L'edge computing, un outil incontournable dans l'industrie 4.0
Près de 82% des entreprises de la zone EMEA utiliseront l'edge computing en 2020, selon l'étude Data Age 2025 réalisée par le cabinet IDC en décembre 2018. Cette technologie dite "à la frontière du réseau" consiste à intégrer de l'intelligence artificielle dans un microcontrôleur positionné sur une machine ou à proximité afin d'en analyser l'état de fonctionnement en temps réel sans passer par le cloud. "L'usage de l'edge computing se développe depuis quelques années déjà avec le besoin de traiter les gros volumes de données transmises par l'IoT", explique Sadissa Babeni, responsable marketing chez l'éditeur canadien Ormuco.
Autre preuve de cet engouement, 18 entreprises et organismes de R&D se sont engagés à créer en 2019 le consortium Edge Computing Consortium Europe (ECCE) pour encourager son essor. Parmi eux : Schneider Electric. L'entreprise spécialisée dans la gestion de dispositifs électriques prévoit de faire fonctionner à l'avenir tous ses produits en edge computing. "Il est essentiel pour nous que le produit s'exécute exactement quand on le veut et de la façon dont on le veut, ce que nous permet l'edge computing", justifie Maurice Pitel, chef de projet Innovation chez Schneider Electric.
"L'analyse par machine-learning est effectuée là où la donnée est produite."
Si l'edge computing suscite autant d'intérêt, c'est qu'il offre de nombreux avantages aux industriels. A commencer par la sécurité. En analysant les données dans le microcontrôleur et en envoyant sur le cloud uniquement des messages d'alerte de dysfonctionnement, la technologie d'edge computing évite un partage de données de production. Il est par ailleurs plus aisé pour les éditeurs de crypter un message qu'un flux de données. Cette sécurisation est l'une des principales préoccupations des industriels dans un projet de maintenance prédictive, selon une étude du cabinet de conseil BearingPoint réalisée en 2017.
Partant de ce constat, l'éditeur français Cartesiam, fondé en août 2016, s'est lancé dans la création d'une solution sécurisée d'intelligence artificielle embarquée. Après deux ans de développement, l'entreprise a présenté en mai 2018, en collaboration avec le fabricant français Eolane, un boîtier de maintenance prédictive dénommé Bob. Après avoir enregistré la vibration d'un appareil sur lequel il est apposé, Bob en surveille les anomalies. "L'analyse par machine-learning est effectuée là où la donnée est produite. Cette dernière est ensuite détruite, seule une alerte cryptée est envoyée à l'utilisateur", détaille Joël Rubino, cofondateur et directeur général. La solution a été déployée auprès d'une douzaine d'industriels, dont EDF sur les moteurs de ses centrales thermiques en Corse. "Nos clients commencent à nous solliciter pour des applications de l'edge autre que la maintenance", fait savoir Joël Rubino, qui a levé deux millions d'euros pour déployer sa solution à l'international.
Une division du coût par trois
Autre argument de poids pour les industriels, les gains économiques. En effectuant l'analyse des données d'un appareil en local, l'edge computing évite les coûts de stockage de l'architecture cloud et réduit les frais de bande passante. "Un projet de déploiement IoT d'envergure, qui comprend généralement près de 10 000 points de mesure dès le proof of concept, demande un investissement compris entre cinq et dix millions d'euros. Nous avons testé notre solution avec une vingtaine de nos clients et nous avons estimé que l'edge divise ce coût par trois : d'abord grâce au gain de temps, puisque l'industrialisation passe de 24 à 6 mois. Puis avec les avantages de l'edge qui permet de réduire le processing de la data, qui représente près de 70% des coûts", assure Cédric Mangaud, PDG et cofondateur en 2014 d'Octonion. Cette société suisse a présenté au CES 2019, en partenariat avec Avnet et Microsoft, Brainium, une solution clé en main comprenant le hardware, le software et le portail d'analyse pour simplifier l'usage des industriels.
La réactivité de l'edge computing est d'autre part un atout non négligeable. "Avec l'edge, l'alerte est envoyée immédiatement dès qu'une incohérence est constatée. Le langage de communication utilisée est le MQTT ou l'OPC-UA qui contiennent une sémantique et permettent à l'objet d'agir. Alors qu'avec une solution cloud, il faut attendre que l'information en protocole binaire des capteurs parviennent sur des serveurs souvent localisés de l'autre côté de l'Atlantique", détaille Eric Prevost, vice-president Emerging Technologies & Industry 4.0 chez Oracle, avant d'ajouter : "Des industriels comme Bosch attendent d'un objet intelligent qu'il s'adapte à son contexte et qu'il interagisse avec. L'edge computing, par son instantanéité, peut avoir une grande influence pour les prises de décision."
Dans l'industrie pétrolière par exemple, les capteurs mesurent divers paramètres comme la température ou la pression et les solutions d'edge computing permettent d'arrêter instantanément le forage en cas d'anomalie. "Cette technologie s'apparente à un réseau de caméras de surveillance, cela nous permet d'avoir un œil partout, confie Laurent Hausermann, cofondateur de Sentryo, le spécialiste français de la sécurité des réseaux industriels qui utilise l'edge computing depuis ses débuts en 2014. "Nous sécurisons un vaste réseau de machines. Sans une présence au plus près d'elles, ce serait impossible de détecter une intrusion au bon endroit. L'edge computing est l'élément qui nous permet d'effectuer une cybersécurité intelligente."