IBM considère Watson comme le back-end idéal pour les applications liées à l'IoT, un domaine que peu d'entreprises peuvent maîtriser directement, estime-t-il. Selon Bret Greenstein, le vice-président de la plateforme Watson IoT d'IBM, l'Internet des Objets apporte beaucoup plus lorsqu'il interagit avec les utilisateurs.
IBM voudrait faire de sa plateforme cognitive Watson le cerveau de contrôle de l'IoT pour les applications, de plus en plus nombreuses, qui pointent à l'horizon dans l'Internet des objets. Le fournisseur américain fait valoir son expertise en intelligence artificielle pour explorer ces montagnes de données collectées, fournir de nouvelles mises en oeuvre et contribuer à la prise de décision. L'adoption de technologies permettant de connecter de nouveaux périphériques au réseau est assez bonne, mais en proportion, peu de systèmes sont capables d'accomplir un travail significatif sur les flux de données remontées. Selon Bret Greenstein, vice-président de Watson IoT, la technologie est au centre des offres d'IBM dans ce domaine. En décembre 2015, big blue a ouvert en Europe, à Munich, un centre entièrement consacré aux expertises liées à l'Internet des objets autour de ses technologies cognitives.
« Au coeur de notre plate-forme, Watson intervient dans nos solutions d'ingénierie et dans nos solutions d'exploitation. Nos nouvelles offres comme l'analyse d'images et les services voix et conversation sont 100% Watson. Tout cela pour dire qu'au final, l'Internet des Objets est beaucoup plus intéressant quand il interagit avec les gens », souligne Bret Greenstein. À l'heure actuelle, la maintenance prédictive représente une des fortes propositions de valeur d'IBM. Qu'il s'agisse de mesurer le temps de défaillance de composants importants sur les plates-formes pétrolières, la durée de vie des grandes flottes de véhicules et de camions ou la surveillance des machines industrielles, l'objectif est d'économiser de l'argent et de rendre les coûts prévisibles. Le mapping des données sur des modèles et la réduction des temps d'arrêt sont au coeur de l'offre d'IBM. « En ce qui nous concerne, nous nous sommes toujours posé les questions suivantes : « Que signifient les données ? Comment, dans un premier temps, les utiliser pour générer des économies, et ensuite, comment les utiliser pour générer de nouvelles sources de revenus », pointe Bret Greenstein.
Une expérience acquise auprès des directions métiers
Cela signifie qu'IBM doit fournir en peu de temps des résultats convaincants. « Très peu de nos projets permettent de 'vérifier avant d'acheter' », a-t-il ajouté. « Il est clair que le simple fait d'amener les gens à connecter leurs produits n'est pas révolutionnaire ». Bret Greenstein rappelle qu'IBM travaille depuis longtemps avec les différentes directions métiers, et pas seulement avec les départements IT. Cela a permis à big blue d'acquérir une expertise à réinjecter dans les projets IoT. « Nous avions en quelque sorte toutes ces relations de longue date en dehors de l'IT », a-t-il expliqué. « Et quand nous avons mis un pied dans l'Internet des objets, nous avons élargi notre base aux acheteurs des différentes directions métiers ».
Le département Global Business Service (GBS) d'IBM a été entièrement associé à ce processus. Les entreprises possédant des actifs lourds comme des flottes de véhicules, des équipements industriels de grande envergure, etc. représentent encore l'essentiel des marchés verticaux clés pour les offres Watson IoT d'IBM. Mais les applications de la chaîne d'approvisionnement, en particulier pour les producteurs de denrées alimentaires, sont également concernées.
Beaucoup d'applications autour des technologies embarquées
Le secteur automobile est aussi un secteur d'activité important pour IBM. Selon le vice-président de la plateforme Watson IoT, en matière de technologies embarquées, il y a beaucoup d'applications possibles, aussi bien pour tester la dynamique du véhicule, améliorer la conduite autonome et la sécurité, que dans l'informatique et même la publicité. « Watson est l'élément clef qui permet d'extraire tout type de données du véhicule et de l'environnement qui l'entoure, et d'obtenir des informations qui peuvent sécuriser la conduite, améliorer la maîtrise du véhicule et offrir une meilleure expérience de conduite », rappelle Bret Greenstein. « Enfin, le fait de pouvoir présenter des données aux gens et de fournir une interface homme/machine directe ouvre toutes sortes de possibilités, autant en terme de revenus que de satisfaction du client ».
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