L'intelligence artificielle (IA) est en train de transformer radicalement le monde des affaires, offrant des opportunités sans précédent pour améliorer l'efficacité, l'innovation et la compétitivité. Cependant, cette révolution technologique s'accompagne de défis majeurs, notamment en ce qui concerne la gestion des données au sein des entreprises. La complexité croissante des systèmes d'IA, la nécessité d'une gouvernance rigoureuse des données et les préoccupations liées à la sécurité et à l'éthique sont autant de facteurs qui compliquent la donne pour les organisations modernes.
L'IA est devenue un outil incontournable pour les entreprises cherchant à optimiser leurs processus, personnaliser leurs offres et anticiper les tendances du marché. Elle permet d'analyser des volumes massifs de données, d'automatiser des tâches répétitives et de fournir des insights précieux pour la prise de décision. Cependant, l'intégration de l'IA dans les processus opérationnels n'est pas sans difficultés.
Les entreprises doivent faire face à des défis complexes liés à la gestion des données, à la sécurité, à l'éthique et à la conformité réglementaire.
Dans cet article, nous explorerons en profondeur comment l'IA complique la gestion des données pour les entreprises, en abordant les aspects techniques, organisationnels et éthiques. Nous examinerons également les stratégies que les organisations peuvent adopter pour surmonter ces défis et tirer pleinement parti des avantages de l'IA.
1. L'IA et la gestion des données : une relation complexe
1.1. L'explosion des volumes de données
L'IA repose sur l'analyse de vastes ensembles de données pour fonctionner efficacement. Avec l'augmentation exponentielle des sources de données (réseaux sociaux, capteurs IoT, transactions en ligne, etc.), les entreprises se retrouvent confrontées à des volumes de données sans précédent. Cette explosion pose des défis en termes de stockage, de traitement et de gestion.
1.2. La diversité et la complexité des données
Les données utilisées par les systèmes d'IA proviennent de sources variées et sont souvent non structurées (textes, images, vidéos). Cette diversité rend leur intégration et leur analyse plus complexes, nécessitant des outils et des compétences spécialisés.
1.3. La qualité des données
Pour que l'IA produise des résultats fiables, elle doit être alimentée par des données de qualité. Cependant, les entreprises rencontrent fréquemment des problèmes de données incomplètes, erronées ou redondantes, ce qui peut affecter la performance des algorithmes d'IA.
2. Les défis de la gouvernance des données à l'ère de l'IA
L’intelligence artificielle devient un outil central dans les entreprises, la gouvernance des données prend une importance croissante. L’IA repose sur l’utilisation de données massives pour fonctionner de manière optimale. Cependant, ces données doivent être gérées avec rigueur et transparence pour garantir leur qualité, leur sécurité, et leur conformité aux normes éthiques et réglementaires. L’ère de l’IA soulève de nouveaux défis pour les entreprises, en particulier en matière de gouvernance des données.
1. La nécessité d'une gouvernance renforcée des données
L'implémentation de l'IA dans les processus d'affaires nécessite une gouvernance des données bien structurée. La gestion des données à l’ère de l’IA n'est pas simplement une question de stockage ou d’accès ; elle concerne l’établissement de règles claires pour leur collecte, leur traitement, leur utilisation et leur partage. Une gouvernance des données efficace garantit que les données sont utilisées de manière responsable et qu’elles respectent les droits des individus, notamment en matière de confidentialité.
Les entreprises doivent intégrer la gouvernance des données dans leur stratégie numérique globale, en définissant des responsabilités claires et des processus adaptés. Cela implique des mécanismes pour surveiller la qualité des données, garantir leur intégrité et assurer leur conformité avec les lois en vigueur. Un cadre de gouvernance robuste permet également de suivre les origines des données, leur parcours à travers les systèmes, et de s’assurer que les pratiques d’utilisation respectent les meilleures pratiques de sécurité.
2. La gestion des données en temps réel
Une autre difficulté majeure concerne la gestion des données en temps réel, particulièrement dans des environnements dynamiques où les données doivent être continuellement mises à jour et traitées. L'IA permet d’analyser en temps réel de grands volumes de données et de prendre des décisions instantanées, mais pour que cela fonctionne correctement, les données doivent être accessibles immédiatement et traitées sans erreur.
Cela nécessite des systèmes de gouvernance qui peuvent gérer non seulement l'intégration et la qualité des données, mais aussi leur actualisation continue. Le défi ici est d’avoir une infrastructure capable de gérer ces flux de données incessants, tout en garantissant leur fiabilité et leur validité tout au long du processus. Les entreprises doivent donc mettre en place des mécanismes d'audit et de suivi en temps réel pour détecter les erreurs ou les incohérences avant qu'elles n'affectent les résultats générés par l'IA.
3. La conformité aux réglementations et aux normes éthiques
L’une des préoccupations majeures dans la gouvernance des données avec l’IA est la conformité aux réglementations en matière de protection des données personnelles, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe. Ces lois imposent des exigences strictes sur la collecte, le stockage et le traitement des données personnelles des utilisateurs, et les entreprises doivent s’assurer que leurs pratiques sont conformes.
L'IA peut compliquer la conformité en raison de la nature "boîte noire" de certains algorithmes, rendant difficile l'explication de la manière dont les décisions sont prises en utilisant les données. Cela soulève des questions éthiques importantes, telles que la transparence des algorithmes, le consentement des utilisateurs et la manière dont les données sont utilisées à des fins spécifiques. Il est crucial que les entreprises puissent démontrer non seulement la conformité légale mais aussi leur engagement à respecter les principes éthiques dans l'utilisation de l'IA et des données.
4. La gestion des biais et des discriminations
L’un des grands défis de la gouvernance des données à l’ère de l’IA est la gestion des biais. Les algorithmes d’IA sont alimentés par des données, et si ces données sont biaisées, les décisions prises par l’IA risquent de l’être également. Cela peut mener à des discriminations involontaires, qu’elles soient liées au sexe, à la race, à l'âge ou à d'autres critères.
Les entreprises doivent veiller à ce que leurs systèmes de données et leurs algorithmes soient conçus de manière à éviter les biais. Cela passe par la mise en œuvre de processus rigoureux pour examiner la diversité des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA et par l'intégration d’audits réguliers pour détecter et corriger les biais. Les entreprises doivent aussi garantir que les décisions prises par l’IA sont justifiables et transparentes, ce qui permet d'éviter des situations où des groupes de personnes sont injustement défavorisés.
5. La sécurité des données
La sécurité des données est un autre défi crucial dans le contexte de l'IA. Les entreprises qui utilisent l’IA traitent des quantités massives de données sensibles, et tout manquement à la sécurité peut entraîner des fuites de données, des cyberattaques ou des violations de la confidentialité des utilisateurs. La multiplication des points d’entrée pour les données (capteurs IoT, appareils mobiles, etc.) accroît le risque d'attaques externes.
Dans ce contexte, la gouvernance des données doit inclure des protocoles de sécurité rigoureux pour garantir la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données. Cela comprend l’utilisation de techniques de chiffrement, de sauvegarde des données, et la mise en œuvre de mesures de contrôle d’accès strictes. En outre, il est essentiel de former les employés et les parties prenantes sur les meilleures pratiques de sécurité des données, car une partie des vulnérabilités vient d’erreurs humaines.
6. Le rôle de l’intelligence artificielle dans la gouvernance des données
Il est intéressant de noter que l’IA elle-même peut jouer un rôle dans la gouvernance des données. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour automatiser certaines tâches de gouvernance, comme le nettoyage des données, la détection des anomalies ou la surveillance en temps réel des accès aux données sensibles. Ces technologies peuvent faciliter l’analyse des volumes massifs de données et aider à la gestion efficace des risques.
Cela permet non seulement d’améliorer la réactivité et la précision des actions de gouvernance, mais aussi de réduire les coûts et la charge de travail associés à la gestion manuelle des données. Cependant, l’utilisation de l’IA pour gouverner les données nécessite une attention particulière afin de s’assurer que les algorithmes eux-mêmes sont conçus de manière éthique et transparente.
La gouvernance des données à l'ère de l'IA représente un défi complexe pour les entreprises, nécessitant des stratégies bien pensées pour garantir la qualité, la sécurité, la conformité et l’éthique des données utilisées. En mettant en place des pratiques rigoureuses de gestion des données, des processus de contrôle efficaces et en intégrant des outils d’IA pour améliorer la gouvernance, les entreprises peuvent non seulement répondre aux défis actuels, mais aussi tirer parti de la valeur ajoutée que l’IA peut offrir.
3. La sécurité des données face à l'IA
3.1. Les vulnérabilités accrues
Les systèmes d'IA, en raison de leur complexité, peuvent introduire de nouvelles vulnérabilités exploitables par des cyberattaques. Les entreprises doivent renforcer leurs mesures de sécurité pour protéger leurs données et leurs infrastructures.
3.2. La détection proactive des menaces
L'IA peut également être utilisée pour améliorer la sécurité en détectant proactivement les anomalies et les comportements suspects. Cependant, cela nécessite une surveillance continue et des mises à jour régulières des modèles de sécurité.
4. L'impact de l'IA sur les ressources humaines
L'intelligence artificielle (IA) transforme profondément de nombreux secteurs d'activité, et les ressources humaines (RH) ne font pas exception. Depuis le recrutement jusqu’à la gestion de la performance, l'IA offre des outils puissants pour automatiser, améliorer et personnaliser les processus RH. Cependant, cette transformation soulève également des questions sur l’avenir du travail, les compétences requises et l'éthique.
1. L’IA dans le recrutement : un gain d'efficacité et de précision
L’un des domaines les plus impactés par l’IA dans les ressources humaines est le recrutement. L’automatisation des processus de recrutement permet de gagner un temps précieux et d'améliorer la qualité des candidatures.
- Sélection des candidatures : L’IA permet de trier les candidatures plus rapidement en analysant des milliers de CV en quelques secondes. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA peut identifier des modèles et des critères de recherche dans les profils des candidats. Cela permet de mieux aligner les compétences des candidats avec les exigences du poste, tout en réduisant les biais humains.
- Chatbots pour l'interaction initiale : Les chatbots alimentés par l'IA peuvent engager les candidats dès leur première interaction avec l'entreprise, répondre à leurs questions, et collecter des informations essentielles. Ces outils peuvent également être utilisés pour effectuer des entretiens préliminaires ou automatiser la planification des entretiens, ce qui permet aux recruteurs de se concentrer sur les candidats les plus prometteurs.
- Évaluation des compétences : L’IA est capable d’évaluer les compétences des candidats à travers des tests prédictifs et des simulations réalistes. En s’appuyant sur des données historiques et des analyses comportementales, elle peut identifier les candidats les plus susceptibles de réussir dans un rôle donné.
2. Amélioration de l'expérience employé grâce à l'IA
L’IA ne se limite pas à la phase de recrutement ; elle joue également un rôle crucial dans l'amélioration de l'expérience employé tout au long de leur parcours au sein de l'entreprise.
- Personnalisation du parcours professionnel : Grâce à des systèmes d'IA, les entreprises peuvent proposer des parcours de développement professionnel personnalisés pour chaque employé. En analysant les compétences, les préférences et les performances passées, l’IA peut suggérer des formations, des opportunités de développement et des évolutions de carrière adaptées aux besoins de chaque individu.
- Suivi en temps réel de la performance : L'IA permet de suivre les performances des employés en temps réel, en analysant des indicateurs clés comme les objectifs atteints, les retours des clients ou les résultats de projets. Cela permet aux managers de donner des feedbacks plus précis et de proposer des solutions d'amélioration continues.
- Bien-être et engagement des employés : L’IA peut aussi être utilisée pour surveiller le bien-être des employés à travers des outils d’analyse de sentiment et de feedback. Par exemple, les outils d’analyse de texte peuvent analyser les retours des employés pour détecter des signes de stress, de démotivation ou d’insatisfaction. Ces informations permettent à l’entreprise de réagir rapidement et de mettre en place des mesures préventives.
3. Automatisation des processus RH : gain de temps et réduction des erreurs
L’IA permet d’automatiser un grand nombre de processus RH répétitifs, libérant ainsi du temps pour les équipes RH qui peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
- Gestion des congés et des absences : De nombreux logiciels RH alimentés par l’IA peuvent gérer automatiquement les demandes de congé, calculer les soldes et gérer les absences, réduisant ainsi les erreurs humaines et améliorant la productivité du service RH.
- Gestion des salaires et des avantages sociaux : Les systèmes d’IA peuvent également automatiser la gestion des paies, des primes et des avantages sociaux, en garantissant leur conformité avec les lois fiscales et les politiques internes. Cela réduit le risque d’erreurs et d’incohérences dans le traitement des salaires.
- Formation et développement : L'IA peut être utilisée pour recommander des formations en fonction des besoins spécifiques des employés, en analysant leur historique d'apprentissage et leurs performances. Elle peut également automatiser le processus de gestion des formations, de l’inscription à la délivrance des certifications.
4. L'IA pour l’analyse prédictive : anticiper les besoins en compétences et en effectifs
Un des grands avantages de l’IA dans les RH est la capacité à anticiper les besoins futurs de l’entreprise grâce à des analyses prédictives.
- Anticiper les besoins en recrutement : L'IA peut analyser les tendances du marché, les performances de l'entreprise, les taux de turnover et les prévisions de croissance pour prédire les futurs besoins en recrutement. Cela permet aux entreprises de planifier leurs campagnes de recrutement en avance et de mieux cibler leurs efforts.
- Prévoir les départs et le turnover des employés : En analysant des facteurs tels que l'ancienneté, la satisfaction au travail, les évaluations de performance et d'autres variables, l'IA peut prédire les risques de départ des employés et aider les responsables RH à identifier les employés à haut risque de quitter l’entreprise. Ces informations permettent de mettre en place des stratégies de rétention ciblées.
- Gestion des talents : L’IA peut également analyser les performances des employés et suggérer des talents internes qui pourraient être promus ou réaffectés à des rôles stratégiques. Cela permet d’optimiser la gestion des talents et de favoriser une mobilité interne bénéfique pour l'entreprise.
5. Les défis éthiques et humains de l’IA dans les RH
Si l’IA présente de nombreux avantages pour les RH, elle soulève également des questions éthiques et humaines importantes.
- Biais dans les algorithmes : L’un des principaux défis de l’IA dans les RH est la possibilité d’introduire des biais dans les processus décisionnels. Par exemple, un algorithme de recrutement peut reproduire des biais existants dans les données historiques, entraînant des discriminations à l’égard de certains groupes de candidats. Les entreprises doivent être vigilantes et s'assurer que les systèmes d'IA sont conçus pour être équitables et non discriminants.
- Perte d’emploi et redéfinition des rôles : L’automatisation des tâches RH, comme la gestion des candidatures et des entretiens, peut entraîner la réduction de certains rôles. Toutefois, ces évolutions technologiques peuvent également créer de nouvelles opportunités de carrière pour les professionnels des RH, notamment dans les domaines de la gestion de l’IA, de la cybersécurité, et du développement de nouvelles compétences.
- Protection de la vie privée et des données : L’utilisation de l’IA dans le traitement des données des employés soulève des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des informations personnelles. Les entreprises doivent mettre en place des mesures de protection robustes pour garantir que les données des employés sont utilisées de manière éthique et conforme aux régulations en vigueur.
L’intelligence artificielle transforme le secteur des ressources humaines en offrant des solutions efficaces pour l’automatisation, la gestion des talents et l’amélioration de l’expérience employé. Toutefois, son adoption nécessite une gestion prudente des défis éthiques, de la sécurité des données et des biais algorithmiques. Les entreprises doivent investir dans des technologies d’IA éthiques et transparentes, tout en formant leurs équipes aux compétences nécessaires pour maximiser les avantages de l’IA. L’avenir des ressources humaines réside dans l’équilibre entre l’exploitation de la puissance de l’IA et la préservation de la dimension humaine au cœur des organisations.
5. Les stratégies pour surmonter les défis liés à l'IA
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les entreprises apporte d'innombrables avantages, mais elle présente également des défis complexes à surmonter. La gestion des données, la sécurité, la gouvernance, ainsi que l'éthique sont des aspects qui nécessitent une attention particulière. Cependant, avec les bonnes stratégies en place, les entreprises peuvent non seulement surmonter ces obstacles, mais aussi maximiser les avantages de l’IA. Voici les principales stratégies pour relever les défis liés à l'IA et optimiser son déploiement au sein des organisations.
1. Mettre en place une gouvernance des données solide
Objectif : Garantir une gestion optimale des données et leur conformité avec les réglementations.
La gouvernance des données est un pilier essentiel pour une mise en œuvre réussie de l'IA. Pour surmonter les défis liés à l'IA, les entreprises doivent d'abord définir des politiques claires concernant la collecte, le stockage et le traitement des données. Cela inclut la création d’un cadre qui assure :
- La transparence sur la provenance et l'utilisation des données.
- La conformité aux réglementations locales et internationales, telles que le RGPD.
- L'intégrité des données, afin d'éviter les erreurs, les incohérences et les biais dans les analyses.
Une gouvernance efficace des données passe également par l’élaboration de procédures pour surveiller la qualité des données tout au long de leur cycle de vie, afin de garantir que l’IA fonctionne sur des bases fiables.
2. Adopter une approche axée sur la qualité des données
Objectif : Assurer la fiabilité et l’efficacité des résultats fournis par l’IA.
La qualité des données est un élément clé pour garantir que les systèmes d’IA génèrent des résultats pertinents. Une mauvaise qualité des données, qu'elles soient incomplètes, erronées ou mal structurées, peut entraîner des décisions erronées, voire des échecs complets dans l’utilisation de l’IA.
Les entreprises doivent :
- Mettre en place des processus de nettoyage et de validation des données : avant de les alimenter dans des systèmes d'IA, il est crucial de vérifier leur exactitude et leur pertinence.
- Utiliser des outils d'automatisation pour éliminer les erreurs humaines dans la gestion des données.
- Former les équipes à l'importance de la qualité des données et à l’utilisation d'outils de gestion des données.
Cela permet d’éviter des biais et des problèmes d'intégrité qui pourraient nuire à la précision des décisions prises par l’IA.
3. Renforcer la sécurité des données et des systèmes d'IA
Objectif : Protéger les données sensibles et minimiser les risques de cyberattaques.
La sécurité des données est un défi majeur lorsqu’on intègre des systèmes d’IA. Les entreprises qui utilisent de grandes quantités de données sensibles doivent mettre en place des stratégies de sécurité robustes pour protéger ces informations contre les cyberattaques.
Les stratégies de sécurité comprennent :
- Chiffrement des données : les données doivent être protégées en transit et au repos afin d’éviter tout accès non autorisé.
- Contrôles d'accès stricts : limiter l'accès aux données uniquement aux personnes et systèmes qui en ont besoin pour minimiser les risques.
- Surveillance et audits réguliers des systèmes d’IA pour détecter toute anomalie ou vulnérabilité avant qu’elle ne soit exploitée par des attaquants.
- Tests de résistance : effectuer des tests réguliers pour simuler des attaques et tester la robustesse des systèmes de sécurité.
En prenant ces mesures, les entreprises peuvent protéger leurs données tout en exploitant les avantages des technologies d'IA.
4. Assurer la transparence et la traçabilité des algorithmes
Objectif : Garantir que les décisions prises par l’IA sont compréhensibles et justifiables.
Les algorithmes d’IA sont souvent perçus comme des "boîtes noires", ce qui complique leur compréhension et la justification des décisions qu'ils prennent. Cela peut poser des problèmes éthiques, surtout lorsque l'IA prend des décisions cruciales (comme dans les secteurs de la santé ou de la finance).
Pour surmonter ce défi, il est important de :
- Mettre en place des processus de transparence des algorithmes : il est crucial que les entreprises expliquent comment leurs systèmes d’IA prennent des décisions, en rendant les modèles d'IA et les données utilisées plus accessibles et compréhensibles pour les parties prenantes.
- Documenter le processus décisionnel : chaque étape du processus de formation des algorithmes doit être enregistrée, pour garantir la traçabilité et la possibilité de retracer les décisions prises par l’IA.
- Effectuer des audits réguliers : les algorithmes doivent être régulièrement réévalués pour détecter d’éventuels biais ou erreurs dans les décisions prises.
Une telle approche permettra de réduire les risques d’abus et d’augmenter la confiance des utilisateurs et des régulateurs dans les systèmes d’IA.
5. Former et sensibiliser les employés aux enjeux de l'IA
Objectif : S’assurer que tous les employés comprennent l’IA et ses implications.
L’un des principaux défis de l’IA dans les entreprises est le manque de compétences spécialisées et la résistance au changement. Pour surmonter cela, il est essentiel de mettre en place une formation continue pour aider les employés à comprendre les enjeux et les possibilités qu'offre l'IA.
Les actions clés incluent :
- Organiser des sessions de formation pour les équipes sur les concepts de base de l'IA et la manière dont elle affecte leur travail quotidien.
- Créer une culture d’open innovation où les employés peuvent proposer de nouvelles idées sur l’utilisation de l’IA dans leurs départements respectifs.
- Impliquer les employés dans l’élaboration des stratégies d’IA, afin qu’ils se sentent investis dans le processus de transformation.
Cela permettra d'améliorer l’acceptation des technologies d’IA au sein des entreprises et d’encourager une adoption plus large.
6. Collaborer avec des experts et des partenaires externes
Objectif : Combler les lacunes en compétences et garantir l’adoption sécurisée de l’IA.
L'IA étant une technologie complexe, il peut être difficile pour les entreprises de développer en interne toutes les compétences nécessaires pour l'implémentation et la gestion de ces systèmes. Une stratégie efficace consiste donc à collaborer avec des experts externes, tels que des consultants spécialisés en IA ou des partenaires technologiques, pour bénéficier de leur expertise et accélérer l’adoption de l’IA.
Cette collaboration permet de :
- Accéder à des connaissances spécialisées sur des domaines spécifiques de l’IA, comme le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage supervisé ou non supervisé, et la vision par ordinateur.
- Mettre en place des solutions personnalisées qui répondent aux besoins spécifiques de l’entreprise tout en réduisant les risques liés à l’implémentation de l’IA.
L’adoption de l’IA représente un tournant stratégique pour de nombreuses entreprises, mais elle s'accompagne de défis considérables. Cependant, en mettant en œuvre des stratégies solides, les organisations peuvent surmonter ces obstacles avec succès. Une gouvernance des données renforcée, une sécurité accrue, une meilleure transparence, des formations adéquates et des collaborations externes permettront aux entreprises de tirer pleinement parti de l’IA, tout en réduisant les risques et en maximisant la valeur des données.
Conclusion
L’intelligence artificielle est un atout majeur pour les entreprises, mais elle complexifie aussi considérablement la gestion des données. Les défis liés à la gouvernance, la sécurité, la conformité et l’éthique nécessitent une approche rigoureuse et proactive. Les organisations doivent investir dans la formation, la mise en place de bonnes pratiques et la collaboration avec des experts pour tirer pleinement parti du potentiel de l’IA tout en minimisant les risques.
En adoptant une stratégie bien définie, les entreprises peuvent non seulement surmonter ces obstacles, mais aussi utiliser l’IA comme un levier puissant d’innovation et de croissance.
FAQ
1. Pourquoi l’IA complique-t-elle la gestion des données en entreprise ?
L’IA repose sur des volumes de données gigantesques et variés, ce qui rend leur collecte, stockage et analyse plus complexes. De plus, les exigences en matière de qualité, de gouvernance et de sécurité des données sont accrues.
2. Comment assurer la conformité des données avec l’IA ?
Les entreprises doivent se conformer aux réglementations comme le RGPD, en mettant en place des politiques claires de gestion des données, en assurant la transparence et en garantissant la protection des informations personnelles.
3. Quels sont les risques liés à l’utilisation de l’IA pour les données ?
Les principaux risques incluent les biais algorithmiques, les failles de sécurité, les violations de la confidentialité et les erreurs dues à des données de mauvaise qualité.
4. Comment améliorer la qualité des données utilisées par l’IA ?
Il est essentiel de mettre en place des processus de nettoyage et de validation des données, d’utiliser des outils d’automatisation et de former les équipes à la gestion des données.
5. L’IA peut-elle aider à renforcer la sécurité des données ?
Oui, l’IA peut détecter et prévenir les cybermenaces en analysant les comportements suspects et en identifiant les failles potentielles dans les systèmes de sécurité.
Les définitions utiles
Quelle est la définition de l'IoT?
L'IoT (Internet of Things, ou Internet des objets en français) désigne un réseau d'objets physiques, de dispositifs et de capteurs qui sont connectés à Internet ou à d'autres réseaux pour échanger des données et interagir entre eux, sans intervention humaine directe.
Les objets connectés de l'IoT peuvent inclure une large gamme d'appareils : des thermostats intelligents, des montres connectées, des véhicules, des réfrigérateurs, des caméras de sécurité, des équipements industriels, des capteurs environnementaux, etc. Ces objets collectent et transmettent des données, permettant aux utilisateurs ou aux systèmes automatisés de suivre, analyser et prendre des décisions en temps réel.
L'IoT permet ainsi de créer des environnements plus intelligents, d'améliorer l'efficacité des processus et d'automatiser de nombreuses tâches, tout en offrant une plus grande connectivité entre les objets et les utilisateurs.