mai 27, 2021
Il y a un peu plus de 300 ans, la production des biens vit une révolution: en utilisant la vapeur comme source d’énergie, on peut désormais actionner des machines qui permettent de produire beaucoup plus sans avoir besoin de davantage de temps.
De l’eau a coulé sous les ponts et aujourd’hui, nous vivons la 4e révolution industrielle.
Dans ce qu’on appelle l’industrie 4.0, on utilise des technologies intelligentes pour automatiser encore plus la production. Grâce à une batterie de capteurs, les machines disposent d’une foule d’informations qu’elles vont traiter à l’aide de l’IA afin de les exploiter dans l’IoT.
Comme vous le voyez, ce domaine est plein d’acronymes obscurs et de buzzwords. Des buzzwords? Des mots à la mode.
Grâce à cet article écrit dans un langage aussi clair que possible, vous allez comprendre ce que signifient tous ces mots à la mode et ces acronymes.
Voici le dictionnaire de l’industrie 4.0.
Il sera mis à jour régulièrement grâce aux connaissances de Sébastien Meunier, notre directeur de la transformation industrielle. Alors gardez-le dans vos favoris pour rester au courant.
L’Internet of things, ou Internet des objets en bon français, c’est un réseau qui permet aux objets de communiquer entre eux sans interaction humaine.
Si vous utilisez votre téléphone pour faire une recherche sur Google, l’échange d’informations entre le téléphone et les serveurs de Google se fait sur internet.
Mais si vous utilisez votre téléphone pour déverrouiller votre serrure intelligente dès que vous êtes à moins de 20 m de chez vous, le téléphone et la serrure communiquent grâce à l’IoT.
Pour être plus précis, je devrais dire «un IoT». Parce que les appareils d’un réseau ne peuvent pas communiquer avec des appareils d’autres réseaux. Sinon, vous pourriez déverrouiller la serrure de votre voisine (et elle aussi!)
L’IoT est fait pour les gens comme vous et moi. Les appareils reliés par un IoT nous facilitent la vie au quotidien. L’IIoT fait pareil pour la production et la fabrication.
Le Industrial Internet of things, ou Internet industriel des objets, relie des machines dans une usine et leur permet d’échanger des informations. Grâce à l’IA, ces machines sont capables d’identifier et de traiter des problèmes en toute autonomie, là où il aurait fallu une intervention humaine par le passé.
Faisons un tour dans une usine de production de biscuits imaginaire.
Tout est automatisé. Une machine pétrit la pâte, une autre forme les biscuits, une autre encore saupoudre les biscuits de sucre et la dernière contrôle la taille et la forme des biscuits.
Tout à coup, la dernière machine remarque qu’il n’y a pas de sucre sur les biscuits.
Sans IIoT, il faudrait arrêter la production et envoyer un ouvrier examiner où est le problème.
Mais à l’aide de l’IIoT, une IA peut obtenir les données de toutes les machines, identifier le problème et donner des instructions en retour. Les machines ont résolu le problème toutes seules, plus vite que s’il avait fallu demander à des humains d’intervenir et sans stopper la production.
Comment fonctionne l’IoT (Internet of things)?
Au cœur de chaque IoT, il y a un hub. C’est un appareil qui ressemble à une grosse boîte et qui forme le point névralgique du réseau.
Chaque appareil connecté à cet IoT dispose d’un jumeau numérique qui est capable d’envoyer des informations à son sujet au hub et de recevoir des instructions en retour.
Les humains utilisent leurs sens pour récolter des informations. Les machines se servent de caméras, de micros et d’autres types de capteurs.
Grâce à ces capteurs et à une communication permanente entre eux, les appareils connectés savent ce que nous sommes en train de faire. Et à l’aide de l’AI, elles peuvent même apprendre de nos habitudes et prédire ce que nous allons faire ensuite.
Vous avez l’habitude de vous réveiller à 7h et de consulter vos emails? Votre téléphone va finir par le remarquer. Il s’assurera que vous n’ayez pas oublié de mettre le réveil et dès qu’il sera activé à 7h, il ouvrira votre application email.
Combien d’appareils y a-t-il sur l’IoT?
D’après les estimations, plus de 31 milliards d’appareils sont actuellement connectés à un IoT.
Même si ça peut paraître intéressant de savoir combien il existe d’appareils connectés, ce n’est pas une information très utile. Il ne faut pas oublier que ces appareils ne sont pas tous connectés au même IoT.
Aujourd’hui, on peut connecter presque n’importe quoi à un IoT. On trouve des frigos intelligents, des machines à café intelligentes et même des bouteilles d’eau intelligentes! Certaines entreprises se font un malin plaisir à équiper les objets les plus banals d’une connexion pour nous faciliter la vie – du moins en théorie.
Pourquoi l’IoT (Internet of things) est important?
Malgré tous les gadgets inutiles qui inondent le marché, l’IoT est essentielle pour l’industrie 4.0.
Il y a 2 millions d’années, les humains ont commencé à communiquer entre eux. C’est l’un des événements les plus importants de notre histoire.
Et maintenant, les machines sont capables de faire pareil.
Les machines sont plus rapides et plus précises que nous. Et elles ne sont jamais fatiguées. En échangeant des données, elles peuvent trouver des solutions et les mettre en œuvre sans aucune intervention humaine.
C’est l’essence même de l’industrie 4.0.
Qu’est-ce que c’est IOTA?
IOTA est une fondation basée en Allemagne, à Berlin. Elle a développé un registre digital décentralisé (distributed ledger) qui permet d’échanger gratuitement des données et des valeurs, en toute sécurité. La technologie employée par IOTA s’appelle The Tangle, qu’on pourrait traduire par «des entrelacs».
En clair, le Tangle de IOTA permet aux appareils connectés de s’échanger des informations et des paiements en toute sécurité et sans frais.
Prenons par exemple la recharge de votre voiture électrique. Votre voiture mesure la quantité d’électricité reçue et paie la station de recharge sans que vous n’ayez à faire quoi que ce soit.
Comment fonctionne le Tangle de IOTA (avec des mots simples)?
L’une des inquiétudes principales dans l’industrie 4.0, c’est la sécurité. Comment stocker les informations et s’assurer qu’elles n’ont pas été manipulées?
C’est le rôle du Tangle.
L’Internet of things, ou Internet des objets en bon français, c’est un réseau qui permet aux objets de communiquer entre eux sans interaction humaine.
Lorsque nous ouvrons le navigateur de notre téléphone et que nous cherchons quelque chose sur Google, le téléphone et le serveur de Google communiquent via l’internet. Mais si, par exemple, notre téléphone déverrouille la serrure intelligente de notre porte lorsque nous nous trouvons à moins de 20 mètres de notre maison, le téléphone et la serrure communiquent via l’IdO. Pour être précis, nous devrions parler d’un internet des objets plutôt que de l’ internet des objets. Les appareils d’un réseau ne peuvent pas communiquer avec les appareils situés en dehors de ce réseau. Sinon, notre téléphone pourrait ouvrir la serrure intelligente de notre voisin et vice versa.
L’IoT est fait pour les gens comme vous et moi. Les appareils reliés par un IoT nous facilitent la vie au quotidien.
L’IIoT fait pareil pour la production et la fabrication.
L’IIoT relie les machines d’une usine et leur permet d’échanger des informations. Combinées à l’IA, ces machines peuvent alors identifier et résoudre de manière autonome des problèmes qui nécessitaient auparavant une intervention humaine.
Faisons un tour dans une usine fictive de biscuits.
Tout est automatisé. Il y a une machine qui mélange la pâte, une qui forme les biscuits, une qui les saupoudre et une dernière qui vérifie que la taille et la forme sont conformes. Soudain, la dernière machine s’aperçoit qu’il manque des paillettes sur les biscuits. Sans l’IdO, la production devrait s’arrêter et un employé devrait enquêter.
Mais à l’aide de l’IIoT, une IA peut obtenir les données de toutes les machines, identifier le problème et donner des instructions en retour. Les machines ont résolu le problème toutes seules, plus vite que s’il avait fallu demander à des humains d’intervenir et sans stopper la production.
Au cœur de chaque IoT, il y a un hub. C’est un appareil qui ressemble à une grosse boîte et qui forme le point névralgique du réseau. Le concentrateur est un dispositif physique, comme une boîte, qui sert de point central à l’IdO.
Chaque appareil connecté à l’IdO possède un jumeau numérique capable d’envoyer des informations sur lui-même au concentrateur et de recevoir des commandes en retour.
Tout comme les humains utilisent leurs sens pour recueillir des informations, les machines utilisent des caméras, des microphones et d’autres capteurs. Grâce à ces capteurs et à la communication constante entre eux, les appareils savent exactement ce que nous faisons.
En combinaison avec l’IA, ils peuvent même prédire ce que nous ferons ensuite.
Combien y a-t-il d’appareils IdO ?
Nous estimons qu’il y a actuellement plus de 31 milliards d’appareils connectés à un IdO. S’il est intéressant de connaître le nombre d’appareils connectés à l’IdO, ce n’est pas une information pratique. Gardez à l’esprit que ces appareils ne sont pas tous connectés au même IdO.
Aujourd’hui, il est possible de connecter presque tous les types d’appareils à un système IdO. Il existe des réfrigérateurs intelligents, des machines à café intelligentes et même des bouteilles d’eau intelligentes. Les entreprises améliorent même les produits les plus basiques en les dotant d’une connexion réseau pour, soi-disant, nous faciliter la vie.
Bien que de nombreux gadgets apparemment inutiles inondent le marché, l’IdO joue un rôle crucial dans l’industrie 4.0.
Les humains ont appris à communiquer entre eux il y a entre 50 000 et 2 millions d’années. Ce fut l’une des étapes les plus importantes de notre histoire.
Aujourd’hui, les machines franchissent le pas.
Les machines sont plus rapides que nous, plus précises et ne se fatiguent jamais. En partageant des données, elles peuvent trouver des solutions et les mettre en œuvre directement sans aucune interaction humaine.
C’est le cœur de l’industrie 4.0.
IOTA est une fondation dont le siège se trouve à Berlin, en Allemagne. Elle propose un grand livre de comptes distribué open-source qui permet de transférer des données et des valeurs de manière sécurisée et gratuite. La technologie utilisée par IOTA s’appelle le Tangle.
En d’autres termes, le système Tangle de IOTA rend le transfert d’informations et de paiements entre appareils sécurisé et gratuit.
Une application pourrait être la recharge de votre voiture électrique. Votre voiture mesure la quantité d’électricité que vous y mettez et paie automatiquement la station de recharge sans que vous ayez à faire quoi que ce soit.
L’une des principales préoccupations de l’industrie 4.0 est la sécurité. Comment conserver les informations stockées en toute sécurité et être sûr qu’elles n’ont pas été altérées ? Entrez dans le Tangle.
Avec le Tangle, chaque utilisateur devient automatiquement un contributeur au réseau. Lorsque quelqu’un initie une transaction sur le Tangle, son appareil doit d’abord confirmer deux autres transactions. Cela signifie qu’avec chaque utilisateur et chaque transaction, le Tangle devient plus puissant. Le fonctionnement du processus de confirmation est très complexe. Pour faire simple, chaque fois qu’un appareil fait une entrée dans le grand livre, un algorithme secret crée un hachage, comme une empreinte digitale, sur la base de l’entrée de l’appareil. Il ajoute ensuite le hachage de l’entrée précédente à la nouvelle entrée. Cela signifie qu’une nouvelle entrée contient les données, le hachage et le hachage de l’entrée précédente. Nous appelons cet ensemble d’informations un site. Pour confirmer une transaction (vérifier que la dernière entrée n’a pas été modifiée), nous comparons le « hachage précédent » au hachage de l’entrée précédente. Si les données ont été modifiées, l’algorithme aura également modifié le hachage.
IOTA contribue à résoudre deux des plus grands problèmes de l’industrie 4.0 : Cybersécurité et évolutivité.
Sa technologie, le Tangle, permet un échange illimité, gratuit et surtout vérifié (sécurisé) d’informations et de transactions entre appareils.
L’objectif d’une blockchain est le suivant l’enregistrement sécurisé d’informations sur un registre numérique distribué.
Vous pouvez littéralement l’imaginer comme une chaîne numérique de blocs. Chaque bloc contient les données d’entrée de l’utilisateur, un hachage (une empreinte digitale à des fins d’identification) et le hachage du bloc précédent.
La blockchain est souvent synonyme de Bitcoin, l’une des nombreuses crypto-monnaies. Bien que le bitcoin utilise la technologie blockchain pour sécuriser ses transactions, il ne s’agit pas d’une seule et même chose.
Le bitcoin a besoin de la blockchain. Mais la blockchain n’a pas besoin du bitcoin.
Pour expliquer la blockchain le plus simplement possible, Je le comparerai à une feuille Excel.
Tout d’abord, il n’existe pas une seule blockchain. Tout le monde peut créer une blockchain, tout comme n’importe qui peut créer une feuille Excel. Lorsque vous souhaitez enregistrer des données et vous assurer que personne ne peut les modifier, voici comment vous procédez dans Excel : Créez un fichier avec trois colonnes : Données, hachage, hachage précédent. Nous pouvons appeler une ligne un bloc. Dans la colonne « hachage », une formule secrète crée un code unique basé sur la colonne « données ». Ces cellules sont verrouillées. Le « hachage précédent » reflète simplement le code de hachage généré par le bloc précédent. Ces cellules doivent également être verrouillées. Envoyez maintenant ce fichier Excel à dix autres personnes qui en sauvegardent toutes une copie locale. Elles peuvent uniquement saisir de nouvelles données, mais pas modifier la formule ou les cellules « hachage » ou « hachage précédent ». Lorsque quelqu’un ajoute de nouvelles données, il doit copier-coller son bloc dans un courriel qu’il envoie aux dix autres personnes. Chacun vérifie sur sa propre feuille Excel si la cellule « hachage précédent » de l’expéditeur correspond au hachage du bloc précédent. Si c’est le cas, tout va bien. Les données n’ont pas été modifiées. Tout le monde dispose toujours du même code et les données sont vérifiées. Chacun ajoute le nouveau bloc à sa feuille Excel locale. Si les codes ne correspondent pas, cela signifie que l’expéditeur a modifié la valeur des données du bloc précédent, ce qui a automatiquement modifié la cellule de « hachage » que la cellule du « code précédent » reflète.
Ainsi, une blockchain stocke ses données sur chaque appareil qui a rejoint la blockchain et téléchargé une copie du grand livre. Lorsque quelqu’un ajoute un nouveau bloc, chaque appareil membre peut vérifier, à l’aide de sa propre copie du grand livre, que personne n’a modifié le bloc précédent.
Dans l’industrie 4.0, la cybersécurité est une préoccupation majeure. La blockchain nous permet de conserver des enregistrements sûrs et vérifiés. Le principal cas d’utilisation de la technologie blockchain aujourd’hui est celui des crypto-monnaies. Mais d’autres domaines travaillent également avec la technologie blockchain. Les notaires peuvent l’utiliser pour vérifier des documents, le secteur de la santé l’utilise pour les dossiers des patients, et certains pays envisagent même de voter avec la blockchain.
En bref, L’IA est la science des machines capables de résoudre des problèmes à la manière des humains.
En 1951, les deux premiers programmes d’intelligence artificielle ont été présentés : Un qui joue aux échecs et un qui joue aux dames. Le terme « intelligence artificielle » a été inventé en 1956, lors d’une conférence au Dartmouth College à Hanovre. Depuis lors, l’intelligence artificielle a beaucoup progressé. Aujourd’hui, l’IA peut conduire des voitures, nous parler et même écrire des articles complets.
Pour que les machines résolvent les problèmes comme le font les humains, il ne suffit pas qu’elles exécutent nos ordres.
L’IA doit être capable d’apprendre et de combiner de nouvelles informations pour parvenir à des conclusions entièrement nouvelles.
Il existe une myriade de technologies impliquées, dont la plupart ne sont importantes que pour ceux qui travaillent dans le domaine de l’IA. Certaines d’entre elles, cependant, sont considérées comme des connaissances générales I4.0. Les voici :
Machine Learning (ML)
Nos sens nous permettent d’assimiler de nouvelles informations, de les stocker dans notre cerveau et de les utiliser pour prendre de meilleures décisions à l’avenir. C’est ce que nous appelons l’apprentissage.
L’apprentissage automatique est la science des machines qui s’améliorent de manière autonome grâce à l’expérience acquise.
Pour ce faire, la ML utilise des algorithmes pour exploiter les informations que la machine a recueillies par le biais de capteurs ou d’entrées de données directes. Par exemple, nous pouvons utiliser la ML pour prédire la quantité de stock d’un produit dont nous avons besoin. L’algorithme analyse les quantités vendues dans le passé et prédit sur cette base les quantités qui seront vendues à l’avenir. S’il constate que ses prédictions étaient erronées, il en tirera des leçons et adaptera les chiffres. Réseaux neuronaux artificiels (ANN)
Un réseau neuronal artificiel est conçu pour imiter le cerveau humain. Il est composé de divers algorithmes qui utilisent de grands ensembles de données et communiquent entre eux pour trouver de nouvelles solutions à des problèmes complexes. Vous pouvez imaginer nos neurones comme des machines ML. Chaque neurone utilise un algorithme spécifique pour traiter un type d’information spécifique. Dans le cas d’un ANN, nous connectons tous les neurones – ou algorithmes – les uns aux autres afin qu’ils puissent communiquer. Apprentissage profond (DL)
L’apprentissage profond utilise un réseau neuronal artificiel et constitue l’étape suivante de l’apprentissage automatique. Par exemple, lorsque nous utilisons l’apprentissage profond pour traiter une image, un algorithme peut être utilisé pour identifier les couleurs, un autre algorithme cartographie les formes, un autre essaie de trouver le contexte dans la base de données, et ainsi de suite. Au final, les résultats des différents algorithmes sont rassemblés et la machine peut, par exemple, décrire ce qui se trouve sur l’image.
L’IA est littéralement le cerveau de l’industrie 4.0.
L’IA facilite déjà notre vie professionnelle quotidienne. Elle est notre assistant numérique, notre boîte aux lettres électronique intelligente et notre barre de recherche Google. Les nouveaux développements de l’IA ont donné naissance à des programmes capables d’écrire du code, de concevoir des applications et de répondre à des questions philosophiques.
Mais le véritable potentiel de l’IA est encore inexploité. Imaginez un PDG jamais fatigué, non influencé par l’émotion ou l’intérêt personnel, qui pourrait lire des milliers de rapports par jour.
Elle va même plus loin. À l’avenir, nous aurons des villes intelligentes. Tout sera connecté et devra donc être géré. Au lieu d’employer des centaines de personnes, une seule IA pourrait faire le travail. Vous craignez que l’IA ne devienne trop intelligente ? Si c’est le cas, laissez-moi vous rassurer en vous présentant notre FAQ sur les dangers de l’IA.
AR est l’abréviation de réalité augmentée. Pour simplifier, la RA utilise l’environnement réel et y ajoute des informations numériques.
Définie par le dictionnaire, la réalité augmentée signifie : Une version améliorée de la réalité créée par l’utilisation de la technologie pour superposer des informations numériques sur l’image d’un objet visualisé par un appareil (tel que l’appareil photo d’un smartphone). Snapchat utilise la réalité augmentée pour générer des effets de caméra amusants, comme l’ajout d’oreilles de chien et d’un museau à votre visage, et dans Pokémon Go, vous pouvez chasser des Pokémon virtuels dans le monde réel.
Mais l’AR n’est pas seulement un divertissement. Des géants comme Microsoft, Google et Facebook créent des applications de réalité augmentée pour améliorer l’éducation, la productivité et le confort.
Avant que le terme AR ne soit inventé en 1990, des machines comme le Sensorama pouvaient déjà mélanger le monde réel avec un monde virtuel.
La réalité augmentée a commencé à prendre son essor au début du 21e siècle, lorsque les développeurs de jeux se sont emparés du sujet. Après des jeux comme AR Quake (2000) et AR Tennis (2005), BMW a commencé à utiliser la RA à des fins commerciales avec ses publicités imprimées améliorées. Peu après, en 2013, Google a annoncé les Google Glass (abandonnées). Deux ans plus tard, Microsoft a annoncé la lentille Holo, qui est toujours en cours de développement aujourd’hui. Nous faisons déjà fonctionner la réalité augmentée avec différents appareils. Il s’agit notamment d’écrans, de lunettes, de téléphones et d’affichages montés sur la tête. À l’avenir, nous pourrons même projeter du contenu de réalité augmentée directement sur notre rétine ou utiliser nos lentilles de contact comme écrans.
Nous avons trois approches principales pour faire fonctionner la RA.
L’utilisation de la réalité augmentée va bien au-delà des gadgets de Snapchat et Pokémon. Voici quelques exemples de la manière dont la réalité augmentée améliore notre éducation, notre productivité et notre confort :
Éducation.
Productivity.
Confort
La fabrication additive est le processus de fabrication d’objets en 3D par l’ajout d’une couche de matériau après l’autre. Comme ceci :
Oui, il s’agit de l’impression 3D. Les deux sont synonymes. Voici d’autres noms pour le désigner :
Il existe de nombreuses méthodes autres que l’impression 3D en plastique, très répandue. Nous pouvons imprimer des objets en 3D à partir de métal, de béton et même de tissus organiques.
Nous utilisons un programme informatique pour concevoir un objet en 3D. Le logiciel décompose l’objet 3D couche par couche et guide la buse de l’imprimante 3D. Pour imprimer des objets en plastique, nous utilisons du fil plastique en bobine.
La machine achemine le fil vers la buse, qui chauffe le plastique jusqu’à son point de fusion et le fait couler sur la surface en dessous.
Les méthodes les plus courantes pour imprimer des objets métalliques sont le SLM (Selective Laser Melting) si l’objet est petit et le DED (Direct Energy Deposition) s’il est grand.
La technologie DED fonctionne de la même manière qu’une imprimante 3D en plastique. La buse alimente le fil métallique directement sur la surface inférieure, où un faisceau d’électrons le fait fondre sur la couche précédente.
Pour en savoir plus sur les méthodes d’impression en métal, consultez cet article sur les types d’impression 3D en métal. Nos capacités d’impression 3D vont au-delà de la simple fabrication. Avec la bio-encre, nous pouvons imprimer des tissus vivants. C’est ce qu’on appelle la bio-impression.
Les défis de l’impression 3D.
Nous pouvons imprimer avec de nombreux matériaux, mais nous avons de sérieuses limitations. Nous ne pouvons rien imprimer à partir de bois, de papier, de tissu ou d’autres matériaux similaires. Le coût de fabrication est un facteur important. Lorsqu’il s’agit de fabrication de masse, l’impression 3D n’est peut-être pas le meilleur choix. Les machines sont plus lentes que les méthodes de production traditionnelles et plus lourdes pour votre budget. La buse standard a une épaisseur de 0,4 mm. Si vous devez imprimer des pièces en plastique d’une épaisseur inférieure à 0,4 mm, l’impression 3D n’est pas la solution idéale.
"La technologie de Redefine Meat permet de produire de la viande sans animaux ayant la même apparence, la même texture et la même saveur que la viande animale, à partir d'ingrédients naturels et durables. Notre technologie combine une modélisation 3D propriétaire de la viande, des formulations alimentaires et une technologie d'impression alimentaire pour fournir une nouvelle catégorie de "viande" à matrice complexe de manière rentable et évolutive. Les produits Redefine Meat™ ont un impact environnemental réduit de 95 %, ne contiennent pas de cholestérol et sont plus abordables par rapport à la viande animale."
Redéfinir la viande
Grâce à la bio-impression, nous pouvons même imprimer des tissus organiques tels que des cœurs, des poumons ou des foies. Cette technologie n’en est pas encore au stade où l’on peut mettre en œuvre l’un des organes imprimés en 3D. Mais à l’avenir, la bio-impression pourrait permettre de fournir des organes sains à tous ceux qui en ont besoin, rendant ainsi obsolètes les longues listes de transplantation.
Le big data est tout simplement une grande quantité de données. Une telle quantité de données que les ordinateurs normaux ne peuvent pas la traiter.
Le Big Data vise à donner un sens à des quantités massives de données collectées et à en tirer de la valeur. Si vous vous contentez de les stocker, vous ne faites rien d’autre qu’un exercice technique sophistiqué. Tout ce que nous stockons numériquement est une donnée. Cet article sur les mots à la mode de l’industrie 4.0 est constitué de données. Vos clics et vos navigations sur notre site web sont des données. Tout ce que nous faisons lorsque nous interagissons avec le monde numérique crée des données. Par minute, nous produisons :
Pour déterminer si nos données sont des big data ou des données normales, nous utilisons les Vs of big data. Les V du big data étaient autrefois les trois marqueurs d’identification. Au fil du temps, tout le monde a voulu ajouter son grain de sel, et vous trouvez maintenant des articles qui parlent des 7 V, des 8 V ou même des 10 V.
Nous préférons rester simples et utiliser les trois marqueurs traditionnels les plus importants pour identifier les big data.
Le volume est le principal marqueur. Une société qui fabrique des dispositifs de stockage a estimé en 2010 qu’il y avait 900 exaoctets (1 exaoctet correspond à 1 million de téraoctets) de données – et une croissance de 50 % chaque année. Personne ne sait combien de données nous générons et stockons réellement.
Si vous travaillez avec une telle quantité de données que votre matériel et vos logiciels habituels ne peuvent pas les traiter, il s’agit de big data.
Nous avions l’habitude de numériser les informations dans des bases de données bien organisées, comme Excel. C’est ce qu’on appelle des données structurées. Nous téléchargeons des images et des vidéos sur les médias sociaux, nous sauvegardons des enregistrements vocaux dans notre cloud, et nous tweetons, snap et DM toute la journée. Ces données ne répondent à aucun critère. Nous ne pouvons pas classer le contenu d’un message vocal dans un fichier de base de données. Il s’agit de données non structurées. Le big data vise à donner un sens à ces données non structurées par l’intervention humaine ou l’intelligence artificielle.
Si vous avez affaire à un grand nombre de données non structurées en plus de vos données structurées, il s’agit de big data.
Vous souvenez-vous de la quantité de données que nous créons chaque minute ? Vous devez les stocker et les traiter aussi rapidement que possible. De préférence en temps réel. Les systèmes standard ne peuvent pas gérer un tel flux de données.
Si vous obtenez une quantité importante et continue de données dans un court laps de temps, il s’agit de big data.
Le big data n’est pas une nouveauté. Le CERN se bat depuis des décennies contre la quantité de données qu’il recueille dans le cadre de ses expériences.
Les détecteurs peuvent être comparés à des caméras numériques dotées de 100 millions de canaux électroniques qui prendraient 40 millions de photos par seconde (ce qui correspond actuellement à 1 milliard d'interactions proton-proton par seconde).<br />
Centre de données du CERN
C’est simplement qu’aujourd’hui, d’autres secteurs peuvent également collecter et utiliser des données massives. La science n’est plus la seule concernée. 90 % de toutes les données que nous stockons actuellement ont été collectées au cours des deux dernières années. Les big data sont générées sur trois fronts : les personnes, les machines et les entreprises. Les big data générées par les personnes.
Les personnes génèrent des données lors de chaque interaction avec le monde numérique. Certaines de ces interactions sont conscientes, comme la navigation sur Internet, la publication de messages sur les médias sociaux ou une réunion Zoom. D’autres sont inconscientes, comme le suivi GPS de votre téléphone, les interrupteurs activés par des capteurs et la connexion automatique à nos écouteurs Bluetooth. Big data généré par des machines.
Les machines génèrent des données en permanence, sans interaction humaine. Les satellites prennent des photos, les ordinateurs stockent des fichiers journaux, les caméras n’arrêtent jamais d’enregistrer, les téléphones sont en échange constant avec des serveurs de messagerie pour recevoir des notifications push, etc. Big data générées par les entreprises.
Les données créées par les entreprises proviennent des transactions, des cartes de crédit, du commerce électronique, de la recherche, de la comptabilité, etc. Les entreprises ont tendance à stocker beaucoup de données afin d’optimiser tout ce qu’elles peuvent pour accroître leurs profits. Comment nous stockons et utilisons les big data.
Il est facile de générer des données. Il est difficile de les stocker et de leur donner un sens. La plupart des entreprises ne veulent pas acheter leur propre installation de stockage. Grâce à l’informatique dématérialisée, elles n’ont pas besoin de le faire. Les grandes entreprises technologiques comme Amazon ou Google proposent des solutions de stockage et de traitement en nuage. Les entreprises peuvent payer pour la quantité de stockage et de puissance dont elles ont besoin et laisser les machines louées s’occuper des tâches lourdes. Il leur suffit de transférer les données brutes et de recevoir les résultats calculés via l’internet.
"Je veux que vous considériez les données comme la prochaine ressource naturelle.
Virginia Rometty, PDG d'IBM
Nous vivons dans une économie numérique. Les données ont une valeur immense et sont essentielles à la fonctionnalité du monde. Des gouvernements aux entreprises, les données sont à la base de tout. Les gouvernements utilisent le big data pour détecter les fraudes fiscales. Ils analysent automatiquement les déclarations fiscales de tous les citoyens et les comparent à celles de l’année précédente. En cas de divergence, l’ordinateur signale le rapport et un employé peut l’examiner. Des entreprises comme Netflix et YouTube analysent chacun de nos clics. Sur la base de ces données, elles suggèrent des émissions et des vidéos que nous aimons, tout en masquant celles que nous n’aimons pas. Le secteur de la publicité s’appuie fortement sur les données. Lorsque vous visitez une boutique en ligne, vous êtes presque certain de voir ses publicités dans les jours qui suivent. Ce n’est pas une coïncidence, et c’est encore plus fou. Lorsque vous parlez, votre téléphone vous écoute. Sur la base des données qu’il recueille grâce à son microphone, vous verrez apparaître des publicités sur les produits ou services correspondants. Les données ne sont pas seulement amusantes, pratiques et bonnes pour les affaires.
Nous utilisons les big data en médecine, en science et en éducation pour rendre le monde meilleur.
Il n’existe pas de définition unique de la construction durable. Les États-Unis, par exemple, la définissent comme suit :
"La pratique consistant à créer des structures et à utiliser des processus respectueux de l'environnement et efficaces en termes de ressources tout au long du cycle de vie d'un bâtiment, du choix du site à la conception, la construction, l'exploitation, l'entretien, la rénovation et la déconstruction.
Agence pour la protection de l'environnement (EPA)
Aux Pays-Bas, cela signifie :
"Une façon de construire qui vise à réduire les impacts (négatifs) sur la santé et l'environnement causés par le processus de construction, par les bâtiments ou par l'environnement bâti.
D’autres définitions incluent « un développement qui répond aux besoins de la génération actuelle sans compromettre la capacité des générations futures à répondre à leurs propres besoins », « l’utilisation de matériaux renouvelables et recyclables dans la construction afin de réduire la consommation d’énergie et le gaspillage » et « des pratiques de construction qui équilibrent les performances sociales, environnementales et économiques en minimisant les conséquences négatives tout en maximisant les avantages positifs ».
Quelle que soit la définition retenue, l’objectif reste le même : réduire les émissions de carbone dans le secteur de la construction pour atteindre le niveau zéro.
Comme le souligne l’EPA, cet objectif va au-delà du processus de construction lui-même. Nous voulons créer des bâtiments qui peuvent être exploités sans émissions excédentaires – idéalement en produisant même de l’énergie supplémentaire – et qui peuvent être rénovés et déconstruits avec un taux de déchets proche de zéro.
Tout comme il n’y a pas une seule définition, il n’y a pas une seule façon de faire de la construction durable. De nombreuses approches que nous pouvons déjà adopter aujourd’hui nous rapprochent de l’objectif d’émissions nettes nulles. Presque chaque jour, de nouvelles technologies, de nouveaux matériaux et de nouvelles méthodes sont mis au point. En règle générale, nous pouvons diviser la construction durable en trois catégories. Matériaux
Le béton est le matériau préféré de l’industrie de la construction et le deuxième matériau le plus consommé au monde, après l’eau ! Le béton lui-même est durable, largement disponible et a un long cycle de vie – autant de bonnes propriétés pour un matériau de construction durable. Le problème vient du ciment qui est utilisé comme élément de liaison dans le béton. La production de ciment est actuellement le plus grand émetteur industriel de CO2, représentant ∼8% des émissions mondiales de CO2. Il existe différentes tentatives pour minimiser les émissions de CO2 causées par le béton, telles que la réduction de la teneur en ciment, la capture du carbone émis ou le recyclage des produits en béton.
Mais la tendance actuelle en matière de construction durable est d’utiliser des matériaux entièrement différents. Les matériaux renouvelables comme le bois, l’argile, le chanvre et le bambou sont particulièrement populaires.
Méthodes
Les progrès de l’industrie 4.0 ouvrent de nombreuses portes aux pratiques de construction durable. Les méthodes peuvent inclure la construction modulaire, l’impression 3D, la robotique et l’utilisation de l’IA pour optimiser l’utilisation des matériaux. En continuant à innover, nous découvrons et développons de nouvelles méthodes pour utiliser moins de ressources sans compromettre la santé, le confort et les avantages économiques. Modèles
Il s’agit notamment d’adopter un modèle commercial à faible émission de carbone et de s’intégrer dans un écosystème durable. En se concentrant sur l’ensemble du cycle de vie d’un bâtiment, les bons modèles et les acteurs de l’écosystème peuvent contribuer à minimiser les déchets et les émissions. Un excellent exemple de construction durable : HORTUS
HORTUS, qui signifie « jardin » en latin, est un immeuble de bureaux situé à Bâle et fait partie de l’écosystème du parc suisse de l’innovation Main Campus Allschwil.
Il a été construit presque exclusivement à partir de bois et d’argile, deux matériaux renouvelables. En l’espace d’une génération, HORTUS devrait équilibrer son empreinte énergétique et même créer plus d’énergie qu’il n’en consomme. En tant que locataire, vous bénéficiez d’espaces de bureaux modernes et bien équipés qui peuvent être modifiés pour répondre à différents besoins, ce qui en fait un lieu idéal pour les entreprises de toutes tailles. Le bâtiment est également conçu avec des plantes naturelles et une cour riche en biodiversité, ce qui rend l’environnement de travail plus sain et plus agréable. Avec des espaces de travail, de restauration et de détente, il encourage les personnes qui y travaillent à interagir entre elles et à partager leurs idées.
Actuellement, le secteur de la construction est responsable de 37 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, soit plus que tout autre secteur. La plupart de ces émissions proviennent des activités opérationnelles, telles que le chauffage, la climatisation et l’éclairage. Construire de manière plus durable présente une myriade d’avantages qui vont au-delà de l’impact environnemental.
Le canton du Jura, célèbre pour ses industries horlogères et de mécanique de précision, a ajouté ces dernières années à son répertoire le domaine en pleine expansion des technologies médicales (« medtech »). Cette évolution répond à la demande mondiale croissante de dispositifs médicaux de haute technologie, mais elle s’accompagne aussi de certains obstacles.
Travailler au Switzerland Innovation Park Basel Area Main Campus à Allschwil présente de nombreux avantages. L’un d’entre eux est de faire partie d’une plus grande communauté des sciences de la vie. Nous avons rendu visite à des employés de six entreprises et organisations différentes sur leur lieu de travail et leur avons demandé ce que c’était que de travailler au Quartier de l’innovation du Campus principal et comment ils étaient en contact les uns avec les autres.
CNS Therapy révolutionne l’approche de la gestion de la douleur chronique. En développant une solution unique qui associe la thérapie comportementale à des dispositifs médicaux de pointe, elle aide les patients à vivre sans douleur.