Nous entendons de plus en plus parler de l’IoT. La tendance n’est pas étonnante à une époque où les prises de décision sont majoritairement data-driven, et où la maîtrise grandissante de l’IA permet d’automatiser de plus en plus de systèmes. Dans ce post, nous allons tenter de répondre à plusieurs questions :
- Qu’est-ce que l’IoT ? Comment définir un projet IoT ?
- Pourquoi l’IoT attise l’intérêt des entreprises ?
- Comment AVISIA a développé son expertise sur le domaine ?
- Y a-t-il des limites à l’exploitation de ces données ?
Qu’est-ce que l’IoT ? Et comment cela fonctionne ?
L’IoT (pour Internet of Things) est l’écosystème désignant à la fois les objets physiques capables d’émettre de la donnée grâce à des capteurs, le réseau par lequel ces données transitent, et les plateformes capables de les recueillir et de les analyser.
Prenons l’exemple d’une automobile :
Un habitacle héberge différents éléments ayant la possibilité d’engranger de l’information. Ceux-là peuvent correspondre à des informations de vitesse, de localisation, des informations sur l’état de composants (température, fonctionnement, …), des informations de météo (humidité, température extérieure, …), et, éventuellement des informations sur la conduite (intensité des coups de volant, freinage, …).
Pour que cette information soit exploitable, il faut pouvoir la transmettre à des serveurs distants via un réseau de communication (réseau de téléphonie mobile dans le cas des autos).
Nous pouvons imaginer une multitude d’applications à l’exploitation de ces données, que ce soit le déclenchement d’actions directement dans la voiture (assistance à la conduite), ou de manière distante pour des acteurs variés intéressés par quelques-unes de ces informations : un garage qui ferait du diagnostic intelligent en recevant des informations techniques sur les pièces de la voiture en panne avant un RDV gagnerait énormément de temps, de même que les services d’urgence s’ils connaissent la localisation précise d’un accident. Les compagnies d’assurance ont commencé à se pencher sur la possibilité d’octroi de bonus en cas de « conduite responsable », qualifiable via des devices installés dans la voiture permettant de capter ces informations de conduite. Les fournisseurs d’informations de trafic, les autorités routières, les fabricants de pièces détachées sont autant d’autres tiers qui auraient un intérêt à l’accès à ces informations.
Un projet IoT se décompose ainsi en 6 étapes :
- Définir le cas d’usage ou la problématique. Il est primordial de bien cadrer son besoin, définir les objectifs du projet, et acter la nécessité ou non d’avoir recours à des capteurs.
- Identifier les équipements actifs (collecte & actions) ou passifs (rôle de collecte uniquement) générant de la donnée.
- Paramétrer la transmission des données. Déterminer si l’objet doit communiquer avec le serveur en synchrone ou asynchrone, et choisir le réseau par lequel la donnée va transiter : doit-il la transférer sur de longues distances (Sigfox, LoRa, réseaux mobile) ? Le volume de données à faire transiter est-il important (Wifi) ? L’appareil doit-il communiquer avec beaucoup de tiers (Bluetooth) ?
- Stocker cette donnée brute sur les serveurs.
- Traiter & analyser la donnée pour en extraire de la valeur. L’analyse des données va permettre la compréhension d’événements d’intérêt. Il peut être très utile de faire appel au Machine Learning pour prédire des phénomènes, et par exemple alimenter une IA par des actions contextuelles grâce à un algorithme obtenu.
- Visualiser & exposer la donnée et les résultats. Comment l’utilisateur final doit-il accéder à la valeur qui a été générée ? Est-ce une interface visuelle ? Est-ce que ce sont des actions déclenchées sous certaines conditions ?
Pourquoi l’IoT attise l’intérêt des entreprises ?
L’essor de l’IoT aujourd’hui provient principalement de 3 facteurs :
La baisse des coûts d’un projet IoT
- Le stockage des données est plus accessible aujourd’hui : le coût de stockage d’1 GB a été divisé par 3 en 10 ans.
- Même phénomène pour le coût des capteurs : le coût moyen de capteurs industriels a été divisé par 3 en 15 ans.
L’émergence des offres Cloud
- La scalabilité offerte par ces offres permet aujourd’hui de lancer un objet connecté sur le marché en prenant relativement peu de risques, et, en pouvant déployer à grande échelle en conservant une même structure.
L’amélioration des réseaux de communication
- Avec l’augmentation de la couverture fixe & mobile, il est possible de connecter un objet depuis presque n’importe quel endroit de la planète.
Les domaines d’application sont nombreux, et encore en plein développement !
La Santé adopte de plus en plus de technologies permettant la surveillance à distance et le diagnostic à domicile s’appuyant sur l’IoT et le Machine Learning. Les systèmes de santé intelligents actuels intègrent des flux de données en temps réel 24 heures sur 24, des rappels de médicaments et des diagnostics médicaux en temps réel, réduisant ainsi le besoin de visites à l’hôpital.
Dans le secteur de l’Industrie, l’exploitation de données de fonctionnement est 
primordiale pour faire de la maintenance prédictive, c’est-à-dire anticiper le moment où une machine va être défectueuse afin d’éviter la défaillance. L’IoT est aussi utilisé à des fins de gain de productivité, en analysant par exemple les taux d’utilisation des machines dans une chaîne de production puis en optimisant le process.
L’Agriculture a connu nombre de transformations ces dernières décennies, devenant plus industrialisée et technology-driven. En utilisant des outils intelligents spécifiques au domaine, les agriculteurs ont gagné en contrôle sur le processus de culture et d’élevage, les rendant plus prédictibles et améliorant leur efficacité.
La vie quotidienne est bien sûre également impactée, notamment dans nos foyers et ce vieux
fantasme qui n’en est désormais plus un : la maison connectée. Le contrôle d’éléments de la maison (stores, réfrigérateurs, …), la gestion de la sécurité (portail, alarme), et la gestion énergétique (suivi de la consommation des équipements, contrôle du chauffage) sont faits depuis un device central (tablette / smartphone). Ce mouvement est accéléré depuis l’émergence des assistants domestiques (Google Home, Alexa, …).
Le Sport bénéficie également de l’apport de l’IoT grâce à la multitude de données récupérées via les devices installés sur les joueurs. La maîtrise de l’intensité des entraînements pour anticiper les blessures de joueurs et l’optimisation des performances sportives sont les principaux objectifs recherchés.
Côté Automobile, l’IoT est ce qui permettra la voiture autonome de demain, dont la 
première commercialisation est prévue pour 2025. La tendance actuelle est de permettre aux véhicules de communiquer entre eux, afin d’avoir une meilleure connaissance de leur environnement et agir intelligemment. Ils pourront ainsi prévenir leurs homologues en cas d’accident ou encore de route glissante, leur permettant d’adapter la vitesse en conséquence.
Comment AVISIA a développé son expertise sur le domaine ?
Chez AVISIA, nous avons développé cette expertise IoT en 3 étapes :
- Identifier les compétences à acquérir sur la thématique de l’IoT et y intégrer les éléments dans le plan de montée en compétence interne
- Compréhension du fonctionnement des capteurs
- Identification des expertises nécessaires à ce type de projet
- Maîtrise des environnements Cloud
- Stockage No SQL
- Traitement en streaming (Spark Streaming, pipeline de traitement serverless, …)
- Faire de la veille & construire des prototypes grandeur nature destinés à démontrer les capacités de ces objets
- Le projet maison de « Babyfoot connecté » a consisté à nourrir une interface de suivi du score ainsi que quelques statistiques grâce à des capteurs de mouvements installés au niveau des buts
- L’objectif du projet « FIFA » en cours est de connecter nos joueurs de l’équipe de foot AVISIA FIVE via des capteurs installés dans les protège-tibias
- Mettre cette expertise au profit de nos clients en accélérant la mise en œuvre de ce type de projet
- Réalisation d’un projet de maintenance prédictive de matériel industriel
- Identification des risques de panne sur un réseau Telecom et impact sur le churn
- Optimisation d’une chaîne de production à partir des données d’utilisation de machines
Y a-t-il des limites à l’exploitation de ces données ?
La fiabilité des données est un enjeu majeur dans les projets IoT. Il est relativement régulier, à cause de problèmes de connexion réseau notamment, d’avoir des problèmes de non récupération des données. Il est important de bien le prendre en compte ce qui nécessite donc un haut niveau de contrôle de qualité.
Des questions reviennent souvent autour de la problématique de sécurité des données. Aujourd’hui, plus de 90% des données IoT transitant en entreprise ne sont pas chiffrées.
La protection de la vie privée est un autre enjeu majeur. Quelques règles à respecter :
- Ne récupérer que les données qui vont être utiles pour l’objectif fixé
- Être vigilant quant à l’utilisation de l’appareil
- Ne pas hésiter à contacter la CNIL
D’un point de vue éthique, le fait de pouvoir avoir une vision individualisée de chaque point peut logiquement amener à des réflexions autour de la surveillance et de l’évaluation du travail des employés. La question se pose alors de savoir si nous avons vraiment envie d’un tel système…
