IOT, du bac à sable à l’industrie 4.0 !

Dans l'inconscient collectif, les projets IoT sont souvent réduits à un enjeu matériel, à la fois dans l'approche méthodologique mais également dans leur dimensionnement. En réalité, l'objet est la partie émergée de l'iceberg

Un projet IOT, bien plus qu’une histoire d’objets !

 
Du POC à l’industrialisation

Si le concept d’IOT est relativement récent dans sa mise en application grand public, il aura vécu longtemps cantonné aux Fablabs et autres espaces expérimentaux qui pourraient s’apparenter parfois à des « Fabriques à POC ».

L’enjeu principal de l’IOT durant la dernière décennie aura finalement été d’imaginer sa maturation pour permettre l’émergence d’usages industrialisés (à ne pas confondre avec industriels), au-delà des essais technologiques pratiqués à foison dans les grandes entreprises ou centres de R&D.

Une maturation de l’IOT implique inévitablement plusieurs paramètres :

  • Une solidité et une amélioration de la sécurité des réseaux de télécommunications
  • Une réduction des coûts de production et d’exploitation des devices
  • Des compétences multiples permettant un déploiement serein et une exploitation intelligente
  • Une approche holistique permettant une intégration plus maitrisée aux environnements des clients et une interconnexion plus simplifiée à leurs systèmes, traçant ainsi le chemin vers l’industrialisation.

Le défi de l’industrialisation qui a rapidement occupé le centre du débat a permis l’émergence progressive des MVPs (Minimum Viable Product) pour remplacer ou compléter les POCs.

Apportant plus qu’une validation technique, la mise en place de MVP complète les retours du POC en amorçant l’industrialisation, avec certes, un produit à périmètre (fonctionnel et d’usage) limité mais toutefois intégré à l’environnement interne et rendant possible une évaluation préliminaire de l’impact business d’un éventuel passage à l’échelle.

C’est en prenant conscience de la difficulté de cette transition que nous avons décidé de centrer la deuxième partie de notre article sur la démarche de passage à l’échelle et les moyens à mettre en œuvre pour assurer une bonne exploitation.

 
De L’industrialisation à l’exploitation, un cycle de vie complet

Comme évoqué dans notre précèdent article, la réussite d’un projet IOT dépend beaucoup des expertises variées qui sont sollicitées et de la bonne anticipation des coûts d’exploitation dans les calculs de ROI. Mais quid des autres paramètres opérationnels qui représentent la clé du passage à l’échelle ? Explorons de plus près les réalités du terrain :

S’il est simple d’anticiper les coûts OPEX associés aux déplacements « obligatoires » (ex : analyse terrain préalable, installation des dispositifs) ou aux licences logicielles, on sous-estime souvent la complexité des opérations et les coûts qu’elles peuvent générer.

Prenons l’exemple d’un projet IoT dont la viabilité du business model repose sur un maximum de 3 déplacements de technicien :

  • Un premier pour repérer le site cible et convenir de la meilleure solution de télécommunications et matérielle à installer
  • Un second pour installer le dispositif et former le client à son utilisation
  • Un dernier pour une intervention de maintenance ou la dépose du dispositif à la fin de contrat

Quelques mois après l’installation, alors que tout fonctionnait correctement, le client indique un problème, les données du capteur ne s’affichent plus sur son application métier. Il cible rapidement le matériel car ses autres usines ne sont pas affectées. Le prestataire déplace alors un technicien pour une intervention sur le dispositif, qui s’avère fortuite. En effet, le problème provient d’une maintenance de l’antenne de l’opérateur télécom qui a occasionné une panne de connectivité sur la zone.

Le 3ème déplacement a été consommé sans apporter de valeur, tout autre déplacement mettra en danger la rentabilité du projet.

Ce cas concret illustre la nécessité d’avoir une expertise des différentes briques techniques et des processus formalisés pour assurer un diagnostic précis et limiter les interventions non nécessaires. Nous avons formalisé dans le schéma ci-dessous les grandes étapes des opérations d’un projet IoT, de l’installation à la fin de vie.

Une bonne gestion des opérations passe donc par la prise en compte de plusieurs éléments clés :

  • Ne pas sous-estimer les prérequis à l’installation qui, selon la complexité du cas d’usage et les contraintes locales, peuvent engendrer du temps et des frais de déplacement
  • Connaitre la chaine technique du projet et ses points de vulnérabilité pour mieux anticiper les situations dégradées, qualifier les incidents et optimiser les coûts opérationnels
  • Anticiper la fin de fin de vie des dispositifs et des projets pour lisser au maximum les coûts dans les opérations courantes, par exemple en mutualisant les interventions

La maitrise du 2ème point ci-dessus passe le plus souvent par la mise en place d’une structure de supervision, ou centre de service.

 
Un centre de service dédié pour assurer la rentabilité

La complexité des opérations et la fragilité des business model imposent aux sociétés de s’appuyer sur une structure de supervision efficace capable de prévoir les pannes, de qualifier les incidents afin de limiter les interventions.

Chez Visian, nous avons mis en place un centre de service spécialisé dans l’IoT, pour accompagner au mieux les clients dans l’ensemble des opérations liées à l’exploitation des projets s’appuyant sur des objets connectés. Cette cellule s’appuie sur des procédures et des outils adaptés aux différentes phase du cycle de vie de l’IoT (voir schéma ci-dessous), ainsi que sur des ressources humaines variées, allant du Data Scientist au technicien en passant par le responsable du centre de service.

Elle s’appuie sur des outils d’aide à la décision, basés sur les technologies de Business Intelligence comme l’illustrent les tableaux de bord ci-dessous.

 

A la réception d’un incident, les opérateurs savent exactement la séquence des actions à mener pour déterminer la cause du problème et décliner un plan d’action. Ce processus n’est en aucun cas figé. En effet, dans le cas d’un nouveau scénario, l’équipe enrichit la procédure pour optimiser les futurs diagnostics et continuer ainsi à assurer une bonne exploitation.

Au fil des années, nous avons pu suivre et vivre l’évolution des technologies et pratiques au sein de l’écosystème IoT ; Il apparait clairement la nécessité de savoir s’adapter rapidement à ces évolutions et développer son expertise sur l’ensemble de la chaine de valeur. Tout aussi important : intervenir dans une variété d’industries et de secteurs permet de couvrir un plus large spectre de cet univers grandissant qu’est l’IOT et ainsi consolider son expertise.

Au sein de Visian, les différents projets d’envergure que nous avons pu mener au sein de différents secteurs et les liens forts que nous avons tissés avec les principaux acteurs de l’écosystème ont fini d’inscrire l’IoT dans notre ADN. Nous nous appuyons aujourd’hui sur ce vécu pour développer des offres à forte valeur ajoutée tout en restant fidèles à notre engagement de sobriété numérique.

Data Mesh: Nouvelle tendance ou véritable levier de transformation

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l’innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d’une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

Lire la suite »

Recommandations ANSSI

Dans le contexte évolutif l’IA générative, l’ANSSI met en avant l’importance cruciale d’intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d’assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes

Lire la suite »

Data quality

Parler de qualité des données, c’est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé

Lire la suite »

MDM ou PIM

Dans l’univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu’un simple choix binaire « ou ».

Lire la suite »

Cohérence et continuité en l’IA Gen

De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l’Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l’IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d’utilisateurs.

Lire la suite »

Charte d’utilisation ChatGPT

Si ChatGPT promet d’automatiser et d’améliorer de nombreuses tâches, boostant ainsi la productivité des PME et des ETI, il est crucial de reconnaître les risques liés à son utilisation sans cadre. L’établissement d’une charte d’utilisation de ChatGPT pour les PME et les ETI n’est pas une entrave, mais un cadre nécessaire pour exploiter cette technologie avec responsabilité et discernement.

Lire la suite »

Rejoindre Visan

contact@visian.fr

01 41 37 41 37

Suivre sur linkedin

Localisation

22 rue du président Wilson

92300 Levallois Perret