IoT : pourquoi l'efficacité spectrale devient le vrai KPI des réseaux
Personne ne s'inquiète quand son thermostat se connecte au Wi-Fi. Le compteur d'eau du voisin, le capteur de stationnement au coin de la rue, le module sur la canalisation enterrée trois mètres plus bas : chacun envoie ses données sans bruit, sans fil visible, sans qu'on y pense jamais. C'est toute la promesse de l'IoT, connecter massivement, à faible coût, sans friction apparente.
Pris un par un, ces objets sont inoffensifs. Mais ils ne sont jamais seuls. On comptait environ 21 milliards d'objets connectés dans le monde en 2025. Les projections tablent sur 39 milliards d'ici 2030, et certaines méthodologies évoquent même 40 milliards d'ici 2034. Ajoutez à cela les quelque 79 zettaoctets, soit 79 milliards de téraoctets de données que ces appareils génèrent chaque année, et l'addition de tous ces signaux silencieux devient un phénomène à part entière.
Et ce phénomène s'amplifie même sans que le nombre d'objets n'augmente. Les applications demandent en effet une granularité toujours plus fine : un compteur d'eau qui envoyait une mesure toutes les six heures doit aujourd'hui en envoyer une par heure, voire toutes les quinze minutes pour permettre la détection de fuites en temps quasi réel. À nombre de capteurs constant, la pression sur le spectre radio augmente mécaniquement.
Le problème, c'est que cette croissance ne reste pas sur l'écran d'un tableau de bord. Elle a un poids physique. Dans une ville intelligente, sur un réseau d'eau, sur une infrastructure énergétique, chaque nouvel objet ajouté doit, à un moment, émettre un signal radio pour exister. Et cette émission a besoin d'un canal disponible, à un instant donné, dans un espace partagé avec des milliers d'autres émetteurs. C'est précisément l'angle mort de cette promesse : personne ne compte le spectre que cette connectivité massive vient consommer.
C'est là que la question change de nature. Le sujet n'est plus de savoir combien d'objets on peut connecter : ça, l'industrie sait déjà le faire à grande échelle. Le vrai sujet, c'est de savoir où et comment ils émettent tous en même temps, sans se gêner les uns les autres.
Le spectre radio : une ressource finie sous pression
On peut ajouter des serveurs à l'infini, louer plus de cloud, étendre une fibre. Le spectre radio, lui, ne s'étend pas. Il existe en quantité fixe, découpé en bandes de fréquences que la physique impose et que personne ne peut créer.
En France, c'est l'ANFR, en lien avec l'Arcep, qui gère cette ressource. Et la grande majorité des objets connectés se logent dans les mêmes bandes libres, autour de 868 MHz, une bande qui n'a jamais été pensée pour accueillir des milliards d'émetteurs. L'Arcep et l'ANFR l'ont anticipé dès 2016, en ouvrant une consultation sur le sujet. Dix ans plus tard, le débat sur la rareté du spectre n'a rien perdu de sa pertinence, il s'est même intensifié à mesure que l'IoT est passé du pilote à l'industrialisation. On parle beaucoup de transition énergétique, mais très peu de transition spectrale, alors que les deux sujets vont devoir se poser en même temps.
Un objet connecté ne consomme pas seulement de la donnée et de la batterie. Il consomme aussi, à chaque message, une fraction de spectre. Et cette fraction, infime à l'unité, devient un enjeu collectif dès qu'elle se multiplie par des milliards.
Le vrai problème : la densité locale (et non la volumétrie globale)
On parle souvent de l'IoT comme d'un problème de volume : des milliards d'objets, des zettaoctets de données. Mais la saturation du spectre se joue à une autre échelle, plus locale : des poches de densité où des milliers d'émetteurs cohabitent sur la même fréquence, au même moment.
Cette densité peut grimper très haut, jusqu'à 50 000 objets par kilomètre carré dans certains déploiements urbains. À ce niveau, ce n'est plus une question de couverture réseau, mais de cohabitation entre émetteurs.
La télérelève des compteurs d'eau et d'énergie l'illustre bien. À Erfurt, en Allemagne, 90 000 capteurs ont été déployés, dont 75% installés dans des caves ou des regards en béton, des environnements particulièrement hostiles à la propagation radio. En Italie, l'opérateur Gaia (réseau fixe AMI pour réduire les pertes d'eau | Diehl Metering) gère 120 000 compteurs d'eau, avec en moyenne 4 000 compteurs par antenne, relevés toutes les heures.
Dans ces deux cas, chaque capteur n'émet presque rien à lui seul. Le problème surgit quand des milliers de ces messages anodins cherchent à passer par le même canal au même instant. Ce n'est pas le volume de données qui pose problème, c'est la simultanéité des émissions.
Consultez le cas client GAIA : réseau fixe AMI pour réduire les pertes d'eau | Diehl Metering
Les limites des technologies actuelles face à la congestion
Le LPWAN, ou réseau étendu à basse consommation et longue portée, est la famille de technologies radio qui a permis l'essor de l'IoT. Le principe est simple : un objet envoie un message bref, peu gourmand en énergie, capable de parcourir plusieurs kilomètres pour atteindre une antenne. LoRa et Sigfox en sont les deux représentants les plus connus. Grâce à ce compromis entre portée et consommation, un capteur peut fonctionner sur batterie pendant des années tout en restant connecté à distance.
Mais cette portée a un prix : ces technologies fonctionnent sur des bandes de fréquences non-licenciées, ouvertes à tous les usages sans qu'une autorité centrale ne coordonne qui émet et quand. En dessous de 500 mW (27 dBm), un émetteur n'a d'ailleurs pas besoin de déclaration dans le Fichier National des Fréquences géré par l'ANFR, ce qui explique pourquoi ces bandes sont si faciles d'accès, et donc si encombrées. Tant que les objets connectés restent peu nombreux dans une même zone, cette absence de coordination ne pose pas de problème, chacun trouve sa place dans le canal. Mais dès que des milliers d'objets cherchent à émettre au même endroit, ils finissent par se gêner : les messages se chevauchent, des collisions de paquets surviennent, et le taux de réception des données se dégrade, ce qui complique le respect des engagements de service.
Certaines études évoquent des seuils assez bas, autour de 100 nœuds LoRa ou 200 Sigfox dans des scénarios denses, avant que le réseau ne commence à perdre des messages de façon significative. Dans la pratique, ça se traduit par des relevés de compteurs qui n'arrivent jamais, ou des alertes qui ne remontent qu'après plusieurs tentatives de renvoi. Pour l'opérateur, la seule parade consiste alors à multiplier les antennes pour répartir la charge, ce qui fait grimper la facture d'infrastructure.
Et le plus trompeur, c'est que cette congestion radio ne se voit pas. Un pilote fonctionne souvent très bien : les volumes restent maîtrisés, l'environnement radio est encore peu chargé. C'est le passage à l'échelle qui révèle le problème. Pire encore, un simple particulier qui déploie des boîtiers domotique sur la même bande non-licenciée peut suffire à dégrader le taux de réception d'un réseau industriel entier, jusqu'au moment où les données critiques ne remontent plus.
Ce constat n'est pas un défaut de conception, c'est un changement de contexte. Ces technologies ont été pensées pour couvrir des territoires, pas pour gérer des millions d'émetteurs. L'échelle a changé : on est passé de réseaux larges à des réseaux saturés, et ce sont deux problèmes très différents à résoudre.
Un angle mort : l'empreinte spectrale des technologies
À première vue, le sujet peut sembler secondaire. Pourquoi s'intéresser à un nouveau critère technique quand quatre suffisent déjà à choisir une technologie IoT : la consommation énergétique, la portée radio, le coût et la simplicité de déploiement ? Ces critères répondent aux contraintes les plus visibles, mais aucun ne dit rien sur la manière dont l'objet va se comporter une fois plongé dans un environnement radio dense. C'est précisément là que ce critère de choix doit évoluer.
Il manque encore à la liste l'empreinte spectrale, ou efficacité spectrale : combien de fréquence un message mobilise, combien de temps il occupe le canal, et comment l'objet tient le coup quand des milliers d'autres émetteurs font la même chose au même moment.
Car la saturation ne fonctionne pas comme un robinet qu'on ferme : ce ne sont pas les messages en plus qui ne passent pas, c'est chaque message supplémentaire qui augmente le risque de collision et réduit le taux de réception de ce qui fonctionnait jusqu'alors. Et ce risque de collision étant exponentiel, le passage à l'échelle ne dégrade pas seulement les performances, il remet en cause la totalité du déploiement.
L'analogie avec l'empreinte carbone n'est pas anodine. Pendant longtemps, personne ne mesurait les émissions de CO2 d'un produit, jusqu'à ce que cet indicateur devienne incontournable. L'empreinte spectrale pourrait suivre la même trajectoire : un critère longtemps invisible, en passe de devenir aussi déterminant que le coût ou la consommation énergétique.
Vers un changement de paradigme technologique
Face à ce constat, les besoins de l'IoT ne se résument plus à brancher toujours plus d'objets. Il faut le faire bien : de façon fiable, sécurisée, durable, à une échelle que personne n'avait vraiment anticipée au moment de concevoir les premiers réseaux. Le vrai changement, c'est qu'on passe d'une logique de connectivité à une logique de coexistence radio : les réseaux ne doivent plus seulement couvrir un territoire, ils doivent surtout savoir faire cohabiter des milliers d'émetteurs sans que tout s'effondre.
Et pour ça, il faut des technologies qui ne paniquent pas face aux collisions, mais qui les absorbent. Des technologies capables d'étaler les transmissions dans le temps et dans la fréquence, plutôt que de laisser tout le monde parler en même temps sur le même canal.
Une technologie européenne émergente existe déjà et répond précisément à ce cahier des charges : mioty®, née à l'institut Fraunhofer IIS. Elle est aujourd'hui intégrée aux spécifications du standard OMS (Open Metering System), largement utilisé dans le smart metering, sous la forme de mioty®4OMS (Connectivité intelligente pour IoT | Diehl Metering), sa déclinaison pensée spécifiquement pour la télérelève des compteurs d'eau et d'énergie, deux secteurs où elle trouve un terrain d'application tout trouvé.
Plus d'information mioty®4OMS : Connectivité intelligente pour IoT | Diehl Metering
Son idée est presque simple : au lieu d'envoyer un message d'un bloc, elle le découpe en plusieurs petits morceaux, les disperse dans le temps et sur différentes fréquences, puis les recompose à l'arrivée grâce à un codage capable de reconstituer l'information même si une partie des fragments se perd en route. Ce principe, baptisé telegram splitting, répond directement aux limites qu'on vient de voir : là où LoRa accuse le coup à partir d'une centaine de nœuds par antenne, mioty® permet de gérer des déploiements de plusieurs milliers de nœuds par antenne sans dégradation de performance.
Impacts concrets pour les infrastructures critiques
Tout ça n'est pas qu'une question théorique réservée aux ingénieurs radio. Elle a déjà des conséquences très concrètes sur des secteurs stratégiques.
Dans les réseaux d'eau, une perte de données signifie qu'une fuite peut passer inaperçue plus longtemps, faute de remontée fiable des relevés. Elle complique aussi la facturation, quand les consommations ne parviennent pas correctement jusqu'au système de gestion. Dans les réseaux énergétiques, cette même perte de données se traduit par une inefficacité globale : moins de visibilité sur la consommation réelle, moins de capacité à ajuster la distribution en temps voulu.
Dans les deux cas, le constat est le même. Une technologie qui fonctionne parfaitement en laboratoire peut très bien échouer une fois confrontée à la densité réelle du terrain, d'autant que la bande radio est partagée avec tous les émetteurs présents physiquement dans la même zone, qu'ils appartiennent au même opérateur ou non. Contrairement à la téléphonie mobile où chaque opérateur dispose de sa propre bande dédiée, les bandes libres sont ouvertes à tous, sans distinction. La congestion spectrale n'est donc plus un détail technique invisible : c'est devenu un risque opérationnel à part entière.
Finalement, anticiper dès aujourd'hui la saturation de demain
Pendant des années, l'industrie de l'IoT a raisonné comme si la seule limite à la croissance était la batterie et le coût du capteur. Il existe une autre frontière, plus discrète mais tout aussi réelle : celle du spectre disponible. Et contrairement à l'énergie, qu'on peut toujours produire davantage, le spectre ne se fabrique pas. On ne peut que mieux le partager.
C'est probablement là que se jouera la prochaine génération de choix technologiques. Les opérateurs qui anticipent dès maintenant cette contrainte, en intégrant l'efficacité spectrale dans leurs critères de sélection, prendront une longueur d'avance sur ceux qui découvriront le problème une fois leur réseau saturé, c'est-à-dire trop tard pour le corriger sans tout reconstruire. Et c'est précisément ce qui bascule : le critère différenciant ne sera plus la portée maximale d'une technologie, mais sa capacité à fonctionner quand tout le monde émet en même temps.
Choisir une technologie de connectivité ne sera donc plus seulement une décision technique réservée aux équipes IT. Ce sera un arbitrage stratégique, au même titre qu'un choix d'investissement, face à une ressource devenue critique : le spectre. Dans un monde de milliards d'objets connectés, la ressource la plus rare ne sera bientôt plus l'énergie, mais le spectre. Et ceux qui l'auront compris en premier seront aussi ceux qui continueront à faire fonctionner leurs infrastructures quand les autres commenceront à perdre des données.
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