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Edition 2017
3 Questions à François Laurain, spécialiste IoT et Ingénieur Commercial de Xebia
02/02/2017 • Société de conseil spécialisée dans la transformation numérique, Xebia accompagne les entreprises sur des projets liés à l’IoT. Des capteurs aux plates-formes d’analyse en passant par l’impact financier, François Laurain détaille tous les aspects à prendre en compte
Q 1
La première vague de projets IoT, souvent des POC (Proof Of Concept) commence à laisser la place à des projets à l’échelle de l’entreprise. Quels sont les points à surveiller lors de cette industrialisation ?

Certaines entreprises ont les capacités suffisantes pour lancer des POC ou des pilotes. Sur le terrain, il s’agit de tester la pertinence des projets avec quelques dizaines d’objets connectés. En revanche, le passage à de véritables applications en production impose de piloter des milliers, voire dans certains cas, des millions de capteurs. Ce passage à l’échelle impose d'être vigilants sur plusieurs points tels que l'élasticité de la solution, pour éviter de supporter des coûts inutiles et la capacité à absorber de brusques variations de charge, en cas d'opération exceptionnelle par exemple. Ceci se traduit par la définition d’une architecture adaptée aux besoins, qui empruntent les meilleures pratiques disponibles avec les récentes innovations technologiques : NoSQL, cloud, Big Data…

Q 2
Comment définissez-vous le périmètre des données à retenir sur les objets connectés ?

Là encore, tout est une question d'analyse du besoin. Il s’agit notamment de définir la fréquence et le niveau de précision les mieux adaptés. Par exemple, la température d’un capteur localisé dans une chambre froide n’a pas vocation à être tracée toutes les secondes. Une mauvaise estimation de la fréquence peut se traduire par un flux trop important tant au niveau des réseaux que du stockage, ce qui se répercute sur les coûts directs. Il s’agit donc de trouver un équilibre entre les caractéristiques des réseaux, notamment des LPWAN spécialisés à bas débit comme LoRa ou Sigfox, les coûts et les besoins métier. Etape suivante, il faut formaliser la mise en place d’une architecture « évènementielle », couplée à des algorithmes de Machine Learning pour faciliter la détection d’anomalies. Si l’on revient dans la chambre froide, lorsque apparait un écart important sur un même capteur, ce dernier devra alors immédiatement générer une alerte. Un écart défini par le Machine Learning.

Q 3
Comment s’assurer d’avoir une architecture pérenne dans un marché en pleine évolution ? Quid de la sécurité ?

Aucune norme, aucun standard, aucune architecture ne sont à ce jour dominants sur le marché. Une situation qui devrait perdurer encore quelques années. Les choix se doivent donc de rester relativement ouverts pour pouvoir adapter rapidement les applications en place. Concrètement, il est préférable de rester sur des formats de données ouverts plutôt que de passer par un standard qui risque de disparaître. La sécurité souffre également du même manque de standards, alors qu'elle se doit d'être au coeur du dispositif. Il est donc vital de penser la sécurité en amont : on parle de Secure By Design.
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