C’est dans l’industrie que se situe l’essentiel du marché IoT. S’il ne faut pas négliger les freins, notamment en matière de disponibilité des compétences et d’organisation des équipes, les technologies sont désormais matures et disponibles avec des équipements et des plateformes qui permettent d’envisager des développements pérennes.
L’Internet des Objets, plus communément désigné par l’acronyme IoT, a été principalement popularisé par la prolifération de produits grand public, comme les caméras de surveillance connectées, les stations météo connectées, les montres intelligentes et autres bracelets de bien-être.
Pourtant, l’essentiel du marché est ailleurs. Pour Ron Neyland, Director Edgeline IoT chez HPE, « L’internet des objets n’est plus un buzz word. C’est une vraie valeur ajoutée qui peut dès aujourd’hui se concrétiser pour les entreprises, organisations et industries qui ont identifié des problèmes opérationnels à résoudre ou des opportunités métiers à saisir ».
D’autant que l’effondrement du prix des capteurs et l’augmentation exponentielle de la puissance des processeurs embarqués permettent désormais un déploiement des objets connectés à une grande échelle, contribuant ainsi à faire de l’Internet des objets une réalité à même d’accélérer la transformation des entreprises.
De l’IoT à l’IIoT…
C’est d’abord la capacité des IoT à réduire les coûts opérationnels qui a favorisé le déploiement d’objets connectés dans le secteur industriel. Mais cette révolution promet aussi d’améliorer la productivité et l’efficacité des collaborateurs en leur fournissant davantage d’assistance intelligente au cœur de l’action. Elle pourrait aussi réduire la complexité de nombreux processus industriels.
Ainsi voit-on naître un Internet des objets industriel, souvent désigné par l’acronyme IIoT (Industrial Internet of Things). L’IIoT associe la nouvelle génération de capteurs connectés aux technologies du Big Data, du Machine Learning et de l’automatisation des processus.
L’objectif est de tirer profit de la capacité de ces capteurs à capturer de façon constante et à moindre coût des données afin de permettre aux entreprises de mettre en évidence les inefficiences dans leurs processus, d’anticiper les comportements ou encore de prédire l’apparition de dysfonctionnements.
Industrie 4.0 et l’IIoT
Chaque révolution industrielle a profondément transformé la façon dont les produits sont fabriqués, affectant au passage les conditions de travail, mais engendrant souvent des périodes de croissance et d’amélioration du niveau de vie. Après la mécanisation (industrie 1.0), la production de masse (industrie 2.0), la numérisation (industrie 3.0), une industrie 4.0 se profile, caractérisée par des usines rendues plus intelligentes par l’IIoT, autrement dit par l’interconnexion de capteurs avec le monde réel et les technologies du Big Data.
L’internet des objets apporte à l’univers industriel à la fois des capacités de suivi, de surveillance et de contrôle en temps réel inégalées, garantissant ainsi une meilleure sécurité des employés, un contrôle optimisé de l’état de l’outillage et des pièces, des conditions opérationnelles améliorées, etc.
Il apporte aussi une véritable intelligence opérationnelle, fruit de l’agrégation des données des différents capteurs et de leur mise en corrélation, et autorise la mise en œuvre d’analyses prédictives. Plus proactive, l’entreprise peut s’appuyer sur le Machine Learning (une branche de l’intelligence artificielle) pour améliorer les processus d’entretien et de réparation en anticipant les défaillances par exemple.
Un marché en plein essor
Résultat, les opportunités offertes par l’IIoT sont telles que le marché s’emballe. Markets&Markets Research l’évaluait à 113 milliards de dollars en 2015, prédisant par ailleurs qu’il avoisinerait les 200 milliards de dollars en 2022.
Le cabinet d’étude Grand View Research se montre encore plus optimiste. Selon lui, on peut compter sur une croissance de 25% par an dès 2017 pour atteindre en 2025 un marché mondial de l’IIoT d’une valeur de 933 milliards de dollars.
En d’autres termes, le marché de l’IIoT est aujourd’hui perçu comme un véritable vecteur de croissance, similaire dans son potentiel à ce que fut celui d’Internet.
Toutefois, s’il est vrai que le potentiel commence à être perçu par bien des industries, sa concrétisation n’est encore que balbutiante. Selon Accenture Research, 73% des entreprises doivent encore adopter une démarche concrète et seulement 7% ont déjà développé une stratégie réaliste et globale.
Des chiffres corroborés par le cabinet d’études français PAC pour qui, fin 2015, seulement 10% des industriels français avaient mis en place une stratégie IIoT.
Pour autant, lors du dernier Sido, le salon dédié aux objets connectés organisé en avril à Lyon, Béatrice Felder, CEO d’Orange Applications for Business, avançait que 3 entreprises françaises sur 4 disposaient de moins de 100 objets connectés.
Le manque de maturité freine encore les entreprises
De fait, l’essor du marché de l’IIOT est indubitablement lié à la multiplicité des domaines d’applications, qu’il s’agisse d’optimisation des processus, de prédiction de pannes et d’incidents, de supervision automatisée de chantiers, d’environnements critiques, de chaînes de fabrication ou d’assemblage. Il est également stimulé par les progrès techniques réalisés sur les capteurs, le machine learning, l’intelligence artificielle plus globalement ou encore la robotisation.
Toutefois, comme le rappelle le dernier rapport d’Accenture sur l’IIoT, les entreprises sont loin d’être prêtes : bien des dirigeants se montrent trop confiants et trop optimistes sur leur capacité à mettre en œuvre l’IIoT dès aujourd’hui.
Outre le manque flagrant de standards dans l’univers IoT et les problèmes d’infrastructures nationales qui peuvent ne pas être à niveau (le débit des grands réseaux dédiés à l’IoT comme LoRa et Sigfox sont parfois insuffisants pour certains projets et le haut débit 4G est trop cher), l’IIoT est un domaine complexe qui demande des compétences transverses et rares sur le marché.
La mise en œuvre de l’IIoT requiert des savoir-faire pour intégrer les couches logicielles et matérielles. Elle suppose également une maîtrise des technologies de connectivité, des approches innovantes pour optimiser les traitements dans le cloud et « on the edge », (comprenez à proximité ou sur l’appareil même).
Enfin, les projets IIOT sont aussi fortement orientés métiers. En conséquence, ils réclament une organisation agile en termes de développement, à l’instar de la grande majorité des projets de transformation numérique.
Des pionniers de la transformation des industries par l’IoT
Malgré ces freins, nombre d’entreprises ont déjà démarré des expérimentations et déploient des objets connectés dans un cadre industriel. Actuellement, la plupart des projets visent une réduction des coûts opérationnels ainsi que l’amélioration de la sécurité des employés.
Typiquement, dans les entreprises de la pétrochimie ou du nucléaire, les employés portent sur eux des bracelets ou autres dispositifs qui alertent en cas de détection de produits dangereux.
Dans le même ordre d’idée, des caméras « boostées » à l’intelligence artificielle surveillent les objets dangereux et vérifient qu’ils ne sont laissés sans surveillance ou que des employés ne réalisent pas des opérations à risque près de bidons inflammables.
Également très intéressés par l’IIOT, les secteurs de l’automobile et des transports multiplient les expériences avec des capteurs qui envahissent les véhicules et collectent toutes sortes d’informations utilisées pour optimiser la conduite, anticiper les pannes, etc.
Dans ces secteurs, la maintenance préventive prend un sens nouveau avec l’IIOT. Les compagnies aériennes, par exemple, investissent dans l’anticipation de l’obsolescence des composants. Idem pour les compagnies ferroviaires : la SNCF déploie depuis 2016 des centaines de milliers de capteurs pour surveiller les gares, les voies, et assurer une maintenance prédictive des rames.
Et, de manière générale, le phénomène de la maintenance préventive en appui sur l’IIOT touche toutes les chaînes de production reposant sur des machines-outils. Informées en permanence sur l’état de leurs machines, les entreprises ont ainsi la possibilité d’anticiper les pannes et, par voie de conséquence, les arrêts de production qui coûtent très chers.
Les villes « intelligentes » ou smart cities sont également amenées à devenir de grandes consommatrices d’IIOT. Des poubelles équipées de capteurs, qui informent sur leur taux de remplissage afin d’optimiser les collectes, aux bâtiments truffés de capteurs pour réduire la consommation énergétique sans oublier les lampadaires publics qui s’allument et s’éteignent en fonction de la détection de présence de personnes ou véhicules, les dispositifs pour mesurer l’empreinte carbone ou la qualité de l’air… les implémentations se multiplient.
Enfin, l’IIOT devrait aussi jouer un rôle prépondérant dans toutes les industries soumises à des problématiques de traçabilité, qu’il s’agisse de réglementation sanitaire ou/et d’optimisation de la chaîne logistique, en anticipant les ruptures de stock, les retards de livraison, etc.
Tout ne sera pas dans le Cloud…
L’IIoT est souvent associé au cloud. D’une manière générale, c’est effectivement là que l’essentiel des informations sera envoyé, agrégé, stocké, archivé (pour entraîner les moteurs de Machine Learning), analysé et traité.
Pour autant, l’usage du cloud dans le cadre de l’IIoT n’a rien d’obligatoire. Il n’est d’ailleurs pas toujours possible. Typiquement, les réseaux conçus pour l’IIoT, tels que Lora et Sigfox, sont limités en débit. Or, certains capteurs ou traitements nécessitent des flux importants, telle l’analyse des flux vidéo.
Pour contourner la problématique, les entreprises devront opter pour des traitements embarqués au cœur du dispositif IIOT afin de trier et analyser les données collectées en local.
De fait, pour entraîner et tester les moteurs prédictifs, le cloud reste indispensable compte tenu que l’apprentissage ne peut se faire qu’à partir d’un grand volume de données. Mais rien n’empêche l’entreprise d’embarquer la partie exécution de l’analyse sur l’objet connecté.
C’est, par exemple, l’approche proposée par le service de Machine Learning de la plateforme cloud Microsoft Azure. Une fois le moteur développé, éduqué et testé, le système peut l’exporter sous forme de conteneurs qui sont embarqués et exécutés sur le dispositif de terrain pour analyser les données captées et détecter les anomalies en local.
Globalement, les technologies opérationnelles (acquisition de données, systèmes de contrôles, etc.) qui détectent et influent sur les équipements, processus et évènements doivent résider sur place, « on the edge » comme disent les Anglo-Saxons, à savoir à l’endroit où les objets (thermostats intelligents, pompes, valves, turbines, véhicules, les bras robotisés, etc.) sont localisés et où l’action se passe.
Dans un récent blog, Dr. Tom Bradicich, VP & GM for Servers & IOT chez HPE, rappelait que « l’OT, Operational Technology, n’est pas l’IT. L’OT réside ‘on the edge’. L’edge est un endroit et ce n’est pas le datacenter. À vrai dire, ‘edge’ est une variété d’endroits comme une usine, un stade sportif, une centrale énergétique, un bâtiment, une rue dans une ville ou un champ agricole par exemple. Il va donc falloir faire sortir l’IT du datacenter pour le placer sur le terrain et, dès lors, réaliser une convergence entre OT et IT afin de combiner aux technologies opérationnelles nombre de composants IT tels que des processeurs haute performance, un stockage élastique et des outils de gestion des systèmes… ».
En d’autres termes, pour obtenir des informations sécurisées, fiables et efficientes sans contraintes de délai et de bande passante, le cloud n’est pas forcément la bonne approche. Une puissance de traitement sur le terrain est préférable. Cette fusion OT et IT va donc probablement donner naissance à de nouveaux équipements informatiques.
Des plateformes pour l’IoT
Enfin, pour accélérer la mise en œuvre de l’IIoT au sein des entreprises et offrir des cadres de développement pérennes, certains acteurs ont développé de véritables plateformes IIoT. C’est notamment le cas de HPE, l’un des acteurs qui a sans doute concrétisé dans le monde le plus de projets IIoT aujourd’hui déployés.
Son HPE Universal IoT Platforms en fait un acteur majeur du dernier quadrant IDC dans ce domaine. Cette plateforme facilite l’interconnexion et l’échange de données entre des dispositifs IoT très hétérogènes et des applications IoT.
Elle simplifie l’intégration des objets connectés en supportant notamment un très grand nombre de protocoles de communication.
Cette plateforme unifie la programmation des dispositifs IoT et exploite différentes offres HPE à même d’apporter de l’intelligence aux objets à commencer par les solutions analytiques et big data, telles que Vertica et Haven On Demand.
