Voitures connectées et Data Supply Chain : Hadoop au service de l’industrie automobile

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Si le développement des voitures connectées à travers le monde a créé de nouvelles opportunités pour les constructeurs automobiles, de nouveaux défis sont également apparus, notamment autour de la gestion des importants volumes de données enregistrés par les capteurs et systèmes embarqués des véhicules. Dans ce contexte, les technologies du Big Data se révèlent incontournables, à la fois pour optimiser le parcours des données entre le véhicule et le datacenter (data supply chain) et pour générer de la valeur.

Hadoop, l’architecture Big Data pour analyser les données des voitures connectées

Les opportunités créées par le développement des voitures connectées résident en grande partie dans la capacité des constructeurs à capturer et analyser des données en temps réel sur les usages et les comportements des conducteurs, ainsi que sur les performances des véhicules.

Chaque véhicule connecté génère des volumes considérables de données, si bien qu’à l’échelle de centaines de milliers de véhicules, les données peuvent rapidement se chiffrer en péta-octets. La structure même des données des voitures connectées peut par ailleurs varier, notamment dès qu’un constructeur souhaite ingérer les flux de données de tierces parties (comme les données météo ou de trafic) pour enrichir les données brutes émanant de ses véhicules.

Cependant, les plate-formes de stockage de données traditionnelles ne sont pas adaptées pour capturer ces données aux multiples structures, ni pour les conserver dans leur format brut, les utiliser pour déclencher des actions en temps réel, ni même les stocker aussi longtemps que nécessaire à un coût raisonnable. Créée pour faciliter la création d’applications distribuées et évolutives, l’architecture open source Hadoop est parfaitement dimensionnée pour aider les acteurs de l’industrie automobile à relever les défis de la voiture connectée, et bientôt de la voiture autonome.

Data Supply Chain : comment optimiser le parcours des données du véhicule au datacenter ?

On appelle data supply chain le parcours des données entre le véhicule et le datacenter. Ce parcours se divise en 3 étapes :

Génération des données : les capteurs et modules CAN produisent des données

Les capteurs et systèmes embarqués des véhicules connectés enregistrent des informations pour le bus CAN (Controller Area Network : réseau local de commandes). Les informations collectées sont multiples : pronostics de pannes, analyse des tendances de conduite, alertes en cas de distraction du conducteur (brusques changements de voies), localisation automatique du véhicule ou encore performances techniques du véhicule (accélération, freinage, tenue de route et consommation de carburant).

Seule une partie des informations produites par ces multiples capteurs est actuellement communiquée jusqu’au datacenter via la data supply chain, en raison du coût élevé de transmission des données sur les réseaux cellulaires ou sans fil. Ces contraintes de coûts limitent la quantité de données pouvant être communiquée au datacenter. Toutefois, les applications embarquées sont suffisamment intelligentes pour décider quelles données adresser au datacenter, lesquelles conserver dans le véhicule et lesquelles ignorer.

• Transmission des données : les données sont transmises par liaison cellulaire ou Wi-Fi

L’un des principaux défis liés à la valorisation des données des voitures connectées concerne le transport de ces données jusqu’au datacenter, de la façon la plus économique possible. Actuellement, les données peuvent être envoyées via le réseau cellulaire 4G et les véhicules peuvent communiquer en parallèle (side loading) en WiFi.

Au final, les communications bidirectionnelles deviendront le nouveau modèle de transmission de référence entre le véhicule et le datacenter. La création d’un identifiant APN (Access Point Name) dédié, ou nom du point d'accès réseau, devrait également permettre la connectivité en temps réel et la transmission directe des données du véhicule au datacenter.

• Traitement des données : les données sont analysées par des data scientists et des algorithmes

Les données extraites des véhicules peuvent être traitées immédiatement par des outils analytiques. Elles peuvent également être stockées dans leur format non structuré d’origine (ex. données CAN brutes en 29 bits) pour être traitées et analysées ultérieurement.

L’analyse de ces données permet d’établir des diagnostics d’incidents ou de créer des profils de conducteurs. Chacune des données peut être exploitée de multiples façons, indéfiniment. Plusieurs divisions d’une société peuvent combiner et recouper les données de différents capteurs et fichiers tiers pour obtenir des réponses aux questions qu’elles se posent ou pour alimenter leurs propres applications analytiques.

Applications Hadoop dans le secteur automobile

Le processus d’enrichissement des données au fil de la data supply chain est bien plus efficace et économique avec Hadoop qu’avec n’importe quelle autre technologie. Les données de télématique automobile proviennent de sources disparates et sont générées dans de nombreux formats. Les constructeurs automobiles ont besoin de stocker ces données sur une plateforme qui ne leur impose pas de contraintes liées au type des données, aux applications à utiliser ou au mode de stockage (dans le cloud ou sur site).

Avec toutes ces données dans Hadoop, les constructeurs automobiles peuvent combiner les informations de diagnostics des moteurs, les données météo, les informations de localisation du GPS et les caractéristiques des conducteurs pour obtenir rapidement des réponses à leurs questions techniques les plus complexes. Les rapports générés ou les alertes déclenchées en temps réel aident à prendre les meilleures décisions pour agir en connaissance de cause et obtenir des résultats.

Les constructeurs peuvent également s’appuyer sur ces données pour anticiper les pannes probables de composants, régler de façon proactive les éventuels problèmes systémiques, assurer une maintenance préventive pour limiter les frais sous garantie et le risque de rappel de véhicule, analyser les habitudes de conduite et les performances des véhicules pour guider les choix de conception de modèles supérieurs, ou encore explorer les données info divertissement en vue de créer de nouvelles sources de revenus.

Avant Hadoop, les données étaient adressées par lots à de multiples organisations pour que chacune les évalue. Pour une question de maîtrise des coûts, ces données étaient détruites rapidement après avoir été examinées (au point d’être parfois irrécupérables). Avec Hadoop, le constructeur automobile décide quels types de données capturer et la durée d’archivage.

La voiture connectée est à l’origine d’une nouvelle data supply chain, en passe de transformer l’industrie automobile. Cette transformation change la manière dont les données des voitures connectées sont produites, transmises et traitées. Les constructeurs qui feront l’effort d’aligner leurs stratégies de développement technique, de marketing et de commercialisation sur cette transformation en cours se donneront les moyens de produire et de commercialiser des véhicules aux capacités supérieures dans les domaines de l’info divertissement, de la maintenance et de la sûreté. Et comme cette data supply chain se nourrit de données, seul Hadoop peut permettre un accès flexible, efficace et économique aux données des voitures connectées essentielles pour profiter pleinement des opportunités offertes.

Par Emmanuel Serrurier, Directeur Commercial de l'Europe du Sud - Hortonworks

Lu 4500 fois Dernière modification le mercredi, 18 janvier 2017 15:46
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