L'Internet des objets demeure un secteur technologique en constante expansion, et les prévisions de croissance et de financement établies par des organismes comme Gartner et Business Insider ont régulièrement été atteintes, voire dépassées, au cours des trois dernières années.

À l'instar des autres révolutions technologiques qui ont précédé l' IoT, la croissance rapide et l'engouement souvent suscité par une nouvelle technologie s'accompagnent de difficultés diverses, et IoT ne fait pas exception. Dans cette étude de cas sur le développement d'applications IoT , nous explorerons certains défis qui préoccupent les ingénieurs, les data scientists et les entreprises (OEM) spécialisés dans l' IoT , notamment lorsqu'ils se lancent dans le développement de produits et la digitalisation du travail et des services.

Pression sur les décideurs de IoT

De nombreuses entreprises sont convaincues que les solutions IoT auront un impact majeur sur leurs activités à long terme. Par conséquent, il devient primordial de disposer des personnes compétentes pour prendre des décisions éclairées par les données. De plus, l'expertise nécessaire pour configurer, gérer et exploiter les vastes quantités de données collectées sur le terrain requiert des data scientists ou des ingénieurs qualifiés capables de piloter les processus décisionnels critiques liés à IoT , la planification, l'exécution et la réalisation des objectifs fixés ou des preuves de concept.

Quels sont donc les principaux obstacles qui retardent ou empêchent les data scientists, les ingénieurs et les entreprises d'adopter et/ou de développer des applications IoT ?

1. Analyse prédictive

Grâce à l' IoT, l'analyse prédictive est devenue un atout majeur pour les entreprises. L'association de l'Internet industriel des objets et de l'analyse prédictive peut révolutionner notre compréhension de l'optimisation des processus. Elle peut également engendrer des gains d'efficacité et des économies considérables.

Toutefois, pour y parvenir, il est indispensable de bien comprendre le fonctionnement de l'analyse prédictive et son application à une situation donnée. Une préparation minutieuse est donc essentielle : elle requiert un objectif clair, suivi d'une recherche et d'une planification approfondies. Or, cela peut s'avérer complexe en raison du manque d'experts capables d'exploiter pleinement l'analyse prédictive, car le matériel nécessaire à l'enregistrement des données dans le temps doit être déployé ou configuré. Ensuite, un logiciel d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle approprié doit être utilisé pour entraîner le système à reconnaître les incidents et à modéliser la probabilité de défaillance, afin de valoriser les données brutes collectées.

2. Mauvaise qualité des données

Une préparation rigoureuse des données est essentielle pour obtenir des données de haute qualité et exploitables. Cependant, lorsque les data scientists commencent à analyser les informations, ils doivent généralement traiter d'importantes quantités de données désordonnées, d'erreurs de capteurs ou de relevés manquants, quelle que soit la taille ou le type de l'entreprise.

L'utilisation d'outils d'intégration de données est cruciale pour la gestion des données. Ces outils permettent d'automatiser la saisie d'informations et d'éviter les erreurs liées à la saisie manuelle, telles que les fautes d'orthographe ou de frappe. C'est pourquoi IoT , comme Ubidots , fournissent les composants technologiques essentiels pour les applications, évitant ainsi aux ingénieurs et aux data scientists de réinventer la roue en matière de collecte et de gestion des données de capteurs. Grâce à des intégrations éprouvées en production et à un IoT , les utilisateurs peuvent facilement envoyer des données à la plateforme, où elles sont organisées en fonction du temps et analysées selon les besoins.

Il est essentiel de communiquer aux parties prenantes l'importance cruciale d'une préparation adéquate. L'ensemble du processus de préparation peut exiger beaucoup de temps et d'efforts de la part des ingénieurs et des data scientists.

3. Sécurité

Il semble que la croissance rapide de l'Internet des IoT ne ralentira pas dans les années à venir, ce qui signifie que les options de sécurité pourraient rapidement devenir insuffisantes. Par conséquent, la mise en œuvre de solutions IoT en entreprise est à la fois prometteuse et légèrement risquée en raison du risque constant de piratage ou de détournement de systèmes matériels ou logiciels.

La sécurité des réseaux IoT est plus complexe que celle des réseaux traditionnels en raison de la plus grande diversité des dispositifs, des protocoles de communication et des normes utilisés. Garantir leur sécurité représente donc une tâche extrêmement difficile.

Cependant, des mesures aussi simples que l'utilisation d'un VPN fiable peuvent contribuer à contrer les menaces de sécurité. L'une des méthodes les plus efficaces consiste à installer un VPN sur votre routeur afin que tous les appareils qui y sont connectés bénéficient d'un niveau de sécurité supplémentaire, au-delà du simple chiffrement.

4. Le périmètre des données est trop vaste

Il existe un paradoxe : le volume de données peut être trop important pour être analysé, voire nuire à la réalisation des objectifs fixés. Pourquoi ? En analyse prédictive, il est essentiel de distinguer les informations pertinentes de celles qui ne le sont pas. Face à une telle profusion d'informations, les data scientists et les ingénieurs risquent de se retrouver piégés, voire submergés. La combinaison d'une forte variance et d'une incapacité à bien généraliser peut les empêcher de développer des modèles prédictifs performants. Cela peut même entraîner des conséquences plus graves, comme une mauvaise interprétation des données et des décisions basées sur des interprétations erronées, des anomalies ou des erreurs.

5. Accessibilité des données

L'intégrité des données représente un défi majeur pour les data scientists et les développeurs d'applications. Qui a accès aux données ? À qui appartiennent-elles ? Comment y accéderont-elles ? Ces questions sont un véritable casse-tête pour les spécialistes en charge du développement. La fréquence de partage des données doit être strictement encadrée, car leur nature est variable, ce qui engendre un défi permanent en matière de gestion des utilisateurs et de sécurité.

6. Pénurie de compétences en IoT

de TEKsystems a révélé que 45 % des entreprises peinent à recruter IoT et de sa sécurité. Immarsat a interrogé 500 cadres informatiques de grandes entreprises et a constaté que 46 % des répondants manquaient d'expérience en analyse et en science des données. Ce edge constitue un frein pour les entreprises souhaitant intégrer l' IoT et l'IA à leur processus décisionnel.

Conclusion

L' IoT étant encore à ses débuts, il faudra du temps pour surmonter les défis qui préoccupent IoT IoT la mise en œuvre et la numérisation de IoT peuvent paraître moins intimidantes pour ces professionnels et les entreprises qui souhaitent développer et adopter des solutions IoT .