Les 7 principaux composants de l'écosystème de l'IdO

L'internet des objets (IoT) désigne un ensemble d'objets interconnectés capables de détecter, d'agir et de communiquer au sein d'un vaste réseau, avec ou sans intervention humaine directe. Ils sont également capables d'agir de manière autonome en fonction des modifications de l'environnement en déclenchant des processus et en partageant ces informations dans le réseau afin de traiter et de générer des informations précieuses concernant leur environnement. Il s'agit désormais d'une technologie bien établie et en plein essor, avec plus de 20 milliards d'appareils identifiés comme dispositifs IdO d'ici à 2025.

Les concepts fondamentaux de l'IdO sont les "objets intelligents" et les "environnements intelligents". Un objet intelligent est un objet physique équipé d'un processeur, d'un système de stockage de données, d'un système de capteurs et d'une technologie de réseau pour la communication. Certains de ces objets peuvent influer sur leur environnement au moyen d'actionneurs. Selon la même définition, un environnement intelligent fait référence à l'étendue physique dans laquelle les objets intelligents sont déployés et interagissent. Maintenant que nous avons une brève compréhension du cadre de l'IdO, examinons les principaux composants de l'IdO.

Chose ou dispositif

Les objets et les dispositifs de l'IdO sont des composants tels que des capteurs, des actionneurs et, parfois, des vêtements qui sont équipés de capteurs et d'actionneurs. Ils sont déployés dans la couche physique d'une architecture IdO, qui constitue l'épine dorsale du cadre IdO. Les principales fonctions de ces objets et dispositifs sont de détecter et de collecter des données de l'environnement et de mettre en œuvre tout mécanisme de contrôle nécessaire pour contrôler les variables requises dans l'environnement.

1. Les capteurs

Ce sont les composants responsables de la détection et de la perception de tout changement environnemental et de la lecture. Aujourd'hui, les capteurs peuvent détecter presque tout, de la température à la pression sanguine humaine, et les capteurs avancés sont capables de mesurer d'autres éléments complexes. Toutes ces fonctionnalités sont possibles en occupant un espace très réduit grâce aux technologies modernes telles que l'intégration à très grande échelle (VLSI). L'intégration à très grande échelle a donné naissance à un nouvel ensemble de capteurs avancés connus sous le nom de systèmes microélectromécaniques (MEMS), qui sont désormais très courants dans la plupart des applications de l'IdO. Voici quelques-unes des catégories de capteurs les plus utilisées :

• Capteurs de température : Ces capteurs mesurent les variations de température dans l'environnement de détection. Il existe différents types de capteurs de température en fonction de la technologie de détection de la température, tels que les thermocouples, les thermistances, les capteurs IR et les détecteurs de température à résistance (RTD).
• Capteurs de proximité : Ces capteurs détectent la présence ou l'absence d'un objet proche ou ses propriétés. Il existe différents types de capteurs de proximité, tels que les capteurs inductifs, les capteurs capacitifs, les capteurs à ultrasons et les capteurs photoélectriques.
• Capteurs de détection de mouvement : Ces capteurs détectent tout mouvement physique dans une zone donnée. Les capteurs à ultrasons, les capteurs IR passifs (PIR) et les capteurs à micro-ondes sont quelques-uns des capteurs couramment déployés.
• Capteurs optiques : Ces capteurs sont capables de capturer des photons de lumière et de les convertir en signaux pour interpréter des informations importantes sur l'environnement.
• Capteurs de pression : Ces capteurs détectent tout changement de pression dans l'environnement de détection.
• Gyroscopes et accéléromètres : Ces capteurs sont capables de mesurer tout mouvement de rotation et d'accélération.
• Capteurs de produits chimiques et de gaz : Ces capteurs détectent la présence de certains produits chimiques et gaz dans l'environnement. Il existe différents types et familles de ces capteurs en fonction des besoins.
• Capteurs d'humidité : Ils mesurent l'humidité de l'environnement.

2. Actionneurs

Ils sont à l'opposé des capteurs. Ils agissent sur l'environnement en fonction de certaines instructions ou données de détection. Voyons cela à l'aide d'un exemple. Prenons l'exemple d'une application IoT déployée dans une application agricole pour contrôler l'écoulement de l'eau vers la végétation. À cette fin, nous pouvons utiliser des capteurs de niveau d'eau et des capteurs d'humidité du sol pour détecter le niveau d'eau dans le sol. Maintenant, nous pouvons fournir de l'eau à l'aide de pompes en contrôlant une vanne. Dans ce cas, la vanne agit comme un actionneur. Lorsque les capteurs détectent une quantité excessive d'eau, ils envoient un signal aux vannes, qui sont les actionneurs permettant de fermer la pompe.

Le type d'actionneur employé dépendra de la verticale et du cas d'utilisation. Il peut s'agir d'activer ou de désactiver un interrupteur ou de contrôler une vanne, comme dans notre exemple précédent, ou encore de réaliser des actions avancées telles que la préhension, le tournage et la rotation.

Connectivité et mise en réseau

Les applications IoT impliquent des dispositifs, des capteurs, des actionneurs et des nuages qui communiquent entre eux pour prendre des décisions et traiter les données collectées. À cette fin, il est essentiel d'établir des moyens d'interconnecter ces composants dans un écosystème IdO. La connectivité est donc un autre élément essentiel de la réalisation des applications IdO. En général, il existe deux types de méthodologies de communication pour établir la connectivité : la communication sans fil et la communication câblée. Le choix entre les deux dépend totalement du cas d'utilisation et du secteur vertical.

Protocoles de communication

Une fois que les données sont collectées et que les données de contrôle nécessaires sont récupérées, il est nécessaire de communiquer ces données à la plateforme en nuage ou à la périphérie, selon les besoins. Pour ce faire, les applications IoT utilisent différents types de protocoles de communication.

Lorsque les nœuds périphériques (y compris les capteurs et les actionneurs) sont situés à proximité les uns des autres, ils sont collectivement appelés réseaux de zone personnelle (PAN). Les PAN utilisent généralement des protocoles non-internet pour la communication. Toutefois, il existe également des protocoles basés sur le protocole IP. Ces protocoles pour les PAN sont définis dans le cadre des définitions des réseaux personnels sans fil IEEE 802.15. Certains de ces protocoles sont Bluetooth 5, ZigBee et Z-Wave. De même, des protocoles tels que 6LoWPAN sont mis en lumière pour que les protocoles basés sur l'IP soient également utilisés dans les PAN.

Lorsque les nœuds périphériques sont répartis sur une vaste zone, ils sont collectivement appelés réseaux étendus (WAN) ou réseaux locaux (LAN). Ces deux termes sont parfois utilisés de manière interchangeable. Ces réseaux locaux utilisent des protocoles de communication basés sur le protocole IP pour communiquer entre les nœuds et le nuage. Comme ils nécessitent des protocoles de communication à longue portée avec une quantité considérable d'énergie pour voyager. Voici quelques-uns des protocoles les plus connus LoRaWANMQTT, HTTP, cellulaire (4G/3G) et le Wi-Fi figurent parmi les protocoles de communication les plus utilisés.

Nuage

Le nuage de l'IdO peut être considéré comme l'endroit où se trouve l'"intelligence". Le nuage collectera toutes les données recueillies par le biais du protocole de communication approprié et effectuera le traitement nécessaire. Outre la collecte et le traitement des données, le nuage IoT peut stocker et gérer les données en temps réel. Par conséquent, un facteur important dans le choix d'un service en nuage approprié est la prise en compte de la latence impliquée dans les services en nuage. Les fournisseurs de services en nuage prennent en charge une gamme de produits Everything as a Service (XaaS). Les services comprennent la mise en réseau en tant que service (NaaS), le logiciel en tant que service (SaaS), la plateforme en tant que service (PaaS) et l'infrastructure en tant que service (IaaS). L'utilisateur peut décider du service à utiliser en fonction du cas d'utilisation de l'IdO et du secteur vertical.

En termes simples, le nuage IoT consisterait en un réseau de services optimisés pour les services susmentionnés et la gestion en temps réel d'énormes quantités de données. Il contient également un système de base de données de gestion distribuée.

Malgré la facilité et la réduction des coûts d'exploitation, une nouvelle tendance est apparue pour traiter et gérer les données pertinentes à la périphérie même, ce qui a donné naissance à de nouveaux concepts tels que l'informatique en périphérie et l'informatique en brouillard. La préférence entre l'informatique en nuage et l'informatique en périphérie dépend de l'application, l'informatique en périphérie étant privilégiée lorsque de grandes quantités de données doivent être traitées sur site.

Analyse de l'IdO

Les données physiques acquises par les capteurs sont converties en signaux numériques à la périphérie et ces signaux numériques peuvent avoir des conséquences exploitables. Par exemple, nous pouvons avoir besoin de classer les signes vitaux d'un patient comme étant graves ou sains. Pour ce faire, nous pouvons collecter des données auprès du patient à l'aide de capteurs, les rassembler sous forme de séries temporelles et les traiter à l'aide d'un moteur basé sur des règles afin d'effectuer notre prédiction. En cas d'urgence, la précision et la rapidité de ce moteur à base de règles jouent un rôle essentiel. De plus, il est important d'exécuter une action immédiate pour la prédiction.

Pour réaliser ces fonctions, nous pouvons déployer des modèles d'apprentissage profond pour l'analyse prédictive et diverses techniques d'apprentissage automatique pour prédire les tendances, résoudre les problèmes de régression, concevoir des prévisions d'événements et même prendre des décisions utiles.

L'analyse nécessite une capacité de stockage et une puissance de calcul considérables pour effectuer ces opérations et prendre des décisions intelligentes. C'est pourquoi elles sont idéalement hébergées dans le nuage de l'IdO. Toutefois, des concepts émergents tels que TinyML ont ouvert la voie à la prise de décisions au niveau de la périphérie elle-même.

Interface utilisateur

Il s'agit du composant dans lequel l'utilisateur final interagit activement avec notre écosystème IdO. L'utilisateur peut contrôler l'ensemble du système et y apporter des modifications et des préférences. Par conséquent, l'interface utilisateur servira d'abstraction de haut niveau pour l'ensemble du système.

L'interface utilisateur peut être intégrée à l'appareil lui-même ou être installée sur des wearables, des téléphones intelligents, des tablettes ou sous la forme d'une application web. Les tableaux de bord de l'IdO sont une autre plateforme populaire, mais il faut parfois des compétences techniques pour interagir avec eux. Enfin, si vous avez l'occasion de concevoir une interface utilisateur, n'oubliez pas que le design est un élément essentiel. Ajoutez des polices de caractères sympas, un support vocal et des interfaces tactiles pour rendre le produit plus compétitif sur le marché.

Examinons maintenant d'autres composants d'un écosystème IdO.

Sécurité

Il s'agit d'un composant qui est généralement négligé par les concepteurs et les architectes de l'IdO lors de la conception des applications de l'IdO, ce qui a conduit à un plus grand nombre d'appareils vulnérables aux attaques jour après jour. Un système sécurisé devrait comporter une stratégie d'opposition, une stratégie de récupération et devrait être capable de reconnaître toute attaque malveillante sur le système.

Idéalement, ces systèmes de sécurité peuvent être déployés dans l'informatique dématérialisée et intégrés dans des composants de réseau.

Passerelle IoT

Passerelles IoT sont devenus un composant populaire avec le nombre croissant de capteurs et de nœuds connectant un système IoT donné. Elles facilitent la gestion du trafic de données et peuvent en outre fournir des mesures de sécurité des données ainsi qu'un prétraitement des données afin d'éliminer les données indésirables ou corrompues. En outre, les passerelles IoT les plus avancées sont dotées de la capacité d'analyser les données et de prendre des décisions intelligentes, ce qui, par ailleurs, réduit la charge du service en nuage.

Conclusion 

L'internet des objets, qui est déjà une technologie mature, a connu une croissance rapide avec l'arrivée de nouvelles technologies et de nouveaux protocoles. Il est susceptible de prendre une nouvelle dimension avec l'arrivée de nouvelles technologies de communication telles que la 5G et devrait avoir un avenir prometteur.