Internet des Objets (IOT) connaît une croissance exponentielle ces dernières années. Selon une étude prospective de Gartner, le nombre d’objets connectés pourrait se chiffrer à 20,4 milliards dans le monde en 2020 [1]. D’autres études estiment même que leur nombre pourrait dépasser les 75 milliards en 2025 [2]. Tous ces objets produisent, et produiront, des données, en quantité colossale. Il y a beaucoup de valeurs à retirer de ces données, mais cela demande méthode et expertise. C’est ce que nous allons voir dans cet article.
1. Premièrement, quelles données collecter ?
Selon le type d’objet et les besoins associés, il est possible de collecter un grand nombre de données différentes. La décision concernant les données qui seront effectivement collectées doit être prise dès la conception de l’objet connecté.
Il faut donc identifier quels seront les besoins, afin de collecter les données qui y répondent. Mais il faut également savoir faire preuve de vision à plus long terme. En effet, il est quasiment impossible d’ajouter de nouveaux capteurs une fois que le déploiement de la solution IOT a été lancé. Aussi, il peut être très utile de récupérer plus de données que celles répondant aux besoins immédiats, afin d’anticiper les besoins futurs [3].
Néanmoins, il faut également être conscient du fait qu’il n’est pas toujours possible de collecter toutes les données que l’on pourrait avoir en tête. Certaines contraintes physiques peuvent en effet nous limiter :
- Un volume d’échange trop important sur le réseau peut avoir un coût élevé et poser des problèmes de connectivité.
- La consommation d’énergie augmente avec le volume de données échangées, entraînant une augmentation de la facture énergétique ainsi que de l’impact environnemental.
Tout l’art du choix des données sélectionnées réside donc dans cet équilibre à trouver entre besoins et volumes.
2. Produire et collecter le bon volume de données IOT
Le volume de données généré par l’IOT est absolument gigantesque. D’après une étude de Cisco, il se comptera en zettaoctets (milliards de téraoctets) annuels dans les prochaines années [4]. Le volume des données ne représente donc pas un défi qu’au moment de leur production, mais également au moment du stockage.
En effet, le déploiement d’une solution IOT au sein d’une entreprise peut très bien impliquer des milliers d’objets connectés, plus de 10 000 capteurs, ce qui peut se traduire par des téraoctets de données hebdomadaires à stocker. Il faut donc un espace mémoire en conséquence, et pouvoir assurer les dépenses énergétiques qui vont avec. Il faut également se doter d’une puissance de calcul en conséquence, ce qui, une fois de plus, augmente le coup.
Le volume de données que fournira une solution IOT est donc un sujet très sérieux, qui doit être pris en compte dès la phase de conception, et pour lequel il faut trouver un équilibre entre les besoins potentiels et les capacités matérielles.
3. Comment utiliser les données de l’Internet des Objets ?
On vient de le voir, la collecte des données est une tâche difficile. Pourtant, le plus dur reste à venir. En effet, la donnée n’a de valeur que si l’on parvient à l’exploiter intelligemment. Selon une étude de Forbes Insight, plus d’un tiers des dirigeants interrogés reconnaissent leur incapacité à tirer profit des gros volumes de données qu’ils récupèrent.
Les données sont confrontées à plusieurs risques avant d’être récupérées : défaillance d’un capteur, interruption de la transmission… Il faut donc préparer les données avant de pouvoir les utiliser. Il faut ensuite être capable d’appliquer les bons algorithmes pour les faire parler.
Sans ingénieurs capables d’utiliser de tels algorithmes, il sera impossible de bénéficier de la valeur contenue dans les données. Deux types d’analyses sont généralement menées à partir des données issues des solutions IOT [3]:
- Des analyses de business intelligence : qui permettent d’étudier le fonctionnement actuel du système.
- Des analyses de machine learning : qui permettent de faire des prédictions et anticipations.
Mais les possibilités offertes par les données ne se limitent pas à de l’analyse. En appliquant de l’intelligence artificielle aux données, on peut découvrir de nouveaux usages possibles. Ainsi, dans l’étude de Forbes Insight, 55 % des répondants ont pu créer de nouveaux services à offrir à leurs clients grâce aux données qu’ils ont récupérées. De manière générale, les données de l’IOT sont d’une grande aide pour réduire les coûts, améliorer les bénéfices, et créer de nouvelles opportunités pour les entreprises qui en disposent.
Les données issues de l’IOT donnent un véritable avantage concurrentiel aux entreprises qui en disposent. Mais leur obtention et leur utilisation n’a rien d’aisé, elle demande une véritable réflexion et une véritable expertise. C’est pourquoi il est recommandé de se faire accompagner par des spécialistes pour se lancer dans l’aventure.
EN RÉSUMÉ
- Les solutions IOT peuvent fournir des données très riches aux entreprises.
- Les données produites par une solution IOT doivent être déterminées en amont, pendant la phase de conception.
- Un volume trop important de données coûte cher à produire et à stocker, il faut donc trouver le juste équilibre entre besoins et capacités.
- L’exploitation des données demande des compétences spécifiques et pointues.
Les consultants d’IOTBOX sont prêts à vous aider à mettre en place vos projets d’IOT selon vos besoins et capacités, et à en tirer le meilleur parti. Contactez-nous et nous vous aiderons dans la recherche et la mise en place de solutions qui répondent à vos problématiques industrielles.
Vous avez des problématiques liées à l’innovation ? Nous adorons nous retrousser les manches pour mettre en place les projets de demain. Contactez-nous et nous vous aiderons dans la recherche et la mise en place de solutions qui répondent à vos problématiques industrielles.