Le marché des objets connectés : enjeux et défis

Le marché des objets connectés (en anglais, Internet of Things- IoT) est en plein boom au niveau mondial et devrait continuer à croître à un rythme soutenu dans les prochaines années. Une nouvelle génération de services s’appuyant sur la richesse des données disponibles dans l’écosystème, devrait voir le jour.

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Avec la première génération d’objets connectés, des solutions ont été développées au sein de marchés verticaux spécifiques, tels que l’automobile, la santé ou les compteurs intelligents pour les Utilities (réseaux de gaz, d’électricité et d’eau). Les données sont au cœur de la solution. Une fois les données collectées par un appareil ou un capteur, elles sont converties en informations détaillées (‘’data analytics’’) pour favoriser la prise de décision ou améliorer des services : téléconsultation et diagnostic à distance, ou la mise en place d’une gestion dynamique des prix pour les utilities. Aujourd’hui, la plupart des données collectées dans les différents marchés verticaux ne sont pas partagées par les différents fournisseurs de services : les données restent ainsi dans des silos.

Avec l’évolution de la technologie et les nouveaux choix stratégiques des entreprises, ces silos de données sont de plus en plus considérés comme de véritables actifs, et les sociétés sont à la recherche des différents moyens de les monétiser. En parallèle, beaucoup d’organisations, de la start-up jusqu’à la multinationale, cherchent à développer la prochaine génération de solutions IoT, qui fusionnent et analysent les données de multiples systèmes, organisations et marchés verticaux. Toutes les entreprises font face à de nombreuses barrières techniques et commerciales, incluant notamment l’accès aux données, leur interopérabilité, le respect de la vie privée et la sécurité, sans parler des compétences internes, telles que la capacité à innover et à recruter les bons profils.

Afin d’accélérer le développement de l’écosystème, une collaboration entre toutes les parties prenantes est primordiale: entreprises technologiques, développeurs de logiciels, sociétés cherchant à partager ou à monétiser les données collectées (spécialisées ou non sur un marché vertical), et secteur public.

Le partage des données, le catalyseur pour le marché de l’internet des objets

McKinsey estime qu’en 2025, la contribution annuelle des objets connectés à l’économie mondiale pourrait s’élever à plus de 11 000 milliards de dollars. La valeur est créée de deux façons, soit en transformant et en optimisant les processus opérationnels, soit en favorisant la création de nouvelles activités, produits ou services. McKinsey affirme également que l’interopérabilité des solutions est requise pour libérer environ 40% de la valeur potentielle, soit 4 400 milliards de dollars par an.

L’interopérabilité est un concept large, qui couvre aussi bien les réseaux eux-mêmes, que les communications entre systèmes opérant dans différents réseaux :

  • Réseaux longue portée comme Sigfox, les technologies cellulaires (2G, 3G, 4G…) ou encore LoRa, pour les entreprises qui veulent transférer des données sur de longues distances ;
  • Réseaux à courte portée comme le Wifi, Bluetooth, ZigBee ou Z-wave, qui permettent de transférer des données sur de faibles distances (domotiques, montres/bracelets connectés…).

Ce concept s’applique également au niveau des appareils électroniques ou capteurs : malgré leur diversité, l’interopérabilité assure la communication entre eux. Et enfin, au niveau des données elles-mêmes, s’assurer que les données générées soient standardisées et harmonisées pour permettre leur partage et leur utilisation au sein de multiples organisations et services.

En matière d’interopérabilité des données, les entreprises font souvent face à deux types de barrières :

  • Des barrières commerciales, qui empêchent l’innovation et allongent les temps de commercialisation, telles que :
    • Les discussions pour déterminer qui est vraiment propriétaire des données ;
    • La confiance et la mise en place d’accords commerciaux entre les parties ;
    • Le cadre légal (propriété intellectuelle, sécurité, respect de la vie privée, confidentialité).
  • Des barrières techniques, qui augmentent la complexité, réduisent le potentiel de marché et allongent les temps de commercialisation, telles que :
    • L’absence de formats standards pour les données : ainsi, les mêmes types de données en provenance de différentes sources sont présentés dans différents formats. Ceci implique généralement une intervention pour transformer les données afin de les intégrer, réduisant ainsi la possibilité de réutiliser de manière efficace les mêmes sources de données; ainsi pour une application développée visant à optimiser la gestion du trafic routier à Paris, si les données sur la circulation à Berlin étaient dans le même format, alors la même application pourrait être facilement utilisée à Berlin sans avoir à supporter des coûts de redéveloppement.

Ainsi, aujourd’hui, la vaste majorité des services développés à partir des objets connectés dépendent d’une seule source d’informations.

Quelques exemples ci-dessous illustrent comment les données en provenance de différentes sources pourraient être combinées et utilisées dans l’intérêt de toutes les parties prenantes.

  • Les villes intelligentes ou ‘’smart cities’’: les données de différentes sources pourraient être utilisées pour améliorer les conditions de circulation, et optimiser le transport public en temps réel. Par exemple, des capteurs de données sur les véhicules publics et privés, les feux de signalisation et le réseau routier pourraient être combinés avec des informations telles que la météo et la tenue de manifestations publiques (concerts, événements sportifs, etc.) afin d’optimiser la circulation en ville et le transport du public vers ces éventuelles manifestations.
  • L’automobile: les sources de données telles que les capteurs sur un véhicule privé, la météo et les informations sur le conducteur pourraient être fusionnées pour favoriser l’émergence de services tels que la tarification de l’assurance automobile selon l’usage (caractéristiques du véhicule et comportement du conducteur), la maintenance préventive et prédictive ainsi que l’analyse avant-vente. Des services basés sur ces différentes sources d’informations pourraient être offerts à différentes parties prenantes, incluant les chauffeurs, les constructeurs automobiles, les concessionnaires (y compris garages) et compagnies d’assurance.
  • L’agriculture : les données de différentes sources telles que les conditions du sol, les conditions climatiques, les informations sur la récolte, le matériel agricole, les capteurs d’humidité du sol (optimisation de l’irrigation), la pollution de l’air, les informations sur le bétail, les silos de grains et bien d’autres, pourraient être analysés pour créer des solutions qui puissent améliorer l’efficacité et augmenter les rendements, en calculant par exemple, le niveau optimal d’engrais, de stockage des semences et la nécessité d’intervenir sur le matériel agricole.

Des premières initiatives commencent à voir le jour, comme le projet européen AutoMat, financé par le programme de recherche H2020, qui vise à créer une plateforme d’échange des données récoltées par les véhicules connectés de tous les constructeurs, qui pour des raisons historiques, stockent chacun leurs données dans un format spécifique. L’objectif est donc d’abord de créer un format standard de données. Certes les constructeurs automobiles devront s’adapter pour formater leurs données, mais les coûts associés sont perçus comme relativement marginaux par rapport aux bénéfices qui pourraient être générés en agrégeant leurs données avec celles de leurs concurrents.

En conclusion, si les acteurs installés investissent de façon volontariste dans l’innovation, favorisant l’émergence d’un écosystème efficient, alors les objets connectés représenteront une opportunité considérable pour l’économie mondiale.

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