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Revue TELECOM 178 - Internet des Objets, vision et perspectives

Articles Revue TELECOM

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15/11/2015


INTERNET DES OBJETS,

VISION ET PERSPECTIVES





Par Daniel Kolman dans la revue TELECOM n° 178
 
L'arrivée à maturité de l'Internet des Objets induit des changements majeurs de paradigme dans la plupart des secteurs verticaux, tels que la santé, l'énergie, le transport, l'agroalimentaire et l'environnement.

L'Internet des Objets comme vecteur d'innovation

Nous sommes entrés dans une ère où le numérique devient le principal vecteur d'innovation dans la plupart des secteurs verticaux. Cela est notamment rendu possible par la fusion progressive entre le monde réel et le monde numérique, au travers d'évolutions telles que l'Internet des Objets et le big data et des avancées dans la réalité virtuelle et augmentée.
L'Internet des Objets rend possibles, par exemple, des systèmes de santé basés sur le suivi en temps réel de l'état de santé des citoyens, une optimisation de l'équation énergétique au travers d'une visibilité fini (au niveau des objets individuels) de la consommation, production et stockage de l'énergie, l'intégration de systèmes de transport hétérogènes et l'évolution vers l'industrie 4.0 avec une transformation architecturale des sites industriels et des processus. Ces transformations se traduiront par des changements dans nos vies quotidiennes, bien plus profonds que ceux des dernières années, par des transformations dans toute la chaîne de production des biens et des services et par un bouleversement du positionnement marché des entreprises.


Observer le monde réel !

Le rapprochement entre les mondes réel et numérique passe par la capacité de ce dernier à " observer " le monde physique ; cela est possible grâce à un déploiement massif de capteurs connectés (faisant souvent partie d'objets intégrant d'autres fonctionnalités). Ces capteurs soulèvent de nombreux défis : Interfaces nouvelles (exemple d'une lentille capable de mesurer le niveau de sucre dans le sang, casque ergonomique capable de récupérer des signaux du cerveau...), connectivité d'objets qui doivent consommer très peu et qui ne doivent pas disparaître faute d'énergie, déploiement et gestion d'une multitude de capteurs, auto-organisation de ces derniers afin de mener conjointement une mission (mesure sur une zone), découverte de l'existence de capteurs et de leurs fonctionnalités, récupération de données en temps réel, etc.

Comprendre le monde réel

Afin que le monde numérique " comprenne " ce qui se passe dans le monde réel il faut transformer ces données capturées dans des informations, de la connaissance et de la cognition Par cognition nous faisons référence à un apprentissage qui permettra au monde numérique de prendre des décisions de plus en plus complexes et de manière autonome. Par exemple, prévoir une catastrophe et déclencher les mécanismes pour l'éviter ou du moins minimiser son impact.
Cette capacité requiert une modélisation numérique avancée du réel qui permette d'interpréter correctement les données capturées.

Le traitement de ces données massives, très hétérogènes, en provenance de domaines différents, la plus part du temps non structurées, fait appel à une série d'approches souvent englobées sous le terme big data. Les progrès dans le big data imposent des méthodologies de travail nouvelles, pluridisciplinaires ; on ne peut pas extraire de la connaissance des données mesurées sans une compréhension du domaine qui les génère, sans comprendre comment elles ont été capturées et filtrées, etc.


Agir sur le monde réel

Finalement, ce rapprochement entre le monde numérique et le réel passe par l'action, c'est-à-dire, la capacité du monde numérique à contrôler les objets connectés du réel et donc à agir sur le réel. Cette action doit être basée sur des politiques prédéfinies par les humains, souvent en provenance de diverses sources. Par exemple, dans le contexte des réseaux électriques intelligents, il peut s'agir des politiques de l'utilisateur d'un service de gestion intelligente de sa consommation et de politiques du fournisseur du service, voir du réseau électrique. La mise en oeuvre de ces boucles de contrôle, basées sur des politiques et sur des systèmes complexes qui s'auto-organisent pour mettre en oeuvre ces politiques, représente un des défis majeurs.

Les objets connectés communiqueront avec des systèmes de gestion et de contrôle, mais communiqueront également directement entre eux pour s'auto-organiser et mener conjointement à bien des tâches qui leurs seront confiées.


Focus sur les sites industriels du futur

L'IoT va conférer aux sites industriels la flexibilité requise pour une production de masse de produits et services fortement personnalités, avec des gains de productivité majeurs obtenus en particulier par une automatisation totale des processus, notamment en ce qui concerne la détection des pannes et l'auto-organisation des sites pour palier à ces dernières, une adaptation en temps réel à l'évolution de la demande, une réduction des erreurs grâce à une communication  directe entre les composants des objets manufacturés et l'usine (machines, robots, imprimantes 3D), une réduction des coûts et une minimisation de l'impact sur l'environnement grâce, en particulier, à l'optimisation énergétique, une sécurité accrue pour les travailleurs, une gestion optimisée des castastrophes.

Dans les usines du futur, tous les éléments : le produit manufacturé, les composants, les machines et les robots, les processus et les lignes/réseaux de production vont communiquer. L'ordre (qui est la première phase du produit) aura des capacités de communication et transportera une sorte d'ADN du produit. Il communiquera avec l'usine pour la configuration dynamique des machines et des robots. Le produit en cours de production pourra détecter des défaillances et demander à être re-routé pour l'achèvement de la production. Il informera constamment de l'évolution des procédés de production pour une optimisation (distribuée) des performances de la plante. Chaque composant aura un identifiant qui indiquera le produit sur lequel il sera monté. Le produit aura la capacité de détecter automatiquement qu'un composant n'est pas celui prévu. Cela réduit les erreurs de production et permet une optimisation de la gestion des stocks. Cela requiert une communication accrue entre les diverses entreprises impliquées.
On retrouve ici les trois éléments présentés dans le cas général : observation, compréhension/apprentissage, action. Côté observation, le déploiement massif de capteurs connectés sans fil permet d'obsever ce qui se passe dans des endroits (e.g. intérieur des machines) non atteignables par les technologies historiques. Ces informations sont précieuses pour prévoir des pannes, pour optimiser les processus de maintenance, pour optimiser les processus en évaluant l'impact de la charge sur chaque équipement.

Toutes ces informations doivent être traitées en temps réel (big data, streaming) par un système qui apprend, notamment pour prévoir des pannes. Ce système analyse les performances, prend des décisions et agit sur l'usine pour garantir des performances optimales.
A titre d'exemple, dans le secteur pétrolier, le nombre de capteurs et actionneurs est gigantesque : géophones, hydrophones, valves, contrôleurs de pression de surface, etc.  Rendre ces objets connectés aurait un impact majeur sur la capacité à prévoir des accidents et des pannes. Des essaims de mano-robots dans les pipelines, réservoirs et puits pourraient fournir des informations précieuses et détecter des anomalies. Des travailleurs
dont leurs casques seraient munis de capteurs divers communiquant avec un terminal personnel intelligent seraient mieux protégés contre des produits nocifs et des risques de catastrophes. Dans le secteur de l'électricité beaucoup a été écrit sur les  « smart grids », lesquelles se basent en particulier sur la connectivité de dives composants (interrupteurs, disjoncteurs…), la capacité à mieux mesurer ce qui se passe à l’intérieur des fluides des transformateurs, etc. La gestion active de la demande, avec un contrôle de chaque élément qui consomme, stocke ou produit de l’énergie est rendu possible grâce à l’IoT. Les usines du futur pourront ainsi mieux intégrer les coûts énergétiques dans les systèmes d’optimisation temps réels, en disposant de la capacité de mesurer finement tous les éléments de l’équation énergétique et d’agir sur les processus et les éléments de l’usine (optimisation globale, pilotée par les marchés des produits manufacturés et de l’énergie).

Principaux challenges et perspectives

Les principales opportunités de l’Inter-net des Objets sont encore à exploiter, mais cela requiert souvent de traiter de nombreux challenges. Nous les trouvons sur l’ensemble de la chaîne, dès la conception des objets connectés à l’usage des produits et services. Ils représentent des opportunités pour la recherche, l’innovation, l’entreprenariat.

La conception de nouveaux objets connectés et notamment des capteurs, toujours plus petits, plus robustes, moins gourmands en énergie, posse de nouveaux problèmes, notamment dans le contexte de l’usine du futur vu l’environnement hostile dans lequel ils sont déployés. Le traitement de données pour l’apprentissage et une prise de décision performante requiert des modèles numériques avancées du monde réel, notamment de l’humain. Ces modèles, en y introduisant de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle, sont notamment à la base de transformations profondes des processus industriels, qui sont à concevoir. La conception des nouvelles architectures et processus auto-organisés requiert une algorithmique de contrôle distribué avancée. La gestion de systèmes d’objets connectés passant à l’échelle soulève des problèmes majeurs : déploiement, inventaire, connectivité, auto-découverte des objets et de leurs fonctions/ services/capacités, auto-organisation des systèmes les intégrant, etc. La sécurité est ici un sujet critique, les objets contrôlés à distance pouvant, par exemple, devenir des armes et la facilité d’accès aux informations pouvant non seulement être un défi pour la protection de la vie privée mais également, entre autre, faciliter l’espionnage à toute échelle. Chaque objet connecté devient une faille potentielle de sécurité; on ne peut plus protéger les systèmes par des approches classiques, il faut changer de paradigme. Le développement de la confiance, dans des secteurs comme celui de la médicine, qui passe entre autre par la protection de la vie privée, est un élément clés du succès.
 

Notons que malgré des efforts importants des acteurs, la diversité des secteurs impliqués et des enjeux économiques fait que l’interopérabilité reste et restera un chalenge majeur dans le domaine de l’Internet des Objets ; cela implique des solutions pour gérer la diversité.

De même que nos téléphones sont devenus des plateformes de services (que nous appelons smartphones), nos voitures, maisons et villes de demain, ainsi que d’autres espaces intelligents, deviendront des plateformes de service. Afin que de multiples acteurs puissent développer des applications innovantes sur ces plateformes, il faudra déployer des infrastructures globales et ouvertes Internet des Objets et big data, que nous appelons les infrastructures de l’intelligence. Ces infrastructures vont permettre l’émergence d’une multitude d’entreprises innovantes n’ayant pas au départ la capacité d’investir dans de tels systèmes. L’analogie peut être faite ici avec l’impact qu’a eu l’avènement du cloud, mais à une échelle bien supérieure. Ces infrastructures doivent être programmables vu qu’il y a dans ce contexte une forte évolution des fonctionnalités requises et que le nombre de nouvelles applications augmentera exponentiellement. Ces infrastructures programmables, basées sur des paradigmes tels que la virtualisation de toute la chaine technologique, représentent en enjeu majeur qui bouleverse les industries du domaine. En particulier, les implémentations du cloud sortiront de leur « confinement » dans de grands centres de données pour disséminer sur l’ensemble de la chaîne technologique en atteignant les objets intelligents.

Pour finir, il est important de signaler que la conception des futurs systèmes requiert une forte interdisciplinarité, à l’intérieur du domaine des TIC, mais surtout entre les TIC et les secteurs verticaux contexte des solutions à concevoir.

Aucun acteur ne pourra contrôler l’ensemble de la chaîne, de nombreux partenariats se mettent en place et évoluent rapidement, à la fois dans les contextes technologiques et d’affaires.

Les évolutions en cours vont transformer profondément la « géographie » des secteurs industriels ; les TICs et le numérique en général induisent un effacement partiel des frontières, avec l’apparition de services transversaux à divers secteurs, de nouveaux modèles de service et de nouveaux modèles d’affaires. Tout comme les plateformes de distribution de contenu ont permis à tout un chacun de devenir « cinéaste » en publiant ses propres vidéos, les plateformes de services liés à l’Internet des Objets de demain vont permettre à de nombreux acteurs et même à chaque individu de proposer des applications nouvelles, induisant pour certaines des transformations profondes de nos modes de vie.

 

Biograhie de l'auteur
Daniel Kofman est professeur à Télécom ParisTech.  Il est co-fondateur et directeur du LINCS (Laboratory for Information, Networking and Communication Sciences). Parmi ses diverses activités, nous pouvons citer qu'il est membre du Comité Scientifique de l'OPECST (Office Parlementaire d'Evaluation des Choix Scientifiques et Technologiques). Il contribue en tant que consultant indépendant pour diverses entreprises parmi les plus importantes du domaine et il a assumé par le passé la responsabilité de  Directeur de la technologie d'une grande entreprise du secteur. Il a également cofondé une start-up. Daniel Kofman a cofondé et dirigé le comité de pilotage d'un réseau d'excellence européen sur les réseaux et services du futur. Ses résultats scientifiques les plus importants concernent l'Internet des Objets et les réseaux sans fil. Plus récemment, il a mis en place des initiatives pour traiter du sujet de l'évolution des systèmes électriques (smart grid) facilités par l'utilisation des TICs, sujet sur lequel il propose des paradigmes innovants.  

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