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La Disponibilité Des Data, Véritable Carburant De La Voiture Autonome

©Getty Images

En 2025, il sera possible de relier Londres à Sydney en 20h de vol, les usines 4.0 fonctionneront de manière intelligente et les voitures, elles, seront autonomes. En effet, d’après le cabinet d’études Gartner, d’ici 2020, les routes accueilleront pas moins de 250 millions de ces véhicules. Les voitures seront alors non seulement reliées entre elles pour éviter les collisions mais aussi aux infrastructures de ville intelligente – smart city – pour être alertées de la circulation et aux piétons pour plus de sécurité. C’est pourquoi les données deviennent l’essence même de la voiture autonome. Mais comment diminuer les risques d’accident et surtout éviter la panne de data ?

En 2025, 120 millions de systèmes automotive reposeront sur l’intelligence artificielle. On en compte à peine plus de 20 millions en 2017. Le cabinet Oliver Wyman prédit même qu’en 2035, 15 % des véhicules neufs seront entièrement automatisés. L’intelligence artificielle et l’IoT délivreront alors des trillions d’informations, soit des milliards de milliards de données selon IHS Technology (2016).

Sécurité optimisée, circulation régulée, expérience de conduite améliorée… La donnée est devenue la ressource à la plus forte valeur dans le monde aujourd’hui pour The Economist. Les flux d’informations vers ou depuis la voiture sont synonymes d’innovation. À l’heure actuelle, chaque voiture connectée – mais pas encore autonome – collecte et traite entre 80 et 200 informations différentes en temps réel selon DataFirst. Pour le cabinet d’études Gartner, ces flux se compteraient en pétaoctets chaque jour. Certains experts avancent même que ces voitures pourraient créer 1 Go de données par seconde.

La disponibilité permanente des données, condition indispensable de développement des voitures autonomes

Et qu’en sera-t-il lorsque les véhicules seront équipés de plusieurs capteurs IoT capables de collecter les données en continu ? D’ici 2020, 21 milliards d’objets connectés circuleront dans le monde ! Parmi ces données « intelligentes » : les informations personnelles sur le conducteur, la localisation des points de départ et d’arrivée, l’itinéraire emprunté, les heures de trajet, la vitesse de déplacement, la densité du trafic routier… Des données informatiques mais aussi audio ou vidéo pour analyser en temps réel l’environnement immédiat du véhicule et prédire le comportement des autres moyens de transport ou des piétons susceptibles de croiser sa route.

Bienvenue dans l’économie du temps réel

Pertinence, disponibilité 24/7, réactivité, accessibilité en tout lieu et à tout moment, engagement du fournisseur de services, représentent les 5 piliers de l’économie temps réel à l’heure où les processus deviennent de plus en plus complètement digitalisés. Imaginez que vous puissiez lancer une livraison directement depuis le site internet du fournisseur et recevoir votre colis par camion autonome quelques heures après ! Le fournisseur devra alors être capable de recueillir vos informations personnelles et de les coupler avec les données routières. Le tout en un minimum de temps. Il doit également accéder en temps réel aux données du véhicule pour s’assurer du bon déroulement du transport et prévenir le client de sa livraison imminente.

Un service innovant qui peut avoir des conséquences économiques majeures. Selon une étude en 2017 de McKinsey, le marché de la data collectée par les voitures connectées et autonomes représentera 750 milliards de dollars en 2030. Or, si aujourd’hui chaque acteur de la voiture connectée et autonome tend à développer sa propre technologie de collecte et d’exploitation des données, demain, il lui sera nécessaire d’adopter un standard, et de recourir à un expert et à une infrastructure totalement disponible, grâce à un système de réplication des données entre plusieurs datacenters, capable de traiter des millions de données en temps réel avec une gestion de l’ordre de la milliseconde. Même la célèbre Harvard Business Review préconise d’adopter un modèle cloud hybride.

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