Capteurs, environnement et Internet des objets (IoT)

Capteurs, environnement et Internet des objets (IoT)

  • Zeeshan Javeed

    Zeeshan Javeed is a Customer Success Architect at Talend. Mr. Javeed, ITIL & PRINCE2 certified, has over a decade of technical and industry experience in software system architecture, design, development and more. As a Certified consultant & Scrum Master he is really fond of agile technologies.

    Prior to coming to Talend, he spent time working at leading companies like DHL, Fraunhofer-Gesellschaft and QSC AG.

Selon Jacob Morgan, « tout ce qui peut être connecté le sera ». À une époque, les termes « cloud » et « big data » étaient simplement tendance, mais nous avons tous pu constater l'énorme impact que ces deux technologies majeures ont eu sur les entreprises du monde entier, dans tous les secteurs. En sera-t-il de même pour l'Internet des objets (IoT, Internet of Things) ou s'agira-t-il d'un simple feu de paille médiatique ? Je pense que cette technologie peut profondément changer le monde tel que nous le connaissons aujourd'hui.

En 2006, je participais à des recherches sur l'utilisation de la technologie RFID et nous avons proposé une méthode de rangement des documents professionnels à l'aide d'une technologie d'organisation des données et de rappel automatique. J'ai publié un article à ce sujet, intitulé « Document Tracking and Collaboration Support using RFID » (Suivi des documents et aide à la collaboration avec la RFID). Il s'agissait de ma première expérience avec des capteurs. Nous nous concentrions sur la communication entre machines (M2M, machine-to-machine) et ensuite sur l'intégration avec des environnements de collaboration, ce qui nous a poussés vers le Sous-réseau des objets (SoT, Subnet of Things). Les idées nées à cette époque, comme les maisons, voitures ou villes intelligentes, sont aujourd'hui en train de se concrétiser. Selon une étude IDC, 28 milliards de capteurs seront en service d'ici 2020, pour une valeur économique de 1 700 milliards de dollars. Avant d'étudier des cas pratiques, clarifions le champ d'application des capteurs et voyons leur organisation en trois groupes.

M2M

La communication M2M se différencie de l'IoT par son champ d'application et son domaine. Tous les deux ont normalement une disponibilité limitée et des liens opérationnels prédéfinis basés sur les données. Citons par exemple des unités de production et leur communication avec différents capteurs intégrés, ou un capteur de température dans une voiture, qui a un objectif très précis et qui se limite à la voiture uniquement.

SoT

Le SoT peut s'appliquer à l'échelle de l'organisation ou de l'entreprise. Comme dans l'exemple ci-dessus où chaque fichier ou livre a sa propre étiquette RFID, le SoT peut être appliqué au sein des organisations à l'aide de plates-formes de collaboration. Par exemple, une voiture peut envoyer des données pour mesurer la qualité et l'utilisation de ses composants, afin d'améliorer les opérations et de fournir une expérience constante.

IoT

En 2013, le groupe IoT-GSI (Global Standards Initiative on Internet of Things) a défini l'IoT comme « l'infrastructure de la société de l'information ». L'IoT est un système de moteurs de calcul, de machines mécaniques et numériques, d'objets, d'animaux ou de personnes interconnectés, auxquels sont attribués des identifiants uniques et qui disposent de la capacité à transférer des données sur un réseau sans interaction homme-ordinateur ou homme-homme. L'IoT est né de la convergence des technologies sans fil, des systèmes microélectromécaniques (MEMS, micro-electromechanical systems), des micro-services et d'Internet.

Type de données des capteurs et défis réseau

Lors de mon voyage à San Francisco, j'ai rencontré le responsable de la recherche et du développement pour l'IoT de SAP. C'était fascinant de découvrir à quel point les big data influent déjà sur nos vies. Il a par exemple mentionné un système pour l'aviation dans lequel des centaines de capteurs fournissent des données et doivent faire des calculs avec des chiffres comportant de 8 à 16 décimales en une fraction de seconde. Nous disposons de tellement de données grâce aux capteurs que notre technologie d'infrastructure actuelle est le seul facteur qui empêche les sociétés de profiter pleinement de la puissance des insights des big data en temps réel.

Les décideurs informatiques devraient créer des infrastructures et utiliser des solutions pouvant gérer les données bloquées à cause de l'indisponibilité du réseau. Si aucun réseau de télécommunications n'est disponible, ou si la connexion n'est pas possible en un point précis à cause d'un brouilleur de signal, l'infrastructure devrait pouvoir conserver les données jusqu'à ce qu'un réseau soit disponible et que les données puissent être transférées.

Comme toutes les autres données provenant de différentes sources, les données des capteurs doivent être nettoyées, analysées et gouvernées. Elles ont cependant des propriétés bien spécifiques. Les données des capteurs prennent normalement la forme d'un flux d'informations (valeurs) associées à un horodatage. Certaines données semblent insignifiantes, mais nous ne pouvons pas les ignorer, car toutes les données sont destinées à avoir une certaine valeur, même si celle-ci n'apparaît pas au moment de la collecte. Vous ne devez donc pas utiliser d'algorithmes vagues ou contestables pour la compression des données. Plusieurs options s'offrent à vous pour résoudre ce problème :

  • Envoyer des données filtrées uniquement si cela est requis
  • Transmettre uniquement les valeurs anormales
  • Compresser les données sans utiliser d'algorithmes non testés ou non justifiés

Lors de notre conversation, le responsable R et D m'a également dit la chose suivante : « Regardez autour de vous. Cet endroit génère tellement de données. S'il se passe quoi que soit (la défaillance d'un composant ou toute autre chose), les données générées avant cet événement sont très importantes. Le système fonctionne comme un écho. Si nous perdons ces données, nous ne pourrons pas prédire un événement similaire à l'avenir. Notre unique solution est donc d'utiliser une compression des données sans perte pour réduire les coûts (la seule autre option serait trop chère). Dans certaines situations, les données sont dupliquées ou la fréquence des données est bien trop grande, ce qui crée une surcharge importante. Mais notre système back-end devrait être capable d'ingérer toutes les informations entrantes. Au niveau des capteurs, nous pouvons appliquer certaines méthodes d'ajustement de la courbe, comme une transformation de Fourier rapide, afin de continuer à recevoir des valeurs agrégées. L'idéal est de stocker les données des capteurs dans des systèmes scale-out peu coûteux, comme les data lakes. Les données brutes ne sont normalement pas envoyées vers le data warehouse, car leur valeur n'est pas validée, mais elles ont cependant besoin d'une certaine gouvernance, en termes de sécurité notamment. »

Impact des capteurs sur nos vies quotidiennes

Les capteurs influencent presque tous les aspects de nos vies. Des capteurs de mouvement aux unités de production, tous les objets vont devenir de plus en plus intelligents. Voyons rapidement ensemble quelques exemples simples d'IoT qui changeront très bientôt notre quotidien.

Production intelligente

Le secteur manufacturier représente 12 000 milliards de dollars chaque année. Dans ce secteur d'activité, ce sont des robots qui déplacent les biens d'un endroit à un autre, et toutes les actions des machines d'emboutissage de métal dans les usines de pièces automobiles et sur les lignes de montage sont suivies par des capteurs. L'industrie manufacturière a déjà connu des taux de croissance remarquables. Les données collectées peuvent aider à prévenir les temps d'arrêt non planifiés et à ajuster l'approvisionnement en fonction des prévisions de ventes.

Transports intelligents

L'intégration dans le secteur automobile est présentée comme la prochaine grande étape de l'électronique grand public. Selon Gartner, les véhicules autonomes représenteront environ 25 pour cent du parc des voitures particulières sur les marchés matures d'ici 2030. Les véhicules autonomes auront peut-être un volant, pour conserver leur design habituel et pour reprendre le contrôle de la voiture si besoin est, mais à terme les voitures n'auront plus aucune commande manuelle. Toutes les commandes traditionnelles, comme les freins, l'indicateur de vitesse, le clignotant et l'accélération seront basées sur des capteurs, des radars, des positions GPS et toute une gamme d'intelligence artificielle, afin d'assurer la conduite et le stationnement automatiques et de calculer le meilleur itinéraire pour éviter les accidents. Cette technologie impressionnante ne se contentera pas de contrôler la voiture, mais communiquera également avec les autres véhicules, en fonction de leurs conditions de circulation ou de leurs relations. Les communications passant par des réseaux externes activeront les services basés sur Internet, comme le calcul d'itinéraire, l'état du véhicule, le système e-call ou encore le b-call basé sur l'assurance et la sauvegarde de données.

Énergie intelligente

Les réseaux électriques sont en fonctionnement depuis les années 1890. Ils étaient alors très centralisés et isolés. Plus tard, les réseaux ont été étendus et les centrales ont été connectées, utilisant des techniques de déplacement de charge en cas d'arrêt technique (sauvegarde et récupération). La plupart des petites unités de production d'électricité, telles que les éoliennes et les parcs photovoltaïques, ont des capacités de production variables selon les conditions. Les réseaux actuels doivent gérer de très nombreuses sources, certains particuliers produisant eux-mêmes de l'électricité. Cela augmente la pression sur le réseau et rend la gestion d'un système centralisé très difficile.

Selon les conditions du système, les fournisseurs pourront décider quelle source d'énergie est la plus rentable à un instant précis, et arrêter l'exploitation des sources de charbon ou de combustible pour éviter des coûts inutiles. De la même façon, les compteurs intelligents qui pour le moment facturent les clients selon leur utilisation pourront peut-être à l'avenir décider quelle source d'énergie est la moins chère.

Maisons et villes intelligentes

La ville intelligente est une perspective de l'IoT très intéressante. Les maisons intelligentes et les villes intelligentes sont connectées entre elles. Les villes intelligentes offrent une excellente infrastructure de communication et sont un bel exemple à suivre. Certains projets sont en cours à Chicago, Rio de Janeiro et Stockholm. Les municipalités collaborent avec des sociétés privées pour utiliser l'IoT afin de collecter des données depuis des éléments de mobilier urbain, tels que des lampadaires par exemple, et de déterminer s'ils doivent être réparés. De la surveillance des bus scolaires à la collecte des déchets, l'IoT peut changer le fonctionnement de notre société.

La maison intelligente est un logement dans lequel les appareils, les lumières, le chauffage, la climatisation, les téléviseurs, les ordinateurs, les systèmes audio et vidéo, et les caméras sont capables de communiquer entre eux. Ils peuvent être contrôlés à distance depuis n'importe quelle pièce de la maison par un programmateur, ou depuis n'importe quel endroit par téléphone ou par Internet. Les maisons intelligentes de demain pourront faire l'inventaire de votre frigo et commander automatiquement des œufs ou du lait si vous n'en avez plus. Certains appareils pourront détecter les coupures d'eau ou d'électricité, ou même la perte de connectivité réseau, et informer les prestataires de service afin que des réparations soient effectuées. Imaginez des poubelles intelligentes qui préviendront automatiquement les services de collecte des déchets quand elles sont pleines !

Pour conclure cet article, je dirai que notre monde fortement dépendant des données prend un nouveau tournant vers les systèmes intelligents. L'infrastructure actuelle nous a permis de relever des défis majeurs en matière de génération, d'ingestion et d'analyse de données. Au-delà des scénarios d'IoT collectifs décrits ci-dessus, des capteurs corporels personnels (puces GPS, des capteurs d'activité ou de données relatives à la santé, etc.) ont également amélioré notre mode de vie. Je prévois une croissance rapide de l'IoT dans les mois et les années à venir.

Ressources connexes

http://www.wsj.com/articles/how-u-s-manufacturing-is-about-to-get-smarter-1479068425?mod=e2fb

https://blog.fortinet.com/2016/10/27/driverless-cars-a-new-way-of-life-brings-a-new-cybersecurity-challenge

http://internetofthingsagenda.techtarget.com/definition/Internet-of-Things-IoT

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