants vocaux tels qu'Alexa et Siri nécessitent une interaction explicite (comme dire "Hey Siri" ou "Alexa") et fournissent des réponses à des commandes spécifiques. L'intelligence artificielle ambiante, quant à elle, fonctionne en permanence en arrière-plan sans nécessiter de commandes explicites, en adaptant automatiquement l'environnement aux besoins des utilisateurs grâce à des capteurs et à un apprentissage continu.
Oui, sous des formes initiales. Des systèmes tels que les thermostats intelligents qui apprennent vos préférences en matière de température, les lumières qui s'adaptent à l'heure de la journée et à votre comportement, ou les réfrigérateurs qui surveillent la consommation d'aliments sont des exemples d'intelligence ambiante déjà présents dans de nombreux foyers. Selon Grand View Research, la préférence croissante pour les maisons intelligentes est l'un des principaux moteurs de la croissance de l'intelligence ambiante.
L'IA environnementale et les robots représentent des approches complémentaires de l'automatisation. Alors que l'IA environnementale est intégrée dans l'environnement lui-même (murs, plafonds, sols, appareils), les robots sont des entités physiques mobiles qui peuvent interagir avec l'environnement. Dans un avenir proche, nous assisterons probablement à une intégration plus étroite : les robots domestiques collaboreront avec les systèmes d'intelligence environnementale, recevant des informations de capteurs répartis dans l'environnement afin de naviguer et d'effectuer des tâches plus efficacement. Par exemple, un robot aspirateur pourrait recevoir des informations du système environnemental sur les zones de la maison qui ont été récemment utilisées et qui ont besoin d'être nettoyées.
Les principaux risques sont la collecte continue de données sur les habitudes personnelles, la surveillance potentielle non autorisée et la création de profils d'utilisateurs détaillés. Comme l'indique Grand View Research, ces préoccupations ont conduit au développement de techniques qui traitent les données localement sur les appareils eux-mêmes, sans les envoyer à des serveurs centraux, réduisant ainsi les risques pour la vie privée.
Absolument. L'IA environnementale a un potentiel important pour améliorer l'accessibilité et l'autonomie des personnes handicapées. Les environnements qui s'adaptent automatiquement aux besoins de l'utilisateur peuvent fournir une assistance personnalisée : réglage automatique de l'éclairage pour les personnes souffrant de déficiences visuelles, systèmes de communication environnementale pour les personnes non verbales, ou environnements qui anticipent et préviennent les situations à risque pour les personnes à mobilité réduite.
Bien que ces systèmes nécessitent de l'énergie pour fonctionner, ils sont conçus pour optimiser l'efficacité énergétique globale des pièces. Les systèmes d'éclairage et de climatisation intelligents, par exemple, peuvent réduire considérablement la consommation d'énergie en ne s'activant que lorsque c'est nécessaire et en s'adaptant aux conditions réelles. Selon la recherche, la mise en œuvre à grande échelle de l'intelligence ambiante dans les villes intelligentes pourrait contribuer à réduire l'empreinte carbone urbaine en optimisant la consommation d'énergie des bâtiments et des systèmes de transport.
Dans les années à venir, nous assisterons probablement à une plus grande intégration entre les différents systèmes environnementaux qui fonctionnent actuellement de manière isolée. Nous assisterons également à une amélioration des capacités prédictives, les systèmes étant capables d'anticiper les besoins avec plus de précision. L'évolution inclura probablement aussi une plus grande personnalisation basée non seulement sur les habitudes, mais aussi sur l'état émotionnel et physique des personnes, détecté par des capteurs biométriques non invasifs.
Sources :
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