Comment gérer les données générées par l’Internet des Objets (IoT) ?

Alors que de nouveaux usages se développent et que le coût des capteurs diminue, de plus en plus d’objets connectés à internet sont commercialisés ou utilisés par les entreprises. Entre amélioration des procédés et création de services innovants, l’Internet des Objets révolutionne de nombreux domaines d’activité.
Mais “objets connectés” est aussi synonyme de “collecte de données en temps réel” : un enjeu majeur pour les organisations, qui voient dans cette technologie de toutes nouvelles opportunités.

Qu’est-ce que l’Internet des Objets (IoT) ?

Internet a été, dans un premier temps, réservé aux ordinateurs. Il s’est ensuite étendu à d’autres appareils, comme les smartphones et les tablettes. Mais aujourd’hui, tous types d’objets peuvent être connectés au web : montres, voitures, électroménager, télévisions, machines industrielles… C’est ce que l’on appelle l’Internet des Objets ou IoT (Internet of Things en anglais).

Le secret de cette technologie ? Des capteurs et des puces permettant de connecter tous types d’appareils, apportant au passage leur lot de nouvelles fonctionnalités. Il est ainsi devenu possible de naviguer sur le web avec sa montre, chose encore impensable il y a quelques années.
Mais, outre la connectivité en tant que telle, l’IoT se caractérise par sa capacité à collecter des données. Ainsi, une smartwatch ne permet pas uniquement d’accéder à internet, elle est aussi capable de recueillir toutes sortes d’informations sur son porteur : rythme cardiaque, nombre de pas effectués dans la journée… Mais, loin de n’être qu’un simple gadget, l’IoT a des applications très concrètes dans différents domaines.

Les principales applications de l’IoT

Le marché de l’IoT est en pleine effervescence, grâce notamment au développement de l’électronique embarquée, qui permet de récupérer beaucoup de données à traiter. Et son potentiel n’a pas tardé à séduire de nombreux secteurs d’activité, qui en tirent une multitude d’usages.
De manière générale, les objets connectés sont utilisés dans trois principaux segments.

Le segment “consumer”

C’est sans doute l’aspect de l’IoT le plus connu du grand public. En effet, les objets connectés sont entrés dans la vie quotidienne des consommateurs, sous différentes formes. Les technologies portables, comme les montres connectées que nous avons déjà évoquées, en sont un bon exemple.
Mais l’Internet des Objets transparaît aussi dans le concept de “smart home”. La maison intelligente et connectée exploite d’abord la domotique, qui permet d’automatiser de nombreuses tâches. De l’ouverture des portes et volets au réglage automatique du chauffage, en passant par le déclenchement de l’arrosage du jardin… Les possibilités sont infinies.

Les consommateurs y trouvent de nombreux intérêts, que ce soit en matière de confort, de sécurité ou encore d’économie d’énergie. Mais les capteurs qui équipent une maison intelligente sont aussi de formidables outils de collecte de data. Des données précieuses pour les fabricants, qui ne manquent pas de les analyser pour mieux comprendre les usages et les besoins des utilisateurs.
Ces données peuvent être stockées sous leur forme “brute”, généralement sur une plateforme reliée au Cloud, puis étudiées en profondeur. La data peut également être traitée partiellement avant d’être stockée, grâce à certains algorithmes déjà installés sur les objets connectés.

Le segment commercial

Les smart homes n’ont pas le monopole de l’IoT, loin de là ! En dehors de la maison, les objets connectés sont présents dans tous les lieux de vie et de déplacement ; bureaux, centres commerciaux, magasins, hôtels, hôpitaux, centres de loisirs… Une multitude d’applications pour l’Internet des Objets, qui permet de collecter des données environnementales, de contrôler les accès ou les emplois du temps dans une entreprise, ou encore d’améliorer la traçabilité des produits….
Le domaine du retail ne s’y est pas trompé, trouvant dans l’IoT de nouvelles manières d’optimiser ses process. La logistique, en particulier, a pu être largement optimisée, que ce soit dans les entrepôts ou pendant le transport. À l’aide de capteurs, il est possible d’obtenir une représentation complète du mouvement des marchandises, de la chaîne de production jusqu’aux rayons du magasin, puis au client.
On peut également analyser des informations détaillées, telles que le temps passé en transit ou la température de stockage des produits, et même interagir avec elles en temps réel. Une technologie particulièrement utile pour le transport de denrées périssables, permettant aux détaillants d’agir rapidement face à des températures fluctuantes ou à des détériorations alimentaires.

 

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Le segment industriel

L’industrie s’est emparée très tôt de l’Internet des Objets, percevant dans cette technologie une opportunité de gagner en efficacité et en productivité.
En effet, les usines d’aujourd’hui utilisent des machines compatibles avec l’IoT pour travailler plus intelligemment. Avec des systèmes industriels automatisés équipés de capteurs, il est possible de cartographier plus précisément la charge de travail, mais aussi les entrées et les sorties de chaque machine.
Les industriels peuvent également suivre de plus près l’usure des machines, ce qui conduit à une maintenance prédictive plutôt que réactive. Celle-ci a l’avantage d’augmenter leur durabilité, et donc de diminuer les coûts liés au cycle de vie des machines. Ces fonctionnalités, qui rendent les usines de plus en plus automatisées et connectées, sont au cœur de l’Industrie 4.0.
Grâce au concept du “machine to machine” (M2M), les équipements sont même capables d’interagir entre eux sans intervention humaine, puis de regrouper leurs données en un seul flux. Cela permet de surveiller les machines en temps réel, mais aussi de faire remonter facilement la data jusqu’à la plateforme de stockage pour un traitement ultérieur.

IoT et data : de nombreux défis

Selon l’institut de recherche 451 Research, il y avait huit milliards d’objets connectés dans le monde en 2019. Un chiffre qui devrait atteindre 13,8 milliards d’ici 2024. Or, tandis que le nombre d’objets connectés augmente, la quantité de data générée par l’IoT explose.
La prise en charge et l’analyse de toutes ces données constitue un défi majeur pour les années à venir. Tout d’abord, il est nécessaire d’améliorer la connexion des appareils et des plateformes IoT au Cloud, mais aussi aux systèmes existants des entreprises. Qui plus est, les entreprises doivent se focaliser sur les objets, les capteurs et les données les plus pertinents. Faute de quoi, elles risquent d’être rapidement submergées…

Par ailleurs, des outils analytiques de pointe sont indispensables pour traiter efficacement les gros volumes de data issus des objets connectés… Mais aussi pour en extraire des informations qualitatives et réellement exploitables. Un savant mélange de Big Data et de machine learning permet notamment de détecter des schémas récurrents au sein de la data. Des modèles particulièrement utiles pour différentes applications, comme la maintenance prévisionnelle.

Autre défi majeur de l’Internet des Objets : la fiabilité des capteurs, qui jouent un rôle toujours plus important. En effet, tous les efforts fournis pour améliorer le traitement de la data seront vains si les données de départ sont de mauvaise qualité.

DigDash : un outil adapté pour piloter et traiter les données IoT

Nous l’avons vu, l’exploitation des données générées par l’Internet des Objets comporte de nombreux obstacles. L’utilisation d’un outil de Business Intelligence et de datavisualisation est donc plus utile que jamais.
Dans ce contexte, DigDash est en mesure d’accompagner certaines entreprises dans la récupération de leurs données IoT. Ainsi, une start-up commercialisant des bracelets connectés pourrait, par exemple, créer des KPIs à partir de la data globale de ses utilisateurs.
Dans les domaines commerciaux et industriels, en revanche, toute la partie basse de récupération des données (analogiques ou numériques) depuis les capteurs reste et restera lié aux systèmes existants. Pourquoi ? Non seulement pour des raisons de sécurité, mais aussi pour pouvoir suivre et interagir avec la data en temps réel. Cependant, l’explosion de la data provenant de l’IoT nécessite des outils performants à différents niveaux.

Arcure et DigDash améliorent la sécurité industrielle grâce à l’IoT

Développé par Arcure, le système Blaxtair Connect permet de détecter les obstacles et les piétons, réduisant considérablement les risques de collision des engins industriels et de chantier. De véritables objets connectés, dont les données peuvent être analysées à l’aide d’un tableau de bord conçu avec DigDash Enterprise, afin de prendre des mesures préventives et d’éviter de futurs accidents.

 

En effet, les solutions IoT obligent les entreprises à gérer des données d’un genre nouveau, générées et hébergées sur différentes plateformes. D’après Gartner, 68 % des entreprises qui implémentent l’IoT considèrent la sécurité et la qualité des données comme une priorité. Un objectif difficile à atteindre, face à l’ampleur et à la complexité de cette data. Pour obtenir une vision globale, DigDash Enterprise s’impose comme un outil de pilotage adapté, permettant de visualiser et d’explorer facilement les données, même en grande quantité.

Autre sujet majeur : selon Gartner, 67 % des organisations se focalisent sur l’agrégation des données IoT et de la data “traditionnelle”. En effet, la capacité à créer un “mix de données” est cruciale pour optimiser leur gestion et leur exploitation.
En outre, il faut être capable de concilier les différentes sources de données purement IoT, qui sont de natures très variables. On trouve d’un côté des machines industrielles équipées de capteurs fonctionnant 24 heures sur 24, tandis que les capteurs de certains équipements individuels sont activés par intermittence.
Enfin, cette approche globale est rendue nécessaire par le développement des besoins de prédiction, de rendement, de consommation… Les données générées par l’IoT doivent se détacher des ateliers et des procédés pour se réunir sur une plateforme centralisée.

L’Internet des Objets possède un potentiel immense et a d’ores et déjà de multiples applications dans tous les secteurs. Mais la récupération et le traitement des données IoT présentent des défis importants… La plateforme DigDash Enterprise est un outil puissant, permettant une gestion centralisée de la data générée par tous types d’appareils IoT.

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