La surveillance traditionnelle regroupe et affiche des données qui permettent aux professionnels des technologies de déterminer si leurs systèmes fonctionnent correctement. Pour transmettre ces informations indispensables, les technologies traditionnelles de surveillance génèrent une multitude d'alertes. Alors que certaines sont vitales pour résoudre un problème spécifique, les autres ne sont pas pertinentes. Le filtrage de ces alertes sans importance est alors parfois une tâche à part entière.

Avec la réalité augmentée (AR) et le Machine Learning (ML), nous sommes en présence de deux technologies génériques récentes, mais d’ores et déjà très utilisées. Elles le sont d’autant plus que les géants du numérique qui les ont développées les diffusent massivement, à travers des applications utilisées quotidiennement par des centaines de millions d’individus. Les conditions sont aujourd’hui réunies pour que ces technologies convergent et donnent naissance à une nouvelle génération d’applications.

Ce que le Machine Learning a rendu possible