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THIERRY RAYNA
• Professeur d’Économie à l’ESG Management School
• Chair Digital Business
• Professeur Affilié à Imperial College London
• Internet Centre - Social Computing Group
PLAN
• De l’internet des objets à l’internet des capteurs
• Aller plus loin avec les objects connectés
• Innovation en modèles d’affaires
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
• Nombreux
• Qui délivrent les mêmes données de façon répétées
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 ?
INTELLIGENCE DISTRIBUÉE
• Systèmes experts vs. Intelligence Artificielle Distribuée
• Collectif meilleur que l’individuel :
• Capteurs
• Données
• Utilisateurs
DANS QUEL BUT ?
«TELL ME SOMETHING I
DON’T KNOW »
• Valeur des objets connectés : l’inconnu inconnu
• Mais :
• « Information overload »
• « So what ? »
TENDANCES D’USAGE
• Des objets « moins » intelligents
• Plus nombreux
• Locaux
• Insérés dans des écosystèmes
• Grand public : santé, sport, aménagement intérieur
WHAT IS NEXT?
« 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
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 »
WHEN BIG IS SIMPLYTOO BIG
• Masse de données à traiter en croissance exponentielle
• Penser « écosystème de recherche » :
• Recherche publique et privée, consommateurs, autres
entreprises
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 »
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
BUSINESS MODEL
INNOVATION
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 »
t.rayna@imperial.ac.uk
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  • 1.
  • 2. THIERRY RAYNA • Professeur d’Économie à l’ESG Management School • Chair Digital Business • Professeur Affilié à Imperial College London • Internet Centre - Social Computing Group
  • 3.
  • 4.
  • 5. PLAN • De l’internet des objets à l’internet des capteurs • Aller plus loin avec les objects connectés • Innovation en modèles d’affaires
  • 6. DE L’INTERNET DES OBJETS À L’INTERNET DES CAPTEURS
  • 7.
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  • 30.
  • 31.
  • 32. “If something can go wrong, it will.” Murphy
  • 33. VAINCRE MURPHY • Qu’est-ce qui ne peut pas tourner mal ? • Des capteurs : • Simples • Nombreux • Qui délivrent les mêmes données de façon répétées
  • 34.
  • 35.
  • 36. 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 ?
  • 37. INTELLIGENCE DISTRIBUÉE • Systèmes experts vs. Intelligence Artificielle Distribuée • Collectif meilleur que l’individuel : • Capteurs • Données • Utilisateurs
  • 39.
  • 40. «TELL ME SOMETHING I DON’T KNOW » • Valeur des objets connectés : l’inconnu inconnu • Mais : • « Information overload » • « So what ? »
  • 41. TENDANCES D’USAGE • Des objets « moins » intelligents • Plus nombreux • Locaux • Insérés dans des écosystèmes • Grand public : santé, sport, aménagement intérieur
  • 42.
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  • 47.
  • 49. « 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
  • 50. 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 »
  • 51.
  • 52.
  • 53. WHEN BIG IS SIMPLYTOO BIG • Masse de données à traiter en croissance exponentielle • Penser « écosystème de recherche » : • Recherche publique et privée, consommateurs, autres entreprises
  • 54. 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 »
  • 55. 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
  • 56.
  • 58.
  • 59.
  • 60. 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 »