Alors que la transformation numérique remodèle le paysage des affaires sur presque tous les marchés verticaux, l'Internet des objets (IoT) est passé de simples nouveautés à une intégration des DSI et des décideurs innovants pour atteindre leurs objectifs commerciaux globaux.
Comme pour tous les investissements techniques, les solutions IoT doivent avoir une proposition de valeur claire et un retour sur investissement convaincant. Bien que la proposition de valeur puisse être assez simple à articuler, la création d'une solution qui justifie que l'investissement peut s'avérer être un défi beaucoup plus important.
Sommaire
Joindre les points
Des données cohérentes et précises sont les éléments constitutifs fondamentaux que les solutions IoT nécessitent pour atteindre les résultats commerciaux souhaités. La diffusion de ces données dans l'ensemble de l'écosystème IoT nécessite un large éventail de composants technologiques, y compris des appareils utilisés pour collecter des données, des canaux de communication et des plateformes utilisées pour gérer les appareils. De plus, d'autres éléments à considérer sont les moyens utilisés pour stocker et analyser les données, ainsi que les méthodes utilisées pour crypter et sécuriser de bout en bout.
Une fois les données ingérées, les outils et applications activent les données et fournissent des informations exploitables aux consommateurs. La réalité est que toutes ces infrastructures ont un coût, qui est le principal obstacle qui empêche un fort retour sur investissement. Les défis en matière de collecte de données précises, de communications sécurisées et de plates-formes fiables peuvent souvent empêcher les entreprises de faire évoluer les solutions IoT vers la production, pour finalement les échouer dans le purgatoire pilote.
Ancienne forme, nouvelle fonction
Pour surmonter ces défis, les technologues de l'IoT sont poussés à trouver des méthodes plus efficaces qui réduisent le coût total du déploiement de solutions à grande échelle. Un domaine d'intérêt important consiste à trouver des moyens nouveaux et innovants de collecter des données. Dans certains cas, les solutions IoT peuvent facilement inclure des milliers de périphériques gérés, ce qui complique la collecte de données de manière sécurisée et efficace. Dans d'autres cas, la collecte de données opérationnelles et environnementales n'était pas une caractéristique de la conception originale des systèmes. C'est le cas dans les environnements hérités déployés avant l'avancement des technologies qui permettent l'IoT.
Dans de tels cas, l'environnement doit être équipé de capteurs supplémentaires pour collecter et transmettre des données exploitables. Un exemple de ceci pourrait être les environnements de technologie opérationnelle (OT) qui utilisent des systèmes de contrôle industriels (ICS) tels que la fabrication, l'énergie et les services publics, ainsi que pour les contrôles environnementaux de toute usine physique qui caractérise la convergence OT / IT.
Comme pour toute infrastructure, la mise à jour des environnements OT et leur permettre de se «connecter» apporte à la fois des opportunités massives et des défis importants. La capacité de surveiller en continu les équipements à l'aide d'une solution IoT permet désormais aux décideurs d'affiner les processus plus rapidement et avec précision, ce qui se traduit par des opérations plus efficaces et rentables.
Par exemple, les fabricants peuvent surveiller plus précisément la qualité de leurs produits et apporter des ajustements au processus de production en temps opportun, ce qui se traduit par une amélioration des performances financières grâce à de meilleures marges en réduisant les déchets et les coûts de production. Dans des cas d'utilisation plus avancés, les appareils peuvent non seulement être surveillés, mais peuvent également être contrôlés et configurés manuellement par des techniciens ou même comme une réponse automatisée basée sur des règles de gestion d'événements prédéfinies.
Une sécurité en constante évolution
Bien que les solutions connectées présentent de nombreux avantages, l'IoT présente également des risques de sécurité importants. En connectant des appareils et des équipements à l'échelle de l'entreprise, les entreprises augmentent considérablement la surface d'attaque que les acteurs malveillants cherchent à exploiter et à accéder aux données sensibles, ce qui entraîne des dommages physiques ou numériques, ou les deux. Ces menaces nécessitent une stratégie de cybersécurité renforcée pour atténuer les risques.
L'infrastructure de surveillance et de sécurité traditionnelle nécessitait le déploiement d'agents. Cependant, cela a entraîné des frais généraux et des problèmes de gestion. Les solutions de collecte de données passives se sont avérées être de meilleures alternatives car elles entraînent moins de frais généraux en termes de performances du système et de coûts de licence que les méthodes de collecte de données actives.
Bien que la détection d'intrusion et d'autres technologies SIM existent depuis longtemps (qui peuvent collecter et surveiller passivement les canaux de communication qui interconnectent l'infrastructure), elles ont traditionnellement eu un objectif unidimensionnel pour détecter et atténuer les menaces de sécurité. De nouvelles méthodes sont en cours de développement pour améliorer les propositions de valeur des solutions de cybersécurité, en particulier dans les environnements OT.
Quelque chose de rien
Les déploiements ICS dans ces environnements échangent des quantités importantes de données entre les périphériques et les contrôleurs logiques primaires (PLC). Malheureusement, il existe peu de protocoles standard et de nombreux systèmes communiquent via des protocoles propriétaires. Les technologies avancées de cybersécurité sont désormais en mesure de décoder ces protocoles propriétaires pour extraire les données de contrôle afin de détecter les anomalies et fournir des alertes lorsque cela est nécessaire pour protéger les infrastructures critiques. Cette capacité à capturer des données à partir de ces sources est importante car elle n'était pas accessible auparavant ou n'existait que récemment.
Des techniques de pointe sont également en cours de développement pour obtenir des résultats encore plus convaincants. Les mêmes données de contrôle décodées peuvent être exploitées en tant qu'entrées précieuses pour les plateformes de Business Intelligence. Les données peuvent être stockées dans un référentiel, puis avancées des méthodes d'analyse de données peuvent être utilisées pour transformer les données pour des activités de grande valeur telles que la maintenance prédictive. Les données qui ont toujours existé sont maintenant utilisées pour récupérer des revenus perdus et même générer de nouvelles opportunités de revenus avec des résultats variant selon l'industrie.
La réduction des temps d'arrêt dans un contexte de fabrication se traduit par une augmentation des niveaux de production et des revenus ultérieurs. L'amélioration de la disponibilité des infrastructures dans le secteur de l'énergie et des services publics se traduit par une production plus élevée et une réduction des ressources gaspillées. Le fil conducteur est l'amélioration des résultats, notamment une plus grande satisfaction de la clientèle et des bénéfices plus importants.
Brian Russell, architecte de solutions IoT chez Atos Amérique du Nord
