La transformation digitale des entreprises passe par l’amélioration de la performance des processus. Pour mesurer cette performance, la collecte de données des équipements du terrain est un levier essentiel : il est important pour les entreprises de mettre en place des solutions de captation de données efficaces et avec un coût maîtrisé. C’est tout l’enjeu de l’IoT (Internet Of Things). Mais qu’est-ce que signifie mettre en place un projet d’IoT ?
Nous le découvrirons dans les différentes étapes de cet article.
Choisir la bonne technologie
Les cas d’usages de l’IoT peuvent être très divers. Dans un contexte industriel, il existe différents : capteurs d’énergie, de sécurité, de mesure de CO2, d’utilisation d’engins ou d’outils, ou des dispositifs à destination des occupants d’un bâtiment (occupation de salle de réunion, gestion de la climatisation…).
Identifier le capteur et sa technologie, c’est donc la première étape.
Jusqu’à peu, la captation de données sur un très grand nombre d’objets ne pouvait se faire qu’à des prix relativement élevés. En effet, pour positionner des capteurs et remonter de l’information, nous disposions soit de technologies à courte distance de type WiFi et Bluetooth soit de longue distance avec le GSM. Dans ce cas, le coût du capteur est significativement augmenté par l’ajout de la composante équipement GSM (carte SIM) et des coûts de trafic associé. Cette solution pouvait difficilement être généralisé à grande échelle.
Pour pallier ces défauts, sont arrivés les technologies de réseaux bas débits et notamment la technologie LoRa. Cette technologie permet à la fois de communiquer en longue portée à faibles coûts et de bénéficier d’un réseau longue distance dont la qualité est identique à celle du réseau GSM et avec une portée supérieure.
En outre, la technologie LoRa offre une importante capacité de couverture à l’intérieur des bâtiments, ce qui rend possible l’instrumentation d’équipements enterrés ou en sous-sol, par exemple. Elle fait ainsi entrer l’internet des objets dans une nouvelle ère en permettant d’équiper un grand nombre d’objets.
Collecter les données : deuxième étape primordiale
Lorsqu’on pense à un projet IoT, on pense d’abord aux capteurs. Pourtant le sujet principal de ce type de projet, c’est avant tout de la collecte de données. Il consiste en un flux de données en continu qu’il faut savoir capter, filtrer, conserver et organiser.
Pour capter la donnée, on ne communique généralement pas avec les capteurs individuellement. Un fournisseur tiers, le prestataire de réseau, se charge d’échanger avec les différents capteurs et de vous mettre à disposition les données qu’ils ont remontés.
Cette mise à disposition se fait par l’intermédiaire d’une plateforme comme par exemple la plateforme Spot ou GetWay d’Objenious (https://objenious.com/plateformes-iot/) ou la plateforme Azure IoT de Microsoft (https://azure.microsoft.com/fr-fr/overview/iot/).
Le principe général de ces plateformes est de vous fournir des API (Application Programming Interface) pour récupérer à la demande (mode “pull”) ou être notifié (mode “push”) des changements des valeurs des différents capteurs.
Une fois ces données brutes de capteurs récupérées, il faut alors les stocker. On utilise généralement une base de données NoSQL car ce sont des données non structurées ou dont la structure varie d’un capteur à l’autre. Le stockage de la donnée peut être également l’occasion de déclencher des algorithmes permettant d’identifier une valeur incohérente ou nécessitant de lever une alerte applicative. Par exemple, détecter une consommation anormale ou un choc sur un capteur.
Exploiter les données
Dernière étape : la valorisation des données. C’est le vrai livrable d’un projet IoT : être capable de faire du reporting en consolidant les données brutes récupérées.
L’idée est de fournir des tableaux de bord ou des outils de reporting permettant de comprendre les données.
Pour cela, le travail consiste à consolider et agréger des données brutes collectées. On pourra réaliser des calculs de moyennes ou de somme de valeurs en fonction d’une période de temps. Une seule ambition ici : rendre la donnée la plus compréhensible possible en utilisant une visualisation adéquate.
C’est à cette étape qu’il est possible réellement de tirer profit des données pour améliorer ses processus.
Evidemment, pour aller plus loin dans l’analyse, on pourra s’appuyer, une fois qu’un volume de données suffisant a été collecté, sur de l’Intelligence Artificielle et des algorithmes prédictifs.
Un projet multi-facette
On le voit, un projet IoT est un projet multi-compétences. De la phase d’identification du capteur à l’exploitation de la donnée, il nécessite une équipe qui maîtrise un panel de compétences diverses (analyse du besoin, conception de modèle de données et d’analyse, production de tableau de bord…) pour amener des solutions concrètes sur le terrain.
C’est la richesse de C2S de disposer d’un ensemble d’expertises allant de la conception à l’identification des solutions, jusqu’au développement et à l’exploitation du projet.
Eric Gueneau, Directeur Business Unit Logiciel & IA
Lionel Laské, Responsable Innovation du Spot Bouygues
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