L’IoT est basé sur des éléments et des appareils, appelés « objets », connectés sur Internet et équipés de capteurs, de logiciels et d’autres technologies permettant de transmettre et de recevoir des données vers et depuis d’autres objets et systèmes. L’objectif principal de l’IoT est de rendre les choses plus dynamiques et pratiques. Parmi les éléments constitutifs courants utilisés dans les systèmes IoT au sein de toutes les industries et applications, on trouve des capteurs, des solutions filaires et sans fil, des antennes, des batteries et quelques connecteurs plus petits, et des composants passifs qui alimentent les objets intelligents, interconnectés et à faible consommation d’énergie de l’écosystème.

Ces capteurs collectent des données extrêmement sensibles et comblent le fossé entre les mondes physique et numérique. Ils convertissent des informations précieuses du monde réel en données numériques. Celles-ci sont ensuite traitées et analysées pour gagner en utilité, par exemple pour améliorer les produits et services fournis aux utilisateurs d’équipements compatibles IoT.

Dans toute application intelligente, les capteurs sont très importants. Ils détectent les changements physiques/chimiques et, après avoir traité les données collectées, les capteurs automatisent l’application/les appareils pour les rendre intelligents. L’IoT intègre divers types de capteurs, d’appareils et de nœuds capables de communiquer entre eux sans intervention humaine. Des éléments tels que les modules de capteurs et d’actionneurs sont physiquement connectés par des interfaces communes, par exemple USB, GPIO, I2C, SPI et UART.

L’essence de l’IoT est constituée des « objets » et des « données ». Le matériel utilisé dans les systèmes IoT est équipé de composants électroniques, tels que des capteurs intégrés, des capteurs et actionneurs intelligents, un système électronique de connectivité/communication et des logiciels pour capturer, filtrer et échanger des données sur eux-mêmes, leur état et leur environnement.

Les « objets » possèdent des informations associées, peuvent être statiques ou dynamiques, et sont intégrés dans un système. Cela permet à de nombreux éléments/dispositifs d’agir comme des « objets » intelligents. Les éléments activés avec la technologie IoT ont été intégrés avec des capacités intelligentes grâce à l’utilisation de divers outils et technologies. Les « objets » ont évolué en raison de la convergence de plusieurs technologies, de l’analyse en temps réel, de l’intelligence artificielle, du machine learning, des capteurs de commodité et des systèmes intégrés. Parmi les autres systèmes de support de base qui contribuent à l’activation de l’IoT, on trouve les systèmes sur le terrain ou embarqués traditionnels, les réseaux de capteurs sans fil, les systèmes de contrôle, l’automatisation, entre autres.

Les capteurs sont utilisés dans presque tous les domaines afin de créer un environnement IoT intelligent. Parmi les applications d’environnement intelligent, on trouve le stationnement intelligent, la gestion intelligente du trafic, l’éclairage intelligent, les villes intelligentes, les compteurs intelligents et bien d’autres. Il existe différents types de capteurs qui peuvent aller du très simple au plus complexe. Parmi les capteurs IoT fréquemment observés, on trouve les capteurs de proximité, les capteurs de position, les capteurs de présence, les capteurs de mouvement, les capteurs de vitesse, les capteurs de température, les capteurs de pression, les capteurs de produits chimiques, les capteurs d’humidité, les capteurs de qualité de l’eau, les capteurs infrarouges, les capteurs gyroscopiques, les capteurs optiques et beaucoup d’autres. La classification des capteurs peut être basée sur leurs spécifications, leur méthode de conversion, le type de matériau utilisé, le phénomène physique de détection utilisé, leurs propriétés, etc. Cette fonctionnalité peut être fournie à différents niveaux d’intégration, en fonction du nombre de types de capteurs différents inclus dans un paquet unique ou module de capteur.

Les applications IoT varient considérablement, mais beaucoup d’entre elles nécessitent un grand nombre de capteurs répartis sur une zone étendue. Il existe de nombreuses techniques de communication différentes pour la connexion de ces capteurs, et chaque appareil peut utiliser différents protocoles de transmission. Les capteurs, passerelles, routeurs, logiciels, plateformes et autres systèmes sont tous liés dans l’écosystème IoT. La façon dont ils sont connectés les uns aux autres est appelée « réseau IoT ». Il fait généralement référence à diverses solutions réseau qui varient en termes de consommation d’énergie, de portée et de capacité de bande passante. Les capteurs et les transducteurs sont connectés aux réseaux à l’aide de divers périphériques réseau tels que des concentrateurs, des passerelles, des routeurs, des ponts réseau et des commutateurs, selon l’application. La sélection de la bonne technologie de connectivité IoT ou du bon protocole réseau nécessite une attention particulière.

Les solutions de connectivité pour l’IoT utilisent des formats de messages numériques, dont beaucoup sont assortis de règles requises pour l’échange de données/messages entre les appareils. Ceux-ci peuvent être mis en œuvre à l’aide de solutions de connectivité sans fil ou filaire. Les solutions sans fil ont des normes différentes pour la connectivité longue et courte portée. Les solutions de connectivité longue portée peuvent utiliser des normes sous licence (cellulaires) ou sans licence, connues sous le nom de LPWAN (Low Power Wide Area Networks). Les solutions de mise en réseau IoT à courte portée transmettent des données sur de courtes distances physiques, la distance entre le collecteur de données et la passerelle qui traite les données des capteurs étant généralement inférieure à 150 mètres.

Les passerelles peuvent communiquer avec des capteurs/dispositifs avec différents protocoles, puis traduire les données en un protocole standard tel que MQTT. Elles peuvent prétraiter et filtrer les données générées afin de réduire les exigences de transmission, de traitement et de stockage selon les besoins.

Le Wi-Fi est la technologie sans fil la plus utilisée sur les réseaux locaux. Il est utilisé dans une variété d’applications IoT, en particulier dans les environnements de maison intelligente et de bureau intelligent. Le Wi-Fi fonctionne à des fréquences d’environ 2,4 GHz ou 5 GHz. Wi-Fi HaLow (802.11ah) et HEW (802.11ax) sont deux normes Wi-Fi qui ont été développées spécifiquement pour l’IoT.

Le Bluetooth est également un protocole important pour l’Internet des objets, qui est utilisé dans les maisons intelligentes et les applications industrielles. Cette technologie se développe considérablement. Il s’agit d’un choix à faible consommation, à faible portée et à large bande passante pour la connectivité. Le Bluetooth V5 est la dernière version introduite et est spécifiquement destiné à l’Internet des objets. Il offre une portée quatre fois plus importante et le double de vitesse.

LPWAN est une nouvelle norme de mise en réseau mondiale conçue pour les réseaux intelligents avec des appareils à ressources limitées qui sont répartis sur des zones étendues et consomment une quantité minimale d’énergie. Ces réseaux sont conçus pour les applications IoT avec de faibles débits de données, un faible coût, qui nécessitent une durée de vie de la batterie plus longue et fonctionnent dans des endroits éloignés et difficiles d’accès.

L’Internet des objets à bande étroite (NB-IoT - NarrowBand-Internet of Things) est une norme basée sur LPWAN qui permet d’élargir la gamme de nouveaux appareils et services IoT. Il permet à un grand nombre de capteurs/dispositifs de collecter et d’envoyer des données sur des zones étendues, tout en préservant la durée de vie de la batterie. Ces appareils peuvent durer des années avec une batterie au lieu de semaines ou de mois. Des passerelles IoT sont souvent nécessaires pour que ces types d’applications fonctionnent.

Les réseaux cellulaires sont l’épine dorsale pour accéder à Internet. Ces réseaux se concentrent sur la portée et la bande passante au détriment de la consommation d’énergie. Ils peuvent envoyer beaucoup de données sur de longues distances, mais déchargent la batterie assez rapidement. Le cellulaire propose des solutions pour les applications IoT qui impliquent des transferts de données longue distance avec une faible latence. On trouve LTE-M, construit sur les évolutions LTE, Cat-0 et aussi Cat-1, EC-GSM et NB-LTE. Toutes ces normes fonctionnent de manière transparente sur les réseaux LTE ou GSM existants et prennent en charge un large éventail d’applications IoT.

Certaines applications nécessitant une couverture et/ou une mobilité mondiales utiliseront les technologies cellulaires, mais la majorité des appareils IoT utiliseront les fréquences de partage des technologies non cellulaires dans des bandes sans licence pour communiquer entre elles et avec les applications IoT dans le cloud.

Une solution de connectivité filaire utilise un câble Ethernet pour se connecter au réseau. Les réseaux filaires sont une infrastructure bien établie à laquelle il est simple de se connecter si vous disposez déjà d’une ligne téléphonique.

Les quatre principaux composants de l’IoT sont : les capteurs, la mise en réseau, le traitement des données et l’interface utilisateur. Dans la plupart des cas, le processus suit une boucle qui se compose de trois étapes simples : entrée, traitement et sortie.

Les données brutes capturées à partir du capteur doivent d’abord être nettoyées, puis traitées. Le traitement est accompli par l’utilisation de diverses techniques, telles que le débruitage des données, l’imputation des données et la détection des données aberrantes, l’agrégation des données et d’autres techniques de manipulation des données (classification, tri et calcul). L’intégration de données ou la fusion de capteurs est le processus consistant à combiner deux ou plusieurs sources de données, ce qui permet de générer des résultats implicites de système dynamique plus précis et cohérents dans diverses applications.

Les systèmes IoT nécessitent des capacités de calcul spéciales pour les données et le stockage. Il est essentiel de stocker de grandes quantités de données pour effectuer l’analyse des données et obtenir le résultat souhaité. Le machine learning, l’intelligence artificielle et les techniques de deep learning offrent des solutions prometteuses pour l’analyse de grandes quantités de données provenant de capteurs IoT. Ces technologies changent la donne, car elles peuvent être utilisées pour automatiser les processus, prévoir les pannes d’équipement et suivre les menaces de sécurité en temps réel. Lorsque les solutions sont complètement autonomes, l’IA utilise des appareils sur réseau IoT connectés pour montrer la voie. En appliquant l’IA à la gestion et à l’analyse des données IoT, les entreprises peuvent rapidement extraire des informations précieuses de ces ensembles de données massifs et hétérogènes et réagir aux conditions en temps réel.

Il est nécessaire d’intégrer diverses technologies émergentes telles que l’edge computing, le cloud computing et le fog computing, pour parvenir à un calcul efficace des modèles d’analyse de données. L’analyse en périphérie analyse les données en périphérie du réseau plutôt que dans un emplacement centralisé. Les données peuvent être analysées en temps réel sur les appareils eux-mêmes ou sur un système de passerelle situé à proximité et connecté aux appareils IoT. Les appareils en périphérie peuvent fonctionner comme des passerelles, permettant à d’autres appareils sur le réseau de communiquer avec un autre centre IoT. Une passerelle en périphérie est un point d’accès réseau pour les applications qui communiquent avec des services basés sur le cloud. De plus, elle traduit souvent le réseau entre des réseaux qui utilisent des protocoles différents.

Le cloud computing agit avec des technologies utilisant les big data et des systèmes distribués parallèles sur le serveur cloud distant. Il gère l’énorme volume de données générées par les capteurs IoT, ce qui permet au système de fournir des services efficaces pour les applications IoT. Dans le traitement des données à partir de capteurs IoT au niveau du, les caractéristiques des données des capteurs sont extraites et traitées pour classer différents modèles de signaux en utilisant un réseau neuronal. Sur la base de la sortie de la classification du réseau neuronal, l’identification des événements et la prise de décision sont effectuées au niveau du fog.

Les plateformes IoT informatiques et de traitement en périphérie basées sur des ordinateurs à carte unique (SBC) offrent aux concepteurs un nombre croissant de solutions rentables et avec une bonne prise en charge. Il existe également divers kits de développement et outils disponibles pour les plateformes basées sur les microcontrôleurs (MCU), les microprocesseurs (MPU), les processeurs de signaux numériques (DSP) le réseau de portes programmable sur site (FPGA), qui sont les moyens les plus efficaces pour concevoir et développer des systèmes basés sur l’IoT.

Une grande quantité d’énergie est nécessaire pour faire fonctionner les milliards d’appareils IoT connectés à Internet. Ceux-ci pourraient générer un gaspillage considérable de puissance électronique. Étant donné que l’IoT est optimisé pour l’efficacité énergétique, un réseau IoT hétérogène avec divers éléments de calcul peut être optimisé pour diverses tâches de travail et peut répondre automatiquement à des demandes d’alimentation spécifiques pour les applications. De faibles courants de veille et de faibles fuites dans les circuits doivent être mis en œuvre, et un étranglement d’horloge doit être utilisé pour obtenir un système d’économie d’énergie efficace.

Le traitement de grandes quantités de données et l’utilisation d’algorithmes intelligents pour l’analyse des données en temps réel faciliteront le suivi de la consommation d’énergie. Pour de nombreux systèmes IoT, l’accès à une alimentation constante est un défi récurrent. C’est peut-être le type de mise en œuvre ou le coût de connexion des appareils à une tension d’alimentation qui pose problème. Les considérations de conception incluent les principaux éléments du système tels que le microcontrôleur sélectionné, l’interface sans fil et les capteurs, ainsi que la gestion de l’alimentation du système. Pour minimiser la demande d’énergie, il est important de sélectionner le bon contrôleur/processeur qui peut être plus économe en énergie.

Le protocole réseau approprié est également essentiel. Certains protocoles peuvent consommer plus de bande passante que nécessaire, consommant une puissance excessive pour la prendre en charge. Des économies d’énergie significatives peuvent être réalisées grâce à la gestion autonome des interfaces de capteurs et d’autres fonctions en périphérie. Dans un nœud de capteur, la quantité de données à envoyer sur la liaison sans fil doit être relativement faible. En tant que tel, ZigBee fournit une solution de réseau maillé optimale ; Bluetooth Smart est un excellent choix pour une configuration point à point basée sur des normes et sensible à l’alimentation, et les solutions sous-GHz exclusives offrent une flexibilité maximale pour la taille du réseau, la bande passante et les charges utiles de données dans des configurations en étoile ou point à point.

La consommation d’énergie dans les modes « basse consommation » et « actif », ainsi que la nécessité de passer rapidement des modes basse consommation au fonctionnement à pleine vitesse, feront une différence significative dans la conservation de l’énergie de la batterie. Une dernière considération de conception à prendre en compte pour les applications à faible consommation d’énergie concerne l’alimentation du système lui-même. Selon le type de batterie utilisé dans l’application, des convertisseurs boost ou des régulateurs de commutation boost sont souvent nécessaires.

Il existe de nombreuses approches pour éviter les problèmes courants de consommation d’énergie de l’IoT. Pour améliorer l’efficacité énergétique des appareils IoT, plusieurs méthodes de réduction de la consommation et de récupération d’énergie peuvent être combinées. La récupération d’énergie est l’un de ces systèmes dans lesquels la conversion d’énergie se produit entre une forme d’énergie et autre dans son environnement. Cette technique avancée a largement été utilisée ces dernières années et constitue un choix viable pour certains déploiements. La réduction de consommation dans un système est mise en œuvre au niveau des composants matériels, en utilisant des techniques avancées de gestion de l’énergie et divers modes d’économie d’énergie.

Pour les systèmes plus complexes, un circuit intégré de gestion de l’alimentation (PMIC) permet un contrôle plus précis de l’ensemble du système. À partir d’une seule source d’alimentation, vous pouvez générer plusieurs rails de tension pour piloter différents éléments du système embarqué.

Presque toutes les applications IoT déployées ou en cours de déploiement nécessitent un niveau de sécurité élevé. Alors que l’IoT continue de prendre en charge de nombreuses applications, il existe de nombreux défis de sécurité, tels que la confidentialité des données, la sécurité des données et l’hétérogénéité, qui sont tous nécessaires pour assurer le fonctionnement sûr du système IoT.

Toute application IoT peut être classée dans l’une des couches suivantes : détection, réseau, middleware ou application. Chacune de ces couches utilise diverses technologies qui posent un certain nombre de problèmes et de menaces de sécurité. La couche « détection » comprend principalement des capteurs et actionneurs IoT physiques. L’objectif principal de la couche « réseau » est de transmettre les informations de la couche « détection » à l’unité de calcul pour traitement. La couche « middleware » agira comme un pont entre le réseau et la couche « application ». La couche « middleware » comprend les courtiers, les magasins de données persistants, les systèmes de file d’attente, le machine learning, etc. La sécurité des bases de données et la sécurité du cloud sont d’autres défis de sécurité importants dans la couche « middleware ». Dans la couche « application », il existe diverses applications de bout en bout basées sur l’IoT.

Il existe un certain nombre de passerelles qui connecte chacune de ces couches pour faciliter le flux de données. La couche « passerelle » est une couche étendue qui connecte plusieurs appareils, personnes, objets et services cloud. Elle aide à fournir des solutions matérielles et logicielles pour les appareils IoT. Le déchiffrement et le chiffrement des données IoT, ainsi que la traduction des protocoles de communication entre les couches, sont gérés par les passerelles.

L’objectif principal de la protection IoT est d’assurer la sécurité, et la confidentialité des données, ainsi que la sécurité des infrastructures, des appareils et des services fournis dans un environnement IoT.

Les solutions actuelles et futures pour garantir la sécurité face aux menaces IoT contiennent divers mécanismes tels que la blockchain, l’edge computing, le fog computing et le machine learning.

Une blockchain détient une défense solide contre la falsification des données de l’appareil IoT, en verrouillant l’accès et en autorisant la coopération des appareils dans le réseau IoT. C’est peut-être la meilleure solution pour la sécurité et la préservation de la confidentialité des données IoT, car elle fournit une solution à de nombreux problèmes de sécurité dans l’environnement IoT, qui est de nature décentralisée, de sorte qu’aucune autorité centralisée n’est nécessaire pour gérer la transaction.

Les appareils IoT en périphérie collectent des données à partir de capteurs et communiquent entre eux. La périphérie peut être un point d’entrée pratique vers le réseau et les systèmes centraux, la rendant vulnérable aux cyberattaques et à la sécurité physique (falsification d’un appareil). La menace de violations des données et de la vie privée, la falsification des produits via le contrôle à distance et les attaques de données sont toutes accrues lorsqu’une grande quantité de données est échangée.

Le machine learning (ML) semble être une solution prometteuse pour protéger les appareils IoT contre les cyberattaques en offrant une approche différente de la défense contre les attaques par rapport aux autres méthodes traditionnelles. De nombreux domaines utilisent le ML pour leur développement, et il est également utilisé pour la sécurité de l’IoT.

Le fabricant de puces de semi-conducteurs Arm, qui est l’architecture la plus répandue dans les maisons connectées pour les appareils de sécurité, les ampoules, les appareils électroménagers, etc., a introduit un nouveau cadre de sécurité appelé Platform Security Architecture (PSA) pour augmenter la sécurité de l’IoT. Il aidera les concepteurs électroniques à intégrer la sécurité directement dans le micrologiciel de l’appareil. PSA fournit également des modèles de menaces IoT, du matériel d’évaluation de la sécurité et des solutions d’architecture de micrologiciel basées sur une « approche des meilleures pratiques » pour les appareils grand public.

Le cloud computing est basé sur le partage des ressources, qui est une condition importante pour les plateformes IoT. Dans le processus de cloud computing, une énorme quantité de données est collectée à partir des appareils IoT et stockée sur des serveurs externes loués. Les utilisateurs peuvent accéder aux services cloud depuis n’importe quel endroit via n’importe quel appareil disposant d’une connexion Internet. Le cloud fournit aux services applicatifs une élasticité et des ressources évolutives, qui sont facilement accessibles et disponibles. Le processus de recherche d’un équilibre entre le stockage et le traitement des données en périphérie ou sur le cloud est très important. Conserver trop de données en périphérie peut également entraîner une surcharge des appareils en périphérie et avoir un impact sur l’ensemble de l’application.

Le cloud prête l’espace de stockage et les capacités de calcul de ces appareils IoT en tant que « services cloud ». Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) et Software as a Service (SaaS) sont les trois types de services cloud disponibles. Parmi les solutions de plate-forme cloud IoT les plus populaires : Artik Cloud, Autodesk Fusion Connect, AWS IOT, GE Predix, Google Cloud IoT, Microsoft Azure IoT Suite, IBM Watson IoT, ThingWorx, Intel IoT Platform, Salesforce IoT Cloud, Telit DeviceWise, Zebra Zatar Cloud, macchina.io, ThingSpeak et Particle Cloud.

La quatrième génération (4G) de technologies de télécommunications mobiles fournit un accès Internet mobile haut débit aux modems sans fil, smartphones et autres systèmes portatifs. Les systèmes 4G offrent des services clés améliorés, tels que les appels vidéo HD, une bande passante plus élevée, un débit de données élevé, une meilleure qualité de service et des services de jeux en ligne en streaming. Ils ont une capacité de bande passante de 40 MHz et définissent une exigence de vitesse de pointe de 100 Mbps.

Par exemple, considérons la plateforme cloud IoTConnect® prise en charge par Avnet. Elle répond aux besoins uniques de différentes industries telles que les « villes intelligentes », la fabrication, la santé, la transformation des aliments, le marché de la vente au détail, la construction, les services environnementaux et bien d’autres. Les fonctionnalités de la plateforme IoTConnect à souligner sont : une configuration facile, des notifications, une surveillance et des analyses en temps réel, une sécurité multicouche, l’intégration, la connectivité, l’interopérabilité et les logiciels en périphérie. Parmi les services fournis par IoTConnect, on trouve les règles « intelligentes », la gestion des appareils, l’analyse en temps réel, la surveillance à distance, le suivi des actifs et l’infrastructure de données.

La plateforme IoTConnect prend en charge de nombreux protocoles d’interfaçage, notamment Bluetooth, 802.15.4/ZigBee ou 6LoWPAN, ModBus, bus CAN, BACnet, CoAP, MQTTS, HTTPS, AMQP, etc. La plateforme IoTConnect peut se connecter à presque tous les appareils IoT avec les protocoles les plus puissants du secteur, pour faciliter la communication avec le cloud de la plateforme IoTConnect. Elle vous permet également de connecter vos systèmes CRM et ERP d’entreprise existants afin d’obtenir encore plus de données.

La plateforme IoTConnect utilise une infrastructure définie par logiciel (SDI). Elle est donc facile à mettre à niveau et indépendante de toute dépendance spécifique au matériel. IoTConnect® peut capturer et analyser d’énormes quantités de données en permettant aux entreprises de connecter en toute sécurité un large éventail de sources de données, d’appareils, de capteurs, d’équipements et de systèmes de contrôle. Une fois toutes les ressources connectées, les données sont agrégées, filtrées, stockées et analysées. Les données sont ensuite converties en rapports faciles à comprendre à l’aide d’outils de visualisation de données et mises à disposition des bonnes personnes au bon moment pour améliorer la prise de décision.