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L’analytique et l’Internet des Objets

Depuis quelques 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.

 

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 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. 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’intemet des Objets.

 

 

 

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