Mesurer ce qui se passe dans le monde réel est l'un des principaux bénéfices de l'Internet des Objets… A la condition de maîtriser la chaine de valeur de la donnée, et donc d'adosser l'IoT sur le Big Data
Fabricants d'équipements et concepteurs de services disposent rarement d'une idée précise sur comment leurs produits sont utilisés. La multiplication des intermédiaires dans la distribution de ces produits ne facilite pas non plus la relation avec l'utilisateur final, qu'il soit un particulier ou une entreprise.
Voilà pourquoi, pour mieux connaître les usages de leurs produits et anticiper les évènements qui vont influencer ces usages, les fabricants ou les concepteurs de services vont de plus en plus les connecter afin de collecter et d'analyser les données.
Les 3 modèles du Big Data
L'utilisation de ces données - sous réserve du respect des règles de vie privée, anonyme et de sécurité, mais également de ne pas se montrer trop intrusif – doit permettre de disposer d'une meilleure connaissance des usages du produit, mais surtout participer à son amélioration en continue et à l'innovation.
L'analyse de ces données doit passer par des outils puissants, qui font du Big Data une réelle opportunité. On distingue aujourd'hui 3 modèles d'usages auxquels le Big Data fait référence :
- Volumes de données ;
- Dépasser les capacités des bases de données traditionnelles ;
- Outils d'analyse qui permettent de dépasser les 2 modèles précédents.
Les 4 types de données
Avec les premières années d'analyse et de développement des projets et des technologies liées à l'Internet des Objets, il est possible de résumer les données associées aux objets connectés en 4 types de données. La démarche est importante, car elle est un guide pour le déploiement des solutions de Big Data associées à l'IoT.
- Les données d'état
Ce sont les données logiquement les plus répandues, car elles sont naturellement associées à l'objet connecté. Elles permettent de mettre en place une base de référence et serviront de plus en plus comme matière première pour alimenter les moteurs d'algorithmes des solutions de Big Data, et réaliser du prévisionnel sur le long terme.
- Les données de localisation
Extension logique du GPS, ces données se complètent : le GPS fonctionne bien en déplacement, à l'extérieur, mal sur le statique, sur des déplacements courts et surtout en intérieur. Le potentiel est énorme, certes dans la chaine logistique qui devrait être la première à l'industrialiser, mais également avec un énorme marché grand public, celui de la localisation d'un objet ou d'une personne. Des fonctionnalités qui demandent à bénéficier d'un traitement en temps réel.
- Les données personnalisées
Les acteurs du marché sont très prudents dans ce domaine : ils distinguent les données anonymes sur les usage et les préférences individuelles aux données personnelles associées à la vie privée. En fait, se profile derrière ces données une notion essentielle, source de scepticisme de la part des utilisateurs, l'automatisation. Toute la difficulté est de pouvoir associer des règles à des usages en passant de la moyenne aux pratiques de l'individu, sans heurter le respect de la vie privée…
- Les données décisionnelles
Principalement associée à l'exploitation des données d'état, mais également aux deux suivantes, les données décisionnelles doivent accompagner la prise de décision, quelle soit automatisée ou personnelle. Elles ont donc deux états, l'automatisation et la persuasion.
Démonstration par l'exemple
Prenons l'exemple de l'électricité dans un immeuble (dont on estime que 30 % est gaspillée). Un domaine mal maitrisé car trop souvent les responsable ne savent comment le traiter. Les données d'état informent sur la consommation énergétique, par nature localisées. Les données personnalisées renseignent les usages particuliers, éclairage, température de chauffage, périodes d'usage… Les données décisionnelles vont automatiser certains de ces usages, avec des coupures durant les périodes d'absence, des réduction de température en fonction climat extérieur, des actions liées aux usages individuels, etc.
Image d'entête iStock @ KUO CHUN HUNG
