L’adoption de l’Internet des Objets (IoT) transforme fondamentalement la manière dont les organisations abordent l’acquisition de données, en passant de méthodes conventionnelles à des opérations en temps réel. Cet article explore les concepts essentiels, les avantages et les étapes concrètes pour déployer un système d’acquisition de données en temps réel avec la technologie IoT, en mettant en avant l’expertise d’Axceta dans le développement de solutions adaptées.

Qu’est-ce que l’acquisition de données en temps réel en contexte IoT?

L’acquisition de données en temps réel est le processus de collecte, de traitement et d’analyse des données au moment où elles sont générées, offrant des informations immédiates sur le monde physique. Dans un contexte IoT, cela implique un réseau d’appareils connectés (capteurs, actionneurs, objets intelligents) qui surveillent en continu un environnement ou un système et transmettent les données en temps réel vers une plateforme centralisée.

Exemples concrets :

• Des usines intelligentes anticipent les pannes d’équipements critiques.
• Des serres détectent automatiquement une chute de température.
• Des caméras repèrent des défauts microscopiques sur des pièces aérospatiales.
• Des systèmes de pesée automatisés suivent chaque gramme de matière transformée.
• Des capteurs LiDAR analysent en temps réel des stocks de granulats.
• Des pompes minières isolées alertent les opérateurs dès qu’elles s’activent.

Ces cas montrent comment l’accès immédiat à l’information critique permet de réduire les coûts et d’optimiser les opérations dans divers secteurs.

 

Composants Clés d’un Système IoT d’Acquisition de Données

 

Composant	Fonction	Exemple
Capteurs/Appareils	Collecte des données brutes	Capteurs de température, pression, humidité
Connectivité	Transmission via des protocoles (MQTT, HTTP, etc.)	Wi-Fi, 5G/LTE, LoRaWAN
Calcul en périphérie	Traitement local avant transmission	Passerelle avec unité de traitement embarquée
Plateforme Cloud	Stockage, analyse et gestion des données	AWS IoT, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT
Interface utilisateur	Visualisation des données et décision	Tableau de bord personnalisé, application

 

L’enjeu stratégique de la donnée en temps réel

Le passage du traitement par lots à la collecte en temps réel offre des avantages compétitifs majeurs :

• Maintenance proactive et détection d’anomalies : Identification immédiate des défaillances pour réduire les coûts et les arrêts.
• Optimisation de la prise de décision : Données instantanées pour ajuster les opérations en temps réel.
• Amélioration de l’expérience client : Suivi précis des livraisons ou disponibilités.
• Conformité et sécurité : Surveillance continue et alertes en cas de dépassement des seuils critiques.

 

Mise en Œuvre Typique par Axceta : 4 Étapes Clés

Étape 1 : Planification et Conception

Chaque entreprise est unique. Même dans une industrie donnée, deux organisations n’opèrent pas de manière identique. Cette étape est cruciale : nous devenons des experts de vos opérations.

• Définir les objectifs : Identifier les données à collecter et les problématiques à résoudre.
• Choisir le matériel : Capteurs et passerelles adaptés à l’environnement d’exploitation.
• Cartographie de l’architecture : Conception des flux de données, protocoles de communication et plateforme cible.

Étape 2 : Déploiement et Configuration

• Installation des équipements : Mise en place des capteurs, caméras, passerelles sur le terrain.
• Configuration réseau : Sécurité, fiabilité et faible latence.
• Intégration plateforme : Configuration des pipelines d’ingestion et stockage personnalisé.

Étape 3 : Traitement et Analyse des Données

• Logique de traitement : Nettoyage, filtrage, agrégation à la périphérie ou dans le cloud.
• Analyse en flux (streaming) : Détection d’événements et génération d’alertes.
• Visualisation : Tableaux de bord clairs, intégrés si besoin aux outils existants (ERP, etc.).

Étape 4 : Maintenance et Montée en Charge

• Surveillance continue : Batterie, connectivité, qualité de données.
• Audit de sécurité : Mise à jour des protocoles.
• Scalabilité : Prêt pour supporter une croissance du volume de données et d’équipements.

 

Cas d’usage réel livré en utilisant cette méthodologie

Voici un exemple concret et le détail de ces étapes appliquées à un projet spécifique sur lequel Axceta est intervenue, dans le cas précis du laboratoire mobile d’analyse de carottes LithologIQ. Il s’agit d’une analyse approfondie décrivant ce qui s’est passé étape par étape sur ce projet.

Étapes

Étape 1 : Planification et Conception

Définir les objectifs :

Nous avons collaboré avec LithologIQ afin d’acquérir une compréhension approfondie de leurs objectifs, de leurs ambitions d’affaires et de leurs défis. Leur vision était de révolutionner le processus d’analyse des carottes minérales à l’aide de caméras hyperspectrales portables, en réduisant drastiquement le temps requis, passant de plusieurs semaines à seulement quelques heures.

Sélection du matériel :

LithologIQ avait déjà identifié les capteurs spécifiques requis pour leur projet. Axceta a planifié l’intégration initiale des capteurs critiques avec des modules de calcul en périphérie (Edge computing) ainsi qu’avec le PLC contrôlant les différents actionneurs du système. Cet équipement a été sélectionné afin de s’harmoniser parfaitement avec le matériel choisi par LithologIQ, permettant le contrôle à la fois du processus de capture des données et du système de convoyeur utilisé pour déplacer les carottes sous les caméras.

Cartographie de l’architecture :

Notre approche a consisté à créer un plan complet pour la gestion du matériel, la livraison des données et leur traitement à l’aide de logiciels spécialisés. Cette stratégie a été conçue afin d’obtenir des résultats quasi immédiats à partir des minéraux numérisés.

Nous savions que ce plan devrait être adapté à mesure que de nouvelles informations émergeraient tout au long du cycle de vie du projet.

 

Étape 2 : Déploiement et Configuration

Installation des appareils :

Notre rôle principal dans ce projet était de tirer parti de nos équipes existantes, de notre environnement de développement et de notre méthodologie afin d’accélérer la conception d’un laboratoire fonctionnel et prêt pour le terrain. Les aspects mécaniques et d’automatisation du projet ont été réalisés par un partenaire spécialisé, ce qui nous a permis de nous concentrer sur la livraison d’une première version du logiciel et sur la collaboration avec l’équipe logicielle en pleine croissance de LithologIQ.

Mise en place du réseau :

Le défi dans ce scénario unique résidait dans la gestion de la connexion d’un laboratoire mobile opérant dans des zones extrêmement éloignées. Étant donné que l’accès à un réseau conventionnel n’était pas disponible pour le transfert de données en temps réel, une solution non conventionnelle était nécessaire afin d’acquérir les données sur place, puis de les transmettre à l’externe une fois la connectivité établie.

Intégration de la plateforme :

Nous nous sommes concentrés sur la livraison, dans les plus brefs délais, d’une plateforme minimalement viable capable d’ingérer et de stocker les données générées par les équipements. Ce système permettait la configuration de séquences de capture de données adaptées aux préférences des utilisateurs et aux défis spécifiques du domaine. Il a servi de base solide sur laquelle LithologIQ a pu faire évoluer ses développements ultérieurs.

Dans ce cas particulier, il était possible de contrôler la vitesse de circulation d’un échantillon sous l’équipement hyperspectral ou d’activer des équipements optionnels, tout en devant également prendre en compte la nécessité d’une calibration constante de la caméra à chaque démarrage d’une séquence de capture.

 

Étape 3 : Traitement et Analyse des Données

Développement de la logique de traitement :

La méthode d’acquisition des données était établie, mais les informations collectées nécessitaient un stockage ainsi qu’une utilisation accessible. Plus précisément, le système devait enregistrer l’horodatage de la capture des données ainsi que l’identifiant de la boîte de carottes en cours de traitement. De plus, il était essentiel de stocker et d’associer des métadonnées critiques, telles que les données de calibration lumineuse, aux informations collectées.

Implémentation de l’analyse en temps réel :

Pour ce cas d’usage, les données hyperspectrales étaient générées ligne par ligne. Il était donc nécessaire de mettre en place une méthode permettant d’assembler ces fichiers individuels dans un format à la fois facile à interpréter par les humains et compatible avec des logiciels spécialisés. Ce logiciel, exécuté sur un second ordinateur dans le laboratoire mobile, était requis pour effectuer un traitement supplémentaire afin d’identifier les minéraux et les éléments chimiques essentiels présents dans les échantillons de carottes.

Création des tableaux de bord de visualisation :

Un second produit a été développé afin d’aider les géologues à interpréter les données. Cet outil spécialisé analyse les sorties de l’équipement principal, aidant à l’identification et à la navigation dans les ensembles de données massifs générés à partir de milliers d’échantillons de carottes. Pour ce projet, nous avons conçu l’interface utilisateur de l’outil ainsi que des fonctionnalités de navigation spécialisées afin de permettre la consultation visuelle simultanée de vastes volumes de données de bandes hyperspectrales.

Étape 4 : Maintenance et Mise à l’échelle

Surveillance :

L’objectif principal de ce projet de R&D était le développement d’un nouveau produit, avec une priorité absolue accordée à l’intégrité des données. Afin de garantir qu’aucune donnée critique ne soit perdue durant le processus d’acquisition, nous avons mis en place des solutions qui alertent immédiatement l’utilisateur en cas de défaillance. Cela permet à l’utilisateur de revoir sa dernière opération et de prévenir toute perte de données. De plus, un système de journalisation détaillé a été mis en place afin de permettre un audit complet de toutes les opérations des équipements.

Audit de sécurité :

Le système de ce produit fonctionnait en boucle fermée. Bien que la sécurité ait été prise en compte, des travaux approfondis dans ce domaine n’étaient pas requis au-delà de l’assurance de l’intégrité de notre base de code et de nos outils de développement.

Mise à l’échelle :

Axceta a assuré l’expansion future du client en livrant une documentation de haute qualité ainsi que des bases de code, leur permettant de construire de façon autonome une deuxième unité de laboratoire mobile. De plus, nous avons outillé leur équipe de développement interne par de la formation et du transfert d’expertise, leur permettant d’assumer pleinement la maintenance du produit ainsi que ses évolutions futures.

 

L’avenir est en temps réel. Parlons-en.

La donnée en temps réel devient un pilier de la transformation digitale. Si vous envisagez d’intégrer des solutions IoT en temps réel dans vos opérations, n’hésitez pas à nous contacter.

Axceta met son expertise en développement embarqué au service des secteurs comme l’agriculture, les mines et l’énergie, avec un focus sur la gestion des appareils IoT, les protocoles de communication avancés et les technologies écoénergétiques.

Pour en savoir plus ou mettre en place des solutions de sécurité, contactez-nous : https://axceta.com/contact

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