Développement de l’automatisation du bâtiment conscient de la confidentialité
Des chercheurs de l’Université de Tokyo ont développé un cadre pour permettre l’automatisation du bâtiment basée sur l’intelligence artificielle décentralisée en mettant l’accent sur la vie privée. Le système permet aux appareils alimentés par AI comme les caméras et les interfaces de coopérer directement, en utilisant une nouvelle forme de communication de l’appareil à périphérique. Ce faisant, il élimine le besoin de serveurs centraux et donc la nécessité d’une rétention centralisée des données, souvent considérée comme un point faible et un risque potentiel de sécurité pour les données privées.
Nous vivons dans un monde de plus en plus automatisé. Les voitures, les maisons, les usines et les bureaux gagnent une gamme de fonctions automatisées pour les diriger, les chauffer, les allumer ou les contrôler d’une manière ou d’une autre. Il existe un certain nombre d’approches des systèmes d’automatisation, mais à l’heure actuelle, la plupart nécessitent de nombreux comportements programmés, qui peuvent être à forte intensité de main-d’œuvre et inflexibles, ou lorsque l’IA est impliqué, nécessite un degré élevé de centralisation. Mais cela entraîne un certain risque.
« Un système typique d’automatisation de la maison ou du bureau pour les lumières ou le contrôle de la température peut impliquer des caméras pour surveiller les occupants et modifier les conditions en leur nom », a déclaré le professeur agrégé Hideya Ochiai du Département de l’ingénierie de l’information et de la communication.
« En vertu d’une approche conventionnelle, ces données, qui considèrent la plupart assez personnelles, surtout si elles sont de votre domicile, seront agrégées sur un système central. Une violation de ce système pourrait risquer de fuite de ces données personnelles. Ainsi, mon équipe et moi avons conçu une approche améliorée qui est non seulement décentralisée mais qui ne fait pas non plus. »
Leur approche, appelée Automation des bâtiments sans logique distribuée (D-LFBA), décrit comment des appareils tels que les caméras et autres capteurs, et les contrôleurs de lampes ou du contrôle de la température, peuvent être conçus pour communiquer directement, ce qui évite de s’appuyer sur la centralisation et peut être donné une petite quantité de stockage interne, atténuant la nécessité de capturer et de conserver plus de données que nécessaire. Leur travail a été présenté à la conférence IEEE sur l’intelligence artificielle 2025.
« Nous répartissons efficacement la charge d’un réseau de neurones, le programme informatique responsable de l’apprentissage et du contrôle des choses, à travers les appareils de l’environnement », a déclaré Ochiai. « Parmi les avantages déjà mentionnés, il devrait fournir une couche de compatibilité entre les fournisseurs, ce qui signifie que l’environnement d’automatisation n’a pas besoin d’être composé de systèmes d’un fabricant. »
Ce qui rend D-LFBA particulièrement unique, c’est sa capacité à apprendre sans être programmée. En utilisant des horodatages synchronisés, le système correspond aux images avec des états de contrôle correspondants au fil du temps. Lorsque les utilisateurs interagissent avec leur environnement, en renversant les commutateurs ou en se déplaçant entre les pièces, le système apprend ces préférences. Au fil du temps, cela s’ajuste automatiquement.
« Même sans que les humains n’écrivent une logique, l’IA peut générer un contrôle à grain fin », a déclaré Ochiai. « Nous avons vu que lors des essais de l’année dernière, les utilisateurs ont été étonnés de voir à quel point le système s’est adapté à leurs habitudes. »
