L’analytique et l’Internet des Objets

 

gareth-noyesDepuis quelque temps l’analytique s’est imposé comme le concept à la mode, dans des domaines aussi variés que la valorisation des Big Data en entreprise, l’analyse des données du web, les équipements connectés ou même l’Internet des Objets. Sur ce dernier point, observons les différents paradigmes de l’analytique et ses exemples d’utilisation.

Par Gareth Noyes, Chief Strategy Officer, Wind River

Un des modèles analytiques courant est ce que l’on peut appeler le « stocker-et-analyser-plus tard », qui consiste à transférer d’énormes quantités de données vers des serveurs Cloud et des clusters Hadoop afin d’être analysées plus tard. Le problème avec cette approche, en particulier  compte tenu de la quantité d’informations qui croît sans cesse, est qu’il est impossible d’en réduire l’échelle et nous sommes donc rapidement submergés par une masse d’informations auxquelles nous sommes incapables de donner du sens. Imaginons a contrario un modèle où l’intelligence –permise par l’analytique–  est adaptée à chaque cas d’usage particulier et à la topologie d’un système donné, produisant de  l’ « intelligence où et quand on en a besoin ». Ce modèle implique la notion d’intelligence à plusieurs niveaux où chaque dispositif connecté dispose d’une dose d’autonomie configurable et d’autorité dans la de prise de décisions, ne se contentant plus d’agir en simple « générateur de données aveugle ».

A l’évidence, la bonne architecture dépend fortement de chaque cas d’utilisation et de son contexte. Prenons comme exemple un scenario de modélisation prédictif dans lequel des algorithmes complexes auto-apprenants à partir des données terrain tourneraient sur des serveurs puissants pour passer au crible des quantités énormes de données opérationnelles afin de construire un modèle prédictif de défaillance, applicable disons à une éolienne. Une fois le modèle généré « dans le cloud », il peut être transféré vers le système de contrôle de l’éolienne pour l’améliorer et lui conférer une plus grande autonomie de fonctionnement sans pannes.

De plus en plus de startups émergent dans le domaine de l’analytique, allant des bases de données temps réel en mémoire aux plates-formes entièrement dédiées à l’analytique. Les moteurs dédiés à l’analyse des flux de données en continu constituent un domaine particulièrement intéressant. Il s’agit d’un aspect de l’analytique diamétralement opposé au scenario du stockage immédiat et de l’analyse tardive de l’information, décrit plus haut. Les données sont traitées pour être analysées sur le vif. Cette technologie s’adapte mieux en général à des situations où l’analytique s’effectue à plusieurs niveaux.

Une autre approche de l’analytique, qui devient de plus en plus importante pour l’Internet des Objets, est ce que j’appellerai l’analytique à sens-unique par opposition à l’analytique en circuit fermé. L’analytique à sens unique est le transfert efficace de données vers le cloud à des fins de stockage et de virtualisation, nécessitant une intervention humaine pour en faire des interprétations intelligentes. L’utilisation en circuit fermé constitue un cas vraiment intéressant car l’analytique – aussi bien dans le cloud que dans des points d’agrégation au sein du réseau –   y contrôle les changements ainsi que les retours des machines connectées, chaque dispositif échangeant de l’intelligence analytique avec les autres.

Quel que soit le paradigme analytique ou son contexte d’utilisation, on peut retenir que les données et la capacité de leur donner un sens sont en train de devenir un facteur de différenciation déterminant de l’Internet des Objets.

 

© 2015 Strategies Telecoms & Multimedia | Contact |  -