Sans traitement des données, les entreprises ne pourront pas bénéficier des quantités massives de données leur permettant de prendre un avantage concurrentiel. Par conséquent, la compréhension détaillée de cette approche est impérative pour toutes les entreprises, quelle que soit leur taille.
Toutes les solutions de l'IoT comportent généralement quatre éléments. Il s'agit des capteurs, de la connectivité, du traitement des données et d'une interface utilisateur. Ces composants sont tous importants, mais le traitement des données s'avère être le plus difficile et le plus crucial. Comment fonctionne le traitement des données dans l'IoT ?
Traitement de données : définition
Le traitement des données est expliqué comme « la collecte et la manipulation d'éléments de données pour produire des informations significatives ». En d'autres termes, le but de cette opération est de convertir des data brutes en données utiles. Il faut également tenir compte de la différence entre les données et les informations. Les données se réfèrent à des faits bruts et non organisés, et elles sont généralement assez inutiles jusqu'à ce qu'elles soient traitées. Une fois les données traitées, elles sont appelées informations.
Les données sont l'entrée, ou la matière première, du traitement des données. Le résultat du traitement des données est l'information. De fait, la sortie peut être disponible sous différentes formes, telles que des :
- fichiers texte brut,
- graphiques,
- feuilles de calcul ou des images.
Cycle de traitement des données
Alors, comment fonctionne le traitement des données ? Le processus suit généralement un cycle qui se compose de trois étapes de base : entrée, traitement et sortie.
Entrée
Pour qu'un traitement puisse avoir lieu, des données d'entrée doivent être disponibles. Ces dernières se présentent sous la forme d'images, de codes QR, de textes, de chiffres ou même de vidéos. En outre, il faut les convertir en format lisible par une machine avant de les envoyer pour traitement.
Traitement
C'est la phase où le traitement réel des données a lieu. Pour obtenir des informations significatives à partir des données reçues, on utilise différentes techniques. Notamment, la classification, le tri, les calculs, etc.
Sortie
C'est l'étape où les données traitées sont converties sous une forme lisible par l'homme et présentées à l'utilisateur final comme des informations utiles. En outre, la sortie du traitement des données peut être stockée pour une utilisation future.
Ceci est essentiel car la comparaison des informations actuelles avec les données historiques peut donner des indications utiles sur le fonctionnement global d'un système. Par ailleurs, il est possible d'utiliser cette comparaison pour prédire le comportement futur.
Plateformes IoT
Il existe aujourd'hui des centaines de plateformes IoT disponibles sur le marché pour assurer le traitement des données. Toutefois, il faut choisir celle qui est la plus adaptée en fonction des défis à relever et du temps, des ressources et de l'argent nécessaires.
Critères de sélection d'une plateforme IoT
Voici quelques-uns des facteurs à prendre en compte pour sélectionner la plateforme IoT la plus adaptée :
Adéquation
La plateforme doit être adaptée aux besoins uniques des entreprises. Idéalement, la plateforme devrait avoir été utilisée précédemment pour un cas d'utilisation similaire.
Stabilité
La plateforme utilisée doit être stable en toutes circonstances, la plupart du temps.
Évolutivité
L'un des avantages les plus importants de l'utilisation de l'IoT est la possibilité d'évoluer en fonction des besoins. Ainsi, il faut s'assurer que le choix de la plateforme n'entrave en rien cette capacité.
Sécurité
Dans quelle mesure les processus sont-ils sécurisés ? Quel est le niveau de sécurité des données ? Quelle est la sécurité des informations fournies par les utilisateurs ? Voilà quelques-unes des réponses à obtenir avant de choisir une plateforme.
Modèle de tarification
Comprendre le modèle de tarification, avec ses réserves et ses failles, permet de s'assurer que le prix à payer ne sera pas beaucoup plus élevé que prévu lorsque vous commencerez à l'utiliser.
Performances
Il est essentiel de se renseigner sur les performances passées de la plateforme. Le temps de fonctionnement de la plateforme doit être proche de 100 %. Ainsi, les utilisateurs ne pourront pas rencontrer de problèmes.
Outils supplémentaires
La plateforme doit fournir des outils supplémentaires que les développeurs peuvent utiliser pour créer leurs propres outils, applications, rapports et interfaces personnalisés.
Traitement des données en temps réel
L'analyse de données en temps réel et les applications IoT se combinent pour créer de nouvelles opportunités dans un large éventail de secteurs. En effet, les systèmes connectés peuvent être utilisés pour :
- automatiser les processus,
- prévoir les pannes d'équipement,
- détecter les menaces de sécurité, en temps réel.
Dans le cas de solutions entièrement autonomes, l'IA prend le volant. Cette dernière s'appuie sur un réseau connecté d'appareils IoT pour guider le chemin.
Avec ces gains significatifs en matière de conduite autonome à tous les niveaux, l'analyse en temps réel peut aider les conducteurs avec des fonctionnalités de sécurité.
En fait, l'utilisation de systèmes basés sur le cloud pour traiter les données IoT présente plusieurs limites. Notamment les risques de sécurité, la latence et les opportunités manquées d'agir sur des informations puissantes en temps réel.
Alors que les flux de données IoT captent des informations instantanées, le traitement de ces derniers implique leur envoi vers le cloud. Ainsi, ils peuvent être analysés et traités hors ligne, avant d'être examinés ultérieurement.
Une étude a révélé que seulement 29 % des entreprises participantes ont intégré l'informatique de pointe dans leurs stratégies d'analyse. 69 % des interrogées ont convenu que la priorisation de la périphérie pour le traitement des données IoT les aiderait à atteindre leurs principaux objectifs commerciaux.
Cependant, il convient de noter que l'informatique de pointe à elle seule n'ouvrira pas la porte à l'analyse de données en temps réel. Des technologies telles que 5 G et WiFi6, des plateformes IoT et des outils d'analyse conçus pour le traitement de flux continus, convergent pour permettre l'analyse de Big Data en temps réel.
Les meilleurs outils pour le traitement des données IoT
Voici quelques-uns des meilleurs outils et plateformes utilisés pour le traitement des données IoT.
Google cloud
Google cloud fournit une architecture multicouche adaptée à l'organisation, la gestion et le partage de documents. Il dispose de capacités d'IA/ML et fournit des informations commerciales en temps réel.
IBM Watson IoT
Il permet aux entreprises de collecter, rassembler et communiquer des données provenant d'appareils intelligents, de machines embarquées et de wearables. Elle se targue d'une expertise dans le domaine qui peut être utilisée pour développer des solutions personnalisées et flexibles. Elle est censée être une plateforme hautement sécurisée dans sa gamme de prix.
Amazon AWS IoT Core
AWS d'Amazon est une suite de logiciels conçue pour fournir des solutions IoT de bout en bout, depuis les capteurs, la connectivité, le traitement des données, le stockage et l'interface utilisateur. Il s'agit d'une plateforme hautement sécurisée. Elle peut suivre et communiquer même lorsque vos appareils ne sont pas connectés à Internet.
Suite Microsoft Azure IoT
La particularité de la suite Microsoft Azure réside dans sa flexibilité. Elle peut être utilisée pour développer des solutions pour des secteurs variés allant des soins de santé, de la fabrication et du commerce de détail aux transports, à la maintenance prédictive et aux espaces connectés intelligents.
Oracle IoT
Le cloud Oracle IoT offre la possibilité de connecter les appareils au cloud afin de collecter des données, de les analyser en temps réel. Ensuite, cette plateforme les transmet aux applications d'entreprise et aux services Web. Il peut être utilisé pour étendre facilement les systèmes existants. En particulier la gestion de la vente au détail, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la gestion des ressources humaines, l'ERP et le traitement des clients.
Cisco IoT Cloud Connect
Cisco s'en est tenu à sa compétence principale, la mise en réseau, même en développant IoT cloud Connect, sa solution de mobilité. Elle est conçue pour aider les opérateurs mobiles à optimiser leur réseau, à sécuriser les canaux de communication et à gérer efficacement les données.
Cas d'utilisation émergents pour le traitement des données de l'IoT
Découvrez certains cas d'utilisation populaires pour le traitement des données dans l'IoT, des domaines qui ont été le plus impactés par l'utilisation de l'IoT.
Analyse de l'utilisation des produits de consommation pour le marketing
Quelle que soit la technologie, le client reste le roi. Les entreprises cherchent toujours des moyens d'obtenir plus d'informations sur la façon dont un produit est utilisé par le consommateur. Ainsi, d'autres stratégies marketing peuvent être construites autour de ce produit.
L'IoT est devenu un outil utile à ces fins. Les données collectées à partir d'appareils connectés leur permettent de comprendre comment le consommateur utilise leur produit et de créer des stratégies de marketing et de lancement de nouveaux produits autour d'eux.
Servir les consommateurs et les utilisateurs professionnels avec les mêmes analyses
Les données collectées par les appareils IoT peuvent être utilisées par les consommateurs. Par exemple, ces derniers exploitent les données fournies par les machines à café intelligentes pour suivre leur consommation au cours d'une journée.
Les fabricants de machines à café, quant à eux, utilisent ces mêmes données pour analyser les habitudes d'utilisation. Ils développeront en conséquence des stratégies de vente pour les machines à café et les capsules de café.
Les capteurs et les caméras permettent d'organiser des événements connectés
Les entreprises tiennent à savoir ce que pensent leurs consommateurs et ce qui façonne leur comportement. Les événements connectés grâce à l'utilisation de capteurs, de caméras, de la reconnaissance faciale et de l'analyse sociale gagnent en popularité.
Les données fournies lors des événements connectés leur permettent d'identifier les parties qui ont été appréciées par les spectateurs et celles qui ont été ennuyeuses. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour décider quels clips de l'événement doivent être diffusés sur les sites de médias sociaux et lesquels ne doivent pas l'être, pour une traction et une visibilité maximales.
L'analyse vidéo pour la surveillance et la sécurité
L'un des domaines les plus importants où l'analyse vidéo intervient concerne la surveillance et la sécurité des espaces intérieurs et extérieurs. En effet, cela permet de créer des environnements sûrs dans les écoles, les collèges, les terrains de jeux, les bureaux, les centres commerciaux et autres lieux publics. Le flux en direct fourni par les caméras vidéo est suivi afin que des mesures de sécurité proactives soient prises plutôt que des mesures réactives.
Défis du traitement des données pour l'IoT
Tout comme chaque pièce de monnaie a deux côtés, chaque technologie présente des avantages et des inconvénients. Parmi les défis à relever lors du traitement, des données pour l'IdO figurent :
Le traitement du volume de données générées
Comme mentionné précédemment, le volume de données générées par les capteurs est énorme. De plus, le stockage et le traitement de ces données nécessitent du temps, de l'argent et des efforts. Il faut donc s'assurer que cette quantité de données produites est indispensable au bon fonctionnement du système. En outre, les entreprises doivent également développer ou acheter des outils pour gérer les données générées. Cela nécessite une allocation budgétaire ainsi que des ressources.
La sécurité du cloud
Bien que le cloud soit largement accepté, les solutions de cloud computing ne sont toujours pas sûres et sécurisées. Les utilisateurs qui ont investi dans le stockage et le traitement des données IoT doivent s'assurer que toutes les données et informations stockées sur le cloud sont sécurisées. De plus, les chemins de connexion entre les capteurs, les dispositifs de stockage, les processeurs et les interfaces utilisateurs doivent également être totalement sécurisés.
Accords de niveau de service
En concluant un accord avec des fournisseurs de services cloud pour utiliser leurs solutions de stockage et/ou de traitement, il faut examiner attentivement les accords de niveau de service. Par ailleurs, il est nécessaire de connaître tous les services qu'ils sont censés fournir, le niveau de sécurité de leur système, la fréquence des pannes de leur système.
Absence d'architecture standard dans le secteur
En outre, il n'existe pas d'architecture standard pour les solutions IoT. Il faut donc veiller à ce que la plateforme choisie permette de résoudre les problèmes, de répondre aux besoins de l'entreprise et de la faire passer au niveau supérieur.
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