Malgré l’intérêt avéré de l’IoT, le nombre d’objets déployés en France est encore loin des projections Gartner. Si l’on peut trouver certaines explications d’ordre technique sur les capteurs, leur précision, leur durée de vie ou encore sur la couverture des réseaux LPWAN, c’est bien l’absence de projection sur les opérations qui freine le déploiement de l’IoT.
La recherche de ROI est primordiale dans la décision d’investissement sur un projet IoT. Cependant les coûts liés aux opérations sont trop souvent minimisés, voire oubliés, bloquant ainsi le passage de l’expérimentation à l’industrialisation. La complexité de la chaîne de valeur de l’IoT, des capteurs à la data en passant par les télécommunications et les plateformes cloud engendrent des activités variées nécessitant des ressources techniques, humaines et organisationnelles spécifiques.
Loin de se vouloir exhaustive, la liste ci-après présente quelques activités liées aux opérations: la pose des capteurs, le provisionning, le paramétrage, le support aux opérateurs terrain, aux utilisateurs métiers, l’analyse des problématiques, la supervision du parc, le changement de batterie, le décommissionnement, etc. La mise en place de processus, et de ressources qualifiées apparait nécessaire au-delà même de la prise en compte des coûts dans le calcul de ROI initial.
Pionnier sur le marché de l’IoT, dans le conseil comme dans la réalisation, Visian a mené des projets IoT dans les secteurs de l’industrie, des énergies et des services. Ces expériences ont permis de recueillir un maximum d’écueils et de formaliser une méthodologie de pilotage de projet tournée vers l’industrialisation. Pour accompagner ses clients dans ces activités d’opération, Visian a lancé un centre de service entièrement dédié à l’IoT.
Premier infogérant des objets communicants, notre ambition est d’optimiser et de rationaliser les coûts d’opération de l’IoT pour permettre à nos clients d’atteindre le retour sur investissement attendu.
Parler de qualité des données, c’est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé
Dans l’univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu’un simple choix binaire « ou ».
De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l’Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l’IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d’utilisateurs.
Si ChatGPT promet d’automatiser et d’améliorer de nombreuses tâches, boostant ainsi la productivité des PME et des ETI, il est crucial de reconnaître les risques liés à son utilisation sans cadre. L’établissement d’une charte d’utilisation de ChatGPT pour les PME et les ETI n’est pas une entrave, mais un cadre nécessaire pour exploiter cette technologie avec responsabilité et discernement.
Réduire les risques du shadow IT : une approche stratégique dans l’ère de ChatGPT
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