DOSSIER - L'IoT, accélérateur pour le développement de services innovants

L’Internet des objets (Internet of Things, IoT) est un levier de transformation numérique puissant pour fluidifier et sécuriser les processus de production dans tous les secteurs. La mise en place de l’IoT peut aussi contribuer à l’évolution du business model des entreprises (objectif souvent considéré aujourd’hui comme ‘l’ultime étape’ de cette transformation).

Ce document a pour principaux objectifs de :

- présenter comment les capteurs connectés permettent d’améliorer ou de développer de nouveaux services,

- illustrer ces améliorations avec des cas d’usage,

- présenter des points de vigilance pour garantir la réussite du projet.

INTRODUCTION

L’Internet des objets (Internet of Things, IoT) est un levier de transformation numérique puissant pour fluidifier et sécuriser les processus de production dans tous les secteurs. L’IoT est le maillon qui permet d’ajouter une couche d’intelligence locale aux produits en les connectant à des plateformes complètes dédiées à l’agrégation et à l’analyse des données. La mise en place de l’IoT peut aussi contribuer à l’évolution du business model des entreprises (objectif souvent considéré aujourd’hui comme ‘l’ultime étape’ de cette transformation).

Les priorités des entreprises sont de garantir un service de qualité (qui se doit d’être de plus en plus personnalisé et qui passe donc par une meilleure connaissance des utilisateurs), d’anticiper les pannes des produits et les réclamations afin d’assurer la meilleure expérience client (CX) et de fluidifier les processus internes de l’entreprise. L’usage de l’IoT vient compléter les canaux d’interaction avec les clients, et permet l’échange bidirectionnel d’informations : le client peut remonter des informations relatives à l’usage d’un produit et l’entreprise dispose d’un canal pour lui transmettre des réponses et des informations.

Les résultats de deux études que nous avons menées en 2017, soulignent l’intérêt des entreprises (aussi bien end users que providers de services IT) pour l’IoT. D’une part, l’analyse PAC ‘CxO 3000, France*’ montre que 55% des entreprises considèrent l’IoT comme un sujet important dans leur agenda technologique et que 27% d’entre elles prévoient d’augmenter leurs dépenses dans ce domaine dans les 2 ans qui viennent. D’autre part, une seconde étude menée au niveau européen sur l’usage de l’IoT dans le domaine du manufacturing illustre les domaines impactés par l’usage de l’IoT, aussi bien au sein des entreprises qu’à l’extérieur.

 
Fig. 1 : Principaux leviers internes et externes des projets IoT - Manufacturing Europe

La grande diversité des capteurs disponibles sur le marché aujourd’hui permet, d’une part, d’améliorer les services existants (en leur permettant de s’adapter plus rapidement aux attentes des clients, par exemple, grâce à l’utilisation des données complémentaires récoltées). D’autre part, des services innovants peuvent être développés grâce à l’usage de nouveaux capteurs (permettant de mesurer plus finement et plus rapidement un grand nombre de paramètres).

Dans une première partie, nous adresserons l’utilisation des capteurs connectés pour améliorer ou développer de nouveaux services chez les end users. Ensuite, nous illustrerons l’impact des possibilités offertes par ces nouveaux capteurs sur le portfolio de services que proposent les providers de services. Nous conclurons par des recommandations pour ces deux catégories d’entreprises.

L’IOT, UN PUISSANT LEVIER D’AMÉLIORATION ET DE CRÉATION DE SERVICES POUR LES ENTREPRISES UTILISATRICES

L’Internet des objets est un puissant levier d’innovation qui ne permet pas seulement de créer de nouveaux services, mais qui permet aussi d’améliorer les services existants pour les clients/utilisateurs ainsi que la façon dont ils sont délivrés à ces mêmes utilisateurs.

Dans cette première partie, nous allons illustrer une sélection de domaines dans lesquels l’usage de l’IoT peut apporter des améliorations concernant les niveaux de services proposés, voire même faciliter la création de nouvelles offres de services.

1.    De la maintenance curative à la maintenance prédictive grâce à l’IoT

La maintenance est l’un des domaines qui a le plus bénéficié de la possibilité de connecter des capteurs. Avoir accès à des données précises sur l’état d’usure ou le niveau de consommation des machines, composants et consommables permet de diminuer significativement les arrêts de l’appareil de production, en réduisant le temps d’intervention nécessaire à la résolution d’une panne. Les informations mesurées permettent d’identifier plus rapidement la source du dysfonctionnement et d’éviter de mener de fastidieux tests invasifs. Cette optimisation contribue à augmenter le rendement ainsi que la rentabilité. Ce type de maintenance a posteriori est qualifiée de ‘maintenance curative’.

L’ajout de données plus complexes - qui renseignent sur les phénomènes exogènes comme le climat ou le moral des opérateurs - autorise la mise en place de stratégies de maintenance préventive. Les modèles de maintenance préventive sont basés sur l’analyse des jeux de données passés, constitués au fil du temps, et d’essayer de prévoir ce qui va se passer dans le futur.

Cas d’usage : Hilcorp Energy Compagny : Des capteurs fixés sur les pompes de forage fournissent des informations (taux d’usage, pression…) en temps réel qui, corrélées à d’autres données (climatiques et projections d’usage), permettent d’anticiper les meilleurs réglages et interventions préventives, afin de limiter la survenue de pannes et donc l’arrêt de la production.

La maintenance prédictive, quant à elle, permet de modéliser les évolutions les plus probables des systèmes, en corrélant des jeux de données passés accumulés avec des ‘modèles’ d’usage. L’interprétation des différentes possibilités de corrélation de l’ensemble de ces données doit permettre d’anticiper les pannes de manière toujours plus précise, afin de réduire très significativement leur taux de survenue.

Cas d’usage : Michelin : Les camions de très forts tonnages utilisés dans les mines à ciel ouvert sont équipés de 6 pneus chacun, d’une valeur de 40K euros/pièce, pour une moyenne de 24 camions par mine. L’immobilisation d’un camion coûte 1 000 euros/heure. La mise en place de pneus connectés (permettant de récolter des données d’usage telles que la distance parcourue, la masse transportée, la qualité du sol…) couplée à la prise en compte de données climatiques a permis d’optimiser la maintenance et la durée de vie des pneumatiques sur les camions utilisés. Il a, ainsi, été possible de réduire le nombre d’arrêts dus à des problèmes sur les pneus et d’optimiser le coût de chaque pneu en changeant celui-ci au meilleur moment.

L’application de ces différentes méthodes de maintenance permet de générer un retour sur investissement significatif (plusieurs dizaines de pourcents par rapport aux coûts de maintenance et au manque à gagner initialement générés).

2.    La géolocalisation pour développer de nouveaux services indoor et outdoor

Les technologies de géolocalisation ont fortement progressé ces dernières années, entre autres grâce à l’augmentation de la finesse des GPS, mais surtout grâce à la multiplication du nombre de capteurs qui permettent d’affiner l’estimation de la localisation et de prendre connaissance des actions réalisées (dans une certaine mesure) et du temps passé à un endroit donné.

À l’extérieur des bâtiments (outdoor), les principales améliorations susceptibles d’optimiser les services existants ou de faciliter la création de nouveaux services sont :

- L’amélioration de la finesse de mesure des GPS. Celle-ci permet de proposer de nouveaux services dans le domaine des livraisons (nourriture, produits de consommation), mais aussi des recommandations personnalisées dans le cadre de pratiques sportives (par exemple, proposition de parcours de course dans une ville où l’utilisateur se trouve ou encore un parcours adapté à un entraînement spécifique).

- La diminution de la consommation en énergie des capteurs. Celle-ci se traduit par une durée de fonctionnement augmentée (et, par conséquent, par une réduction des interventions humaines pour recharger/changer les capteurs) et rend possible le développement d’offres de services liées au suivi de produits (palettes, véhicules…) qui se déplacent beaucoup, et sont soumis à des conditions qui rendent les opérations de maintenance difficiles à mener trop souvent.

-  La diminution de la taille (et du coût de production) des capteurs. Elle permet de densifier le maillage de la zone à couvrir et contribue aux exemples cités précédemment. La taille peut être un critère de choix du capteur le plus adapté à un projet donné.

Cas d’usage : La ville de Nice a développé une application mobile couplée à des capteurs installés dans les places de parking qui informent, en temps réel, de la disponibilité des places. Ce dispositif a permis de réduire de 30% les embouteillages et de 25% la pollution sonore (dans la zone de test).

C’est, néanmoins, à l’intérieur des bâtiments (indoor) que les progrès les plus significatifs ont été réalisés ces derniers mois. Le déploiement de flottes de capteurs (précis, de petite taille, à faible consommation d’énergie) permet de cartographier les espaces intérieurs plus précisément que les espaces extérieurs. Sans compter l’intégration fréquente de terminaux mobiles dans ce maillage (les smartphones ou tablettes sont tous, ou quasiment tous, équipés de GPS).

Le développement de ces capacités de géolocalisation intramuros a permis de fluidifier ou d’automatiser des services qui reposaient, jusqu’à présent, sur des actions déclaratives, comme le fait de libérer une salle de réunion, d’éteindre la lumière d’un local, de s’orienter sur un campus ou encore de localiser les points d’intérêt (extincteurs, défibrillateurs…).

Cas d’usage : Dans une grande enseigne de prêt-à-porter, la disposition de capteurs dans les boutiques permet d’analyser finement le comportement et le parcours des clients en fonction de l’organisation des rayons. De surcroît, ces informations peuvent être corrélées avec des données personnelles (contraintes alimentaires, préférences vestimentaires… si le partage est activé sur le terminal mobile du client). Le mix de ces données permet d’optimiser le parcours client au sein des boutiques, en lui indiquant les pièces les plus à même de retenir son attention.

3.    De vrais services ‘temps réel’ grâce au edge computing

L’expression ‘edge computing’ désigne une technologie qui répartit une partie des fonctions réalisées dans le Cloud sur des appareils décentralisés tels que des capteurs, des gateways ou tout autre matériel disposant de capacités de calcul. Les deux principaux objectifs de l’utilisation de cette technologie dans le cadre de l’IoT sont :

- Proposer des services en ‘temps réel’ basés sur l’exploitation des données recueillies par les capteurs connectés et analysées instantanément et localement grâce au edge computing,

- Assurer le fonctionnement de l’environnement IoT même en cas d’absence de connectivité.


Fig. 2 :    Qu’est-ce que le edge computing ?

La capacité ‘hors-ligne’ est cruciale dans de nombreux environnements IoT. Il n’est pas nécessaire d’envoyer les data dans le Cloud si la décision - simple - peut être prise au niveau local, en temps quasi réel. Si les données doivent faire l’aller/retour dans le Cloud, la durée du trajet peut s’avérer incompatible avec certains cas d’usage : ABS de voitures, airbags… Les systèmes embarqués représentent exactement ce type de produit, sauf qu’ils ne sont pas du tout connectés.

En revanche, une connectivité permanente n’est pas toujours possible ou souhaitée, que ce soit pour des raisons de coût d’accès, de disponibilité de réseau ou bien encore de sécurité.

Cas d’usage : Les véhicules autonomes doivent être en capacité d’analyser des situations et de prendre des décisions immédiates sur la base de paramètres environnementaux locaux, même sans être connectés au réseau (freinages d’urgence, déclenchements des airbags…).

Cas d’usage : Les ‘capteurs intelligents’ peuvent également être adaptés à l’application du edge computing. Par exemple, pour sélectionner et compresser localement des données avant de les transmettre, afin qu’elles soient traitées de manière centralisée. Des villes aux Etats-Unis expérimentent déjà des interactions décentralisées entre des véhicules connectés et des capteurs reliés au système de gestion du trafic afin de fluidifier celui-ci.

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