Quelle plateforme choisir pour son projet IoT ?
Technologie

Quelle plateforme choisir pour son projet IoT ?

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La valeur de l’Internet des Objets (IoT) réside avant tout dans les données : les capteurs ne sont qu’un moyen de collecter ces dernières. Néanmoins, la donnée brute n’a pas de valeur en soi. Il faut pouvoir la traiter et la diffuser aux utilisateurs. Ce rôle est précisément celui de la plateforme IoT. « Celle-ci établit le lien entre les utilisateurs et les objets : c’est là que les données sont recoupées. On ne peut pas faire d’IoT sans avoir de plateforme », explique Arnaud Huvelin, CEO fondateur de Declique

Le terme de plateforme désigne la couche applicative à travers laquelle les entreprises clientes accèdent aux services basés sur les données. La plateforme assume cinq fonctions majeures :

  • Elle connecte les environnements physiques équipés de capteurs aux environnements numériques ;
  • Elle prend en charge la gestion des objets (maintenance, mises à jour, suivi du parc…) ;
  • Elle permet d’analyser les données ;
  • Elle sécurise l’environnement IoT (lire aussi : Les principaux risques de sécurité pesant sur l’IoT);
  • Enfin, elle permet de construire des applications alimentées par les données IoT et de les proposer aux utilisateurs.

Pour remplir ces missions, une plateforme IoT s’appuie sur un ensemble d’APIs (Application Programming Interface). À travers ces interfaces de programmation applicatives, les fournisseurs de plateformes mettent à disposition un ensemble de services spécialisés, qui peuvent ensuite être intégrés dans différentes applications.

Il peut s’agir par exemple de services de sécurité comme l’authentification ou le chiffrement ; de fonctionnalités de recherche et de management ; d’outils pour le traitement et l’orchestration des données (analyse prédictive, Machine Learning, alertes) ou encore de services de visualisation (cartes de chaleur, courbes et autres graphiques).

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Quelle place pour la plateforme dans les projets IoT BtoB ?

Avec l’IoT BtoB, l’utilisateur n’interagit pas directement avec les objets : toute la réflexion doit donc être centrée sur la plateforme. « C’est grâce à cette dernière que l’entreprise cliente peut visualiser ses données : la plateforme porte toute la valeur du projet », insiste Arnaud Huvelin.

Dans un contexte professionnel, le premier but d’une plateforme d’IoT est de transmettre l’information utile au bon interlocuteur, dans un délai qui permette d’agir. Un cas d’usage fréquent concerne par exemple la remontée d’incidents dans un bâtiment.

Dans certains cas, la plateforme a uniquement vocation à déclencher des alertes, et peut être oubliée le reste du temps. « Elle peut par exemple servir à informer le client qu’un objet va bientôt être à court de batterie, ou qu’un pic de chaleur est détecté sur une voie ferrée entre telle et telle zone », indique Arnaud Huvelin.

La plateforme peut également proposer des services complémentaires autour du cas d’usage d’origine, qui ne reposent pas sur les capteurs.

On pourra citer ici la solution de la startup MerciYanis, qui permet en premier lieu de faire remonter des incidents observés dans un bâtiment mais dont la plateforme a aussi comme fonction de donner la possibilité aux gestionnaires de ces bâtiments de créer leurs propres tickets d’incidents.


Les critères pour choisir une plateforme IoT

Il existe également sur le marché plusieurs plateformes génériques pour les projets IoT, sur lesquelles les startups peuvent choisir de s’appuyer pour bâtir leur propre solution. Ces plateformes comportent la plupart des services de base nécessaires à la gestion des environnements IoT.

Le marché des plateformes IoT regroupe aussi bien des solutions propriétaires que des offres Open Source. Les analystes de Forrester recensent ainsi une quinzaine de plateformes IoT propriétaires, parmi lesquelles Amazon Web Services (AWS), GE Digital, Microsoft Azure, SAP Leonardo, IBM Watson IoT ou encore PTC ThningWorx. Du côté des solutions Open Source figurent par exemple ThingsBoard, thinger.io, ThingSpeak, Kaa, Zetta ou encore Mainflux.

Pour un projet IoT, quel type d’approche privilégier ? « Il n’y a pas de bonne réponse, souligne Arnaud Huvelin. Le choix d’une solution dépend avant tout de ce que le client sait faire et veut faire, ainsi que de ses éventuels partenariats. »

L’un des premiers critères de choix concerne les APIs disponibles dans la plateforme : si certains services standard se retrouvent dans pratiquement toutes les applications IoT, d’autres sont plus spécifiques : outils d’intelligence artificielle, géolocalisation, services liés à un secteur d’activité précis…

Il faut ensuite prendre en compte le ou les cas d’usage envisagés : est-ce que vous voulez exposer vos données IoT à d’éventuels partenaires externes ? Dans ce cas, une solution dans le cloud public peut faciliter les choses. Est-ce que vous voulez intégrer les données IoT avec certains composants du système d’information ? Les plateformes IoT proposées par les gros éditeurs d’outils de gestion, comme SAP, Oracle ou Salesforce peuvent alors présenter de l’intérêt.

L’hébergement de la plateforme fait aussi partie des paramètres à prendre en compte. Il dépend avant tout de la criticité des données collectées. Dans les projets IoT, il est rare que les données brutes soient réellement sensibles. « La plupart du temps, il s’agit de données très simples, quasi illisibles sous forme non traitée », précise Arnaud Huvelin.

À l’heure actuelle, la majorité des plateformes IoT du marché sont hébergées dans le cloud public, en mode SaaS. Opter pour une plateforme SaaS présente de nombreux avantages, parmi lesquels celui de ne pas avoir à gérer l’hébergement. Néanmoins, comme pour tous les projets basés sur le cloud public, ce choix comporte un risque de dépendance au fournisseur : celui-ci est moindre avec les plateformes Open Source, qui permettent de conserver la maîtrise de l’ensemble du code.
Un dernier critère important est le système de tarification de la plateforme. Celui-ci a un impact direct sur le modèle économique du projet. Les solutions SaaS fonctionnent avec des tarifications à l’usage, mais celles-ci peuvent se baser sur des critères différents, comme le nombre d’objets, la puissance de calcul consommée ou encore la volumétrie des données. Là encore, l’enjeu est de trouver le modèle tarifaire le mieux adapté au cas d’usage prévu.

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