Alors que nous entrons dans l’année 2026, la convergence de l’intelligence artificielle (IA) et de l’infrastructure IdO redéfinit les industries, ouvrant des opportunités sans précédent pour optimiser les opérations, renforcer la sécurité et améliorer la durabilité. Pourtant, une grande puissance technologique implique une grande responsabilité, et l’industrie de l’AIoT se concentre de plus en plus sur le développement de l’IA de manière sûre, éthique et bénéfique pour tous. Voici les cinq tendances clés qui façonnent le paysage de l’AIoT en 2026.
1. Les solutions AIoT basées sur des scénarios libèrent rapidement une nouvelle valeur commerciale
Grâce à l’AIoT, nous assistons à un profond changement numérique allant au-delà de l’informatisation informatique de base jusqu’à une intégration profonde avec la technologie opérationnelle (OT). Dans cette transition, la valeur commerciale n’est plus créée par la collecte de données fragmentées, mais de plus en plus par la collecte d’informations naturelles et continues provenant des opérations quotidiennes. En intégrant des capacités de perception dans des scénarios concrets spécifiques, l’AIoT permet aux organisations de passer de la gestion manuelle à un contrôle beaucoup plus agile et automatisé.
Cela crée des capacités opérationnelles qui étaient autrefois impossibles, permettant une prise de décision en temps réel qui peut rapidement apporter une nouvelle valeur commerciale. Dans le domaine de la sécurité industrielle, par exemple, nous voyons des ateliers passer d’une réponse réactive à une prévention proactive. Les inspections manuelles dangereuses sont remplacées par des technologies spectrales avancées telles que TDLAS, qui détectent à distance les fuites de gaz naturel en quelques secondes. Il en résulte une réduction spectaculaire des temps de réponse aux situations d’urgence.
C’est une histoire similaire avec le contrôle qualité. Les fabricants alimentaires, par exemple, exploitent désormais des systèmes à rayons X basés sur l’IA pour identifier instantanément les corps étrangers comme les pierres, le verre et les os qui étaient autrefois invisibles.
Ou envisagez la gestion des stocks, où les usines minières et d’alimentation utilisent désormais un radar à ondes millimétriques 3D pour scanner automatiquement les silos. Il s’agit d’une autre application de l’AIoT qui, dans ce cas, crée un nouveau niveau de précision dans les données volumétriques, élimine les erreurs humaines et permet un contrôle entièrement automatisé en temps réel.
2. Les modèles d’IA à grande échelle évoluent vers de nouvelles capacités pour « AI+ »
Les modèles d’IA à grande échelle renforcent le flux d’analyse et de traitement de base grâce à l’intégration « AI+ ». Alors que les grands modèles linguistiques ont révolutionné l’interaction homme-numérique, les modèles spécifiques à l’industrie remodèlent désormais la façon dont les données IoT interagissent avec le monde physique.
Nous pouvons déjà voir qu’en intégrant l’IA dans l’analyse des données et le traitement des signaux, ces modèles améliorent considérablement la précision et l’efficacité. Par exemple, les modèles de sécurité du trafic et du périmètre, entraînés sur des ensembles de données massifs, repoussent les limites de la perception. En traitant des données complexes, ils minimisent les taux de fausses alarmes pour les incidents et les intrusions. Dans le même temps, dans la détection audio, le « traitement du signal AI+ » redéfinit la capture audio en filtrant l’électricité statique de fond et en isolant les voix humaines dans les environnements bruyants. Cette technologie améliore le rapport signal/bruit, garantissant une écoute claire même dans des conditions difficiles.
Profondément ancrés dans cette compréhension multimodale, les agents d’IA comblent désormais le fossé entre la perception et l’intention humaine. Alimentés par des modèles linguistiques de grande envergure, ces agents permettent aux utilisateurs de communiquer naturellement en utilisant le langage de tous les jours. Des commandes telles que « Trouver la personne portant des vêtements violets qui a stationné un SUV bleu ce matin » sont traitées par des systèmes de sécurité intelligents pour récupérer automatiquement les segments vidéo pertinents. De telles capacités transforment les systèmes AIoT d’outils spécialisés qui nécessitent une formation professionnelle en assistants intelligents accessibles à tous.
3. L’IA Edge transforme les appareils des collecteurs de données en analyseurs intelligents
Un autre changement que nous constatons est l’Edge Computing. De plus en plus, le modèle « Cloud + IA » n’est plus la seule option pour la numérisation d’entreprise. En déplaçant les fonctions d’IA du cloud vers la périphérie, les organisations peuvent atteindre des temps de réponse de niveau milliseconde, fonctionner de manière transparente hors ligne et maintenir la confidentialité sur site. Il s’agit d’un changement architectural qui élimine la dépendance à la bande passante et réduit considérablement les frais généraux de l’infrastructure.
Étant donné que les appareils traitent directement les données brutes, cette architecture localisée étend sa valeur en optimisant considérablement l’efficacité du stockage. Cela est particulièrement important pour l’analyse vidéo complexe, alimentée par des modèles d’IA visuelle. Ici, les dispositifs Edge peuvent désormais identifier avec précision les cibles clés telles que les personnes ou les véhicules à la source. Sur la base de cette segmentation précise, le système applique un codage différencié, en préservant les détails essentiels du premier plan, tout en comprimant les zones d’arrière-plan qui apportent peu de valeur d’investigation.
Cette approche basée sur l’IA réduit considérablement les exigences de stockage sans sacrifier la clarté visuelle. Pour les organisations qui déploient des milliers de caméras sur plusieurs sites, cela se traduit naturellement par des économies substantielles sur l’infrastructure de stockage, des coûts continus réduits et une gestion simplifiée des données, rendant les déploiements AIoT à grande échelle économiquement viables.
4. L’IA responsable intègre l’éthique à chaque étape de l’innovation
L’IA transforme nos vies, notre travail et nos activités à un rythme sans précédent. Pourtant, cette révolution apporte une responsabilité essentielle : garantir que l’innovation se déroule en toute sécurité, de manière éthique, transparente et bénéfique pour tous. L’IA responsable n’est plus facultative, c’est à la fois un impératif moral et une nécessité stratégique qui renforce la confiance, atténue les risques et stimule l’innovation à long terme. Alors que la sensibilisation du public et la surveillance réglementaire s’intensifient à l’échelle mondiale, des pionniers de la réglementation européenne aux initiatives régionales à travers le monde, la collaboration internationale devient essentielle pour exploiter le potentiel de l’IA tout en promouvant la sécurité, la prospérité et le bien-être humain.
Les pratiques d’IA responsables doivent ensuite imprégner l’ensemble du cycle de vie de l’IA, de la recherche et du développement au déploiement et aux applications réelles.
Cela comprend l’établissement de principes directeurs et de cadres de gouvernance, l’adoption d’approches responsables tout au long du développement, et la garantie de la sécurité, de la responsabilité et de la transparence des produits et des solutions. Il s’agit d’un effort systématique nécessitant une coordination à l’échelle du secteur et une action collective entre les secteurs et les frontières, impliquant les décideurs politiques, les partenaires du secteur, les chercheurs et d’autres parties prenantes. Ce n’est qu’à travers un engagement soutenu et une collaboration ouverte que nous pouvons façonner un avenir de l’IA au service de l’humanité.
5. L’AIoT étend le rôle de la technologie de l’entreprise à la société et à l’environnement
Une autre tendance clé que nous constatons est l’expansion rapide des domaines d’application pour l’AIoT. Outre les solutions commerciales traditionnelles, l’AIoT est désormais largement adopté pour des applications sociales et environnementales plus larges, démontrant comment les systèmes intelligents peuvent servir l’humanité et la nature.
En matière de protection écologique, par exemple, les appareils spécialisés AIoT révolutionnent les efforts de conservation, de la surveillance de la faune à la surveillance de la santé de la végétation. En effet, les systèmes de surveillance de la croissance des cultures qui exploitent les technologies AIoT pour l’analyse à grande échelle et en temps réel de la santé des cultures sont de plus en plus répandus dans l’agriculture. Cette capacité traite les inefficacités des inspections manuelles, permettant une gestion précise et optimisant les rendements grâce à la numérisation.
L’AIoT est également utilisé pour améliorer la sécurité publique. Les systèmes de prévention de la noyade basés sur l’IA, par exemple, sont déployés dans des zones connues pour être à haut risque. Ils utilisent l’analyse vidéo en temps réel pour détecter les conditions dangereuses, en identifiant automatiquement lorsqu’une personne pénètre dans des zones dangereuses, par exemple. Lorsque cela se produit, la technologie déclenche une alerte immédiate, transformant la surveillance passive (ou aucune surveillance du tout) en une solution hautement efficace et proactive qui peut sauver des vies.
L’avenir de l’AIoT
Pour les organisations qui accélèrent leur parcours de transformation numérique, ces tendances offrent à la fois des conseils et de l’inspiration. Après tout, l’avenir de l’AIoT consiste à créer une valeur réelle pour les entreprises, à améliorer les expériences pour les personnes et à construire un monde plus durable pour tous. Et cet avenir arrive maintenant.
Pour en savoir plus sur les connaissances de Hikvision et les dernières tendances en matière d’AIoT et d’autres technologies, veuillez consulter le blog de Hikvision.
