THIERRY RAYNA
• Professeur d’Économie à l’ESG Management School
• Chair Digital Business
• Professeur Affilié à Imperial Co...
PLAN
• De l’internet des objets à l’internet des capteurs
• Aller plus loin avec les objects connectés
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DE L’INTERNET DES OBJETS À
L’INTERNET DES CAPTEURS
VRAIMENT ?!
“If something can go wrong, it will.”
Murphy
VAINCRE MURPHY
• Qu’est-ce qui ne peut pas tourner mal ?
• Des capteurs :
• Simples
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OBJETS INTELLIGENTS OU
SYSTÈMES INTELLIGENTS ?
• Objets intelligents : difficiles, complexes, peu évolutifs
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INTELLIGENCE DISTRIBUÉE
• Systèmes experts vs. Intelligence Artificielle Distribuée
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DANS QUEL BUT ?
«TELL ME SOMETHING I
DON’T KNOW »
• Valeur des objets connectés : l’inconnu inconnu
• Mais :
• « Information overload »
• ...
TENDANCES D’USAGE
• Des objets « moins » intelligents
• Plus nombreux
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• Insérés dans des écosystèmes
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WHAT IS NEXT?
« MASS CUSTOMISATION »
• Solution au « so what ? » : personnalisation de masse
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LA FOURCHETTE QUIVOULAIT
ÊTRE UN DÉCAPSULEUR
• Impossible de prévoir ou appréhender l’usage des objets
• Valeur = adapter ...
WHEN BIG IS SIMPLYTOO BIG
• Masse de données à traiter en croissance exponentielle
• Penser « écosystème de recherche » :
...
OPEN INNOVATION
• Outside-in : utiliser des données et des méthodologies
externes
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• Innovation ouverte avec les consommateurs
• Impossible de prévoir les usages des objets et des données
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BUSINESS MODEL
INNOVATION
CONCLUSION
• Penser « complément », pas « concurrent »
• Penser « simple », pas « complexe »
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t.rayna@imperial.ac.uk
@ThierryRaynaQuestions?
[Workshop DIL Objets Connectés] Des objets aux capteurs au Big Data : les nouvelles tendances l’Internet des Objets
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[Workshop DIL Objets Connectés] Des objets aux capteurs au Big Data : les nouvelles tendances l’Internet des Objets

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[La video de cette présentation est disponible à cette adresse : https://www.youtube.com/watch?v=IdIiiW9waOU]

Le but de cette présentation est de replacer la question des objets connectés dans son contexte global. Y sera notamment discuté notamment le changement de paradigme de l’Internet des Objets à l’Internet des Capteurs, et en quoi cette nouvelle approche modifie profondément la portée économique des technologies connectées. Les tendances d’adoption des objets connectées seront également évoquées ainsi que les principales perspectives de développement, notamment dans le domaine de la santé, des transports et de la domotique. Enfin, nous montrerons comment la combinaison des objets connectés avec le Big Data et la customisation de masse crée un « perfect storm » porteur de changements économiques majeurs et d’opportunités à saisir.

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[Workshop DIL Objets Connectés] Des objets aux capteurs au Big Data : les nouvelles tendances l’Internet des Objets

  1. 1. THIERRY RAYNA • Professeur d’Économie à l’ESG Management School • Chair Digital Business • Professeur Affilié à Imperial College London • Internet Centre - Social Computing Group
  2. 2. PLAN • De l’internet des objets à l’internet des capteurs • Aller plus loin avec les objects connectés • Innovation en modèles d’affaires
  3. 3. DE L’INTERNET DES OBJETS À L’INTERNET DES CAPTEURS
  4. 4. VRAIMENT ?!
  5. 5. “If something can go wrong, it will.” Murphy
  6. 6. VAINCRE MURPHY • Qu’est-ce qui ne peut pas tourner mal ? • Des capteurs : • Simples • Nombreux • Qui délivrent les mêmes données de façon répétées
  7. 7. OBJETS INTELLIGENTS OU SYSTÈMES INTELLIGENTS ? • Objets intelligents : difficiles, complexes, peu évolutifs • Systèmes intelligents : filtrer la complexité, évolution en temps réel, mais : • problème de confidentialité ? • problème de taille critique ? • problème de connectivité ?
  8. 8. INTELLIGENCE DISTRIBUÉE • Systèmes experts vs. Intelligence Artificielle Distribuée • Collectif meilleur que l’individuel : • Capteurs • Données • Utilisateurs
  9. 9. DANS QUEL BUT ?
  10. 10. «TELL ME SOMETHING I DON’T KNOW » • Valeur des objets connectés : l’inconnu inconnu • Mais : • « Information overload » • « So what ? »
  11. 11. TENDANCES D’USAGE • Des objets « moins » intelligents • Plus nombreux • Locaux • Insérés dans des écosystèmes • Grand public : santé, sport, aménagement intérieur
  12. 12. WHAT IS NEXT?
  13. 13. « MASS CUSTOMISATION » • Solution au « so what ? » : personnalisation de masse • Plus que l’information, c’est l’évolution des objets qui compte • On ne change pas des décennies d’habitude • Chaîne de valeur : • Objets connectés + Big Data + Impression 3D
  14. 14. LA FOURCHETTE QUIVOULAIT ÊTRE UN DÉCAPSULEUR • Impossible de prévoir ou appréhender l’usage des objets • Valeur = adapter les objets aux usages « déviants » • Coût : mettre des capteurs dont on n’a pas besoin là où on n’en n’a pas besoin • Intérêt des capteurs « mobiles »
  15. 15. WHEN BIG IS SIMPLYTOO BIG • Masse de données à traiter en croissance exponentielle • Penser « écosystème de recherche » : • Recherche publique et privée, consommateurs, autres entreprises
  16. 16. OPEN INNOVATION • Outside-in : utiliser des données et des méthodologies externes • Inside-out : donner accès aux données et aux méthodologies utilisées en interne • Paradigme « Open Source »
  17. 17. CO-CRÉATION • Innovation ouverte avec les consommateurs • Impossible de prévoir les usages des objets et des données • Penser « outil » et non « produit » • Donner les moyens de créer • Crowdsourcing: utiliser la force de la foule
  18. 18. BUSINESS MODEL INNOVATION
  19. 19. CONCLUSION • Penser « complément », pas « concurrent » • Penser « simple », pas « complexe » • Penser « collectif », pas « individuel » • Penser « very big », pas « big » • Penser « intégration », pas « isolation » • Penser « outil », pas « produit »
  20. 20. t.rayna@imperial.ac.uk @ThierryRaynaQuestions?
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