Les 4 briques d'une solution IoT à succès

Nous avons vulgarisé chaque partie technique afin que tout un chacun puisse avoir une maîtrise des concepts de base.

La pierre angulaire de cet article est de vous aider à atteindre votre objectif : 

Commercialiser une solution IoT qui apporte de la valeur pour vos clients  (réduction des coûts, augmentation des revenus, optimisation des process).

Il est naturel d’être intimidé par l’apparente complexité technique ou le jargon de l’univers IoT. A la fin de ce guide, vous aurez intégré les 4 éléments fondamentaux qui composent une architecture IoT, du device jusqu’à la monétisation de votre solution.

Les quatre piliers d’une solution IoT : une représentation pyramidale

Représenter une solution IoT sous cette forme permet de comprendre immédiatement à la fois son fonctionnement mais aussi la manière dont elle crée de la valeur. 

Au-delà de son utilité pédagogique, la pyramide des besoins de l’IoT peut servir d’outil de communication au sein de votre organisation : aussi bien entre les différents services qu'avec vos clients et partenaires. Elle offre un cadre de référence et un lexique commun pour développer et marketer une solution IoT.

Pyramide de l’IoT, un outil pédagogique pour décortiquer une solution IoT

Notre pyramide peut être lue dans les deux sens :

Du bas vers le haut (bottom-up approach)

Approche destinée aux architectes réseaux IoT ou aux techniciens de terrain.

La base de la pyramide est constituée par les capteurs (devices), qui captent et collectent les données physiques environnantes. Cela peut être un taux d'humidité, une température, une présence, une pression…

Le niveau supérieur est celui de la connectivité, à savoir, comment cette donnée captée va être communiquée sur le réseau Internet. Vous connaissez sans doute déjà la plupart des différentes options de connectivité : le Wifi de votre foyer, le réseau cellulaire de votre téléphone, le Bluetooth de votre voiture, etc.

Nous verrons que d’autres technologies dédiées à l’IoT existent également.

Le 3e niveau est celui de la data. Les données arrivent à l’état brut. Ce sont des suites de chiffres qui doivent être triées, analysées, stockées.

Enfin, tout en haut de la pyramide, il s’agit de transformer ces données traitées pour leur donner du sens et de la valeur. Surtout, d’être en mesure de les présenter sous une interface compréhensible et utilisable : par exemple, l’application de votre téléphone qui communique la température de votre maison via les différents thermostats.

Du haut vers le bas (top-down approach) 

Une approche customer-centric destinée aux product managers, marketeurs et spécialistes UX.

Nous partons cette fois-ci du sommet de la pyramide en identifiant la problématique à résoudre et de ce fait en définissant la proposition de valeur. 

A titre d’exemple, une société produisant des vitrines réfrigérées reçoit, de manière récurrente de ses clients, des demandes pour alerter en cas de portes mal fermées. Cela entraîne des déperditions de fraîcheur et des risques de rupture de la chaîne du froid.

Il s’agit donc d’identifier quelles données vont être utiles pour résoudre ce problème. Dans notre exemple, il nous faut récupérer la température de chaque vitrine en temps réel et aussi savoir si la porte de chaque vitrine est bien fermée.

Pour remonter les données, il faut choisir la connectivité adéquate. Les vitrines étant statiques dans chaque magasin, il est possible de s’orienter vers du wifi, chaque magasin ayant son réseau.

Vient enfin le choix des capteurs :

• pour la température, un capteur de type thermomètre connecté très résistant au froid
• pour savoir si la porte est bien refermée, un capteur infrarouge

Maintenant que nous avons détaillé le principe de la pyramide et sa lecture à double sens, nous allons détailler chacune de ses strates.

Etage 1 - Device

Hardware

Le hardware est l’ensemble des Things du terme Internet of Things.

C’est le composant physique principal d’un objet connecté : le capteur.

Capteur

Le capteur mesure une variable du monde réel : température, pression, mouvement, choc, vibration, position, luminosité, composition chimique de l’air, de l’eau… la liste est longue.

Gateway

Une gateway est une passerelle qui va envoyer les données captées sur le réseau pour qu’elles soient analysées. Par exemple, des capteurs de pollution envoient leurs données au Ministère de l’environnement qui identifie ainsi les zones les plus polluées.

Actionneur

Cette donnée “captée” peut être actionnée localement : un détecteur de fuite d’eau relié à une vanne coupe l’eau en cas de sinistre. On appelle ces dispositifs des “actionneurs”. Les actionneurs déclenchent une action sans intervention humaine pour peu qu’un programme informatique ait été configuré.

Types de devices : B2C vs B2B
La plupart des objets connectés B2C intègrent tout le hardware dans un seul boîtier, par exemple un bracelet connecté Fitbit. Le bracelet capte, analyse et envoie les données.

Dans le cas des objets connectés B2B, il y a souvent plusieurs strates afin d’optimiser les batteries et la connectivité des dispositifs.

Prenons l'exemple de capteurs sur un pipeline de plusieurs milliers de kilomètres. Le nombre de capteurs, leur hétérogénéité, et l'étendue de leur implantation est telle que l’installation de dispositifs intermédiaires est nécessaire pour assurer l’efficacité de l’installation et maîtriser les coûts.

L’ensemble des composants est physiquement distinct : le capteur, la gateway, etc.

Software

Il s'agit du programme opéré par l’objet connecté. Ce programme ordonne à l’objet de capter et d’envoyer les données à un intervalle défini, ou d’effectuer une action concrète lors d’un seuil, lui aussi prédéfini. Par exemple, le thermostat coupe automatiquement le radiateur s’il détecte une fenêtre ouverte.

Cette partie est essentielle à votre solution car elle sert de liaison entre le monde réel et vos applications in fine.

Une stratégie relativement répandue pour prototyper rapidement une solution consiste à utiliser un micro-ordinateur générique, comme les Raspberry Pi ou Arduino. Vous pouvez brancher à cet ordinateur miniature un ou plusieurs capteurs, à la manière de legos. Il s’agit enfin de customiser le code selon l’usage voulu via un langage de programmation de type C++ ou Micropython.

A ce stade, la question primordiale est de savoir si l’usage qui va être fait de l’objet connecté est amené à évoluer avec le temps. Il s’agit de trouver le bon équilibre entre une solution évolutive et un empilement de fonctionnalités inutiles. Ajouter une multitude de capteurs et stocker des données non essentielles menace le succès du déploiement de votre solution.

Exemple : la remontée de données d’un conteneur de fret

Si mon conteneur voyage sur rail, inutile de vider sa batterie avec des détecteurs de chocs ou une localisation GPS ultra précise. En revanche, s’il s’agit d’un conteneur en transit international maritime, d’autres options peuvent se révéler indispensables.

Maintenant que la donnée est collectée, comment la remonter aux serveurs afin qu’elle soit traitée ? C'est le rôle de la connectivité.

Pour aller plus loin : Les trois étapes pour valider votre solution IoT : Problème, PoC, Prototype

Etage 2 - Connectivité

Si le hardware est le T du terme IoT, la connectivité représente le I. Elle est le cœur de votre solution IoT, le pont entre le monde physique et le monde digital.

Les solutions de connectivité sont nombreuses et connectent vos objets de quelques millimètres (la puce RFID de votre badge de transport) à plusieurs dizaines de kilomètres (la carte SIM du collier connecté de votre chien). Les solutions de connectivité sont déployées localement (bâtiments, habitations, maisons, usines, hôpitaux) ou à l’échelle d’une ville ou d’une région entière (…).

L’objectif final de la connectivité est de remonter les données collectées par votre device dans le cloud.

Les données peuvent être transmises par petits paquets, par exemple une fois par heure (en batch), ou en temps réel :

• un compteur de télérelève a besoin de transmettre la donnée une fois par jour
• un tracker GPS doit mettre à jour la position en temps réel.

Lorsqu'une connectivité IoT est utilisée pour positionner ou tracker des objets, en plus d’en remonter les données, on parle d’asset tracking.

Il existe en substance 4 grands types de connectivité pour l’IoT. Ils peuvent couvrir de courtes distances (de quelques centimètres à quelques mètres) ou de longues distances (de quelques dizaines de mètres à plusieurs kilomètres).

• WAN (Wide Area Network) : un réseau de plusieurs dizaines de kilomètres carrés
• LPWAN (Low Power Wide Area Network) : réseau de plusieurs dizaines de kilomètres carrés mais utilisant peu d’énergie (car peu de bande passante)
• PAN (Personal Area Network) : le réseau de quelques mètres (Bluetooth)
• LAN (Local Area Network) : le réseau Internet privé de votre domicile ou de votre entreprise (Wifi)
• Satellite : partout dans le monde pour peu de ne pas être dans un tunnel (GPS)

Pour aller plus loin

Introduction aux réseaux IoT : une vue d'ensemble

Introduction aux réseaux LPWAN : Sigfox, Lora, Nb-IoT et LTE-M
LTE-M : les points essentiels à maîtriser avant de choisir ce réseau

Etage 3 - Data

La création de valeur d’une solution IoT ne réside ni dans son capteur ou ses capacités de stockage mais bien dans sa capacité à transformer, analyser et interpréter les données récupérées. C’est à ce niveau que se situe la réelle plus-value, à savoir, générer des recommandations pertinentes.

L’endroit où sont centralisées ces données s’appelle une plateforme IoT. Cette plateforme assure également l’intégration avec d'autres systèmes, applications ou marketplaces. 

Comment la data est traitée : le process ETL

Avant que la data soit utilisable, elle doit passer par plusieurs étapes, comme le serait du sable dans un tamis. Cette opération est résumée par le terme ETL. Elle consiste à rendre les données “lisibles”, interopérables et trier ce qui est inutile.

Cette étape intervient avant la mise en ligne des données sur le cloud.

Voici un exemple concret :

• Extract : les données brutes sont réceptionnées des capteurs et converties pour être envoyées sur une plateforme IoT (Microsoft Azure IoT, par exemple)
• Transform : effectuer des opérations sur des grandes masses de données et les filtrer, ou combiner les données de plusieurs sources
• Load : envoyer les données transformées dans un outil de visualisation de données (Power BI, par exemple)

Le process ETL dans une solution IoT.

Les défis techniques spécifiques au traitement de la data

Lorsque les données sont remontées de différents capteurs, parfois très éloignés géographiquement et opérant dans des conditions très hétérogènes, il est complexe de les combiner pour en extraire des informations valorisables. 

Les coûts liés au traitement et au stockage des données peuvent alors augmenter rapidement, avec un retour sur investissement incertain. Selon l’agence McKinsey la majorité des données générées par l’IoT n’est pas utilisée. À titre d’exemple, seules 1% des données générées par les plateformes pétrolières avaient été utilisées pour une prise de décision concrète. Impossible de savoir en amont toutefois quelles seront les données finalement utiles.

Comme la phrase attribuée à John Wanamaker, la moitié du budget de publicité est inutile mais il est impossible de savoir quelle moitié.

Etage 4 - Valeur

Il s’agit du but ultime d’une solution IoT : créer de la valeur pour l’utilisateur final.

Selon John Rossman, qui décrit dans son livre la stratégie d’Amazon sur le marché de l’IoT, il y a principalement trois clés d’entrée :

• en réinventant l’expérience client
• en améliorant les process de production
• en concevant de nouveau business models

Ces opportunités s’adressent autant aux start-ups qu’aux sociétés installées depuis des décennies. En connectant ses “objets” (machines, flotte automobile, outils, stocks), l’entreprise transforme ceux-ci en une vraie machine à générer des données et donc des informations qui, bien utilisées, peuvent être de vrais facteurs de croissance. Il y a, à ce jour, quatre principaux business models liés à l’Internet des objets. 

Le business model "hardware"

Le meilleur exemple est celui des drones. Les fabricants s’adressent à la fois aux particuliers et aux professionnels, avec des gammes très larges. L’utilisateur final achète l’objet connecté (le drone) pour ce qu’il est.

Le business model "plateforme"

Comme le fait Amazon avec Alexa, ou Apple avec l’app store. L'objectif est autant, sinon plus, de générer des revenus avec la plateforme d’applications qu’avec l’objet en lui-même. 

Amazon vend son boîtier Alexa a prix bas pour constituer une base d’utilisateurs très large et ensuite facturer l’utilisation de la plateforme aux sociétés qui l’utilisent (Uber, Dominos Pizza, etc.).

Le business model "outcome" (résultat)

Principalement utilisé dans le domaine des transports, et surtout des nouvelles mobilités. Lorsque vous louez une trottinette électrique en libre service, vous ne payez que pour vous déplacer d’un point A à un point B. 

Cette approche repose sur l'élimination de toutes les frictions afin de proposer à l’utilisateur uniquement son besoin immédiat.

Le business model "data"

Notamment pour les sociétés de service ou de conseil. Il s’agit de n'utiliser que les données récupérées ou achetées à un tiers pour les transformer et revendre les fruits de cette analyse.

Pour illustrer cette création de valeur concrète, nous pouvons citer comme cas d’usage :

• un compteur d’eau connecté qui détecte les fuites et alerte dès les premières minutes d’un sinistre. L’usager évite ainsi les mauvaises surprises sur la facture et un dégât des eaux.
• des colliers GPS pour animaux de compagnie dont les données générées sont revendues à des laboratoires vétérinaires ou pharmaceutiques
• le capteur géolocalisé d’un poids lourd qui permet d’ajuster en temps réel le parcours le plus rapide et d’avertir le client du délai exact de livraison.

Que retenir de ce guide ?

Si la complexité technique est réelle et les challenges permanents, votre proposition de valeur pour l’utilisateur final doit être limpide.

Chaque étage de votre architecture IoT doit être pensé et conçu en interaction, en amont et en aval du flux de données. Il est aisé de se perdre dans des solutions trop lourdes pour les besoins ou à l’inverse inflexibles dans un univers en évolution permanente.

Sources

https://aws.amazon.com/fr/iot/solutions/etl-accelerator/
https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/creating-a-successful-internet-of-things-data-marketplace
https://www.rtinsights.com/meet-the-etl-challenges-of-iot-data-and-maximize-roi/