L’applicatif mobile au cœur de l’innovation en 2018

Article paru le 19 novembre 2018 | Partager sur les réseaux sociaux

Classé dans : Innovation Mobile Objets connectés - IOT

Avec l’explosion de l’internet des objets (IoT) depuis 2015, le mobile est considéré comme le vecteur principal de communication avec les écosystèmes d’objets connectés notamment B to C. En effet, l’application mobile constitue une interface humain / machine (IHM) facilitant notamment les interactions en mobilité. Par ailleurs, elle permet également, dans certain cas, de jouer le rôle de passerelle (Hub ou Gateway) pour la transmission des données dans le cloud. C’est principalement le cas pour les objets dits « Wearable » telles que les montres connectées.

La plupart du temps, un objet connecté dédié au grand public est donc accompagné d’une application permettant de le paramétrer et de remonter ses données voire de les analyser, spécialement dans la mouvance du quantified self. Cette application connectée permet donc de délivrer une expérience innovante via l’exploitation des données et le contrôle de l’objet. Or ces applications spécifiques induisent des besoins accrus en termes de sécurité, de gestion des données, qui se répandent au monde de l’applicatif classique.

L’expérience applicative assistée par l’Intelligence artificielle

En 2018, la démocratisation de l’Intelligence Artificielle (IA) marque une nouvelle rupture dans le monde du développement applicatif mobile puisque les applications sont désormais vouées à évoluer vers une interaction plus naturelle et plus intelligente. L’intégration de la compréhension du langage naturel par exemple, permet non seulement, en termes d’expérience utilisateur (UX), un gain de temps considérable dans la réalisation d’actions simples mais elle permet également d’améliorer l’accessibilité des applications. Le deep learning, mécanisme d’apprentissage autonome d’une IA, aura un impact tant sur la gestion des données que sur l’UX.

Concernant l’amélioration de l’UX grâce à l’intelligence artificielle, c’est le machine learning qui va permettre d’améliorer la pertinence des contenus poussés à l’utilisateur. La personnalisation est l’avenir de toute expérience utilisateur. Ainsi, en s’appuyant sur la compréhension du contexte d’usage de l’application, l’IA va pouvoir sélectionner, de manière autonome, l’information qui aura le plus de valeur pour l’utilisateur à un instant T.

Applicatif IoT : L’économie de la donnée via l’Edge Computing

Dans le cadre d’application IHM pour l’IoT, l’intégration de l’IA à la gestion de la donnée renvoie à la notion d’Edge Computing. L’Edge Computing, c’est le traitement des données avant leur envoi dans le cloud et leur stockage. L’intérêt de ce traitement amont c’est qu’il permet d’économiser de la ressource de bande passante et de stockage. De plus, il permet de limiter la « Dark Data », la masse de donnée non qualifiée ou, pour le moment, non valorisable. Dans un contexte où, actuellement, plus de 90% des données générées par les objets connectés ne sont pas exploités, cette assistance artificielle est vraiment valorisable.

La sécurité applicative et IoT assistée par IA

Jamais une année aura été aussi dense en termes de cybercriminalité que 2017 Les menaces WannaCry, Adylkuzz ou encore Petya ont laissé une trace indélébile dans la mémoire de la plupart des DSI. Si leur médiatisation est plus importante que par le passé, il n’en reste pas moins que l’adoption trop rapide de nombreuses technologies par le grand public facilite les actions des pirates.

Heureusement, l’IA va permettre de renforcer la sécurité des objets connectés mais également des applications mobiles. Selon IT Pro Portal, on estime que 90% des utilisateurs de smartphones auront effectué au moins un paiement mobile d’ici la fin de 2020. L’utilisation de la reconnaissance faciale pour authentifier un virement bancaire via une application de paiement mobile ou une application de mobile banking sortira donc bientôt du stade du PoC (Proof of Concept). En s’appuyant sur de puissants algorithmes, à l’instar de l’application Allo de Google, dévoilée à l’I/O 2016, une application sera bientôt en capacité de certifier l’identité d’un individu avec une marge d’erreur négligeable en s’appuyant sur la simple reconnaissance faciale.

Pour autant la reconnaissance faciale, comme précédemment la reconnaissance des empreintes digitales, ne constitue plus l’avancée la plus novatrice en matière de sécurité biométrique. Des systèmes basés sur l’analyse du schéma des veines de sous-cutanées d’un individu sont en cours de développement, rendant pratiquement impossible la falsification par reproduction de l’empreinte. En parallèle, des systèmes de sécurisations basés sur le comportement de l’utilisateur sont en phase de test. En effet, la manière de taper du texte sur un clavier ou d’enchainer les caractères sur un clavier tactile est différente d’un individu à l’autre. Ainsi, après une phase d’apprentissage assistée par machine learning, l’utilisateur serait automatiquement authentifié par la manière dont il se comportera.

Partagez cet article sur les réseaux sociaux