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Les retombées économiques sont estimées à plus
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industriels devraient subir des retombées
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Facteurs clés :
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• C++
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  • 1. © 2017, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.
  • 2. © 2017, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés. Internet des objets et Machine Learning sur AWS Alex Coqueiro Équipe d'architectes de solutions Secteur public du Canada, de l'Amérique latine et des Caraïbes Le 24 mai 2017 @alexbcbr
  • 3. INTERNET DES OBJETS (IdO) Les retombées économiques sont estimées à plus de 11 billions USD d'ici 2025 • De grandes quantités de données à analyser et à traiter • Toutes les industries verticales et tous les secteurs industriels devraient subir des retombées 26 milliards d'unités connectées seront installées d'ici 2020 Facteurs clés : • Baisse du niveau de prix des capteurs, des processeurs et de la mise en réseau • Connectivité améliorée • Réduction des coûts de stockage de données et de calcul https://www.gartner.com/doc/3086918/market-guide-iot-platforms http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/the_internet_of_things_the_value_of_digitizing_the_physical_world
  • 4. Soins de santé et sciences de la vie Villes intelligentes Maison intelligente Commerce de détail Fabrication, logistique et chaîne d'approvisionnement Agriculture Éducation Automobile
  • 5. Première partie : ce que nous construisons
  • 8. Deuxième partie : Comment nous collectons les données
  • 11. Sélection d'une trousse de développement logiciel pour appareil AWS IoT • Basée sur des normes ouvertes telles que Eclipse Paho • Embedded C • C++ • Arduino Yún • iOS • Android • Node.js • Python • Java
  • 12. Troisième partie : Visualisation des données
  • 13. Moteur de règles AWS IoT
  • 14. Qu'est-ce qu'une règle? • ruleName : nom lisible pour l'humain • sql : p. ex. SELECT * FROM ‘topic’ • actions : • action 1 : • action 2 :
  • 16.
  • 17. Quatrième partie : Prévision d'accident
  • 19. Amazon Machine Learning L'apprentissage machine est la technologie qui trouve automatiquement les modèles dans vos données et qui les utilise pour faire des prévisions pour les nouveaux points de données lorsque ceux- ci sont disponibles
  • 20. Étapes pour AML la mise en oeuvre Les données
  • 21.
  • 22. Les données entraînement Étapes pour AML la mise en oeuvre
  • 23. Les données entraînement prédiction Étapes pour AML la mise en oeuvre
  • 24. Fonction de prévision d'Amazon ML
  • 25. AWS IoT Source des données Appareils intelligents Intel Edison Ensemble de données publiques Utilisateurs Extraction des données Traitement des données Visualisation des données Sortie des données Amazon Service ElasticSearch Résumé Amazon Polly AWS Lambda Amazon Machine Learning Amazon Echo
  • 26. Merci! Alex Coqueiro Équipe d'architectes de solutions Secteur public du Canada, de l'Amérique latine et des Caraïbes Le 24 mai 2017 @alexbcbr