Lidar, caméras, capteurs... Les plateformes IoT mixent les technos
Dans le retail, pour déterminer l'attractivité des rayons et des produits, Microsoft prévoit d'assembler sur sa plateforme Azure IoT Central les data de capteurs présents sur les étagères en boutique avec les informations issues des caméras de surveillance afin de corréler le stock à l'affluence. "Nous couplons déjà aux Etats-Unis différentes technologies pour optimiser la logistique ou l'analytics en boutiques, c'est un usage que nous voulons développer en Europe", explique Stéphanie Achard, managing director retail chez Microsoft.
Le groupe américain n'est pas le seul à miser sur cette pratique. Les entreprises SES Imagotag, à travers ses étiquettes intelligentes, et Cenareo, avec des affichages dynamiques, entendent lier les informations de diverses sources pour fournir à leurs clients une donnée enrichie. "Notre outil Savanna permet d'agréger et d'analyser la donnée provenant d'équipements variés. Dans le retail, notre principal marché, cela nous permet de coupler notamment la vision, l'ultrason et la RFID. Ainsi, si un tag se met en mouvement, la caméra en vérifie la raison", détaille Thierry Vasseur, directeur de Zebra Technologies en France, une entreprise spécialiste des systèmes d'identification automatique.
"Cela fait plusieurs années que la combinaison de technologies se pratique dans l'ensemble des secteurs d'activité. Néanmoins, des industriels mélangent depuis peu des solutions BtoC avec d'autres destinées au BtoB. Cela leur ouvre le champ des possibles et multiplie les retours d'expérience", observe Fabrice Hugues, directeur innovation & solutions chez l'éditeur Software AG. De son côté, l'opérateur Objenious confirme l'intérêt du marché : "Les clients ont désormais un raisonnement multi technologies. Il nous faut renforcer et fédérer nos partenaires car la valeur ajoutée de l'IoT réside dans des données hétérogènes", affirme Bernardo Cabrera, directeur d'Objenious. "La puissance de la donnée de diverses sources nous permet d'améliorer à la fois nos modes de fonctionnement, nos performances et notre relation client", confirme Jean-Marc Boursier, directeur général adjoint de Suez en charge des opérations.
Penser à l'algorithmique des processus
Pour réaliser cette association de technologies, les industriels doivent s'appuyer sur une plateforme capable d'implémenter différentes données. "Nous conseillons à nos clients de fédérer leurs solutions au sein d'un IoT Data Hub doté de machine learning pour recueillir une donnée issue de capteurs, puis enrichie d'éléments contextuels", explique Sébastien Wallet, directeur de la practice IoT du cabinet de conseil Artefact. L'entreprise Delair, fournisseur de solutions de gestion de données visuelles, développe depuis début 2019 sa plateforme pour concilier images et données brutes d'objets connectés. "Cela nous permet d'automatiser l'inspection visuelle. Pour suivre l'état du réseau électrique avec Enedis par exemple, les drones surveillent la végétation tandis que le lidar nous remonte des informations sur les pylônes", raconte Michaël de Lagarde, son CEO. L'entreprise échange notamment avec une start-up dans le BTP pour coupler l'inspection des drones avec les données de camions et faciliter les opérations dans les mines.
"Cette combinaison est essentielle car l'analyse de données en silos limite le potentiel de l'IoT"
Cet assemblage des données nécessite néanmoins une organisation de la part des entreprises. "Les données sont lourdes, hétérogènes. Il faut les géolocaliser, les historiciser, les structurer et les analyser", souligne Michaël de Lagarde. Pour l'éditeur Software AG, il s'agit plutôt d'un problème d'organisation : "La technique peut facilement se maîtriser. Par contre, il faut penser à l'algorithmique des processus pour savoir où appliquer du machine learning dans le traitement de l'information", estime Fabrice Hugues. De son côté, Etienne Reinecke, CTO du groupe de télécommunication NTT, considère que c'est le coût qui pourrait représenter un frein : "Il faut déployer les capteurs, les caméras, puis se doter de la bonne plateforme qui supporte l'ensemble des technologies. Selon les projets, cela peut revenir à des millions d'euros." NTT a mené un projet à Las Vegas où des caméras de sécurité ont été associées à des capteurs de son dans l'objectif d'identifier et confirmer certains bruits, comme des coups de feu.
La 5G pourrait par la suite faciliter la combinaison de technologie. "Sa capacité à gérer des flux volumineux de data encouragerait la pratique pour bénéficier du meilleur de chaque technologie. Cette combinaison est essentielle car l'analyse de données en silos limite le potentiel de l'IoT, conclut Guillaume Vaquero, senior manager chez Wavestone. Mettre en place des solutions interconnectées et interopérables permettra l'émergence d'applications de bout en bout."