Les véhicules autonomes créent la révolution des transports !

D’abord les taxi: Après avoir fait rouler ces voitures autonomes sur des millions de kilomètres en Californie, Waymo, le projet de conduite autonome a lancé au mois de décembre 2018 un service commercial de robo-taxi dans la région de Phoenix.

Baptisée « Waymo One », cette étape importante pour la société et le secteur naissant des technologies de conduite autonome comporte des réserves.

Le service de voiture autonome Waymo One et l’application qui l’accompagne ne seront disponibles pour personne car pour l’instant, la société a annoncé qu’elle aurait au volant des pilotes d’essai formés par Waymo (même si la société dispose déjà de véhicules sans conducteur sur la voie publique à Phoenix). Waymo invitera d’abord les résidents de Phoenix faisant partie de son programme pour débutants conçu pour donner à un groupe de personnes approuvées la possibilité d’utiliser une application pour héler un véhicule autonome. Le programme pour débutants, lancé en avril 2017, a rassemblé plus de 400 participants selon les derniers chiffres communiqués par Waymo.

Waymo invitera certains des premiers coureurs à passer au service Waymo One. Selon John Krafcik, PDG, le groupe continuera à exploiter le programme pour les premiers passagers afin de permettre à un groupe sélectionné de fournir des informations continues à Waymo.

“Ils contribueront à tester les premières fonctionnalités avant de passer à Waymo One, qui permet au public d’accéder progressivement à de nouvelles fonctionnalités”, a-t-il écrit dans un blog sur Medium. En dépit de cette restriction majeure, Waymo One est un progrès et signale la progression de l’entreprise vers un service plus large ouvert au public.Contrairement au programme précédent, les utilisateurs de Waymo One seront en mesure de partager publiquement leurs impressions sur le service. Cela ouvre également la porte au public, car les utilisateurs de Waymo One seront en mesure d’emmener un ami ou un membre de la famille qui ne faisait pas partie du programme pour les premiers usagers. Le service sera disponible dans une zone définie de Phoenix 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à compter de Chandler, Tempe, Mesa et Gilbert, a annoncé la société. Le service se développera lentement dans de nouveaux quartiers et banlieues de la grande région de Phoenix. Avant d’accepter le voyage, les cyclistes voient les prix estimés en fonction de facteurs tels que le temps et la distance qui les séparent de leur destination.Les coureurs pourront poser des questions via l’application ou une console de voiture qui leur donnera un accès instantané à un employé de Waymo.Voici une vidéo qui commercialise le service. Waymo a peu à peu opté pour un service commercial à Phoenix depuis le début de ses essais sur les mini-fourgons Chrysler Pacifica en banlieue comme Chandler en 2016, puis l’offre a été élargie l’année suivante avec son programme pour les premiers usagers. En 2017, Waymo a retiré les employés et les passagers de sa flotte de tests, envoyant des minivans autonomes dans les rues de la grande région de Phoenix.En mai de cette année, Waymo autorisait certains des premiers passagers à héler une fourgonnette autonome sans conducteur d’essai humain au volant. Plus récemment, la société a lancé à Phoenix un programme de transport en commun axé sur le transport des personnes vers les arrêts de bus, les gares ferroviaires et les trains légers. En octobre 2018, Waymo a obtenu le premier permis en Californie permettant de commencer les tests sans conducteur sur les routes publiques.

C’est parti… dans moins de cinq ans on verra des robot-taxi de Google qui s’attaqueront au marché de UBER et aux autres… un nouveau monde commence.

Ensuite : Des bus « autonomes » sillonnent la Suisse Romande

 À L’EPFL, Meyrin, Sion, Marly, et ailleurs des bus sans chauffeur transportent des passagers en Romandie. Sans chauffeur ! Cela semble banal … cela ne l’est pas du tout. Imaginez-vous le saut qualitatif en termes techniques et de programmation. Car avec ces véhicules on n’est pas avec des automates comme le métro lausannois qui roule toujours sur les mêmes voies. Ici toutes les situations sont possibles et parfois elles sont inimaginables. Il faut donc programmer l’impensable, l’imprévu. Donc pour réussir ce type d’exploits, on a eu recourt au « machine learning » … ces algorithmes auto-apprenantes capables de faire face à des situations nouvelles. Voilà le vrai changement entre déplacements automatiques et autonomes.

Regardons de plus près ces quatre projets, encore à l’état d’expérimentation :

EPFL : en décembre 2012, a été expérimenté le premier exemplaire de la navette Navya. Créée par la société française du même nom, ce véhicule est destiné au transport de personnes sur le « dernier kilomètre ». Des tests -grandeur nature- ont été réalisés à l’aide de trois navettes électriques Navya. Plus de 1800 usagers ont été ainsi véhiculés sur le campus sur un parcours d’un kilomètre reliant le Rolex Learning Center au Quartier de l’innovation. Cette démonstration a marqué une étape importante dans le déploiement des systèmes de transport innovants.

SION :Depuis juin 2016. Deuxbus autonomes de CarPostal sillonnent les rues étroites du centre historique de la ville de Sion au Valais. L’environnement est difficile mais l’expérimentation se déroule sans incident grave. Les exploitant accumule du savoir.

Fribourg/Marly : Les Transports publics fribourgeois (TPF) en collaboration avec le Marly Innovation Center (MIC), la Commune de Marly, l’Agglomération de Fribourg et l’Etat de Fribourg dévoilent en été 2017 leur première navette automatisée. Destinée à relier le quartier du Marly Innovation Center au réseau des Transports publics fribourgeois, la navette développée et construite par le spécialiste français de la mobilité intelligente NAVYA permet de tester la desserte du dernier kilomètre. Le parcours se situe entre l’arrêt de la ligne 1 « Marly, Cité » et le MIC avec quatre arrêts possibles. L’expérience progresse non sans certaines difficultés.

Meyrin :Depuis juin 2018 les TPG expérimentent un bus autonome à Meyrin. Avec ces véhicules d’un genre nouveau, les TPG ambitionnent de desservir des villages et des petites rues où les grands bus d’une capacité de 80 places sont entravés à cause de leurs dimensions. L’idée est de pouvoir couvrir tout le monde. La navette mise en service à Meyrin, aussi conçue par le fabricant français Navya, est capable de définir sa position au centimètre près. Elle est programmée pour effectuer une boucle dans le village et ses nombreux radars lui permettent de s’arrêter lorsqu’un obstacle se trouve sur son chemin.

D’autres projets en vue :à Cossonay et dans d’autres villes de Suisse Romande, des projets sont à l’étude ou en chantier. Les bus autonomes sur la voie public se généralisent à toute vitesse et dans moins de dix ans, il y en aura partout. C’est énorme, cela sera notre nouvelle réalité ! Les pouvoirs publics vont devoir sans aucun doute revoir complétement leur plan concernant la mobilité. Demain, les véhicules autonomes sans chauffeur seront la norme et ceux avec chauffeur l’exception !

A noter qu’une start-up suisse « BestMile », qui offre une plateforme informatique de gestion de véhicules autonomes, est présente dans la plupart de ces projets.

 

en collaboration avec Florian Németi, Directeur CNCI

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sources :

journal on-line techcrunch.com, agrihebdo.ch et Swissinfo.ch

 

Les Blogs les plus lus … sur ce blog

En ce début d’année 2019, je me dois de vous remercier d’avoir aussi souvent lu et commenté … mes blogs.

Ils ont également été à la base de l’écriture de 2 Livres (Santé 4.0, éditions Georg et Médecine Augmentée, éditions G d’Encre) …

Voici le classement des 5 blogs les plus lus:  

10’594: L’Internet des Objets (IoT) au secours de la médecine !

7’268 : La médecine face à la révolution numérique …

6’872 : Santé 4.0 – enfin le changement?

4’859 : Intelligence artificielle : vers quels usages dans la santé ?

4’830 : Comment l’IA peut réduire les coûts de la Santé?

NB: j’espère pouvoir continuer en 2019 à bénéficier de vos conseils… le sujet est ” Industrie 4.0″ et un livre est en préparation sur cette thématique (et j’y citerais les meilleurs commentaires)

le Graal de l’industrie 4.0 = la maintenance prédictive

Dans la révolution industrielle actuelle, un des champs de développement majeur de l’intelligence artificielle (IA) est celui de la maintenance. Cette dernière représente un coût important pour les entreprises. Que ce soient les avions, les trains, les voitures ou les machines-outils quand ceux-ci tombent en panne – de manière inopportune – les coûts d’exploitation explosent. C’est un problème connu des entreprises qui ont essayé de le traiter depuis longtemps. Mais avec l’IA, les choses sont en train de changer. On parle désormais de maintenance prédictive.

Explication :

Selon une étude récente de McKinsey (voir référence ci-dessous), la maintenance prédictive couplée à l’internet des objets permettrait aux entreprises d’économiser 630 milliards de dollars d’ici 2025. Ces économies seront rendues possibles par essentiellement trois facteurs. Premièrement, une réduction réelle des coûts de la maintenance de 10 à 20%. Deuxièmement, une diminution du nombre de pannes par moitié ce qui n’engendrerait pas de coûts d’achat de matériel de remplacement. Et enfin, en augmentant la durée de vies des machines installées.

De la Panne à la Prévention

Avant on attendait la panne et la maintenance était de type correctif. C’était l’approche la plus basique en maintenance. Il s’agit très grossièrement de réparer – voir remplacer – une pièce une fois la panne constatée. La maintenance corrective est légitime, et recommandée dans certains cas : 

– les pièces de remplacement sont à bas coût 
– les pièces peuvent être changées rapidement 
– l’impact d’une panne de la machine est faible pour l’utilisateur final 

De l’autre côté, la maintenance préventive est proactive. Il s’agit d’anticiper les défauts et les pannes d’une machine. La maintenance préventive se manifeste sous la forme d’un calendrier d’intervention calculé. Le fournisseur planifie des venues fréquentes sur site pour s’assurer que les machines livrées ne sont pas abîmées. Le problème réside dans le coût des venues du fournisseur pour les machines sur lesquelles il n’y a pas de problème. Il y a donc un gaspillage. Aujourd’hui avec les outils issus du Big Data et de l’Intelligence artificielle – ici essentiellement le « machine learning » – on est capable d’amener beaucoup de précision dans ce type d’intervention et donc d’en diminuer drastiquement les coûts.

Tous les secteurs d’activité industrielle sont concernés

Des secteurs manufacturiers aussi divers que l’automobile, l’électronique, l’aéronautique, la pharma et la machine-outil ont tous intérêt à passer à l’analyse prédictive. Par exemple, l’usine allemande du Groupe BMW de Landshut a choisi la solution d’analyse prédictive IBM SPSS pour combiner les données de production et de qualité dont elle disposait, afin de développer un modèle capable de prévoir la qualité des pièces et des process. Ce modèle a permis à BMW de mieux connaître l’influence des paramètres du processus et de la qualité des pièces. La réussite de sa mise en œuvre a conduit à en généraliser l’application dans les processus de production. D’autres fournisseurs de solutions Big Data offrent des prestations équivalentes. La guerre des données ne fait que commencer !

Cloud versus Edge ?

On connait la maintenance traditionnelle qui consiste a réparer un équipement lorsque celui-ci est en panne. Mais, la maintenance prédictive est beaucoup moins connues et utilisées. Son principe est d’être en mesure de prévoir, et donc de programmer la gestion des problèmes. En effectuant la maintenance au bon moment, on ne subit plus les pannes et autres désagréments !

Comment ça marche :

La maintenance prédictive se base sur les faits et sur une surveillance méthodique et assidue des équipements. En surveillant et en analysant l’évolution d’une machine ou d’un composant, il est possible de programmer une intervention au moment le plus opportun : ni trop tôt (pour réduire les coûts), ni trop tard (pour éviter les pannes).

Si certaines méthodes nécessitant l’intervention de l’homme d’autres beaucoup moins. Ainsi, l’arrivée des capteurs connectés (IoT) a permis de libérer l’homme car les capteurs connectés peuvent transmettre en direct pour traitement. Il existe à ce niveau deux types d’approche : le « cloud computing » (traitement à distance des données) ou alors « at the edge » à savoir des algorithmes intelligents d’auto-diagnostiques proposés sur la machine elle-même. Deux approches différentes qui ont des conséquences opposées pour l’indépendance des entreprises !

Voici quelques exemples de techniques qui ont fait leurs preuves dans le domaine de la maintenance connectée :

  • pour surveiller les échauffements des dispositifs électriques, il est possible d’utiliser une caméra infrarouge afin de détecter les zones éventuelles d’échauffements.
  •  en analysant les composants d’échantillons d’huile prélevés sur les parties sensibles d’une machine, il est possible d’éviter les usures anormales, les casses ou des arrêts de production…).
  • l‘installation de capteurs sur les canalisations d’eau permet de mesurer les variations du débit d’eau. Il est ainsi possible de repérer les dysfonctionnements pour prévenir les incidents et intervenir au bon moment.
  • Les infrastructures ferroviaires doivent faire l’objet d’une maintenance régulière, car il est préférable d’éviter les interruptions de trafic imprévues. En surveillant, à l’aide de capteurs connectés, l’usure et la température des rails, les points de soudure…, la maintenance prédictive permet de programmer les interventions et d’allonger la durée de vie des infrastructures.
  • La mesure permanente de données provenant des nombreux éléments des avions permet à Airbus ou à Boeing d’intervenir préventivement.
  • La plupart des machines-outils modernes comportent désormais des capteurs mesurant l’usure des pièces.
  • Une société de maintenance de broche a développé une puce qui permet de remonter les données temps, vibration, choc et courant sur l’entier d’un parc machine. Elle peut ainsi intervenir aux premiers signes avant-coureurs et éviter des arrêts machines.

La collecte et l’analyse des données provenant de différentes capteurs permettent donc de déterminer les facteurs de probabilité d’un défaut ou d’une usure. Résultat: le flux de production n’est pas freiné, l’arrêt non planifié est évité, et la productivité n’est pas impactée, elle est même optimisée. 

L’industrie 4.0 c’est ça … capter d’abord les données des machines puis les acheminer par millions et les traiter ensuite dans le « cloud » ou alors sur le « edge »  en temps réelle…. et tout ça dans un seul but: améliorer considérablement la productivité pour survivre demain.

Des milliards d’économie ?

L’industrie s’apprête à faire sa révolution. Un des changements clé sera la maintenance prédictive grâce à l’Intelligence artificielle et l’analyse des données issues des machines de production elles-mêmes.

Un important congrès a récemment eu lieu à Neuchâtel sous la houlette de la GESO, de sensor.ch et de la FSRM. Regroupant plus de 80 industriels, ce dernier congrès a montré l’intérêt industriel pour ce développement technologique qui fait appel à la révolution numérique. Les choses bougent : en Suisse aussi !

Cependant, la maintenance prédictive est une chose complexe et délicate. Pour l’instant c’est surtout l’industrie spatiale et celle de l’aéronautique qui l’utilisent. Les choses sérieuses ont aussi commencé à bouger ailleurs comme dans l’industrie automobile ou dans la machine-outil. Mais il faut le dire : la maintenance prédictive qui fait notamment appel à l’Intelligence Artificielle nécessite tout un processus de mise en œuvre du numérique composé de plusieurs étapes, qui peuvent toutes durer plusieurs années.

Faisons, pour finir, le point avec un spécialiste Valéry NAULA, responsable du portefeuille des services connectés chez BOBST :

D’abord il faut se poser la question de ce que nous voulons offrir aux clients comme service et à quel prix ? Il faut aussi être imaginatif dans le modèle économique qu’on lui propose car c’est un service qui va venir en plus de l’achat d’une machine. Est-ce une assurance risque, un contrat de maintenance ou de l’intervention à façon facturable ou encore une combinaison plus sophistiquée ?

Ensuite, il faut connecter les machines de telle sorte que l’on puisse récolter les données en grand nombre. Mais comme c’est un développement qui nécessite des systèmes numériques modernes capables de traiter ces données, il faut bien maîtriser le software ce qui n’est pas toujours évident pour des ingénieurs venant du hardware.

Enfin, il faut proposer des systèmes de maintenance aux clients et ici le prédictif est vraiment la dernière étape. Avant on pouvait proposer par exemple, des solutions de maintenance à distance. Chez BOBST, on a développé une solution de « Réalité Augmentée » qui permet à nos techniciens d’effectuer à distance avec le client ses réparations. Mais il y a d’autres possibilités d’aide dès lors que l’on a accès aux données fournies par les machines. Le problème avec le « prédictif » c’est qu’il faut trouver les bons algorithmes qui fassent mieux que l’homme, qui soient tellement flexibles que l’on puisse les utiliser dans beaucoup de cas. Imaginez que chez BOBST, on a un parc de 30 000 machines installées dont 2’500 sont connectées pour environ 1’000 types de machines différentes. C’est un défi complexe. Pour l’instant, on accumule du savoir et des données. Tout le monde doit passer par cette étape.

Tout l’enjeu de demain consistera à bâtir les algorithmes susceptibles de créer de l’intelligence autour de ces données. C’est là où l’implication des métiers est réellement centrale, car ce sont eux qui détiennent la connaissance des procédés de fabrication. Des modèles algorithmiques permettent de détecter des déviations par rapport au fonctionnement des machines. La mise en place de ces nouvelles solutions numériques soulève aussi la question de l’adaptation des processus et des équipes de maintenance. Une part importante doit être dédiée à la gestion du changement dans les équipes car la révolution du numérique est d’abord celle des hommes : les véritables révolutionnaires !

 

Horlogerie suisse : les volumes, en chute libre, annonciateurs de crise?

Ernst Thomke, l’un des pères de la Swatch, l’annonçait déjà dans les années 80, l’horlogerie suisse ne doit pas perdre les volumes. A savoir la capacité industrielle de produire des montres en grand nombre. Ce n’est pas seulement une question de rentabilité pour les marques mais surtout de posséder et de maintenir un appareil de production de qualité et rentable.

Inspiré notamment par l’évolution du marché de l’automobile…les horlogers suisses devraient à nouveau y songer en période de forte baisse des volumes (-9,1% selon le dernier communiqué de presse de la fédération horlogère). Dans l’automobile donc : « d’un produit haut de gamme avec fortes marges bénéficiaires qu’il était jusqu’à la fin des années 80, l’industrie est devenue désormais une commodité, au sens économique du terme, ce qui signifie que sa marge bénéficiaire est très faible, ce qui requiert donc de forts volumes de ventes », note le professeur Pineade à HEC Montréal.

Dans l’industrie automobile, les marges bénéficiaires sont de 15 %. Donc pour une voiture à 30 000 CHF, le fabricant gagnera un maximum de 4500 CHF. Ceci avant les rabais et autres frais, si bien que sa marge bénéficiaire nette tourne plutôt autour de 1 %. C’est 300 CHF pour un véhicule d’une valeur de 30 000 CHF !

Il faut donc vendre beaucoup de voitures et, pour ce faire, il faut produire beaucoup de publicité. C’est pourquoi près de 40 % des messages publicitaires diffusés à la radio et à la télé concerne les voitures !

Cette mutation de l’industrie a aussi eu des répercussions sur le parc automobile.

En Suisse le parc a doublé en 40 ans.

Pour la montre cela se complique. Il est difficile de vendre plus. Seul la Swatch dans les années 80/90 y a réussi … donc les horlogers ont choisi de vendre plus cher. En gros, les prix ont doublé depuis l’an 2000.

Mais on arrive à la fin de ce cycle.

Donc l’équation horlogère se complique : les volumes baissent et les prix stagnent !

Il va falloir changer : l’IA va peut-être amener une solution dans sa capacité d’invention de nouveaux modèles économiques

À suivre …

 

 

APPLE WATCH pour la vie !

La nouvelle application ECG (électrocardiogramme) disponible sur l’Apple Watch série 4 sauve des vies.

Jeudi 6 décembre, la firme de Cupertino a annoncé la disponibilité de l’application ECG sur l’Apple Watch. Les premiers tests outre-Atlantique prouvent l’efficacité de cette fonctionnalité.

En septembre dernier, la marque à la pomme présentait son Apple Watch Series 4. Enfin ce quatrième modèle correspond au produit imaginé par Steve Jobs. En effet, le fondateur d’Apple poussait le concept d’une montre connectée dédiée à la santé de ses utilisateurs.

La fonctionnalité ECG est le fruit de nombreuses années de travail. Depuis le 6 décembre dernier, elle peut être utilisée par les possesseurs de la dernière version de la montre d’Alpe. Déployée par le biais de la mise à jour Watch OS 5.1.2, celle-ci permet de suivre son rythme cardiaque et possiblement repérer les anomalies les plus communes dont la fibrillation atriale.

Les retours des utilisateurs ne se sont pas fait attendre. Sur Reddit, un internaute a fait part de son expérience au sujet de la nouvelle fonctionnalité. Selon le cardiologue qu’il a pris en charge, l’Apple Watch Series 4 lui a sauvé la vie.

Commençons par le commencement. L’utilisateur surnommé edentel sur Reddit s’est empressé d’installer la mise à jour du firmware de la montre connectée. Dans la foulée, il reçoit une notification : “rythme cardiaque anormal”. Méfiant, il lance l’application ECG. Résultat : la “montre détecte une fibrillation”.

edentel refait encore et encore le test, change de poignet, le fait faire à sa femme qui elle n’a pas de problème.

Maintenant inquiet, il se dirige vers le Patient First le plus proche (une chaîne de clinique privée spécialisée dans les urgences). Dans sa voiture il refait le test : toujours le même résultat. Il rentre dans la clinique et on lui demande ce qu’il ne va pas. Gêné, il évoque l’analyse produite depuis la nouvelle fonctionnalité de l’Apple Watch Series 4.

Le soignant qui lui pose la question réagit rapidement et lui fait passer un électrocardiogramme. Sur son écran, le technicien constate tout de suite un problème. “Je vais chercher le médecin« , dit-il au patient.

Le médecin entre dans la pièce et déclare : “ Vous devriez acheter des actions Apple. La fonctionnalité vous a probablement sauvé. J’ai lu un article à son sujet hier soir (le 6 décembre NDLR) et j’imaginerai que nous verrions les premiers patients concernés la semaine prochaine. Je ne m’y attendais pas dès ce matin”.

Le cardiologue qu’il a consulté par la suite a confirmé l’existence d’une fibrillation auriculaire, l’une des deux formes de fibrillation atriale. Finalement, il lui a fait prendre un rendez-vous afin de trouver la cause de ce dysfonctionnement cardiaque.

À titre de preuve, il a joint des captures d’écran de l’application ECG et les électrocardiogrammes effectués chez Patient First. Le capteur de l’Apple Watch Series 4 est précis : les courbes sont quasi identiques.

Nous regrettons déjà que la nouvelle fonctionnalité de l’Apple Watch Séries 4 ne soit pas disponible en Suisse.

Patience … les patiens suisses….cela devra être le cas d’ici quelques années…

 

sources: extrait de Objetconnecte.com et de reddit.com

Start-ups : la Suisse (tout entière) fait juste “jeu égal” avec Stanford !

Il y a un mythe qui persiste : La Suisse est un pays des start-ups ?

Est-ce vraiment vrai ? Que disent les chiffres ?

Les statistiques le démontrent … si en 2014, on a dénombré la création d’environ 260 start-ups dans toute la Suisse … et bien c’est relativement pas beaucoup car c’est un chiffre du même ordre de grandeur que celui de la seule Université de Stanford (225) qui ne compte pourtant que 16’000 étudiants comparés aux 240’000 étudiants des hautes écoles suisses !

Donc, la vérité est crue à entendre (ou à lire) … nous ne sommes pas du tout un pays de start-ups…

Bon alors, pourquoi tout le monde s’accorde à dire que la Suisse est fortement innovante ?

Qui innove si ce n’est pas les start-ups ?

Eh bien c’est l’industrie.

En effet avec un taux 21,3 %, le secteur secondaire/industriel se porte mieux qu’en France, Etats-Unis, Japon, Angleterre et même en Allemagne. (Voir l’article de la vie économique n° 7/8 2012).

On peut y lire que la Suisse face à la désindustrialisation a fait mieux que la plupart des pays dit industrialisés.

Donc, les experts sont formels : c’est plutôt grâce à l’industrie et à sa capacité d’innover que le pays détient cette image « innovante » qu’au développement des start-ups.

Qu’on se le dise.

 

 

La machine est à l’origine du monde moderne

En collaboration avec Philippe Grize, Directeur, HE-Arc Ingénierie

L’histoire s’accélère : la machine devient autonome après avoir été longtemps sous l’emprise de l’homme, elle s’émancipe donc. Faisons rapidement un petit tour de l’évolution de la machine depuis la première révolution industrielle. D’abord, il faut évoquer la « machine à vapeur » qui va produire pour la première fois de l’énergie à volonté pour la production et les transports. S’ensuivront des transformations sociétales majeures avec de nouvelles institutions et de nouvelles constitutions.

Pour notre propos sur la machine, c’est l’arrivée des usines qui représente la transformation majeure. En effet, l’usine remplacera les ateliers et les établis des artisans.

Puis la « machine-outil » va reproduire les mouvements de la main de l’homme et en amplifier la force.

L’automobile va inventer la fabrication à la chaîne, la Ford T en sera le marqueur universel et dans l’horlogerie, ZENITH produira à la chaîne pour l’armée anglaise des montres bracelets lors de la première guerre mondiale. Puis viendra ensuite, et ceci dès les années 50, l’électronique et l’automatisation.

La programmation : c’est la naissance de la « machine à commande numérique » et des « robots ». Après les américains de General Electric et les japonais de FANUC, les fabricants suisses notamment de l’Arc jurassien se rebiffent et passent à l’offensive en perfectionnant à l’extrême la machine à commande numérique. D’autres industriels suisses romands dont Tornos suivront la tendance nouvelle et prendront ainsi le marché du haut de gamme.

Aujourd’hui, c’est une nouvelle révolution qui se profile avec le « machine learning ». L’Intelligence Artificielle prend en quelque sorte le relais. On assiste à l’émergence de machines capables de s’autoprogrammer par exemple, la machine-outil 701S de Willemin-Macodel.

Les algorithmes sont au centre de la transformation.

Dès lors que l’auto-programmation devient la règle comme pour la voiture autonome, les assistants numériques (Siri, Alexa, Google Now, etc.), les drones militaires, les applications de santé « augmentée », etc. alors la machine-outil devient à son tour « intelligente », l’ordre des choses s’inverse.

Il ne s’agit donc plus du rapport hiérarchique entre des hommes qui manipulent des machines mais bien les machines autonomes qui agissent seules et influencent l’homme. La voiture nous conduit, le téléphone organise notre calendrier en prenant la liberté de fixer les rendez-vous, le drone agit en autre comme un tueur à gage, la médecine prédit avant de guérir et la machine-outil apprend et s’autogère. Ce n’est pas tant notre nouveau rapport aux machines qui compte mais bien cette inversion de l’ordre de la chaîne de commandement, cela représente même une vraie rupture. La machine possède désormais la capacité de se comporter de manière autonome et nous devrons nous adapter.

Telle est la nouvelle réalité qui se dessine.

Quant à l’enjeu économique que cela peut représenter, il est tout simplement énorme. Il est clair que les régions industrielles qui sauront maîtriser les compétences en Big Data, en IoT (Internet des Objets), en IA (intelligence Artificielle), en machine learning, et les transformer en de « Nouveaux Modèles d’Affaires » seront les vainqueurs de la 4èmerévolution industrielle.

Les autres disparaitront.

La « grande » transformation

Depuis la première révolution industrielle, la machine a pris une part importante dans la création de richesse de nos économies avancées. Le train, la voiture, l’avion mais aussi les machines à laver, à café, la photocopieuse, le fax puis l’ordinateur avant l’avènement du téléphone mobile, etc. l’évolution de notre société est ponctuée par l’apparition de nouvelles machines et objets dédiés à notre confort et à l’efficacité du travail. Avec la révolution numérique les choses vont encore changer drastiquement car la plupart des « machines » seront virtuelles. En effet, avec l’intelligence artificielle (IA) on aura avant tout à faire avec des algorithmes de type auto-apprenants qu’on appelle curieusement « machine learning ». Cette appellation n’est en fait pas usurpée car ce sont de véritables machines dont les rouages sont fait d’algorithmes.

Tout se passe -symboliquement- avec des données comme matière première, comme l’acier peut l’être dans l’industrie, qui sont transformées, assemblées, packagées et valorisées sous forme de produits commercialisables. L’économie se dématérialise en quelque sorte mais les services et la création de valeur restent bien réels.

Et le plus important changement tient dans l’autonomie de la machine, par exemple la voiture autonome, les drones sans pilote, etc. Mais attention de ne pas confondre autonomie et indépendance car ces « machines » restent pour l’instant dépendantes de l’homme en ce qui concerne leur conception, leur mise en fonction ou leur approvisionnement en énergie (l’homme pouvant heureusement toujours tirer la prise…).

Mais la machine après avoir été longtemps sous l’emprise de l’homme s’émancipe.

C’est le « marqueur » pour définir notre époque.

Les conséquences économiques que cela peut représenter sont encore à venir mais des gains en compétitivité et en productivité vont surgir de l’application de l’IA dans l’industrie et de nouveaux produits vont voir le jour, connectant directement les clients avec les fabricants. Plus encore, les nouvelles machines-outils auto-apprenantes vont remplacer celles à commande numérique et planifieront leur besoin en maintenance avant que ne survienne une panne et un arrêt de production. On change de génération ! Et les aspects économiques sont tout simplement énormes, les gains dans l’industrie sont estimés à plus de 10’000 Milliards de francs. Il est clair que seul les industriels qui sauront maîtriser les compétences en IoT (Internet des Objets), en Big Data et en machine learning, seront les vainqueurs de la 4èmerévolution industrielle.

Reste encore la question de la valorisation par de nouveaux « business models » industriels. Ils vont aussi devoir changer de paradigmes à l’instar du modèle « Software as a Service », les fournisseurs seront rétribués lorsque leur machine aura fabriqué les bonnes pièces au bon moment, ce sera l’avènement du « Industry as a Service ». En effet, les chaines de valeurs digitales et le cloud computing vont également dématérialiser les modèles d’exploitation actuels. Les entreprises établies de longue date devront procéder à d’importants changements et imaginer de nouvelles façons de générer des profits basés sur les données valorisées en services.

Il est temps que les entreprises industrielles traditionnelles fassent de même – avant qu’un « nouveau parvenu » ne les déloge !

“Industry as a Service” 

A nouvelle vague industrielle, nouvelle vague de fabricants. Les usines deviennent « intelligentes », connectées et font appel à des nouvelles ressources en savoir-faire. Ainsi la maintenance devient prédictive et les réparations sur des machines connectées peuvent se faire à distance pour éviter tout arrêt de production. Pour cette raison, les fabricants de machine se tournent vers un nouveau business model : la machine en tant que service.

Mais la numérisation des processus de fabrication n’est pas aussi simple que de connecter des périphériques au Wi-Fi. D’une part, l’industrie manufacturière est plus reconnue pour son génie mécanique que pour ces compétences dans le numérique, sans parler de « cloud computing ».  D’autre part, l’évolution d’une organisation manufacturière vers l’Industrie 4.0 nécessite un changement de paradigme, voire de culture avec comme défi de faire communiquer des experts métiers de l’usine traditionnelle avec les data scientists.  Les industriels d’aujourd’hui n’achètent déjà plus d’équipement de production en un seul paiement, ils négocient les indicateurs clés de performance (KPI) et conditionnent une partie du paiement en fonction de la productivité de l’équipement. Par définition, ils n’achètent pas une machine, ils achètent des capacités et des performances dont ils acceptent de moins en moins de porter seuls les risques. Et les notions de maintenance prédictive de machines connectées ouvrent la porte à une gestion des équipements de production par les fabricants eux-mêmes, ce que l’on peut voir comme une menace parce que les risques reposeraient de plus en plus sur eux, mais aussi comme une immense opportunité par le développement de nombreux services associés. Par exemple, sous forme d’un « abonnement » qui garantirait aux industriels que leur parc machine est en permanence sous surveillance et opérationnel et avec un « abonnement premium », ils pourraient même bénéficier des dernières évolutions technologiques.

Les services à développer ne se limitent donc pas à la maintenance et à la réparation des équipements, ils prendront la forme de mises à jour logicielles, par définition nécessaires pour des machines connectées  mais permettant également d’en améliorer les fonctionnalités, l’ergonomie d’utilisation et les performances. Les mises à jour de nos smartphones sur des machines en tant que service générant de nouveaux profits. Les entreprises doivent regarder au-delà de leurs machines pour répondre aux attentes croissantes de leurs clients et trouver de nouveaux moyens d’accroître leur satisfaction. Une solution consiste à développer un large panel de service pour couvrir au maximum leurs besoins, sous forme de plateforme dédiée à des domaines d’activités spécifiques. Par exemple, les entreprises du numérique les plus performantes aujourd’hui ont étendu leur portefeuille de moteurs de recherche et de librairies à des méga-conglomérats technologiques, offrant aux clients finaux une possibilité de choix complet au lieu de produits individuels. En fin de compte, le client vient toujours en premier et l’Industrie 4.0 va atteindre le summum de la satisfaction du client grâce à cette philosophie de la machine en tant que service. La transformation numérique ne se limite pas à la connectivité des machines. Elle implique une approche globale basée par de nouveaux business modèles qui valoriseront machines et services en tant que solution packagée selon le besoin de chaque client.

La guerre industrielle du 4.0

Des plans nationaux ont été lancé par tous les pays industrialisés pour relancer et moderniser leur secteur industriel. L’idée étant que le numérique allait affecter profondément la manière de concevoir, fabriquer, diffuser et entretenir les produits industriels. Il fallait donc que les États donnent le signal du changement.

Ces plans ont pris dès le départ des formes différentes selon les nations concernées. Le concept a été mis publiquement en avant, pour la première fois, lors de la foire industrielle mondiale de Hanovre en avril 2011 sous le terme d’Industrie 4.0. Repris immédiatement par les américains en juin de la même année dans un projet nommé « Advanced Manufacturing initiative ». Les français ont choisi le nom d’« Industrie du Futur » en avril 2015 suivis immédiatement par les chinois avec leur « Made in China 2025 » dès juin 2015. Le Japon, quant à lui, vient de relancer cette année un ancien plan renommé pour l’occasion « Futur Vision Towards 2030s ».

Voilà le décor posé de ce que nous pourrions appeler la « guerre industrielle 4.0 ». Reste à analyser pays par pays les choix, les avancées et les succès accomplis. On finira cette série d’articles par un bilan comparatif entre ces grandes nations.

Commençons donc par un pays qui nous a tous montré la voie : l’Allemagne.

Ce pays joue un rôle déterminant pour les suisses car grosso modo nous suivons la même stratégie industrielle que notre voisin.

Organisé en « bottom-up » le plan est basé essentiellement sur les initiatives des entreprises privées. Mais deux axes transversaux ont été également mis en avant : la formation et les briques numériques indispensables aux changements comme les Big Data, l’Internet des Objets (IoT), le machine learning (IA), le cloudcomputing, la 3D ou le digital thinking, etc.

Il y a donc dans ce pays une anticipation forte à faire évoluer rapidement les savoir-faire en impliquant très tôt les centres de formation, les apprentissages et les organisations patronales comme par exemple, les chambres de commerce. La mobilisation passe aussi par les jeunes et les dirigeants d’entreprises. La clé du succès est pour eux à chercher dans la force de travail et par conséquent dans des plans de valorisation des ressources humaines. L’effort est considérable. Tout le système s’est mis au travail : université, instituts technologiques, fachoschulen, formation en apprentissage et même des écoles privées du digital. Le pays tourne sa formation massivement vers le numérique !

Les briques du numérique

Au lieu de mettre principalement l’accent sur les start-ups du numérique comme en France ou aux USA, l’Allemagne a choisi de porter son effort sur le tissu industriel existant des PME. Il faut dire qu’une majorité d’entre elles sont orientées à l’export et doivent lutter par l’innovation contre leur concurrent asiatique ou des pays de l’Est européen aux salaires des travailleurs très compétitifs. L’industrie 4.0 qui est gourmande en capital mais moins en main- d’œuvre est vu dans ce pays comme un chance vers une réindustrialisation du pays !

Donc brique par brique, plutôt que par secteur ou parle biais des start-ups, le pays cherche à innover avant tout dans son tissu industriel déjà en place comme l’automobile ou la machine-outil.

Les entreprises jouent le jeu car in fine elles n’ont guère le choix si elles veulent rester allemandes.

Les USA

Obama avait lancé en 2011, le projet nommé « Advanced Manufacturing initiative » répondant ainsi à l’offensive allemande d’Industrie 4.0. Le choix américain avait pour but dès le départ de favoriser une approche digitale en s’inscrivant ainsi dans la révolution numérique. Pas question d’affronter les autres pays sur le hardware mais bien avec le software pour lequel les Etats Unies avaient une longueur d’avance. Ainsi des projets phares dans l’industrie automobile, comme ceux de la Google Car ou Tesla ont influencé le monde de l’automobile. Cette industrie est désormais autant software que hardware car il s’agit évidemment de rendre la conduite automobile autonome. C’est un problème d’algorithmes plus que de ferraille … Cette extraordinaire perspective indique bien la direction de la transformation du tissu industriel américain. 

Le software est l’enjeu pour eux. Les Big Data mais surtout les algorithmes de l’Intelligence Artificielle sont les éléments centraux de toute cette transition digitale. La course à la voiture autonome dans laquelle tous les constructeurs se sont lancés, est au cœur de la révolution industrielle américaine. Dans ce pays, la voiture et l’industrie qui la produit, ont ensemble façonner le pays. Routes, autoroutes mais aussi style de vie en mouvement (on the road) sont à la base de la vie américaine du 20èmesiècle et se prolonge dans le nouveau siècle. C’est certain. On ne se rend pas bien compte ici à quel point la voiture autonome est un challenge mobilisant presque tous les efforts industriels aux USA. Certes, d’autres industries comme notamment l’industrie spatiale avec SpaceX participent également au renouveau industriel mais l’automobile reste la pièce maîtresse de la révolution industrielle. Les autres compétiteurs dans ce secteur comme les constructeurs allemands, français, japonais, chinois ou coréens l’ont bien compris. Ils font tout leur possible pour rester dans le coup, mais on le voit bien le centre des opérations de cette guerre industrielle est la Californie.

L’arrivée de Donald Trump à la Maison blanche a changé encore un peu la donne. Bien que son administration ne semble pas lancer de grands plans d’innovation, ses initiatives verbales comme America Firstou parlementaire comme lescoupes importantes d’impôts pour les entreprises (sur sol américain) et les renégociations des accords commerciaux internationaux, redistribuent totalement les cartes. L’Amérique redevient fiscalement et économiquement très compétitive. Ainsi la guerre industrielle ne sera pas tant technologique que commerciale. En d’autres termes, les conditions cadres américaines pour l’industrie se sont grandement améliorées. 

La Chine

Dans cet affrontement industriel on pourrait dire que la Chine privilégie plutôt les plateformes (la sur-traitance économique en quelque sorte, on y reviendra). 

Il est clair que cette description est un peu sommaire mais elle a l’avantage d’éclairer rapidement sur la différence des approches choisies par ses trois pays. 

Grosso modo : le hardware est l’approche par les machines industrielles, le software par les Big Data et les Algorithmes (dont notamment le « machine learning ») et les plateformes, c’est la sur-traitance industrielle. Lors d’une visite à Shanghai et sa région, avec un groupe d’industriels neuchâtelois, nous avons découvert ce concept industriel chez Envision Energy, une société orientée vers la fabrication d’éoliennes et de panneaux solaires pour la production d’électricité verte qui a développé dans le cadre d’une vision de « smart energy » un concept de plateforme de sur-traitance extrêmement efficace. Envision Energy ne fabrique pas seulement, elle gère pour ces clients (des sociétés de production et de distribution d’électricité) l’ensemble de leurs activités. La plateforme est le centre névralgique de leur modèle économique. 

Comment cela marche ?

Eh bien, c’est très simple : à partir d’une plateforme software la compagnie oriente les éoliennes, les panneaux solaires en fonction des conditions météo et des besoins du marché…une sorte d’immense bourse en temps réel entre besoin et production, le tout en fonction des prix. Comme cette plateforme marche bien pour leur client, elle a été ouverte à d’autres producteurs venant de l’hydroélectrique, du charbon, du pétrole ou du nucléaire. Une gestion intelligente (smart energy) n’est possible qu’à partir de plateforme de sur-traitance. C’est lorsque tous les acteurs sont réunis sous la même baière que l’on peut offrir une gestion « intelligente ». Il fallait y penser. Les chinois l’ont fait !

Ce n’est pas le seul domaine où les chinois avancent leur sur-traitance. Tencent, la plus grosse compagnie au monde qui détient notamment WeChat (messagerie) est conçue comme une entreprise de sur-traitance. Bien sûr, nous sommes ici face à une compagnie qui est d’abord une entreprise d’informatique et de télécommunications (réseaux sociaux et e-commerce) … mais les chinois ne s’embarrassent pas de ce genre d’étiquette. Tencent fait aussi dans la finance et les jeux !

Des conglomérats d’un nouveau type surgissent en Chine et auront un effet sur la planète entière. La vision chinoise de la sur-traitance sera un modèle économique dominant qui entraînera d’une manière ou d’une autre toute la révolution industrielle. On peut d’ores et déjà dire que si le numérique joue un rôle clé dans l’industrie 4.0, les plateformes de la sur-traitance seront à la base de toute l’économie 4.0 mondiale. 

La Chine montre le chemin, à n’en pas douter.

Et la Suisse…

Dans cet affrontement industriel entre géants mondiaux ; si l’Allemagne privilégie le modèle autour du hardware et les USA celui du software et la Chine plutôt les plateformes (en quelque sorte la sur-traitance industrielle), alors on peut se poser la question quel modèle va suivre la Suisse ? 

Juste pour rappel : le hardware est l’approche par les machines industrielles, le software s’intéresse aux Big Data et Algorithmes (dont notamment le « machine learning ») quant aux plateformes, c’est simplement de la sur-traitance.

Eh bien, la Suisse comme toujours suit l’Allemagne. Cependant, il faut voir que dans la révolution numérique, la Suisse possède deux caractéristiques qui la différencie de tous avec deux compétences technologiques fondamentales qui lui donnent une position tout à fait enviable. La première concerne l’Internet des Objets (IoT) notamment en « microchip ultra-low energy » (chip développé au CSEM et chez EM Microelectronic Marin dans la Canton de Neuchâtel) et la deuxième s’inscrit dans l’Intelligence Artificielle en particulier, le « machine learning » avec la Fondation Dalle Molle à Lugano (TI) et l’immense Centre de recherche Google à Zurich. Ces deux avantages compétitifs font que la Suisse est un acteur non négligeable dans cette guerre industrielle d’autant plus que l’entreprise suisse ABB fait partie des cinq géants avec Siemens, GE, Hyundai et le chinois Sinomach qui se disputent la suprématie industrielle mondiale.

Mais la Suisse, c’est aussi l’innovation notamment celle des PMI. Et dans cette perspective, il n’est pas rare de tomber sur de véritables pépites d’or. Factory5 du très dynamique patron Samuel Vuadens, en est un bon exemple. Une plateforme de sur-traitance industrielle pour l’Industrie 4.0 tel est le produit. Cela veut dire que très concrètement les industriels partenaires de cette plateforme sont capable de fabriquer des pièces industrielles à partir de fichier numérique produit par d’autres entreprises et qui transiteront par la plateforme : la chaîne de la valeur « digitale » n’est plus interrompu ! C’est un saut immense pour l’industrie…et la Suisse est dans le coup !

La révolution industrielle 4.0 est en marche dans le pays que ce soit la fabrication additive (impression 3D) ; la connectique (usine entièrement connectée (la 51 de Swatch) et également de objets produits comme la Tag Heuer ; l’Internet des Objets (IoT avec Em Microelectronic Marin), L’Intelligence Artificielle notamment le « machine learning » (Lugano-Zurich); l’automatisation extrême (Usine de Novartis à Stein) ou maintenant les plateformes de sur-traitane (factory5).

Swissmem lança en 2015, avec trois autres associations professionnelles, une initiative allant dans le sens des Allemands et de l’industrie 4.0. Aujourd’hui, les résultats sont très encourageants même si la Confédération et ses différents organes d’encouragement à la recherche et à l’innovation ont assuré un service minimal. Cela n’a pas empêché les entreprises de s’adapter et évoluer rapidement …et ce n’est pas plus mal !

 

(R)évolution industrielle: de la machine à vapeur au machine learning

L’évolution des sociétés avance par à coup. Elle est souvent dictée par les grandes découvertes technologiques comme l’imprimerie, la machine à vapeur, le moteur à explosion, l’électricité ou encore Internet. Mais ce qui change à chaque fois, c’est notre rapport aux autres et à la société à travers de nouvelles lois et de nouvelles institutions, sans oublier aussi nos rapports nouveaux aux objets, aux outils et surtout aux machines. Ainsi le rapport de l’homme à la machine est évidemment central dans cette (r)évolution. On pourrait même qualifier les quatre révolutions industrielles à travers quatre marqueurs montrant nos nouveaux rapports.

Démonstration:

D’abord, la « machine à vapeur » va produire de l’énergie à volonté pour la production et les transports de l’homo-industriel. Le chemin de fer sera l’objet révolutionnaire de cette époque. Puis la « machine-outil » va amplifier la force et les mouvements de la main de l’homme. La production automobile à la chaîne (la Ford T) en sera le marqueur. Puis viendra l’électronique d’après-guerre et l’automatisation. La programmation : c’est la naissance de la « machine à commande numérique » et des « robots ». L’Intelligence Artificielle et en particulier le « machine learning » prennent aujourd’hui le relais. On assiste à l’émergence de machines et d’objets capables de s’autoprogrammer ! Ainsi on pourrait s’imaginer que la machine va libérer petit à petit l’homme des tâches de production. La boucle est bouclée. L’homo-cognitif pourra retourner à la nature et se promener. Le « Jardin d’Eden « se fabrique à nouveau sous nos yeux. Bien sûr ce n’est qu’une parabole. La réalité est plus complexe.

Bref récit d’une nouvelle émancipation.

Les données sont au centre de la transformation. Elles sont produites en quantités inimaginables par ces nouveaux objets. On peut même dire que les Big Data sont nées avec les smartphones. Personne n’en parlait auparavant car il n’y en avait pas autant. Maîtriser ce flot de données sera confié aux « data scientist » qui sont en train de surgir. Ils s’appuieront rapidement sur des procédures d’automatisation empruntées à l’Intelligence Artificielle.

Dès lors que l’auto-programmation devient la règle comme pour la voiture autonome, les assistants numériques (Siri, Alexa, Google Now, etc.), les drones de guerre, les applications de santé « augmentée » ou encore la machine-outil, on change de monde.

Il ne s’agit donc plus d’un rapport hiérarchique entre les hommes et les objets manipulés par nous mais bien d’objets qui dictent leur conduite. La voiture suit son chemin, le téléphone organise notre calendrier en prenant la liberté de fixer les rendez-vous, le drone tue de manière chirurgicale et la médecine guérit avec précision en quelque sorte sans coup férir. Ce n’est pas tant notre nouveau rapport aux objets qui choque mais bien cette inversion de l’ordre, de la chaîne de commandement. L’objet dicte son rythme et nous devrons nous adapter. Telle est la nouvelle réalité qui se dessine.

Encore une dernière réflexion sur l’enjeu économique que cela peut représenter.

Il est clair que les régions industrielles qui sauront maîtriser les compétences en Big Data, en IOT, en IA  grâce à de « Nouveaux Modèles d’Affaires » seront les régions vainqueurs de demain.

 

Apple “Watch4Health” fait mal à l’industrie horlogère suisse !

Les analystes sont formels: la montre suisse se vend moins bien (en volume).

D’abord les statistiques de la Confédération montrent une baisse des exportations horlogères au courant du troisième trimestre 2018 (extrait du communiqué: “La plus forte baisse a concerné les exportations horlogères (-5,2%), qui accusent leur premier revers depuis janvier 2017.” Et même-ci les statistiques de la Fédération Horlogère Suisse montrent des résultats globaux optimistes en valeur cela ne concerne pas les volumes car au total le nombre de pièces exportées a diminué de 9,8% en une année (octobre 2017/18). Cette tendance à la baisse des volumes est lourde puisqu’en 2012 la Suisse produisait plus de 29 millions de montres pour moins de 24 millions aujourd’hui.

Ensuite, selon l’institut d’analyse UBS, Apple aurait vendu 18 millions d’unités en 2017. En 2018, la progression des ventes atteindrait 33 % par rapport à l’année d’avant, avec une prévision de 24 millions d’unités vendues.

Et la hausse devrait continuer l’année prochaine. UBS prévoit en effet 33 millions de ventes d’Apple Watch pour 2019. Cela équivaudrait donc à une progression de 83 % sur deux ans.

La montre d’Apple reste loin de l’iPhone cependant en termes d’unités écoulées. En effet, la société californienne vend ces derniers temps plus de 200 millions d’iPhone par an. L’iPad est plus proche dans une certaine mesure, avec moins de 45 millions d’unités écoulées sur l’année fiscale 2018 (octobre 2017 à octobre 2018).

Si l’Apple Watch continue sur cette lancée cependant, aidée par un rythme de renouvellement annuel, il ne serait pas impossible qu’elle dépasse le score des tablettes Apple, dans quelques années. Il faudra cependant pour cela que le public soit plus réceptif avec les montres connectées. Car comme le rapporte CultofMac via une étude menée par UBS, à ce jour, moins de 50 % de la population se dit intéressés par l’achat d’une montre connectée.

Cependant les choses pourraient changées tellement l’apport de l’Apple Watch 4 pour la santé (Apple Watch4Health) devient déterminant: ” Surveillance du rythme cardiaque, alerte automatique pour les chutes accidentelles, réveil lors de sommeil au volant, etc.” que la montre s’impose aux personnes âgées   qui sont pourtant les derniers adeptes incontournables des montres suisses…. la fin s’annonce dramatique pour toutes les montres qui ne sont pas considérées comme des bijoux …

(sources: IFon.fr et Admin.ch et FHS)