La réponse est simple : les données. Pour un usage personnel, l’IoT est généralement une question de confort et de commande à distance. En entreprise, il s’agit d’organiser et d’exploiter le Big Data. Employées à bon escient, les données doivent permettre d’améliorer la gestion, l’expérience client et la rentabilité. L’IoT, qu’il concerne le grand public ou l’entreprise, se distingue principalement par le fait que les données sont reliées en quasi-temps réel et directement à un ou plusieurs équipements physiques en service, au lieu d’être tirées d’une base globale et datée. La plupart d’entre nous ne sont pas conscients de ce changement à la fois subtil et profond, c’est pourquoi la majorité des entreprises ne sont pas équipées pour exploiter la puissance de l’IoT.

Utilisées de manière appropriée, les données issues de l’IoT offrent des opportunités considérables d’automatiser les processus et de synthétiser les informations. Elles évitent aux employés de devoir passer des heures à recueillir ou analyser de vastes échantillons d’informations. Ces données leur permettent également de se concentrer sur le traitement des anomalies éventuelles ou plus important encore, de réaliser leurs objectifs critiques en quasi-temps réel. Une fois arrivé à maturité, la technologie rendra même possible l’apprentissage automatique, améliorant encore la cohérence et le délai des interventions, quelles que soit leurs natures. Les usages favoris sont la possibilité pour les compagnies énergétiques de basculer plus rapidement entre différentes sources d’énergie, du nucléaire au charbon, puis au gaz, à l’éolien, au solaire ou encore à l’énergie hydroélectrique. Ce gain de temps réduit les pertes et donc les coûts pour chacune des parties : le fameux « gagnant-gagnant ».

Tous les jours, notre entreprise collabore avec un vaste éventail de clients pour les aider à exploiter de manière optimale leurs systèmes ainsi que les données produites. Cela a permis de tirer certaines conclusions concernant la plupart sinon la totalité des applications de l’IoT.

L’IoT se décompose en trois grands niveaux d’analyse :

• L’analyse basique : celle réalisée par les capteurs. Ceux-ci fournissent des données rudimentaires : température ambiante ou hygrométrie, par exemple. Cette mesure de données simples et quantifiables constitue la base du reste de l’architecture.

• L’analyse intelligente : effectuée via les points d’accès. A ce stade de l’analyse, les données de bases sont collectées et synthétisées afin d’identifier des schémas. Par exemple, en cas de mesure de la température ambiante, c’est par le biais de cette analyse que l’on peut détecter les pics ou les chutes de température.

• L’analyse approfondie : c’est ici que la magie de l’IoT entre en scène. On se base sur les données synthétisées pendant l’analyse intelligente pour rechercher des schémas plus généraux qui vont permettre de déterminer les tendances dans le temps. Cette analyse approfondie, permet de déceler toute variation ou anomalie devant être portée à l’attention des responsables du système. Ceux-ci peuvent alors agir pour y remédier et veiller à la continuité du bon fonctionnement. Après maturation et identification d’un nombre de schémas suffisant, l’intelligence artificielle peut préconiser – voire engager – des actions immédiates.

Les entreprises peuvent tirer la véritable valeur de l’IoT ainsi que des informations fournies par celui-ci, si elles effectuent des analyses approfondies : ces analyses ouvrent des possibilités considérables pour l’atténuation des risques et pour les actions en temps réel. En outre, à mesure que notre appétit pour des données exploitables grandira, les entreprises pourront améliorer tant l’expérience que la qualité des services offerts à leurs clients. En raison de ces avantages, elles développeront leurs stratégies en matière d’IoT. Après tout, il leur suffit d’en exploiter les objets déjà omniprésents en coulisses.

Par Patrick Pinte, directeur des solutions & des services chez Insight France