Analyse approfondie de Li Zhijun : l’IA et l’éclairage ne sont pas un choix, mais une question de survie pour les professionnels de l’éclairage.

« Si l’industrie de l’éclairage ne suit pas le rythme de l’IA, nous ne serons peut-être plus que des ‘fournisseurs de luminaires’ à l’avenir, et la valeur fondamentale de l’éclairage intelligent n’aura plus rien à voir avec nous !!! »

Li Zhijun

Lors d’un récent salon professionnel axé sur « IA + Éclairage », Li Zhijun, coprésident de l’Association des anciens élèves en éclairage de l’Université Fudan et président honoraire de la Fédération de l’éclairage intelligent de Pudong à Shanghai, a déclaré avec force.

Avec plus de 40 ans d’expérience dans le secteur de l’éclairage, ayant vécu la transformation industrielle passant des sources lumineuses traditionnelles aux LED, il a choisi cette fois comme thème « Promouvoir l’intégration de l’éclairage dans la nouvelle ère de l’IA+ » pour analyser en profondeur comment l’IA va remodeler l’avenir de l’industrie de l’éclairage, ainsi que les trois principaux axes stratégiques que les professionnels de l’éclairage doivent saisir.

1 L’accélération de l’IA sous l’impulsion des politiques : un passage de 10 % à 70 %, le temps presse pour les acteurs de l’éclairage

« En 2027, le taux de pénétration des applications d’agents intelligents dans six domaines clés devra atteindre 70 % ; en 2030, ce chiffre grimpera jusqu’à 90 %. » Li Zhijun a directement cité les objectifs précis du Document du Conseil des Affaires d’État intitulé « Opinions sur la mise en œuvre approfondie de l’action “IA+” ».

Il a reconnu que le taux d’intégration de l’intelligence dans l’industrie de l’éclairage n’est actuellement que de 10 % à 15 %, et qu’il reste majoritairement au stade des « premières expériences » — de nombreuses entreprises investissent massivement sans parvenir à créer de la valeur commerciale, tombant même dans le piège où « plus on investit, moins on rentabilise ». « La rapidité des politiques nationales dépasse largement les attentes de l’industrie ; si nous n’accélérons pas, l’industrie de l’éclairage risque de devenir un simple ‘accessoire matériel’, exclu du cœur de l’écosystème intelligent. »

Pourquoi l’intégration de l’IA dans l’industrie de l’éclairage est-elle relativement lente ?

Li Zhijun estime que le principal obstacle réside dans « l’insuffisance de la capacité de boucle fermée du système » : depuis la collecte des données de capteurs et la prise de décision algorithmique jusqu’au retour d’information sur le scénario, la chaîne d’intelligence du système d’éclairage n’est pas encore totalement connectée. « Mais l’éclairage possède un avantage naturel — les scénarios sont relativement simples et peuvent former une boucle fermée autonome ; s’il trouve la bonne direction, il a toutes les chances de devenir un ‘domaine pionnier’ pour l’application de l’IA. »

2 Zéro carbone × Santé × Transversalité : comment l’IA redessine-t-elle les trois axes stratégiques de l’éclairage ?

« L’avenir de l’éclairage est indissociable des trois mots-clés ‘zéro carbone’, ‘santé’ et ‘transversalité’, et l’IA en est le moteur central. » S’appuyant sur ses 40 ans d’expérience, Li Zhijun a décortiqué la logique de reconstruction de l’industrie de l’éclairage par l’IA.

▍Zéro carbone : de la ‘économie d’énergie’ à la ‘réduction intelligente des émissions’, l’IA peut-elle permettre d’atteindre l’objectif de neutralité carbone en 2050 plus tôt que prévu ?

« L’éclairage représente 13 % de la consommation électrique totale du pays, un chiffre qui continue d’augmenter en raison de l’urbanisation et de la demande liée au tourisme culturel. Pour atteindre la neutralité carbone du secteur de l’éclairage d’ici 2050, l’IA est un ‘accélérateur’ incontournable. »

Li Zhijun a pris l’exemple de l’éclairage intelligent de garage : une lampe fluorescente traditionnelle de 40 W, grâce à la perception par l’IA (reconnaissance dynamique des personnes et des véhicules) et au contrôle intelligent, peut voir sa puissance moyenne descendre sous les 2 W, avec un taux d’économie supérieur à 95 %. « Il ne s’agit pas d’un simple ‘contrôle marche/arrêt’, mais d’une ‘illumination à la demande’ rendue possible par la perception du scénario — la lumière s’allume quand quelqu’un arrive et s’éteint quand il part, pouvant même ajuster dynamiquement la luminosité en fonction de la densité du trafic. »

Il a en outre souligné que l’IA peut également favoriser l’intégration des énergies vertes : « À l’avenir, les systèmes d’éclairage seront étroitement liés aux énergies renouvelables comme le solaire et l’éolien, utilisant des algorithmes intelligents de distribution d’électricité pour réaliser un ‘autoconsommation et stockage de l’électricité excédentaire’, réduisant ainsi la dépendance au réseau. Si l’on combine l’amélioration de l’efficacité lumineuse (la LED moderne dépasse déjà 200 lm/W), la généralisation de l’intelligence et l’augmentation de l’utilisation des énergies vertes, la neutralité carbone du secteur de l’éclairage pourrait même être atteinte dès 2040. »

▍Santé : de ‘l’éclairer’ à ‘l’éclairer correctement’, comment l’IA résout-elle le problème des ‘îlots de données’ ?

« La moindre lueur d’une veilleuse de chevet peut perturber le rythme circadien humain — l’impact de l’éclairage sur la santé est bien plus direct que ce que nous imaginons. »

Li Zhijun a insisté sur le fait que l’éclairage sain doit couvrir les trois dimensions visuelle, physiologique et psychologique :

◇ Sur le plan visuel, il faut résoudre les problèmes fondamentaux tels que l’éclairement, la température de couleur et le scintillement ;

◇ Sur le plan physiologique, il faut réguler les rythmes biologiques humains (comme la sécrétion de mélatonine) ;

◇ Sur le plan psychologique, il faut utiliser l’environnement lumineux pour apaiser l’anxiété et améliorer l’humeur.

Cependant, le principal obstacle actuel est le « manque de données » :

« En laboratoire, nous pouvons utiliser des méthodes complexes comme l’électroencéphalographie, l’oculométrie ou les tests salivaires pour vérifier la relation entre la lumière et la santé, mais dans les situations réelles, les systèmes d’éclairage manquent de ‘capacité de perception’ — seuls des capteurs uniques comme l’infrarouge ou le radar ne suffisent pas à capturer l’état physiologique et les changements d’humeur des personnes. »

Il estime que c’est précisément là que réside la valeur de l’IA : grâce à la fusion multi-capteurs (par exemple caméra + dispositif de surveillance physiologique, tout en protégeant la vie privée), il est possible d’établir un modèle de données ‘environnement lumineux – état humain’, aboutissant finalement à un « éclairage sain sans effort perceptible ».

« Par exemple, l’éclairage de bureau pourrait ajuster automatiquement la température de couleur en fonction des données cérébrales des employés, améliorant leur concentration ; l’éclairage des maisons de retraite pourrait modifier la lumière nocturne via la surveillance du sommeil, améliorant la qualité du sommeil des personnes âgées. »

▍Transversalité : de ‘mât d’éclairage’ à ‘agent intelligent’, comment le réseau d’éclairage peut-il devenir le ‘terminaison nerveuse’ des villes intelligentes ?

« Les mât d’éclairage intelligents actuels ne sont que des ‘mâts’, mais pas encore ‘intelligents’ — les stations de base 5G et les caméras appartiennent à d’autres, et les professionnels de l’éclairage ne sont que des ‘supports matériels’. »

Li Zhijun affirme sans détour que le cœur de la transversalité réside dans « l’intelligence du réseau d’éclairage » : le mât d’éclairage ne doit pas être seulement un ‘support pour appareils’, mais un ‘agent intelligent doté de capacités de gouvernance’.

Par exemple, grâce à l’algorithme d’IA intégrant les données de trafic et de surveillance environnementale, le mât d’éclairage peut alerter en temps réel en cas de congestion ou surveiller la qualité de l’air ; l’éclairage agricole ne doit pas se limiter à fournir une ‘lumière de croissance végétale’, mais combiner les données de température, d’humidité et de CO₂ pour optimiser la formule lumineuse via l’IA et augmenter le rendement des cultures.

« À l’avenir, la concurrence entre les entreprises d’éclairage ne portera plus sur la ‘vente de lampes’, mais sur la ‘vente de services systémiques’. Celui qui saura faire du réseau d’éclairage une ‘porte d’entrée des données’ prendra une longueur d’avance sur les pistes des villes intelligentes, de l’agriculture intelligente, etc. »

3 Intégration transversale de l’éclairage : percées systémiques centrées sur l’« intelligence du réseau d’éclairage »

« L’IA n’est pas un ‘bouquet de fleurs’ ajouté après coup, mais un ‘besoin vital’ pour la survie de l’industrie de l’éclairage. »

Li Zhijun a résumé que les percées de l’IA + éclairage doivent se concentrer sur trois axes majeurs :

◆Mise à niveau des capteurs : abandonner les capteurs uniques pour aller vers la « fusion multimodale » (par exemple capteur visuel + capteur environnemental), afin que le système d’éclairage puisse « comprendre le scénario et lire les gens » ;

◆Recherche et développement d’algorithmes propres : concevoir des modèles spécifiques aux scénarios d’éclairage plutôt que d’appliquer des algorithmes d’IA génériques — par exemple, l’« algorithme de reconnaissance des personnes et des véhicules » pour l’éclairage de garage, l’« algorithme de régulation des rythmes biologiques » pour l’éclairage sain, ou encore l’imagerie spectrale de luminosité (qui visualise les paramètres d’éclairage sur le téléphone portable) ;

◆Focus sur les scénarios : commencer par des scénarios simples (comme le garage ou le couloir), puis étendre progressivement aux scénarios complexes (comme le bureau ou la maison), valider la valeur via de « petites boucles fermées », avant de dupliquer et de promouvoir.

▍Cœur de la base : percées technologiques clés pour construire les fondations de l’intelligence du réseau

Objectif : réaliser, grâce à une boucle technologique fermée, le passage du réseau d’éclairage de la « connexion matérielle » à la « collaboration intelligente ».

▍Déploiement concret : percées produit pour rendre l’intelligence du réseau « plug-and-play »

Objectif : faire des produits d’éclairage les « terminaisons nerveuses » de l’intelligence du réseau, plutôt que de simples équipements isolés.

1. De l’« intelligence individuelle » à l’« intelligence systémique »

◇ Exemple : un système de bureau intelligent ne comprend pas seulement des luminaires intelligents, mais intègre également des capteurs, des contrôleurs et une plateforme cloud, réalisant l’intégration complète de « l’éclairage du poste de travail – analyse de l’utilisation de l’espace – gestion de la consommation d’énergie » (cas d’une entreprise : réduction de 80 % de la consommation d’énergie par poste de travail, augmentation de 30 % de l’utilisation de l’espace).

2. ‘Sans effort’ et ‘intelligence proactive’

◇ Les produits apprennent automatiquement les habitudes des utilisateurs (par exemple, l’éclairage domestique mémorise les paramètres du « mode cinéma »), sans intervention manuelle ; ils anticipent les besoins pour servir activement (par exemple, les lumières des couloirs d’hôpital détectent 10 secondes à l’avance la direction du mouvement du personnel médical et s’allument en conséquence).

3. Innovation matérielle et fusion fonctionnelle

◇ Un mât d’éclairage intelligent intègre une micro-station de base 5G, des capteurs de surveillance environnementale et un module d’alarme d’urgence, devenant un « nœud IoT urbain » et dépassant la fonction unique d’éclairage (cas d’une ville pilote : un seul mât réalise la surveillance du trafic + le monitoring des PM2.5 + la diffusion d’urgences, augmentant les bénéfices globaux de 300 %).

4. Éclairage défini par logiciel

◇ Mises à jour continues des fonctionnalités via OTA : une lampe domestique ordinaire peut être mise à niveau vers le « mode d’éclairage rythmique », tandis qu’un projecteur commercial peut ajouter la fonction « analyse thermique du flux de clients », prolongeant ainsi la durée de vie du produit (une marque de luminaires a réalisé des ventes secondaires grâce à des mises à niveau logicielles, augmentant le taux de fidélisation des utilisateurs de 45 %).

▍Validation de la valeur : les scénarios clés deviennent le ‘test d’or’ de l’intelligence du réseau

Objectif : valider la valeur commerciale et sociale de l’intelligence du réseau d’éclairage dans des scénarios à haute valeur ajoutée.

●Bureaux intelligents et espaces commerciaux

◇Applications technologiques : l’éclairage des postes de travail relié au système OA (par exemple, extinction automatique si la lumière n’est pas éteinte en sortant), analyse de l’utilisation de l’espace (via les données d’utilisation de l’éclairage pour retracer le taux d’occupation des postes) ;

◇Valeur : le cas du siège social d’une entreprise leader montre une augmentation de 25 % de la concentration des employés et de 30 % de l’utilisation de l’espace.

●Santé et soins aux personnes âgées

◇Applications technologiques :

→L’éclairage rythmique améliore le sommeil des patients atteints d’Alzheimer (éclairage faiblement éblouissant à 2000 K la nuit, réduisant le nombre de réveils) ;

→Surveillance discrète des chutes (radar millimétrique + analyse de la démarche par IA, temps de réponse à l’alerte < 10 secondes) ;

◇Valeur : lors d’un projet pilote en maison de retraite, les risques d’accidents nocturnes ont diminué de 60 %, et la satisfaction des familles a augmenté de 90 %.

●Villes intelligentes

◇Applications technologiques : les mâts d’éclairage intelligents, en tant que « nœuds centraux IoT urbains », réalisent la gestion urbaine intelligente (identification des occupations illégales), la gestion du trafic intelligent (surveillance du flux de véhicules), la sécurité publique (alarmes d’urgence) et la surveillance environnementale (PM2.5) ;

◇Valeur : ils constituent une partie essentielle de la « base numérique des nouvelles infrastructures », et dans une ville pilote, l’efficacité du trafic routier a augmenté de 25 %.

●Habitat haut de gamme et divertissement culturel

◇Applications technologiques : l’IA réalise un éclairage précisé et théâtralisé adapté au scénario — à domicile, un clic bascule entre les modes réception, cinéma et fête ; dans le domaine culturel, elle synchronise en temps réel les spectacles lumineux avec la musique et les interactions des visiteurs ;

◇Valeur : elle crée une expérience immersive saisissante, prolongeant de 40 % le temps de séjour des visiteurs dans les projets culturels et augmentant de 20 % les achats secondaires.

▍Boucle commerciale : les maillons du marché accélèrent la mise à l’échelle de l’intelligence du réseau

Objectif : passer de la « faisabilité technique » à la « durabilité commerciale », afin d’accélérer la généralisation de l’intelligence du réseau d’éclairage.

1. Innovation des modèles commerciaux : de la ‘vente de produits’ à la ‘vente de services’ (LaaS)

◇ Les clients paient par tranches en fonction de « l’effet du service d’éclairage » (par exemple, partage des gains d’économie d’énergie), abaissant ainsi le seuil d’installation initiale. Cas d’un complexe commercial : installation sans acompte, récupération des coûts en 2 ans, acceptation client en hausse de 70 %.

2. Coopération écologique : intégrer les plateformes dominantes pour éviter de travailler en silo

◇ Collaboration avec Huawei HarmonyOS, Xiaomi IoT, Tuya Smart, etc., profitant de leurs canaux et ressources écologiques pour toucher rapidement les clients (par exemple, partenariat avec des promoteurs immobiliers pour préinstaller des systèmes d’éclairage domestique intelligent, augmentant le taux de pénétration de 50 %).

3. Leadership par les références : créer des cas exemplaires ‘dupliquables’

◇ Cibler les clients de premier plan (sièges sociaux d’entreprises leaders, parcs intelligents emblématiques), et proposer des solutions standardisées. Exemple : le projet de bureau intelligent du siège social d’une entreprise Internet, grâce aux données probantes de « baisse de 80 % de la consommation d’énergie + hausse de 25 % de l’efficacité des employés », a stimulé une croissance de 120 % des commandes sectorielles.

4. Éducation du marché et transmission de la valeur

◇ Le discours marketing passe de « plus d’économie d’énergie » à « plus de santé, d’efficacité et de valeur ajoutée », montrant aux décideurs la valeur globale apportée par l’éclairage IA — ce n’est pas seulement une réduction de la facture d’électricité, mais aussi une amélioration de la santé des employés, de la productivité, de l’image de marque et de la réduction des coûts de gestion.

Conclusion : de ‘l’éclairer’ à ‘servir les gens’, l’IA donne à la lumière une ‘température’

« Les capteurs sont les ‘yeux’, les algorithmes sont le ‘cerveau’, les scénarios sont la ‘scène’, et le marché est la ‘boucle fermée’. Ce n’est qu’en synergie que l’éclairage peut transcender ses propriétés physiques pour devenir un service numérique personnalisable, interactif et empreint de bienveillance. L’objectif de 70 % d’applications d’agents intelligents d’ici 2027 est déjà à portée de main, et les professionnels de l’éclairage ne peuvent plus attendre. »

Li Zhijun a conclu en lançant un appel : « IA + éclairage n’est pas une question de choix, mais un ‘problème de survie’ pour les professionnels de l’éclairage. Plutôt que d’attendre passivement, engageons-nous activement — redéfinissons l’éclairage grâce à l’IA, pour que la lumière dépasse ses propriétés physiques et devienne un service numérique perceptible, interactif et chaleureux. »

4 Questions-réponses interactives :

Les défis pratiques et les voies de mise en œuvre de l’IA + éclairage

Q :La perception multimodale nécessite la collecte de grandes quantités de données. Comment équilibrer les ‘exigences en matière de données’ et la ‘protection de la vie privée’ ?
Li Zhijun : Le point central est le « traitement local des données + capteurs non invasifs ». Par exemple, utiliser le radar millimétrique au lieu de la caméra pour surveiller les comportements humains, analyser directement les données au niveau du luminaire (par exemple, « chute constatée ou non ») sans télécharger les images brutes ; anonymiser les données environnementales comme la luminosité ou la température avant de les envoyer au cloud, garantissant ainsi que les données sont « disponibles mais invisibles ». Certaines entreprises ont déjà mis en place des « passerelles d’intelligence périphérique », réalisant plus de 90 % du traitement local des données et réduisant les risques de violation de la vie privée de plus de 80 %.

Q :Les algorithmes rythmiques humains semblent idéaux, mais comment valider leur efficacité dans des situations réelles ? Y a-t-il des cas concrets ?

Li Zhijun : La validation exige un double moteur : « données de laboratoire + retours d’expérience sur le terrain ». Par exemple, l’Université Fudan, en collaboration avec une entreprise, a mené un projet pilote en maison de retraite : en ajustant les horaires de sommeil des personnes âgées grâce à l’éclairage rythmique, les données de suivi après 3 mois ont montré — le pic de sécrétion de mélatonine s’est avancé de 1,5 heure, le temps d’endormissement s’est raccourci de 20 minutes, et le nombre de réveils nocturnes a diminué de 40 %. Plus crucial encore, les « retours d’utilisateurs » : 85 % des personnes âgées ont déclaré que « la qualité de leur sommeil s’était nettement améliorée », et les soignants ont noté que « l’état d’esprit était plus vif pendant la journée ». Voilà la boucle fermée allant du « modèle algorithmique » à la « valeur réelle ».

Q :Dans les villes intelligentes, les mâts d’éclairage intelligents cumulent de plus en plus de fonctions. Comment éviter de tomber dans le piège de « surcharge matérielle au détriment de l’application pratique » ?

Li Zhijun : La clé réside dans « définir les fonctions selon les besoins, plutôt que de chercher des besoins pour les fonctions ». Par exemple, une ville de comté avait jadis installé aveuglément plus de 10 équipements sur les mâts d’éclairage, dont des stations de base 5G et des écrans LED, mais le taux d’utilisation réel n’atteignait même pas 30 %. On s’est ensuite concentré sur le seul problème de « gestion du trafic » : utiliser le radar pour surveiller le flux de véhicules et ajuster automatiquement la luminosité des mâts (haute intensité en cas de forte circulation, puissance réduite en cas de vide), tout en synchronisant les feux de signalisation pour optimiser les temps de passage, réduisant finalement la consommation d’énergie de 35 % et augmentant l’efficacité du trafic de 25 %. « Moins c’est plus » : résolvez d’abord les vrais problèmes, puis développez progressivement les fonctions.

Q :Passer de la ‘vente de produits’ à la ‘vente de services’ (modèle LaaS), comment les entreprises franchissent-elles le seuil des investissements initiaux élevés et des cycles de retour longs ?

Li Zhijun : Il faut recourir à la « coopération écologique + leadership par les références ». Par exemple, une entreprise, en partenariat avec un fournisseur d’énergie, a lancé un « forfait de services d’éclairage » : les clients n’ont pas à payer de frais d’installation initiaux, ils paient par tranches en fonction du « service d’éclairage » ou des « gains d’économie d’énergie » (par exemple, 60 % de la facture d’électricité économisée chaque mois), tout en bénéficiant conjointement des subventions gouvernementales pour l’économie d’énergie. Grâce à ce modèle, un projet de complexe commercial a réalisé une « installation sans acompte », récupéré les coûts en 2 ans et obtenu une satisfaction client de 92 %. De plus, en créant des cas exemplaires (bâtiments emblématiques, sièges sociaux d’entreprises leaders), prouver la valeur par les « données réelles d’économie d’énergie + l’expérience utilisateur », puis diffuser le message par le bouche-à-oreille pour réduire les coûts d’éducation du marché.

Conclusion

Alors que l’IA remanie tous les secteurs, la transformation de l’industrie de l’éclairage n’est plus une question de « faut-il le faire ou non », mais de « comment le faire ». Les partages de Li Zhijun reflètent à la fois une lucide prise de conscience de la situation actuelle et une vision prospective pour l’avenir — sur la piste de l’IA + éclairage, celui qui réussira à ouvrir en premier la boucle « perception-décision-service » deviendra le leader de la prochaine décennie.

FIN

Avertissement

Le contenu de cet article a été compilé par Ming Classroom à partir de la retransmission du salon « Promouvoir l’intégration de l’éclairage dans la nouvelle ère de l’IA+ », présenté par le professeur Li Zhijun sur Ming Classroom. Cliquez sur « Lire l’article original » pour visionner la retransmission de ce salon.

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