Le quantified self devient plus qu'une tendance. Dans les années à venir, en raison des bénéfices qu'il apporte à l'utilisateur, il pourrait devenir un mode de vie. Il « augmente » nos vies, nous offrant une visibilité en temps réel sur les informations inconsciemment produites par notre corps. Toutes ces données convergent vers des usages très précieux, mais mal exploitées, ces données restent encore trop floues. C'est pourquoi le consommateur aura besoin d'un tri rationnel de ses données.
L'IoT personnel
L'IoT, c'est une interconnexion de tous les objets de notre vie quotidienne. Pour communiquer entre eux, ils emploient le réseau, et envoient et reçoivent des données. Conscients ou non de cet entourage, nous sommes au centre de ces interconnexions qui nécessitent de générer du Big Data pour fonctionner et dont nous aimerions tirer parti au maximum.
L'IoT personnel, ce sont tous les objets connectés qui relèvent de la sphère personnelle. Les wearables (bracelets, clips, straps, smartphones, accessoires, couvre-chefs, textiles connectés) sont des objets connectés à porter sur soi, et qui permettent d'obtenir des données personnelles de type : fréquence cardiaque, nombre de pas, calories brûlées, niveau d'activité…tout est fait pour que nous puissions nous auto-traquer et déterminer nos objectifs.
Dans l'IoT personnel figure également la domotique, qui balaie des données que nous n'avons pas conscience de produire jusqu'au sein de notre sphère intime, c'est-à-dire à domicile.
Awox, Holi, Lifx, Philips…ou le Big Data dès le réveil
De nombreuses personnes à travers le monde commencent leur journée avec le Big Data. Plutôt que laisser une sonnerie de téléphone agaçante les sortir du lit, ils utilisent le smartlighting pour être gentiment réveillés par des lumières qui imitent le lever du soleil.
Avec une popularité de plus en plus accrue et garant de progrès techniques, le secteur du smartlighting attire de plus en plus. Lifx, Philips, Awox, Holi, sont des exemples d'entreprises qui ont pris le train en marche. Avec le Big Data, le smart lighting démontre ses capacités grâce à l'utilisation de capteurs et du machine learning. Grâce à l'emploi de la lumière bleue, de réveils programmés et progressifs, les utilisateurs obtiennent une meilleure qualité de vie en commençant par un bon réveil.
Et grâce au machine learning, les machines apprennent à savoir qui vous êtes et comment vous fonctionnez.
Les thermostats connectés (Nest, Qivivo, Momit, Netatmo)
Avec une précision impressionnante, nous avons fait entrer dans nos domiciles des appareils de haute technologie embarquant des capteurs miniaturisés. Température ambiante, taux d'humidité, qualité de l'air… On peut aujourd'hui contrôler chez soi et même à distance via le wifi son système de chauffage ou de climatisation. Les thermostats peuvent être équipés de détecteur de mouvement, quadriller notre espace de vie et définir des routines pour économiser au maximum l'énergie et maximiser le confort.
Ces thermostats connaissent -presque- tout de nous. A quelle heure nous rentrons, combien sommes-nous dans le foyer, combien de temps sommes-nous en dehors de notre domicile… Grâce à un apprentissage continu, ils savent exactement quand se déclencher. Des données précieuses et qui si elles étaient piratées pourraient être très sensibles.
Les traqueurs d'activité (Fitbit, Jawbone) et les outils médicaux connectés
Etre en bonne santé devient une prérogative importante dans un monde où la population se fait vieillissante grâce à l'allongement de l'espérance de vie et les avancées de la médecine. Tout le monde souhaite obtenir un mieux-aller, mais jusqu'à présent, l'accès à nos données médicales se faisait généralement uniquement via le personnel soignant. Le Big Data est entré par la grande porte avec l'invasion de bracelets connectés pour le sport, tels que ceux conçus par les marques Fitbit et Jawbone, mais également des tensiomètres connectés, des glucomètres pour les diabétiques, des électrocardiogrammes, des oxymètres pulsomètres, et autres appareils connectés que l'on peut désormais utiliser seuls.
Le tri des données pour optimiser l'usage des objets connectés
On pourrait parler de nombreux autres objets connectés générant du « Quantified Self » mais l'important est surtout de réaliser une chose : que va t-il advenir de ces données ? Elles vont dans le Cloud. Et ensuite ? L'usager les reçoit et les consulte via une application mobile. Mais de nombreuses applications n'ont qu'un but purement consultatif. Quelques conseils sont disséminés ça et là. Mais qui créera une application qui permettra de recouper le maximum de ces données, en faisant une vraie machine intelligente à tout savoir ?
Comme Facebook a imposé son usage en tant que réseau social à l'époque, absorbant une grande partie de notre intimité (messages, photos, commentaires), peut être que la vraie disruption sera celle du Big Data intelligemment exploité. Imaginons une application qui absorbe toutes les données personnelles et offre conseils et suggestions malignes à son usager ? Qui combine assistant virtuel, données personnelles, historique des données et paramétrage de « séquences » d'aide personnalisée à l'usager. N'est-elle pas là la vraie innovation ? Celle du service global et omniscient ? A réfléchir.
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