[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.
[London 3DPrintShow 2013] Long-Term Economic Impact of 3D Printing
[Workshop DIL Objets Connectés] Des objets aux capteurs au Big Data : les nouvelles tendances l’Internet des Objets
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
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 ?
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
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