La société chinoise Hikvision, un des plus importants fabricants de technologies de vidéosurveillance au monde, a publié sa vision des cinq principales tendances de l’IAoT (contraction de la l’intelligence artificielle, IA, avec l’IoT) qui vont dominer en 2026, selon elle.

Avec en toile de fond l’inéluctable convergence de l’intelligence artificielle et des infrastructures IoT qui oblige les industries à se réorganiser pour mettre en lumière les opportunités qui vont leur permettre d’optimiser leurs opérations, et de renforcer la sécurité.

Ces tendances fortes, selon Hikvision, indiquent que l’IAoT va évoluer d’un déploiement d’infrastructure vers des systèmes spécifiques à un domaine et axés sur les résultats.

1 - Les solutions AIoT basées sur des scénarios génèrent rapidement de nouvelles valeurs commerciales. Les solutions pilotées par scénarios et l'analyse native en périphérie montrent que les acheteurs privilégieront désormais des solutions étroitement intégrées aux plateformes IoT génériques, ce qui redéfinira le choix des fournisseurs et les écosystèmes.

Ces solutions AIoT fondées sur des scénarios génèrent rapidement de la valeur ajoutée pour les entreprises et entrainent une profonde transformation numérique, qui va au-delà de la simple informatique pour aboutir à une intégration poussée avec les technologies opérationnelles. La valeur ajoutée ne provient alors plus de la collecte fragmentée de données, mais de plus en plus de l'exploitation continue et naturelle des informations issues des opérations quotidiennes.

2 - Les modèles d'IA à grande échelle évoluent vers de nouvelles capacités pour aller vers l’”IA+”. Alors que les grands modèles de langage ont révolutionné l'interaction homme-machine, les modèles sectoriels redéfinissent aujourd'hui la manière dont les données IoT interagissent avec le monde physique. On constate déjà qu'en intégrant l'IA à l'analyse des données et au traitement du signal, ces modèles améliorent considérablement la précision et l’efficacité des systèmes§mes industriels.

In fine, les agents IA comblent désormais le fossé entre la perception et l'intention humaine, permettant aux utilisateurs de communiquer naturellement en utilisant le langage courant.

3 - L'IA en périphérie transforme les appareils, passant de simples collecteurs de données à des analyseurs intelligents. De plus en plus, le modèle “Cloud + IA” n'est plus la seule option pour la numérisation des entreprises. En déplaçant les fonctions d'IA du cloud vers la périphérie, les organisations peuvent atteindre des temps de réponse de l'ordre de la milliseconde, fonctionner hors ligne de manière transparente et préserver la confidentialité de leurs données sur site.

Cette architecture localisée accroît sa valeur en optimisant considérablement l'efficacité du stockage. Ceci est particulièrement important pour l'analyse vidéo complexe. Les appareils en périphérie peuvent désormais identifier avec précision les cibles clés, telles que les personnes ou les véhicules, à la source. Le système applique ensuite un encodage différencié, préservant les détails essentiels du premier plan tout en compressant les zones d'arrière-plan. Ce qui réduit drastiquement les besoins en stockage sans sacrifier la netteté visuelle.

4 - Une IA responsable intègre l'éthique à chaque étape de l’innovation. L'IA transforme nos vies, notre travail et nos entreprises à un rythme sans précédent. Cette révolution s'accompagne d'une responsabilité cruciale : celle de garantir que l'innovation se déploie de manière sûre, éthique, transparente et bénéfique pour tous. L'IA responsable n'est plus une option, c'est un impératif moral et une nécessité stratégique qui renforce la confiance, atténue les risques et stimule l'innovation à long terme. Elle doit imprégner l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la recherche et du développement au déploiement et aux applications concrètes.

5 - L'IAoT étend le rôle de la technologie du monde des affaires à la société et à l'environnement. L'IAoT est désormais largement adoptée pour des applications sociales et environnementales plus vastes, démontrant comment les systèmes intelligents peuvent servir l'humanité et la nature. Les dispositifs IAoT spécialisés révolutionnent par exemple les efforts de conservation, de la surveillance de la faune sauvage au suivi de la santé de la végétation.

Par exemple, les systèmes de surveillance de la croissance des cultures qui exploitent les technologies IAoT pour une analyse à grande échelle et en temps réel se généralisent dans l'agriculture, permettant une gestion précise et une optimisation des rendements grâce à la numérisation.