Captation de la donnée à l’ère de l’Internet des Objets

La donnée, pépite d’or de l’Internet des Objets

L’Internet des Objets et l’augmentation exponentielle du nombre d’objets connectés ont fait de la donnée une véritable pépite d’or. La multiplication des objets connectés dans tous les secteurs permet désormais aux entreprises d’accéder à de nouvelles sources de données et donc à des informations jusqu’à lors inconnues ou difficilement atteignables. A considérer que tout objet ou tout équipement peut maintenant être connecté, les possibilités sont infinies.

S’il est clair que l’Internet des Objets permet de fournir des informations très poussées sur son environnement (connaissance des clients d’une entreprise, des produits vendus, des machines…) un des enjeux principaux pour remonter cette donnée réside dans sa captation et sa transmission, pour pouvoir transformer la donnée en valeur réelle pour l’entreprise. Quelles sont donc les mécanismes de la captation de la donnée ?

Donnée et objet connecté

La donnée est aujourd’hui une extension de l’Internet et des systèmes d’informations au monde physique. La donnée est aujourd’hui bien concrète. Les objets connectés remontent ces données via différents éléments capables de communiquer entre eux grâce aux réseaux et autres passerelles. Un objet connecté, équipé de capteurs comme de véritables organes sensoriels, a la capacité de capter et transformer un paramètre physique en paramètre électronique et exploitable. Tout l’enjeu est de transformer un objet connecté en valeur et créer de nouveaux services qui vont avoir un impact significatif dans la vie des citoyens, des entreprises, d’un écosystème, etc.

Hétérogénéité des réseaux

Le chemin de la donnée dans l’IoT se fait en plusieurs étapes. Elle est d’abord collectée au moyen de capteurs qui la transmettent à une antenne. Cette antenne sert de relais pour amener la donnée sur un entrepôt de données dans le Cloud pour pouvoir la stocker. Une fois analysées et interprétées, les données sont restituées de façon intelligente et mises à disposition sur des interfaces de data visualisation dédiées.

Concernant le mécanisme de remontée de la donnée, il existe une multitude de réseaux sur lesquels s’appuyer qu’on peut évoquer selon trois catégories principales.

  • Les réseaux LAN (Local Area Network) : RFID, BLE ou encore Zigbee, ce sont des réseaux courte portée (entre 1 m et 100 m) et peu consommateurs d’énergie.
  • Les réseaux cellulaires : GSM, 2G, 3G ou 4G, ce sont des réseaux longue portée qui permettent de transporter de gros volumes de données et offrent une bonne couverture. Le bémol est qu’ils sont consommateurs d’énergie.
  • Les réseaux LPWAN ( Low Power Wide Area Network) : Les nouveaux venus LoRa et Sigfox sont des réseaux et technologies qui ont été conçus spécifiquement pour transporter les données de l’Internet des Objets. Réseaux longue portée et à faible consommation énergétique, ils sont aussi intéressants en terme de coût.

Interprétation des données

La valorisation des données est un enjeu fort. Comment capter une donnée brute et la transformer en information intelligente ? Les algorithmes et autres modèles prédictifs apportent beaucoup pour permettre de contextualiser une donnée et la mettre en relation avec d’autres éléments de son environnement. Les interfaces de data visualisation permettent de faire parler les données et proposent des informations structurées exploitables pour des besoins métiers. Là est la valeur de l’Internet des Objets.

D’après les études de l’Institut Gartner, plus de la moitié des processus métiers intégreront des éléments issus de l’Internet des objets d’ici à 2020. Autant de données collectées qu’il sera nécessaire d’analyser et permettre aux entreprises qui souhaitent tirer parti de l’IoT d’avoir des éléments d’informations à valeur ajoutée.

L’Internet des Objets offre de vastes possibilités pour l’évolution des business models des entreprises, que ce soit dans la proposition de nouveaux services aux clients et usagers, dans « l’augmentation » de la relation client ou encore dans la monétisation des données récupérées.

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