Familiarisez-vous avec le vocabulaire de l’IoT

Le premier type est « objet connecté simple ». Il est doté d’un certain nombre d’éléments de type émetteur-récepteur, et possède des capacités lui permettant de dialoguer à distance avec un autre objet. Ces objets dits “simplement connectés” reçoivent un certain nombre d’éléments ou d’informations, mais restent relativement passifs. La valeur ajoutée de ce type d’objet repose seulement sur sa capacité à se connecter.

Un objet connecté simple peut être un détecteur de fumée connecté qui envoie un signal sur le téléphone du propriétaire en cas d’incendie. Autre exemple, une balance connectée qui transmet les données enregistrées sur une base de données accessible par ordinateur ou smartphone.

Pour développer un objet de ce type,  il faut pouvoir apporter des réponses aux questions :

« comment est-ce que je le connecte ? », et « comment, dans le milieu public ou professionnel, vais-je pouvoir assurer cette connectivité ? ».

Le deuxième type est « objet intelligent ». L’objet est non seulement connecté mais, en plus, il va être équipé de logiciels capables de produire de l’information construite, et non pas uniquement de la donnée élémentaire (de la raw data, en anglais). C’est une définition spécifique de l’intelligence qui renvoie à la notion d’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas d’une intelligence au sens global, mais de la capacité de l’objet connecté à effectuer certaines tâches spécifiques, comme analyser ou traiter des données.

La valeur ajoutée de l’objet connecté intelligent repose donc sur sa capacité à traiter de la donnée et à produire de l’information.

Reprenons l’exemple de la balance connectée simple, et essayons d’imaginer sa version intelligente. Ce pourrait être une balance capable de détecter des variations de poids au-delà de la normale, ou bien une balance qui pourrait calculer l’indice de masse corporelle. On pourrait même imaginer une balance qui puisse anticiper les prises de poids dans le temps.

Pour développer un objet connecté intelligent, il faut pouvoir répondre aux questions du type : “Que va faire cet objet des données qu’il collecte ?” ou encore “Quelles fonctions d’analyse dois-je intégrer pour que l’objet puisse construire de l’information ?”.

L’objet de type autonome possède toutes les caractéristiques de l’objet connecté et intelligent. Il peut de surcroît effectuer des tâches plus avancées, comme analyser son environnement. Sur la base de l’analyse de son environnement, l’objet prend lui-même un certain nombre de décisions et agit. C’est à partir de ce stade que l’objet devient autonome.

Des normes internationales sur les objets connectés autonomes commencent à être publiées pour les milieux professionnels ou publics. Une des normes les plus connues est « ADAS ». C’est un acronyme en anglais pour « Advanced Driver Assistance Systems » ou « Aide à la conduite ». La norme ADAS distingue 5 types d’autonomies : assistance au conducteur, autonomie partielle, autonomie conditionnelle, semi-autonomie, autonomie totale.

Pour concevoir un objet connecté autonome, il faut pouvoir répondre positivement à des questions du type :

«  L’objet peut-il se développer lui-même ou se « rendre compte » d’un certain nombre de choses ? » ou « A-t-il la capacité de passer d’un stade passif à totalement actif selon son environnement ? ».

La valeur ajoutée d’un objet connecté autonome s’estime au degré d’intervention directe d’un humain. Moins il est nécessaire d'interagir avec un objet pour qu’il agisse, plus sa valeur ajoutée augmente.

Le point ultime de l’IoT est l'objet totalement autonome. C’est le challenge principal des entreprises qui sont sur ce marché. Mais que cela signifie-t-il exactement ? Qu’est-ce que cette autonomie supposée requiert comme technologie ? Quelles en sont les conséquences ?

Pour qu’un objet soit totalement autonome, il faut le relier à une base de données qui permette de représenter l'ensemble de la réalité. En tant qu’êtres humains, nous sommes capables d'être autonomes parce que notre cerveau a enregistré un certain nombre d'éléments de notre environnement, et nous a amenés à pouvoir réagir correctement.  

La capacité à acquérir et enrichir une base de données est un autre défi de l’autonomie. Dans le cas du véhicule autonome, pour pouvoir faire rouler le maximum d’automobiles, il faudra au préalable acquérir l'information sur l’ensemble des dispositifs et des événements possibles sur une route. Tant que les données correspondant à un parcours de plusieurs milliers de kilomètres n'auront pas été enregistrées, il ne sera pas possible de construire une base de données suffisamment riche et exploitable par les logiciels et les algorithmes, pour pouvoir rendre autonomes ces différents objets.

En termes de technologie, l’objet sera d’autant plus autonome qu’il sera doté des meilleures capacités disponibles. Il s’agit de capacités de connectivité, de réception de données, de contrôle et de commande disponibles. L’objet autonome devra aussi posséder une certaine intelligence, c'est-à-dire être capable de réagir de façon adaptée à un certain nombre d'événements réels. Pour relever ces défis, tout développeur d’objet autonome devra investir dans des technologies (au sens de techniques et méthodes) de type miniaturisation, émission-réception, algorithmique, ou encore intelligence artificielle. Ce développement implique aussi d’avoir un accès à des compétences extrêmement poussées en mathématiques, sans oublier la mise à disposition de semi-conducteurs de plus en plus réduits.

Autre point important qui sera abordé en détail plus loin : la prise en compte du risque dans l'autonomie. Toute la sécurité liée à l'autonomisation de ces objets renvoie à des problématiques de cybercriminalité ou de cybersécurité. Dans un futur proche, tout le monde sera “digitalisé” et les interconnexions seront digitales. Il faudra alors se poser la question : comment peut-on rendre sûrs, ou safe, en anglais, l'ensemble des objets connectés ?

Derrière la notion d'IoT, on trouve trois types fondamentaux d'objets :

Au-delà de ces définitions, se cachent un certain nombre de problématiques que nous avons, pour l’instant, simplement soulevées : l'acquisition de l'information pour alimenter les bases de données et la sécurisation des données. Nous verrons par la suite les autres éléments nécessaires au développement des objets connectés ; en particulier, les marchés et les évolutions technologiques.