IOT et industrie : Un glossaire de la terminologie IoT que vous devez connaître

L'IoT, comme tout sujet spécialisé, est livré avec son jargon et ses acronymes que tout le monde doit comprendre avant de pouvoir approfondir ses nuances.Le moyen le plus simple d'expliquer l'IoT commence généralement par des exemples quotidiens, y compris des thermostats intelligents ou des applications qui vous permettent de tourner éteindre les lumières sans basculer un interrupteur physique. Ces appareils intelligents ou connectés ne représentent que les éléments de base de l'IoT; Les technologues ont tellement plus à apprendre s'ils veulent mettre en œuvre l'IoT dans leurs organisations. Les déploiements IoT incarnent de nombreuses autres technologies, telles que l'IA, le cloud et l'informatique de pointe, la connectivité et la sécurité.Commencez par la terminologie de base de l'IoT pour découvrir les composants importants de l'IoT et comment l'IoT s'intègre aux autres tendances technologiques.
10 termes débutants pour comprendre l'IoT
Internet des objets. L'IoT est un système de capteurs ou d'appareils utilisés pour collecter et échanger des données via une connexion réseau sans aucune intervention humaine. L'IoT peut être utilisé pour surveiller l'état d'une machine, de l'environnement ou même d'une personne – en d'autres termes, les «choses» dans l'Internet des objets. L'IoT tire sa valeur de l'analyse des données qu'il génère lorsqu'il est appliqué pour augmenter l'efficacité ou mieux comprendre les processus.
Appareils IoT. Parfois également appelés appareils intelligents ou connectés, ceux-ci incluent tout appareil ou capteur doté de capacités informatiques qui se connecte à Internet mais qui ne seraient pas nécessairement compatibles avec Internet. Par exemple, un thermostat intelligent pourrait ajuster la température d'une salle de réunion en fonction du nombre de personnes dans la pièce. De manière générale, les capteurs intelligents prennent les entrées de leur environnement et agissent avec des fonctions prédéfinies lorsque des conditions spécifiques sont remplies avant que les données ne soient envoyées à partir de l'appareil. Les appareils informatiques traditionnels, tels que les ordinateurs, les smartphones ou les tablettes, ne relèvent pas du domaine de l'IoT.
IoT industriel. L'IIoT réduit le focus de l'IoT aux seuls capteurs et actionneurs utilisés dans un processus de fabrication ou industriel. L'IIoT fait souvent référence à l'utilisation de données provenant de machines qui n'étaient pas connectées à Internet auparavant pour des analyses en temps réel qui favorisent des actions commerciales plus efficaces. Les applications de l'IIoT incluent la maintenance prédictive, la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement et le suivi des actifs. Les composants architecturaux de l'IoT et de l'IIoT sont souvent les mêmes, mais les organisations les utilisent à des fins différentes. L'IoT couvre plus largement les applications des appareils connectés dans de nombreux secteurs verticaux, tandis que l'IIoT connecte des appareils dans la fabrication et des services publics qui traitent des processus plus critiques que l'IoT général.

Quatrième révolution industrielle. Les technologues pourraient entendre d'autres professionnels parler de l'IoT dans le cadre de la quatrième révolution industrielle. L'idée sous-jacente est que les tendances technologiques émergentes – y compris l'IoT, la réalité virtuelle et l'IA – transforment la façon dont les gens vivent et travaillent, de la même manière que les révolutions industrielles précédentes ont apporté des progrès industriels, technologiques et numériques perturbateurs.
Transformation numérique. Certaines organisations pourraient envisager de transformer numériquement leur entreprise en utilisant l'IoT comme catalyseur du changement. Cette évolution va au-delà de l'adoption de l'IoT ou d'une autre technologie émergente et oblige les organisations à repenser et réinventer leur fonctionnement à des niveaux fondamentaux. Les organisations doivent examiner et restructurer leur stratégie et leur culture pour résoudre les problèmes et optimiser les processus en transformant les tâches manuelles en tâches numériques.
Big Data. Les appareils IoT peuvent générer des quantités massives de données qui peuvent être utilisées dans l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et l'analyse. À partir des données, les organisations peuvent identifier des modèles et des tendances pour éclairer leurs décisions commerciales. Les données IoT nécessitent une infrastructure pour mieux gérer, stocker et analyser un grand volume de données structurées et non structurées en temps réel. Les organisations utilisent le Big Data pour leur donner un avantage concurrentiel dans la commercialisation de leurs produits ou services, améliorer leurs processus et accroître la satisfaction client.

Analyse IoT. Les données IoT sont un sous-ensemble de Big Data. La valeur de l'IoT vient de ce que les organisations font avec les dispositifs de données générés. Ils utilisent des outils d'analyse pour extraire des informations exploitables de la pléthore de données IoT. Les outils d'analyse IoT prennent des données de capteurs sur des équipements de fabrication, des compteurs intelligents ou des véhicules de livraison pour des rapports et des analyses. L'analyse IoT présente aux organisations des défis liés aux différents types de données, à la quantité de données et à la vitesse nécessaire au traitement des données.
Informatique de périphérie IoT. Le Edge computing est l'architecture dont l'IoT a besoin pour traiter les données à proximité de l'endroit où elles sont générées, en particulier lorsque le traitement des données est sensible au temps. L'edge computing résout le problème de l'envoi de grandes quantités de données sur le réseau en traitant les données sur l'appareil lui-même ou sur un serveur proche de celui-ci. Au lieu de traiter toutes les données pour une utilisation ultérieure, l'informatique de périphérie signifie qu'une caméra de sécurité intelligente peut traiter et ne transmettre les données de l'appareil que lorsqu'elle détecte un mouvement, ce qui réduit la charge sur le réseau. Toutes les données qui n'ont pas besoin d'être analysées en temps réel peuvent être analysées dans le cloud.

Cloud computing IoT. Les organisations peuvent utiliser des services de cloud computing pour fournir des ressources de calcul évolutives entièrement gérées pour les déploiements IoT. Ces services se présentent sous la forme d'infrastructures, de plates-formes ou de SaaS. Le stockage des informations dans le cloud offre aux entreprises une sauvegarde pour la reprise après sinistre et peut leur faire économiser le coût de construction de l'infrastructure nécessaire en interne.
Sécurité IoT. L'industrie de l'IoT n'a pas toujours donné la priorité à l'intégration de mesures de sécurité pendant le développement, ce qui a laissé les appareils connectés avec des vulnérabilités à atténuer. De nombreuses méthodes utilisées pour sécuriser les entreprises sécuriseront également les appareils IoT, tels que les pare-feu, mais la connexion d'appareils à Internet pose des problèmes uniques. Les appareils IoT existent généralement à la périphérie du réseau d'une organisation et augmentent considérablement la surface d'attaque potentielle. Les fabricants développent les appareils IoT pour qu'ils soient petits, mais cela limite les ressources que contient chaque appareil, y compris l'espace pour des mesures de sécurité plus importantes, telles que le cryptage avancé. Les organisations IoT manquent également d'accord sur les normes acceptées par l'industrie, ce qui signifie que les organisations ont de nombreux cadres parmi lesquels choisir sans directives claires. Ils peuvent se retrouver avec des appareils utilisant des protocoles différents, ce qui rend difficile la sécurisation des systèmes et l’interopérabilité. Il existe des groupes qui travaillent à l'élaboration de normes industrielles, comme l'Institut national des normes, mais ils sont toujours en cours.

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