Sommaire 1 Introduction... 2 2 Comprendre l internet des Objets... 4 2.1 L analogie à la maison connectée... 5 2.1.1 Les objets... 5 2.1.2 La connectivité... 5 2.1.3 Les données... 6 2.1.4 Les interfaces... 7 2.1.5 Les scénarios et les usages... 7 2.2 Le point de vue des solutions Microsoft... 8 2.2.1 Les objets... 8 2.2.2 La connectivité... 14 2.2.3 Les données... 16 2.2.4 Les interfaces mobiles... 18 2.2.5 Le décisionnel... 19 2.3 Exagreen : la centrale photovoltaïque connectée... 22 2.3.1 Le panneau solaire, version prototype... 22 2.3.2 L architecture Microsoft Azure... 23 2.3.3 Le tableau de bord Web interactif... 24 2.3.4 L application mobile de suivi... 27 3 Conclusion... 28 Contributeurs Nicolas HUMANN - http://blog.humann.info Tanguy JOUVET - https://fr.linkedin.com/in/tanguyj 1/29
1 INTRODUCTION Le terme «Internet des objets» n'est pas nouveau. Il a été inventé il y a presque 20 ans par des professeurs du MIT pour décrire un monde où «les choses», qui peuvent être des appareils ou des capteurs, à la fois intelligents et connectés, ont la capacité de recueillir et de #IOT4Business partager des informations. Les données provenant de ces dispositifs et capteurs sont sans limite. Lorsqu'elles sont #Microsoft combinées et analysées avec d'autres types de données, nous pouvons faire émerger des idées, des concepts qui étaient alors #Azure #M2M hors de portée dans le passé. Les relations entre tous ces objets, et les données collectées, forment ce que l on nomme l'internet des objets. Imaginez que votre entreprise puisse comprendre et utiliser les données recueillies par ses objets, qu elle soit capable de les intégrer dans ses processus métiers, et que la compréhension et l analyse de ces données puissent vous aider à générer de nouvelles opportunités. Bien que les experts en technologie aient anticipé la prolifération des objets (grand public ou dans l industrie), leur évolution avec l intégration de puces électroniques, et la hausse des scénarios machine-to-machine depuis des années, l'internet des objets est aujourd hui à un point d inflexion. De multiples facteurs sont ainsi réunis pour créer l effervescence et l engouement actuellement observable. Nous vivons déjà dans un monde intelligent et connecté, le nombre d'objets connectés à Internet dépasse déjà la population mondiale et la tendance va s'accélérer, pour atteindre les 50 milliards d'appareils connectés d'ici la fin de la décennie. Équipés d une puce ou d un capteur, reliés à Internet ou entre eux, demain tous les objets auront vocation à vous parler, que ce soit pour vous informer sur votre qualité de vie, ou pour assurer le suivi de vos traitement médicaux. Votre matelas, votre vélo, votre verrou... Tous nous parleront. Pour les industriels, l influence de ce nouveau phénomène émergeant sur l économie est extraordinaire. Selon un rapport récent du McKinsey Global Institute, l'internet des objets (Internet Of Things - IoT) représentera une marché de plus de 6,2 trillions de dollars par an pour l'économie mondiale d'ici 2025. De plus, ce rapport prévoit que 80 à 100 % des industriels proposeront des applications et des solutions IoT. Internet a déjà transformé notre vision des relations humaines, il nous entraine dans une révolution nouvelle: celle de notre perception des choses. Les usages et les enjeux associés sont très importants et complexes. Une véritable révolution est en cours. La digitalisation de notre univers physique va transformer la plupart des marchés actuels et déclencher l émergence de nouveaux domaines. Cette révolution offre dès maintenant la possibilité aux acteurs d améliorer et d enrichir leurs solutions. Elle va ainsi permettre à des 2/29
acteurs de proposer des services innovants. La mise en place de ces solutions va permettre de combiner des services traditionnels avec la puissance des objets connectés. Cela va permettre de créer des services à très forte valeur ajoutée. L Internet des objets concerne toutes les couches des métiers du monde qui nous entoure: Les entrepreneurs, porteurs de nouveaux concepts et d innovation, centrés sur les usages Nous les consommateurs et utilisateurs de tous les jours Les industries du numériques : éditeurs de logiciels, sociétés de services, opérateurs et startup Les industries traditionnelles qui optent pour ces solutions pour se réinventer Les concepteurs qui imaginent et produisent des objets de plus en plus communicants et intelligents. 3/29
2 COMPRENDRE L INTERNET DES OBJETS Le progrès continu des technologies de la microélectronique, des réseaux et des capteurs permettent maintenant d envisager le déploiement de services sécurisés et optimisés, distribué sur des réseaux d objets communicants, produisant de l intelligence connectée. Le monde de l IoT n est pas uniquement composé d objets (aussi varié qu ils soient) mais d un véritable écosystème complémentaire. Un monde connecté combine des capteurs et des technologies pour permettre à des objets d'interagir sur un réseau de communication. Cet écosystème complet peut être décomposé en 5 briques : Les objets La connectivité Les données Les interfaces La sécurité Pour illustrer chaque brique, et pour faciliter la compréhension des solutions, de leur implémentation et de leur déclinaison en scénarios métiers, nous utiliserons en fil rouge : - Pour une compréhension plus simple : l analogie avec la maison connectée et la domotique - Pour les solutions techniques : un focus précis sur le fonctionnement et les bonnes pratiques avec les usages de l écosystème Microsoft - Pour une mise en application concrète et métier : la société Exagreen, constructeur de produits éco-technologiques spécialisé sur les panneaux photovoltaïques connectés 4/29
2.1 L analogie à la maison connectée La maison connectée est probablement le scénario d usage le plus connu de l internet des objets. Le concept est apparu au milieu des années 1980 et avec la miniaturisation et la réduction du coût des systèmes électroniques et informatiques, la domotique connait aujourd hui un essor fulgurant. Parmi les leaders français, on retrouve des acteurs historiques comme Somfy ou des startups en pleine croissance comme Withings. Si le nombre d entreprises spécialisées sur le segment de la maison connectée explose, elles ont toutes en commun un objectif : apporter à chaque consommateur de nouveaux usages liés à l économie d énergie, le confort ou la sécurité. Si aujourd'hui la domotique tend à connecter tout ce qui peut l'être, l innovation dans les objets connectés provient de la combinatoire des capteurs et des actions associées. Les enjeux se situent non pas dans le genre des objets mais par le fait qu ils soient pilotés par des applications de plus en plus transversales et «multi-constructeurs» pour créer de nouveaux scénarios d usages. 2.1.1 Les objets Première étape pour connecter sa maison, les objets sont généralement de deux types : capteurs ou actionneurs. Les capteurs permettent de remonter une information ou un état : la température, l hygrométrie, la consommation électrique, la présence ou encore l ouverture d une porte Les actionneurs permettent d agir sur l état de la maison : ouvrir les volets, allumer la lumière, déclencher le chauffage L écosystème des objets connectés est aujourd hui extrêmement développé et la tendance est de s inscrire dans une alliance commune, généralement relative au protocole de communication utilisé. 2.1.2 La connectivité La connectivité est essentielle entre les différents objets présents dans la maison. Celle-ci s appuie généralement sur un protocole de communication retenu par le constructeur du capteur ou de l actionneur. Parmi les plus répandues, il est possible de citer : Zwave, Zigbee, Somfy IO, Enocean. Chaque protocole possède ses particularités : sécurisation plus ou moins forte des informations transmises, bidirectionnalité pour disposer du retour d état, 5/29
réseau maillé pour étendre la portée de communication. La connectivité se fait rarement directement entre les objets mais transite la plupart du temps par le cœur du système : la «box» domotique. Il s agit du centre névralgique de la maison connectée, tout en reliant les différents objets elle apporte l intelligence dans les actions et scénarios définis par l utilisateur. 2.1.3 Les données Tous les objets déployés au sein d une maison connectée transmettent un flux d information qui doit être transformé en information exploitable. Par exemple, pour rendre la gestion du chauffage efficace, il est pertinent de disposer de la température de chaque pièce, d observer la tendance de l évolution de la température, ou encore de tenir compte des conditions météorologiques pour réguler de manière optimale les phases de chauffe. La box domotique centralise les informations, applique les règles logiques définies par l utilisateur et renvoie une donnée ou une action en retour. 6/29
2.1.4 Les interfaces Avec la généralisation des smartphones, les interfaces ont fortement évolué depuis les débuts de la domotique. Il est désormais possible de piloter l ensemble de sa maison depuis son téléphone et même à distance. Partie visible de la maison connectée pour l usager, sa conception doit respecter les meilleures pratiques en termes d ergonomie et de simplicité d utilisation. 2.1.5 Les scénarios et les usages La véritable valeur ajoutée d une maison connectée se situe dans sa capacité à rendre possible des scénarios avancés apportant du confort à son usager. Pouvoir piloter le chauffage depuis son smartphone présente certes un intérêt, mais celui-ci reste limité. Inversement, rendre la maison autonome dans la gestion de l énergie apporte une réelle plus-value : imaginez que lorsque l éloignement à votre domicile dépasse un certain périmètre, votre maison baisse automatiquement le chauffage pour le remonter si vous vous rapprochez Ces scénarios qui rendent intelligente votre maison sont le véritable enjeu qui se retrouve dans les projets IOT réalisés par Exakis : comprendre les enjeux et le métier de nos clients, imaginer avec eux des scénarios générateurs de revenus ou à fort ROI et les accompagner de l expérimentation à la mise en production. 7/29
2.2 Le point de vue des solutions Microsoft Microsoft offre une approche intégrée unique pour permettre aux entreprises de tirer profit de l Internet des Objets en agrégeant, stockant et traitant les données. Cette approche est construite sur la vaste gamme de produits pour PC, tablettes et des différents périphériques jusqu aux réseaux des entreprises, aux outils de développement, aux systèmes et aux services offerts par le Cloud Azure. Lorsque des équipements métiers connectés ; des capteurs aux équipements industriels ; et que tout le potentiel de la plateforme de Microsoft est déployé, l entreprise peut tirer parti des nouvelles informations et opportunités qui seraient sans cela hors de portée. 2.2.1 Les objets Un objet communiquant n'est ni plus ni moins qu un objet, associé à un PC ou à une carte équipé d un microcontrôleur, de capteurs, et éventuellement d une connexion réseau. Par exemple, cela peut aller du distributeur automatique de billets, en passant à la chaudière jusqu à la cocotte-minute. Tous ces objets peuvent être équipés de solutions Microsoft. 2.2.1.1.NET Gadgeteer.NET Gadgeteer est une solution de prototypage simple et très rapide. Elle a été mise au point par les équipes de Microsoft Research à Cambridge en 2011. Elle contient plusieurs types de cartes mères, de capteurs et de composants comme des écrans, boutons, etc, Le principal avantage de Gadgeteer est son utilisation, car elle permet de construire un module par assemblage, selon un modèle proche du Lego. 8/29
La programmation de Gadgeteer s effectue à l aide du Micro Framework, et profite ainsi de toute la puissance de.net / C# et Visual Studio. Le temps de développement est ainsi très réduit et il est idéal pour la réalisation de prototypes simples et rapides..net MICRO FRAMEWORK Le.net Micro Framework (ou netmf) est un sous ensemble du framewrok.net. Il est développé par les équipes Microsoft Open source depuis juillet 2014 et permet de simplifier le développement sur les microcontrôleurs. 2.2.1.2 Netduino A l origine, il y a Arduino, un projet de carte de développement Open Source (les schémas sont gratuits et disponibles). Elles sont caractérisées par leur faible coût (environ 20 ), ce qui en fait l instrument idéal pour le développement de prototype. Il existe d ailleurs des dizaines de cartes d extension. Néanmoins, le développement est réalisé en langage basniveau, en C/C++. Une alternative permet de développer en.net / C# sur ces composants, c est le cas de Netduino, créé par la société Secret Labs. Il s agit d une carte de développement programmable en.net grâce au Micro Framework. De plus, Netduino est compatible avec les cartes d extension Arduino! 9/29
2.2.1.3 Windows On Device Windows On Device ou Windows for IoT est le portage de Windows sur les microcontrôleurs. Il s agit du résultat de la convergence et de l unification des OS Microsoft. Basé sur un cœur Windows 10, nous percevons toutes les briques et API x86 que nous retrouvons sur un Windows classique, mais concentré sur un microcontrôleur ARM. Windows On Device est aujourd hui toujours en développement mais est accessible gratuitement pour tous. Il est compatible avec les cartes Intel Galileo et Galileo 2. Galileo (2ème génération) est une carte microcontrôleur basée sur le processeur Intel Quark SoC X1000, un système Intel de type Pentium 32-bit sur une puce. Elle est la première carte de développement certifiée Arduino, basée sur l'architecture Intel. Les principales caractéristiques sont : Le processeur Intel Quark est un CPU single-core single-thread 32 bits compatible avec l'architecture Intel Pentium, fonctionnant à une fréquence jusqu'à 400 MHz. Support des interfaces d'e/s standard, dont un slot mini-pci Express, un port Ethernet 100 Mo, un slot Micro-SD, un port USB hôte et un port USB client. 256 Mo de mémoire DDR3, SRAM embarquée de 512 Ko, Flash NOR de 8 Mo et EEPROM 8 Kbits en standard, et un support pour une carte MicroSD jusqu'à 32 Go. Compatibilité (matériel et broches) avec une large gamme d Arduino Uno shields R3 10/29
La plateforme est aujourd hui disponible pour les développeurs, au travers du programme «Windows Developper program for IoT». Il peut être résumé en 4 points : Conçu pour les développeurs : Aujourd hui, Windows for IoT est le tout premier programme, il est pensé pour les développeurs et le prototypage. Une plateforme Windows avec Visual Studio: Nous pouvons tirer parti de la plate-forme Windows et de son écosystème matériel. La programmation Win32 est connue et permet d utiliser Visual Studio pour le développement et le débogage. Le développement hardware simple et rapide : L'accessibilité des Arduino est combinée avec la connectivité de Windows. Il permet, très rapidement, le développement et la conception matérielle, avec les «shields» existants. Une communauté ouverte : Le SDK est distribué sur Git. Chaque acteur peut ainsi contribuer à l évolution et l amélioration de la plateforme. 11/29
Créez l Internet de vos Objets! Connectez vos équipements et services au Cloud. Exploitez vos données métier et clients. Transformez votre entreprise. Équipements + Services Partenaires de confiance Résultats prouvés Commerce Santé Fabrication Clients satisfaits Patients mieux soignés Chaîne logistique et usine optimisées Arrêtez de simplement gérer votre entreprise. Faites-la prospérer! 12/29
2.2.1.4 Windows Embedded Windows Embedded est une famille de systèmes d'exploitation de Microsoft destinée à être utilisée dans des systèmes embarqués. Microsoft a créé 4 catégories différentes de systèmes d'exploitation pour appareils embarqués visant chacun un marché très large, allant des appareils temps réel jusqu'aux caisses enregistreuses de magasins. Les systèmes d'exploitation Windows Embedded sont uniquement disponibles pour les constructeurs OEM qui les vendent pré-chargés avec le matériel pour les utilisateurs finaux. Les principales versions de Windows Embedded 8.1 sont les versions Industry et Pro Windows Embedded 8.1 Industry Windows Embedded 8.1 Industry est une extension de Windows 8.1 à toute une gamme de dispositifs périphériques industriels dans le domaine du commerce de détail, de l'industrie, des soins de santé et d'autres domaines de l'industrie dans laquelle des applications sectorielles puissantes et la capacité d'exécuter une fonction spécialisée de façon sûre et fiable est de première importance. Windows Embedded 8.1 Pro Windows Embedded 8.1 Pro est un système d'exploitation modulaire qui donne aux entreprises et aux fabricants d équipements la liberté de choisir quelles fonctionnalités seront intégrées dans leurs solutions. Basé sur Windows 8.1, il présente des technologies permettant de créer des expériences tactiles, de type borne multimédia. Il comprend des outils de verrouillage pour assurer le ciblage du système, sa sécurisation et sa cohérence grâce à Windows Embedded Lockdown. Les fonctions de verrouillage de Windows Embedded permettent de contrôler la configuration des équipements et l expérience utilisateur pour : Protéger l application et le système d exploitation de tout changement en écrivant les données dans la couche d abstraction avec les filtres d écriture (Write Filter). Assurer une expérience utilisateur cohérente en bloquant des combinaisons de touches spéciales, à la fois sur le clavier physique et sur le clavier virtuel. Supprimer les boîtes de dialogue du système de Windows à l aide du filtre de boîte de dialogue (Dialog Filter). Assurer une expérience utilisateur cohérente grâce au filtre de gestes (Gesture Filter). La fonctionnalité d hibernation Hibernate-Once-Resume-Many permet de s assurer que les équipements redémarrent à chaque fois de la même manière. 13/29
Le lanceur d applications permet aux utilisateurs d accéder directement à l environnement souhaité de l équipement. Gérer facilement les technologies de verrouillage grâce au gestionnaire Embedded Lockdown Manager amélioré. La dernière génération des produits Embedded Microsoft est disponible depuis Mars 2013 avec Windows Embedded 8. 2.2.2 La connectivité Microsoft intègre la connectivité aux travers de ses solutions cloud Azure. Azure comporte toute une série de composants qui permettent de transférer les données entre le périphérique et le backend, et de façons fiable, bidirectionnelle et sécurisée. Aujourd hui, Microsoft propose 4 briques pour assurer la connectivité : Azure WebSites Mobile Services Service Bus EventHubs Ces composants sont de type PaaS et SaaS, il est bien évidement possible d intégrer ces solutions au travers de machines virtuelles (IaaS) 14/29
Azure WebSites Sites Web Azure constitue une offre de plateforme en tant que service (PaaS) intégralement géré, qui permet de concevoir, de déployer et de développer des applications web en quelques secondes. Il est ainsi possible de déployer simplement les services web http développés en interne. Mobile Services Mobile Services peut être résumé en «Backend in a box». Ce service constitue une plateforme qui fournit des services web, du stockage de données (relationnel ou non), un mode offline et une synchronisation, une authentification et des notifications. Initialement destiné pour réaliser un back end pour des applications mobile, il peut également être utilisé pour vos objets connectés, et ainsi profiter de la simplicité de mise en œuvre de Mobile Services. Service Bus Azure Service Bus est un système de messagerie générique basé sur le cloud qui permet de connecter divers éléments (applications, services et appareils) où qu'ils se trouvent. Il permet de connecter des applications exécutées sur Azure et/ou en local. L avantage est sa flexibilité, car il est ainsi possible d utiliser Service Bus pour connecter des appareils domestiques, des capteurs et d'autres dispositifs tels que des tablettes ou des téléphones à une application centrale ou entre eux, et échanger des données en mode bidirectionnel. Event Hubs Les EventHubs ou les concentrateurs d'événements forment un récepteur fortement évolutif de type publier-s'inscrire qui permet de recevoir des millions d'événements par seconde afin de traiter et analyser des quantités volumineuses de données produites par des appareils et applications connectés. Une fois les données collectées dans les concentrateurs d'événements, il est nécessaire de transformer et stocker les données en utilisant un fournisseur d'analyses en temps réel ou à l'aide d'adaptateurs de traitement par lots/stockage. 15/29
Le monde connecté d'aujourd'hui est défini par le BigData. Ces données proviennent de nombreuses sources, telles que les voitures et les thermostats connectés qui chaque minute produisent des données de télémétrie, les compteurs de performances des applications qui génèrent des événements chaque seconde ou les applications mobiles qui capturent des données de télémétrie à chaque action d'un utilisateur. Dans ce monde connecté, il est nécessaire d avoir besoin d'un service de récepteurs gérés évolutifs afin de prendre en charge des profils de charges variables ainsi que des pics causés par une connectivité intermittente. 2.2.3 Les données La gestion et le stockage des données issues des capteurs et objets peuvent prendre différentes formes : donnée non structurée ou relationnelle, fichier binaire. Pour répondre à ces différents formats, Microsoft propose plusieurs briques disponibles dans Microsoft Azure. Azure Stream Analytics La construction de systèmes de traitement des flux de données est une tâche complexe. Des opérations continues telles que des corrélations et des agrégations doivent non seulement être mises en œuvre efficacement, mais elles doivent également être évolutives et tolérantes. Azure Stream Analytique répond à l ensemble de ces besoins. Azure Stream Analytics est un service de calcul de flux en temps réel entièrement géré et hébergé dans Microsoft Azure, qui fournit la capacité, une faible latence et le traitement des événements complexes évolutifs de streaming de données. Azure Stream Analytics permet aux développeurs de facilement combiner des flux de données avec des enregistrements historiques ou des données de référence pour réaliser des calculs facilement et rapidement. En quelques clics sur le portail Azure, les administrateurs peuvent créer un flux de travail en continu à l'aide d'un langage similaire à SQL pour spécifier des transformations et de surveiller l'échelle/vitesse de leur pipeline globale. Le service est capable d'évoluer de quelques kilo-octets à plusieurs giga octets avec plusieurs millions d événements à traiter par seconde. 16/29
Azure Stream Analytics fournit des opérateurs de filtres et de corrélations complexes. La définition de la fenêtre de temps pour les opérations peut être faite en quelques minutes en utilisant le simple jeu des opérateurs du langage de requête SQL-like Stream Analytics. Spécifier un pipeline continu est aussi simple que la configuration de ses entrées / sorties et fournissant une requête de type SQL qui décrit les transformations souhaitées. Bien que cela suffise pour la plupart des cas simples, des scénarios plus complexes et plus élevés à l'échelle bénéficient de l élasticité de Stream Analytics. Les utilisateurs peuvent déterminer la puissance de calcul nécessaire à chaque étape du pipeline pour atteindre le débit maximal désiré. Azure Stream Analytics est relié directement à Azure Event Hubs pour l'ingestion de flux et d Azure BLOB Storage pour les données historiques. Azure Stream Analytics s'appuie sur plusieurs années de travail des équipes de Microsoft Research, en développant des moteurs de streaming performants, ainsi que l intégration de langage de type SQL. Azure Stream Analytics s est construit en s'appuyant sur la communauté open source Hadoop. Azure Machine Learning L'apprentissage automatique (machine learning en anglais), un des champs d'étude de l'intelligence artificielle, est la discipline scientifique concernée par le développement, l'analyse et l'implémentation de méthodes automatisables qui permettent à une machine (au sens large) d'évoluer grâce à un processus d'apprentissage, et ainsi de remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classiques. Azure Machine Learning (Azure ML) est un service dédié à l analyse prédictive. Il propose les fonctionnalités nécessaires à la construction de modèles prédictifs, à leur évaluation, et à leur déploiement. En tirant parti du Cloud, Azure ML permet à un large public d'accéder aujourd hui au Machine Learning depuis un simple navigateur Internet. En effet, le Machine Learning requiert généralement des logiciels complexes, des ordinateurs haut de gamme et des scientifiques des données (Data Scientist). Pour de nombreuses start-ups et même pour de grandes entreprises, cette technologie reste trop compliquée et trop chère. Azure ML combine des outils d'analyse, des algorithmes puissants développés pour Xbox et Bing et des années de recherches menées par Microsoft en matière de Machine Learning en un service Cloud simple et convivial. 17/29
Historique des actions de Microsoft sur le Machine Learning Azure Machine Learning permet aux utilisateurs sans formation spécifique en sciences des données de commencer à explorer leurs données en vue d'effectuer des prédictions grâce à Azure ML Studio. Azure ML Studio est un environnement de développement intégré, il permet de concevoir des "expérimentations", dans lesquelles des modèles prédictifs issus de données importées sont entraînés, scorés, évalués, et mis en production. Le tout se fait par le biais d'une interface graphique simple et intuitive. Ainsi, il est possible de mettre en place toutes les briques nécessaires en "design mode", à base de drag & drop. 2.2.4 Les interfaces mobiles L un des points clés de l internet des objets, est la complémentarité apportée par les smartphones et les tablettes. Ils sont devenus l unité centrale, le cerveau et la télécommande des objets. Les fonctionnalités principales apportées vont de la collecte des données et leurs mises en forme dans un Dashboard interactif, à la prise d actions pour commander l objet en passant par les fonctionnalités sociales de partage. 18/29
Les fournisseurs de plateformes sont farouchement engagés dans la bataille des parts de marché mobile. Cette concurrence intense entre les fournisseurs de plateformes accélère grandement l'innovation, les appareils sont de plus en plus rapides et intelligents. Ils ajoutent des capacités de différenciation à un rythme toujours plus rapide. Les entreprises qui sont promptes à intégrer ces nouvelles fonctionnalités dans leurs interactions B2C et dans les processus B2B obtiennent un avantage concurrentiel significatif. Le paysage informatique mobile est hétérogène et beaucoup plus fluide et fragmenté qu à l'ère du PC. De 2009 à 2012, Android était limité à 4% de part de marché des smartphones pour finir par un bond exceptionnel à 80%. Alors qu Android domine en volume d'appareils, Apple reste roi, avec des utilisateurs ios très fidèles, et ce, malgré une forte concurrence de la part de Microsoft. Afin de formuler une stratégie mobile durable, et toucher un maximum d utilisateurs, les entreprises doivent adopter une approche multiplateforme, leur permettant de prendre de la hauteur vis-à-vis de la rivalité entre plateformes. Comme évoqué, le paysage des périphériques mobiles est hétérogène et très dynamique. Les entreprises sont confrontées au défi de parvenir à supporter de multiples systèmes d'exploitation mobiles avec une seule application. La mutualisation des composants est un enjeu essentiel pour garantir une qualité, un time to market et une réutilisation des compétences des équipes. Microsoft avec son partenaire Xamarin propose une solution complète de développement multiplateforme. Xamarin permet le développement d application ios (iphone et ipad), Android (smartphone et tablette) et Windows (Windows Phone et Windows 8) avec C# /.NET et Visual Studio. Xamarin permet de réutiliser un maximum de codes, permettant ainsi de réduire le temps et les coûts de développement d une application multiplateforme. Les développeurs familiers avec C# et Visual Studio sont déjà prêts et productifs avec les outils Xamarin. Il n est pas nécessaire d apprendre un nouveau langage de développement ou de faire appel à des développeurs expérimentés pour chaque plateforme. 2.2.5 Le décisionnel Microsoft fournit une suite décisionnelle Power BI libre-service et unifie le partage de classeurs Excel, la possibilité de collaborer en ligne et l infrastructure informatique en une 19/29
offre globale. La suite Power BI est un ensemble de fonctionnalités et services qui permettent de visualiser les données, partager une analyse et collaborer de façon intuitive. Power BI est composé de nombreuses fonctionnalités et services qui fonctionnent de façon transparente avec Excel : créer du contenu, des visualisations et des modèles de données depuis Excel puis utiliser Power BI pour partager, collaborer et diffuser ces informations. Les fonctionnalités de décisionnel libre-service dans Excel étendent les fonctionnalités spécifiques aux données d Excel 2013. Power Query Power Query permet de découvrir et de se connecter facilement à des données issues de sources de données d entreprises et publiques. Il fournit une interface utilisateur intuitive pour la découverte, la transformation et l enrichissement des données. Power Pivot Power Pivot est un complément Excel 2013 qui permet d effectuer une analyse performante des données et de créer des modèles de données élaborés. Power Pivot permet de modifier de grandes quantités de données à partir de différentes sources, d effectuer une analyse des informations rapidement et de partager des analyses en toute simplicité. Power View Power View constitue une expérience d exploration, de visualisation et de présentation interactives des données qui encourage la génération intuitive de rapports ad hoc. Power Map Power Map permet d explorer des données géo spatiales avec une expérience de carte 3D dans Excel 20/29
Office 365 permet d enrichir la suite Power BI, grâce à Power BI pour Office 365 les fonctionnalités amplifient les capacités de décisionnel libre-service crées dans Excel en les rendant accessibles dans un environnement de collaboration en ligne. Sites Power BI L application Sites Power BI permet de transformer un site SharePoint Online en un lieu de partage et de recherche de classeurs Excel plus robuste et dynamique, avec un affichage visuel et interactif adapté à l aide à la décision. Elle offre également un accès facile aux autres fonctionnalités d aide à la décision disponible dans Power BI pour Office 365. Power BI Q&A Power BI Q&A permet d utiliser des requêtes en langage naturel pour rechercher, explorer et créer des rapports sur les données Gestion des données et des requêtes L expérience de gestion des données dans Power BI pour Office 365 offre des fonctionnalités en libre-service pour permettre aux utilisateurs professionnels et spécialistes des données de se connecter aisément à diverses sources de données, de transformer des données comme bon leur semble et de partager celles-ci en toute sécurité au sein d un catalogue de données d entreprise à partir de l environnement Excel habituel à l aide de Power Query. Ces utilisateurs peuvent aussi gérer eux-mêmes les sources de données et analyser en continu l utilisation de leurs données partagées à l aide du portail de gestion des données. Application Power BI du Windows Store L application Windows Store pour Windows 8 permet d afficher des rapports lorsque l utilisateur est en situation de mobilité. 21/29
2.3 Exagreen : la centrale photovoltaïque connectée Exagreen, en tant que fabriquant de solutions éco-technologiques, a adopté les solutions Microsoft pour apporter de l intelligence à sa nouvelle gamme de produits. Exagreen conçoit des panneaux photovoltaïques à destination du grand public ou pour des centrales solaires. En connectant les panneaux solaires, l objectif principal n est pas de produire plus d électricité, mais d apporter plus de services et de prolonger les liens entre la société et ses clients. Aujourd hui, pour un bon nombre de fabricants, la relation client s effectue lors de l étape de vente, et éventuellement lors de la maintenance, et ces actions sont généralement réalisées par des partenaires tiers. L objectif est donc de maintenir un lien et d apporter de nouveaux services aux clients pendant tout le cycle de vie du produit. Pour répondre à cet enjeu, Exagreen a conçu un panneau photovoltaïque connecté. Ce panneau, traditionnel est maintenant relié à internet et transmet régulièrement le niveau de production d électricité, la température et le taux d humidité. Ces données étaient naturellement présentes dans l objet, sans être partagées. La remonté de ces informations va permettre d apporter de l intelligence et des nouveaux services à la solution : suivi en temps réel via des tableaux de bord, prédiction de la production en fonction des paramètres environnementaux, 2.3.1 Le panneau solaire, version prototype La réalisation du prototype est la première étape : l assemblage des composants électroniques, à savoir, la carte mère, les capteurs et la connectivité. Nous utiliserons des composants de développement pour autoriser une grande flexibilité par un assemblage simple et rapide. Dans notre contexte, Exagreen a sélectionné les composants Gadgeteer et ainsi développé la solution en.net / C#. Les composants utilisés sont : Carte mère FEZ Spider Capteur d intensité lumineuse Capteur de température et d humidité Connectivité Wifi et Bluetooth Puce NFC 22/29
L assemblage est réalisé dans un conteneur transparent imprimé en 3D : Dans sa programmation en.net micro Framework, les algorithmes et processus utilisés sont : Initialisation de la connectivité et connexion à un réseau connu Lecture des données des capteurs à un intervalle régulier Envoi d une requête HTTPS vers le concentrateur d évènements Event Hubs de Microsoft Azure. 2.3.2 L architecture Microsoft Azure La solution utilise les derniers composants Microsoft Azure pour l IOT, à savoir les composants Event Hubs, Stream Analytics, l analyse de données avec Azure Machine Learning ainsi que les composants plus standards, comme le stockage Table Storage, les Workers Roles et les Azure Websites. Le maitre mot de cette architecture est la notion de temps réel. En effet, les données qui transitent du capteur vers le tableau de bord web et l application mobile sont conçues en mode push. Chaque intermédiaire qui nécessite des données, «s intercale» et «récupère» les données directement dans le flux qui transite. 23/29
L enchainement et les interconnexions de la solution Azure sont résumés par le schéma suivant : 2.3.3 Le tableau de bord Web interactif La suivi de la production en temps réel est consultable directement dans un tableau de bord web interactif. Il permet de faire un suivi détaillé de chaque panneau solaire en temps réel ainsi qu un premier niveau d agrégation avec un niveau de calcul simplifié, utilisant un grand nombre de données par seconde. Cartographie Les panneaux solaires envoient leur position géographique régulièrement. Leur emplacement s affiche dynamiquement sur une carte interactive Bing Map dès la connexion. Analyse temps réel Utilisant la puissance d Azure Stream Analytics, un premier niveau d analyse temps réel permet de présenter la valeur de production totale, la moyenne pondérée ainsi que des informations sur la température et le taux d humidité des différents environnements. Les valeurs instantanées de chaque panneau sont affichées ainsi que les niveaux d alertes. Dans l analyse, plusieurs paramètres sont à prendre en compte, le premier : la température ambiante. Celle-ci a une incidence directe sur la production d électricité. Composé 24/29
principalement de silicium, le rendement du panneau diminue lorsque la température est supérieure à 25 C. Historique sur 24 heures Un historique de la production permet de suivre l évolution sur 24 heures. Cette représentation met en évidence l influence des phases du soleil et en particulier le pic de production lorsque le soleil est à son zénith. Nous observons bien que la production sur 24 heures n est pas linéaire. En effet, l incidence des conditions météorologiques est directe. La couverture nuageuse réduit drastiquement la production et ces informations se retrouvent sur le tableau de bord de la solution :. 25/29
Un second tableau de bord permet d observer les informations de chaque déploiement de panneaux solaires : données des capteurs en temps réel, historique dynamique sur les 60 dernières secondes, météo localisée et prédiction de production : La prédiction de production se base sur la solution Azure Machine Learning. A partir de l historique détaillé de la production, les algorithmes d Azure Machine Learning permettent de dégager des tendances et déterminer la production future de manière précise. L utilisation de Machine Learning apporte une prédiction fine car de nombreux paramètres entrent en jeu pour un rendement optimal des cellules photovoltaïques, résultat difficilement réalisable par des méthodes traditionnelles de calcul. Ces paramètres sont : Le positionnement géographique L installation des panneaux, l inclinaison, le positionnement 26/29
Les conditions météorologiques locales La présence de polluants qui altère l énergie reçue 2.3.4 L application mobile de suivi Le suivi de la production en temps réel est également possible en situation de mobilité. L application Solarpulse est multiplateforme et disponible sur iphone, Android et Windows Phone. Cette application mutualise 100% des composants, tout en respectant les spécificités et l ergonomie de chaque plateforme. SolarPulse pour iphone SolarPulse pour Windows Phone SolarPulse pour Android Développée avec les technologies Xamarin et le framework Xamarin.Forms, cette application partage 100% du code entre les plateformes tout en conservant une exécution native. Le code de l interface graphique, de la communication et du traitement des données temps réel est identique entre la version iphone, Android et Windows Phone. Cette méthode permet de réduire les coûts de développement et de maintenance tout comme le «time to market» dans la conception d une application mobile connectée. 27/29