IoT : des déploiements dans tous les secteurs (ou presque)

 BTP : gestion des matériaux et économie d’énergie 

Dans le bâtiment et la construction, les objets connectés contribuent directement à la réduction de la consommation d’énergie et à une meilleure gestion des matériaux et des déchets.
L’IoT participe à la bonne application des modèles BIM (Building Information Modeling) et à l’encadrement des coûts d’exploitation et de maintenance – lesquels pèsent 80% du coût total d’un bâtiment.
Des plateformes numériques permettent de contrôler les ouvrages d’art (mesure des contraintes mécaniques), systèmes de chauffage, de climatisation, etc.. Elles deviennent beaucoup plus réactives et efficaces que les systèmes traditionnels de GTB et GMAO.

Smart cities : optimiser les services de la ville

L’aménagement des villes, sur le modèle des « smart cities » induit également des déploiements à grande échelle d’objets connectés pour tous les services : mesure de débit et de qualité de l’eau, qualité de l’air, pilotage de l’éclairage public, du chauffage urbain, ramassage des ordures et des encombrants.
Tout ce qui touche à la gestion de voirie, de la circulation et du stationnement peut être géré à partir des données de capteurs, sur des consoles de supervision centralisées. Les opérations de contrôle et de maintenance peuvent être optimisées, mieux planifiées et pilotées via des données fournies en temps réel. De nouveaux services monétisables vont en découler.

Industrie 4.0 : analyse prédictive et optimisation de la production 

Dans les usines connectées à grande échelle, la chaine de production peut être optimisée, rendue plus agile grâce à des capteurs qui remontent les données utiles notamment pour la maintenance préventive.
L’objectif premier reste de réduire à zéro les temps d’arrêt des machines, d’optimiser la consommation des matières premières, de détecter des défauts de fabrication.
Les données collectées sont également utilisées pour des analyses prédictives. La constitution de bases de connaissances grâce au « machine learning » promet une fabrication de produits  « zéro défaut ». Certains industriels y ajoutent des équipements  tels que des lunettes VR (réalité augmentée) pour, par exemple, pour détecter des points de soudure défectueux.

L’enjeu aujourd’hui n’est plus tant de déployer les objets que de savoir exploiter les gros volumes de données recueillies  tout en les « conceptualisant » en y insérant la géolocalisation, notamment. Car l’automatisation, conceptualisée par les capteurs, est conditionnée par des règles incluses dans le logiciel embarqué.

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(crédit photo © a-image – shutterstock)