« Les besoins des clients sont plus importants que la technologie »

L’Internet des objets permet de numériser les processus grâce à l’échange de données via des capteurs et des applications, et donc de les rendre souvent plus efficaces. Dominik Schatzmann est professeur de recherche sur l’Industrial IoT à la HESB. Dans une interview avec le magazine Technik und Wissen, il explique ce à quoi il faut faire attention lors de l’évaluation des données des capteurs et des acteurs dans le cloud.

Comment les données passent-elles du niveau du terrain au cloud ?

Il existe différentes possibilités, mais on voit souvent les éléments suivants. Tout d’abord, il y a le capteur qui génère les données. Celles-ci passent ensuite par une passerelle pour aller dans le cloud, où elles sont stockées dans un lac de données. Une couche analytique génère ensuite des informations utilisables à partir des données stockées. Ces insights sont ensuite intégrés dans un processus d’entreprise à l’aide d’un moteur de processus, dont les résultats peuvent être déduits.

Quels critères doivent être remplis pour que la numérisation d’un processus ait un sens ?

Dominik Schatzmann est chargé de cours à la HESB, où il se spécialise dans les systèmes de communication, la sécurité, les données et l’analyse.

La connexion des insights que l’on obtient par la collecte et l’agrégation des données doit apporter une plus-value tangible aux clients* ou à l’entreprise, que ce soit par exemple une réduction des coûts, une amélioration de la qualité ou la création d’une expérience client inédite.

La numérisation poursuit des objectifs différents selon le secteur. Existe-t-il néanmoins un dénominateur commun ?

Le dénominateur commun de la numérisation, ce sont les clients ou les utilisateurs. Lorsque, par exemple, un processus doit être simplifié, l’espoir est de réaliser des économies qui pourront être répercutées sur les clients. C’est bien sûr mon opinion personnelle et d’autres peuvent voir les choses différemment, mais pour moi, le client est au centre de tout.

Dans quelle mesure un processus à numériser doit-il être considéré du point de vue des clients ?

Ce point de vue du client est extrêmement important, car sinon, on risque de se laisser guider dans son approche par les possibilités techniques et non par le problème à résoudre.

Pouvez-vous illustrer cela par un exemple ?

Prenons un composant de machine surveillé par IoT. Pour pouvoir planifier son remplacement et se procurer la pièce de rechange, il faut un certain temps de préparation. En d’autres termes, l’analyse actuelle des données ne permet pas de résoudre le problème de manière optimale, voire pas du tout. Il faut donc essayer de prédire ce qui va se passer la semaine en cours avec les données d’il y a une semaine ou deux. Une couche de streaming en temps réel n’est pas nécessaire dans cette application, car l’événement qui indique la panne a déjà été enregistré des jours, voire des semaines auparavant.

Quels sont les défis typiques de la numérisation d’un processus de bout en bout ?

Ce que je viens de mentionner. Le problème doit être analysé du côté du client afin d’identifier les véritables besoins et leurs éléments. Si l’on se laisse guider par la technique existante, il se peut que l’on développe un système qui ne permet pas du tout de résoudre le problème.

Quels sont les autres points à prendre en compte lors de la définition d’un processus ?

La simplicité de la solution est essentielle. Dans l’idéal, elle se base sur les compétences des collaborateurs et du service informatique. Reprenons l’exemple de la panne d’un composant dont nous avons parlé. Celui qui a préalablement réfléchi correctement à la question reconnaîtra de lui-même qu’il n’est pas toujours nécessaire de recourir à une analyse en temps réel coûteuse et complexe pour améliorer le processus. Cette tâche peut souvent être résolue par un simple job batch, qui fournit par exemple une fois par jour les informations enregistrées.

Les capteurs modernes génèrent une multitude de données. Comment savoir quelles données doivent être utilisées ?

C’est un grand défi de l’analytique. J’ai déjà assisté à de nombreux projets dans lesquels les données ont été fouillées pendant des jours sans résultat clair, parce qu’il y en avait tout simplement trop. Personnellement, je conseille de travailler à l’envers avec des experts du domaine* en partant du problème commercial et en commençant par un petit ensemble de données. Si nous reprenons l’exemple de la défaillance d’un composant, ses développeurs* sont les mieux placés pour expliquer quels paramètres sont des indicateurs d’une défaillance imminente. Cela accélère le processus, car les data scientists n’ont pas besoin de faire des recherches et de trouver eux-mêmes ces corrélations.

A quoi faut-il faire attention en matière de protection des données ?

Dès le début, il faut veiller au respect de la vie privée dès la conception et à la sécurité, c’est-à-dire à ce que les données personnelles soient protégées de manière adéquate contre les attaques. En règle générale, il existe au sein d’une entreprise ou d’une organisation des interlocuteurs compétents qui peuvent aider à la conception et à la sécurisation d’un processus.

Au cas où une entreprise ne trouverait pas le soutien nécessaire au sein de son organisation, à quoi devrait-elle absolument faire attention lors du traitement des données personnelles ?

Dans l’idéal, les données doivent être rendues anonymes avant d’être utilisées. Un autre aspect est la fiabilité des systèmes de traitement des données. Cela implique aussi que ceux-ci soient entretenus et qu’ils reçoivent régulièrement des mises à jour.

Dans quelle mesure un système doit-il être évolutif pour pouvoir être facilement adapté à de nouvelles exigences ?

Il faut d’abord déterminer quelles caractéristiques d’un système peuvent être transférées et réutilisées sans trop d’efforts dans un autre. Une fois cette décision prise, le système doit être construit de manière à ce que les unités ou les composants puissent être facilement séparés. Pour cela, les interfaces doivent être conçues en conséquence.

De votre point de vue, que faut-il encore absolument dire à ce sujet ?

Personnellement, je considère que l’interaction entre les clients*, la technique et les collaborateurs de l’entreprise de services est importante. Pour obtenir un bon résultat, ces trois éléments doivent absolument être en harmonie.


À propos de la personne

Dominik Schatzmann a étudié l’électrotechnique et les technologies de l’information et a obtenu un doctorat dans le domaine des systèmes de communication à l’EPF de Zurich. Il a occupé différentes fonctions au sein de Swisscom, la dernière étant celle de Principal Product Manager dans le domaine Data, Analytics and AI, responsable du portefeuille Channel Analytics du marché de masse de Swisscom. Il est chargé de cours à la HESB, où il se concentre sur les systèmes de communication, la sécurité, les données et l’analyse ainsi que sur Linux.


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Cet article est paru dans Technik und Wissen et son auteur est Markus Back.

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