Il n’est pas rare que dans les secteurs d’activités, notamment industriels, il y ait une confusion entre les solutions dites M2M et celles dites IoT. En effet, en discutant avec certains acteurs, nous avons déjà entendu ce type de discours :

« C’est facile, pour faire du l’IoT il faut simplement ajouter aux solutions M2M de nouveaux capteurs pour recueillir plus de données à un prix plus attractif. En parallèle, on augmente les capacités de calcul afin de permettre l’extraction et l’analyse massive des données. Les données collectées sont ensuite transmises à la DSI, puis sont transformées en informations ».

Si tel était le cas, cette vision excluerait de facto une composante fondamentale : l’agilité des réseaux IoT et leur capacité à traiter localement les données afin de les publier à des systèmes de gestion tiers.

Mais repartons du début : Qu’est-ce que le M2M, le Machine to Machine ?

C’est une architecture traditionnellement utilisée pour les applications de surveillance, de contrôle à distance ou d’optimisation d’un seul processus. Elles ont été spécifiées, conçues et mises en œuvre pour résoudre des problèmes ponctuels par une solution ponctuelle.

Prenons par exemple le cas d’un bâtiment. Celui-ci dispose généralement de plusieurs systèmes de contrôles autonomes : CVC (Chauffage, Ventilation, Climatisation), Sécurité, Détection d’incendie, etc. Très souvent, ces systèmes prennent les mêmes types de mesures, dans des environnements similaires et avec des capteurs qui leur sont propres.

Capteurs qui, eux-mêmes, remontent des données sur des concentrateurs différents, opérés en silos et communiquant avec des protocoles et normes souvent propriétaires. Le partage des données devient alors sacrément complexe, voire parfois impossible.

Le côté positif est qu’il est relativement facile de justifier (ou rejeter) un ROI sur une solution de M2M puisque la spécification de ces architectures est relativement simple. Mais en contrepartie, les limites de ce type de projet sont elles aussi relativement faciles à atteindre et très peu évolutives en l’état.

En résumé, un système M2M traditionnel peut être considéré comme un gestionnaire assis dans un bureau, en contact permanent avec ses équipes sur le terrain. Le gestionnaire, à intervalle régulier, leur demande si tout est ok sur leurs périmètres respectifs et traite tous les événements qui lui sont remontés. Qui plus est, pour être efficaces, les échanges doivent avoir lieu de manière optimisée. Certes, cela permet une certaine rapidité d’exécution mais leur langage n’est pour autant pas simple à comprendre hors contexte et de ce fait, l’interopérabilité avec les autres équipes et l’adaptation à de nouvelles situations s’avèrent complexes et couteuses.

Dans ce cas quelle différence avec l’IoT ?

Par analogie l’IoT pourrait être vue comme le « Twitter des machines ».

En effet, dans le cadre d‘une architecture IoT, si je suis un équipement qui souhaite devenir communiquant, tout ce que je dois faire c’est simplement souscrire à un sujet d’intérêt (#Niveau de Température). Pas besoin de savoir qui d’autre Twitte, ou comment nous sommes connectés au réseau. Ainsi, je reçois tout simplement les informations dont j’ai besoin pour déterminer sur quoi il faut agir et mieux encore, il n’y a aucune interférence entre les différents protagonistes. Chacun est libre de s’abonner ou de se désabonner sans risque d’intégrité pour le système.

Ainsi l’IoT peut donc être vu comme un sous-système producteur de données qui publie les informations collectées sans avoir besoin de connaitre tous les détails de l’application ou de l’utilisateur qui les consommera. Le principe est simplement de mettre des données à disposition du plus grand nombre afin qu’elles puissent être exploitées dans de nouveaux usages ou dans le cadre d’extensions applicatives.

De par la souplesse des architectures IoT, il devient alors plus aisé d’analyser les dépendances et causalités entre des flux de données, apparemment sans rapport, et d’optimiser ainsi non seulement un processus unique, mais également tout un écosystème.

De ce fait, il est possible de s’adapter à de nouveaux besoins via une re-contextualisation des données ou une recombinaison du système de collecte lui-même, initialement non prévu à l’origine du projet. Certes, les cas d’utilisations initiaux identifiés peuvent à eux seuls justifier un ROI sérieux mais plus encore, la valeur se trouve également dans l’extension possible des architectures IoT pour s’adapter au fil de l’eau à de nouveaux besoins et usages.

En résumé un facteur majeur de différenciation entre M2M est IoT est la flexibilité des architectures et des flux, offrant de nouvelles opportunités dans l’optimisation des processus, le big-data ou encore le développement de services à valeurs ajoutées.

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Source B+B SmartWorx