L’objet connecté, source d’une donnée « désirée »

Le nombre d’objets connectés aux technologies du Web (IoT) se comptent déjà en milliards. Nous nous dirigeons vers un « Internet des Objets » qui regroupera, selon plusieurs rapports, plus de 50 milliards d’appareils, produits et systèmes d’ici à 2020 ; il fera partie intégrante de notre façon de travailler et de produire, en touchant la plupart des secteurs d’activité.

Dans le contexte actuel d’infobésité, beaucoup de données ne sont pas exploitées, et pour cause : elles sont déconnectées d’enjeux métiers ou opérationnels, voire parfois trop riches ou trop complexes pour être valorisées. Mais reliées à des cas d’usage pratiques, les données produites par les objets connectés deviennent « désirées » et apportent une valeur immédiate. Par exemple, avec un simple capteur de présence dans une salle de réunion, il est possible d’optimiser la gestion d’énergie dans le bâtiment, de trouver une salle disponible, de mesurer l’occupation effective des salles, ou encore d’optimiser l’activité de nettoyage. L’objet connecté produit en temps réel des data valorisables immédiatement et facilement exploitables, pour créer des services ou des applications opérationnelles efficaces.

En théorie, cela semble facile. En pratique, plusieurs défis restent à relever pour que les objets connectés continuent leur développement et s’inscrivent dans chaque usage sectoriel. Cinq ingrédients s’avèrent nécessaires à la réussite du déploiement d’une Solution IoT :

  1. La définition de l’usage: quelles données pour quels usages, quelles fréquences d’acquisition, de commande, quel prix,…
  2. La « connectivité »de l’objet, à savoir : quels capteurs, quelles options de connexion réseau, quelles options d’alimentation électrique, quelle autonomie,…
  3. La plateforme IoT en mesure de collecter de gros volumes de données, de les valoriser et leur donner de l’intelligence au service de l’usage et de l’expérience utilisateur
  4. La sécurité de bout en bout, du système et de l’usage,
  5. Le passage à l’échelle pour les usages nécessitant un grand nombre d’objets, le déploiement des capteurs, la maintenance …

Adossé à un écosystème de partenaires, Capgemini aborde ces 5 ingrédients avec l’expérience nécessaire pour anticiper freins et points de vigilance induits par ce type de projet. Car notre constat est sans appel : trop d’équipes projets se précipitent sur la collecte de la donnée sans pouvoir, au bout du compte, leur donner un sens pour un usage métier efficace. Le point de départ est donc de bien définir l’usage souhaité en cohérence avec les données collectées.

Les plateformes Cloud IoT apportent aujourd’hui toute la technologie pour couvrir la collecte, le stockage et le traitement de la donnée. Elles fournissent la valeur des services cognitifs pour prendre les meilleures décisions opérationnelles et les exposer aux applications métiers. Offrant évolutivité et scalabilité, le cloud donne les moyens d’innover et d’explorer de nouveaux horizons en se concentrant sur l’essentiel, le métier, et non plus le fonctionnement détaillé du socle technique.

Malgré une plus large connectivité des objets, des freins subsistent sur l’autonomie, l’intelligence de la donnée ou encore la sécurisation des échanges. Tels sont les grands challenges à considérer pour la généralisation de solutions opérationnelles.

L’autonomie (gestion de l’énergie, maintenance logiciel et hardware, …) des objets connectés est non seulement un enjeu clé des cas d’usages mais aussi de leur modèle économique. Les réseaux longue portée, basse consommation, ont leurs limites intrinsèques, d’autres réseaux nécessitent des sources d’alimentation pas toujours adaptées à l’usage désiré… Il est par exemple inconcevable d’envoyer des équipes de maintenance changer tous les ans les batteries des modules GPS placés sur des containers. Dans tous les domaines, de nombreux POC ont été réalisés mais pour passer à la phase de généralisation et accompagner le passage à l’échelle, des améliorations technologiques sont encore nécessaires. Le seuil de rentabilité de ces solutions en dépend et est encore souvent trop faible pour être attractif.

Autre amélioration attendue, l’optimisation des échanges entre objets connectés et consommateurs des données. Il s’agit de mieux distribuer la capacité de calcul des architectures à base d’objets connectés quitte à rendre un peu plus intelligents ces producteurs de données particuliers. Jusqu’à présent la mise en place d’architecture centralisée, en capacité de traiter des flux récurrents de données, a prévalu : les capacités analytiques étant centralisées sur une seule plateforme. Or, toutes les données n’ont pas nécessité à être remontées et le risque de sur-dimensionner les systèmes centraux est fort. Réaliser des calculs sur des passerelles intermédiaires, diminuer la quantité de données envoyées sont autant de stratégies d’optimisation qui doivent alléger la pression sur la production de la donnée, les réseaux de transport intermédiaires et les traitements centraux. Par exemple, sur un train, inutile d’envoyer à chaque seconde voire fraction de seconde des mesures de tensions et d’intensité électrique du moteur : seul les changements de statut peuvent être envoyés. Il en va de la consommation énergétique globale et en particulier de celle des objets connectés. Le lien entre objets connectés et intelligence artificielle est, à ce titre, à surveiller : la capacité à distribuer ce type de traitements sur des capteurs basiques est un enjeu important de la transformation des objets connectés en une source de données optimisée et prédictive.

Quant au risque de piratage, il s’accroit avec l’arrivée massive des objets connectés créant de nouvelles failles de sécurité dans les systèmes d’informations. Pour des raisons économiques, les capteurs sont munis d’une électronique simple avec des capacités de calcul et de communication intégrées souvent insuffisants et se caractérisent par une absence de système ou logiciel largement déployés. Ils sont souvent limités en capacité de cryptage et rarement sécurisés comme il le faudrait. Ces nouveaux canaux de communication offrent à un pirate de nouvelles possibilités d’intrusions.

La standardisation des échanges est aussi un enjeu clé.  Mais aujourd’hui, il parait difficile de réunir des protagonistes IT et métiers provenant d’horizons différents et de les faire converger. Nombreux sont les acteurs qui développent des solutions verticalisées et optimisées, dont notamment des startups, avec une certaine réticence à intégrer des contingences externes. Et comme chaque domaine a ses propres contraintes, on peut s’attendre à ce que des standards apparaissent par secteur d’activité. L’e-santé, secteur de référence en termes de sécurité, pourrait d’ailleurs être un moteur de cette standardisation à venir.

Au final, autonomie, capacité de calcul, sécurité demeurent trois critères complexes à réunir et coûteux. L’usage des objets connectés s’en trouve encore trop souvent contraint en raison de coûts d’acquisition et d’exploitation supplémentaires qui impactent fortement le ROI des solutions envisagées.

Pour autant, lorsque tous ces ingrédients sont pris en compte, les objets connectés ne constituent plus une fin en soi, mais deviennent un moyen efficace d’optimiser un processus métier, de créer de nouveaux business modèles autour du produit connecté, ou encore d’accroitre la performance économique et opérationnelle. Et de nombreux usages restent encore à découvrir.

Raphaël Signoret, Expert Centre d’excellence Usage IoT