Comment les entreprises modernes utilisent les données IdO pour stimuler l’innovation

Peu de technologies modernes ont autant captivé l’imagination collective que le développement récent de l’Internet des objets (IdO). Le terme, inventé en 1999 par l’innovateur Kevin Ashton, décrit un vaste monde interconnecté d’objets qui partagent des informations via Internet, permettant aux appareils connectés d’effectuer des tâches de manière autonome.¹

Aujourd'hui, grâce à la diffusion de la Technologie 5G, les appareils IdO sont partout. Qu'il s'agisse de véhicules, d'appareils électroménagers, de drones, de satellites et même d'usines de fabrication entières, les capteurs intégrés collectent et partagent des données sur des réseaux ultra-rapides, permettant à des technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle (IA) et le cloud computing de prospérer. Selon Forbes, le nombre d'appareils IdO a plus que doublé ces dernières années, passant de 10,3 milliards en 2018 à 25 milliards en 2025.²

Cependant, les performances de nombreuses applications IdO reposent sur un océan de big data que les entreprises doivent collecter et stocker en toute sécurité pour que les applications puissent fonctionner. Des usines de fabrication entièrement automatisées aux villes et réseaux énergétiques plus intelligents, les appareils IoT génèrent plus de données que les entreprises ne savent quoi en faire.

C'est là que l'edge computing entre en jeu , une technologie qui offre aux entreprises une plus grande flexibilité dans la façon dont elles traitent les données générées par les appareils IdO. L’edge computing est un cadre informatique distribué qui permet de traiter les données plus près de leur source, c’est-à-dire à « la périphérie » des réseaux rapides qu'elles traversent. Cela permet de réduire les problèmes de latence et de bande passante qui sont courants lorsque les données IdO sont traitées dans des centres de données centralisés.

Le terme « big data » désigne les infos que les entreprises collectent à partir de différentes sources, comme les médias sociaux, Internet et les bases de données. Techniquement, les données IdO sont un sous-ensemble de big data qui ne concernent que les infos collectées à partir d'un appareil connecté à un réseau IdO, comme un capteur ou un compteur. Cependant, les données IdO diffèrent des autres types de données de trois manières importantes et doivent être traitées en conséquence.

Les données IdO sont générées par un appareil connecté à Internet. Le big data, cependant, peut être généré par plusieurs sources, par exemple l'historique des utilisateurs sur les réseaux sociaux, leurs transactions financières, etc. Cela signifie que les données IdO sont souvent structurées et formatées de manière stricte, en fonction des contraintes liées aux appareils qui fournissent les informations, tels qu'un compteur ou un capteur. Le big data, quant à lui, est généralement non structuré.

Les centres de données conçus pour traiter de grands jeux de données non structurées sont souvent incapables de traiter les données en continu (une exigence fondamentale pour la plupart des applications IdO), ce qui peut entraîner des problèmes de latence et de précision.

Le nombre croissant d’appareils IdO connectés génère une quantité impressionnante de données. Selon une étude récente, les appareils IdO ont généré 86 pétaoctets d’informations en 2022 et en généreront plus de 1 100 d’ici 2027, soit un taux de croissance de plus de 1 000 %.³

Les centres de données traditionnels ne sont pas conçus pour gérer ce volume de données, surtout lorsque ces dernières sont transmises en continu, comme dans le cas des appareils IdO. L’avalanche de données sature leur système de stockage et pose des problèmes.

Les données IdO sont envoyées en temps réel et doivent être traitées immédiatement pour que les applications qu’elles alimentent fonctionnent efficacement. Imaginez qu'une voiture autonome doive attendre que les données relatives aux feux de circulation soient traitées dans un centre de données et renvoyées avant de pouvoir réagir. Le big data comprend souvent des données historiques qui peuvent être traitées par lots, au fil du temps, sans affecter les performances des applications associées.

Les centres de données traditionnels, qui sont des bâtiments physiques sur site hébergeant des infrastructures informatiques, ont été conçus pour stocker et traiter de grands volumes de données non structurées par lots, au fil du temps. Si cette architecture peut s'avérer optimale pour le traitement de données complexes à grande échelle, elle est loin d'être idéale pour le volume, l'échelle et les besoins en temps réel des workloads IdO.

Le nombre et la complexité des sources de données sur lesquelles repose la technologie IdO, associés à la quantité de données et à la vitesse à laquelle les appareils les transmettent, dépassent souvent les capacités des centres de données traditionnels. L'edge computing et les « centres de données en périphérie » stockent et traitent les données de manière plus adaptée.

Les solutions Edge constituent une alternative intéressante aux modèles traditionnels de centres de données pour les appareils IdO. À la différence des méthodes classiques de traitement de données, l’un des avantages de l’edge computing est que les données peuvent être traitées et analysées au fur et à mesure de leur réception. On est même proche du moment où les données seront générées plutôt qu'envoyées vers le cloud ou une base de données traditionnelle.

Avec une solution edge, les données générées par un appareil IdO peuvent être traitées et analysées en temps réel par une application de base de données non relationnelle (NoSQL), située à la périphérie du réseau. Par exemple, dans le cas des voitures autonomes, l'edge computing est essentiel pour fournir des capacités de réaction en temps réel pour éviter une collision.

Cette approche est utilisée, avec de légères différences de conception selon l’appareil, dans de nombreuses applications IdO, contribuant à réduire la congestion du réseau et à permettre des capacités de réponse en temps réel. Cependant, même avec ces solutions edge améliorées, les appareils IdO collectent toujours plus de données que nécessaire pour fonctionner

Étant donné que les appareils IdO n’utilisent qu’une petite fraction de la quantité de données qu’ils génèrent, certaines entreprises décident de supprimer toutes les données supplémentaires. À première vue, cela semble être une solution relativement simple, mais les données IdO ne sont pas comparables à des déchets que l'on met dans un sac et dont on se débarrasse. Les appareils IdO existent dans les maisons, les voitures et autres espaces privés et contiennent souvent des informations très personnelles et fortement réglementées.

En plus de détecter la vitesse du vent ou la couleur d'un feu de signalisation, par exemple, un appareil IdO peut générer des volumes de données personnelles (PII). En voici quelques exemples : l’emplacement d’une personne, ses antécédents financiers, son utilisation d’Internet, etc. Ces données doivent être collectées, stockées et analysées conformément aux lois rigoureuses sur la souveraineté des données, qu’il est coûteux d’enfreindre.

Si les données collectées par les appareils IdO doivent être stockées en toute sécurité, comment les entreprises peuvent-elles donc les utiliser pour générer des informations et atteindre un objectif plus global ?

Les cas d'utilisation potentiels des données générées par les appareils connectés à l'IdO sont impressionnants. Selon un rapport récent, les données générées par les appareils IdO devraient générer entre 5 500 et 12 600 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années.⁴

Lorsqu’elles sont stockées et traitées de manière sécurisée, conformément aux réglementations en vigueur, les données générées par les appareils IdO permettent aux entreprises d’en tirer des informations, d’identifier les tendances, de planifier le développement de produits et plus encore. Voici cinq façons dont les entreprises modernes exploitent les données IdO.

Les appareils IdO tels que les réfrigérateurs intelligents, les voitures autonomes et les capteurs domotiques permettent aux clients d’automatiser les processus qui requéraient autrefois une entrée manuelle. Mais ils peuvent également générer des informations importantes sur le comportement et les préférences des clients, voire aider les entreprises à planifier le développement de produits.

Par exemple, grâce aux données générées par un réfrigérateur intelligent, une entreprise peut connaître les produits préférés de ses clients et vendre ces informations à un tiers ou les utiliser pour leur proposer d’autres services.

L’edge computing promet d’aider les agriculteurs à mieux choisir leurs cultures, ainsi que les méthodes de récolte, et à planifier pour faire face à l’évolution des conditions météorologiques.

Grâce aux informations en temps réel fournies par les capteurs installés dans le sol et les cultures, ils peuvent gérer plus efficacement la croissance et les engrais, et repérer les menaces potentielles telles que les infestations. Les éleveurs qui élèvent des troupeaux se tournent vers l'edge computing pour surveiller leurs animaux à distance et détecter les premiers signes de maladie.

Les systèmes de surveillance intelligents dans les installations industrielles intègrent des centaines d'appareils IoT équipés de capteurs qui fournissent des informations sur la température, l'efficacité opérationnelle, la vitesse, etc. Si ces systèmes permettent d’automatiser des processus qui exigeaient auparavant une intervention humaine, ils génèrent également des données qui peuvent être utilisées à d’autres fins.

Dans le domaine de la maintenance prédictive, par exemple, les entreprises utilisent les données IdO pour mieux planifier les temps d’arrêt et assurer le bon fonctionnement de leurs actifs les plus précieux. Les informations recueillies par les capteurs des machines permettent de prédire avec précision la défaillance de certains composants, afin d’éclairer les pratiques de maintenance et d’aider les responsables à planifier les réparations pendant les périodes creuses.

Les appareils intelligents utilisés dans le secteur de la santé, tels que les montres qui surveillent la fréquence cardiaque, la glycémie et plus encore, permettent d'optimiser les soins et les résultats pour les patients souffrant de diverses maladies. Comme dans d'autres secteurs, les appareils collectent davantage d'informations sur les patients que ce qui est nécessaire à leur fonctionnement.

Par exemple, les patients qui utilisent un dispositif portable pour surveiller leur rythme cardiaque peuvent opter pour un service qui s’appuie sur les données du dispositif pour recommander des compléments alimentaires ou des programmes d’entraînement en fonction d’autres informations recueillies par le dispositif.

Les appareils IdO, tels que les caméras et les détecteurs de mouvement connectés à un réseau, ont un impact considérable sur le secteur de la sécurité. Les nouveaux appareils IdO réduisent les risques pesant sur les opérateurs et le personnel de sécurité. Certains vont jusqu’à rendre inutiles les patrouilles de surveillance.

De plus, les informations générées par ces dispositifs contribuent à améliorer la manière dont les entreprises de sécurité fournissent leurs services. Les informations recueillies par ces caméras et autres capteurs peuvent par exemple être analysées afin de prévoir les menaces, d'identifier des schémas et de concevoir des réponses plus proactives.

Les appareils IdO génèrent des quantités de données si importantes que les entreprises ne savent pas quoi en faire, mais avec la connectivité sans fil 5G et l’edge computing, elles en découvrent de nouvelles applications.

Aujourd'hui, les appareils connectés à l'Internet des objets (IdO) sont présents pratiquement partout et collectent des informations provenant d'une large gamme d'appareils, notamment les appareils électroménagers, les véhicules autonomes, les satellites et bien d'autres encore. Le traitement des données en périphérie et en temps réel, plutôt que leur transfert vers des serveurs comme c'était le cas auparavant, ouvre la voie au développement de nouvelles applications révolutionnaires.  

Des usines et des villes plus intelligentes aux solutions de santé connectées à l'Internet des objets, en passant par la surveillance à distance des installations et des équipements, le nombre d'applications IdO et d'edge computing dans les entreprises connaît une croissance rapide. En investissant dans l'edge computing et l'IdO, les entreprises peuvent accélérer leur transformation numérique, découvrir de nouvelles informations sur leurs processus et agir immédiatement sur la base de données en temps réel.