L’Internet industriel des objets (IIoT) expliqué

Une seule usine intelligente peut générer des volumes de données comparables à ceux d’une petite ville. Ce flux d’informations est alimenté par l’IoT industriel. IIoT signifie Internet industriel des objets, qui connecte les machines, les capteurs et les personnes au sein d’un système intelligent et réactif.

Contrairement aux installations traditionnelles où les données peuvent être collectées sans être exploitées, l’IIoT peut transformer ces données en informations utiles et en actions éclairées. Les solutions IIoT permettent de collecter, d’analyser et de traiter les données en temps réel. Cela aide les entreprises à accroître leur productivité, à réduire les temps d’arrêt et à prendre des décisions plus judicieuses et plus rapides.

En réalité, de nombreux secteurs majeurs adoptent rapidement l’IoT industriel dans leurs installations. Des usines de production et plateformes pétrolières aux hôpitaux et aux exploitations agricoles, ils alimentent une nouvelle vague d’innovation. Les machines intégrées à l’IIoT peuvent réfléchir, s’adapter et signaler les problèmes en temps réel.

Dans cet article, nous allons découvrir ce qu’est l’IoT industriel et son impact sur différents secteurs. Nous examinerons également de plus près le rôle de la vision par ordinateur dans les solutions d’IoT industriel. La vision par ordinateur est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (AI) qui permet aux machines d’interpréter et de comprendre les données visuelles. Commençons !

Qu’est-ce que l’IoT industriel (IIoT) ?#

L’Internet industriel des objets est un cadre qui permet de rendre les machines plus intelligentes en les connectant à des capteurs, à des appareils edge et à des systèmes de traitement des données en temps réel. C’est comme donner un cerveau aux équipements d’une usine, afin qu’ils puissent collecter, partager et traiter automatiquement les données.

Les solutions IIoT, comme les capteurs, les étiquettes RFID et les actionneurs, sont connectées par un réseau qui permet aux machines de partager des données entre elles. Cela permet aux entreprises d’améliorer l’efficacité, la sécurité et la fiabilité de leurs opérations.

Prenons l’exemple de l’IoT dans la production industrielle. Les capteurs IIoT jouent un rôle essentiel dans l’automatisation des convoyeurs en surveillant en continu la production des machines. Si la production passe sous les niveaux prévus, le système peut détecter le ralentissement et avertir automatiquement les équipes de maintenance afin qu’elles examinent et résolvent le problème.

Outre la production industrielle, l’IIoT est également utilisé dans des secteurs tels que l’énergie, les services publics et le secteur pétrolier et gazier. Plutôt que de dépendre de machines existantes fonctionnant de manière isolée, l’IIoT libère les données cachées que ces systèmes ont toujours générées et les transforme en informations précieuses grâce à l’analyse en temps réel.

Comment fonctionne l’IIoT ?#

L’automatisation industrielle et l’IoT fonctionnent grâce à un réseau d’appareils intelligents et de capteurs qui communiquent constamment entre eux et partagent des données en temps réel. Ces appareils peuvent être fixés à des machines, des véhicules ou des équipements dans des usines, des entrepôts intelligents et d’autres environnements industriels.

Les données collectées sont transmises à un système central, dans le cloud ou sur site via l’edge computing. Elles y sont analysées afin d’identifier des tendances et de générer des informations utiles. Ces informations favorisent une meilleure prise de décision. Elles peuvent par exemple servir à détecter rapidement les problèmes de performance, à prévoir les besoins de maintenance des machines, à automatiser les tâches courantes et à renforcer la sécurité sur le lieu de travail.

Les solutions IIoT utilisent également généralement des boucles de rétroaction pour effectuer des ajustements en temps réel. En fonction des données reçues, les machines peuvent modifier automatiquement des paramètres tels que la vitesse ou la température. Ces boucles peuvent aussi déclencher des alertes pour les opérateurs ou lancer des actions automatisées lorsqu’un élément ne fonctionne pas comme prévu. Cela maintient l’efficacité des opérations et réduit les temps d’arrêt.

Les technologies IIoT au service de l’innovation#

Maintenant que nous comprenons mieux ce qu’est l’Internet industriel des objets et son fonctionnement, examinons de plus près les technologies IoT utilisées dans l’automatisation industrielle.

Voici un aperçu rapide des principaux composants :

• Edge computing : l’edge computing peut traiter les données à proximité de leur source, comme des capteurs ou des passerelles locales, afin de réduire la latence et de permettre des réponses immédiates. Il peut par exemple déclencher l’arrêt d’une machine en surchauffe avant qu’elle ne soit endommagée.

• Plateformes cloud : elles fournissent un stockage centralisé, prennent en charge les analyses à grande échelle et permettent l’accès à distance. Elles peuvent également agréger les données provenant de plusieurs sites afin d’identifier les tendances, d’optimiser les performances et de soutenir les décisions stratégiques.

• Connectivité 5G : la technologie 5G peut fournir des communications rapides et à faible latence pour des milliers d’appareils connectés. Elle ouvre la voie à une automatisation réactive, à la robotique mobile et au contrôle qualité en temps réel.

• Capteurs et actionneurs : les capteurs collectent des données essentielles telles que la température, la pression et les vibrations. Les actionneurs utilisent ces données pour effectuer des ajustements physiques. Ensemble, ils assurent une surveillance continue et des réponses automatisées en temps réel.

• AI et apprentissage automatique (ML) : ces technologies de pointe peuvent analyser les données pour détecter des tendances, prévoir les défaillances et optimiser les processus. Au fil du temps, elles améliorent la prise de décision, réduisent les temps d’arrêt et renforcent l’efficacité globale.

Les avantages de l’IIoT dans différents secteurs#

Passons maintenant en revue certains des principaux avantages de l’IIoT et voyons comment ils redéfinissent les opérations dans de nombreux secteurs majeurs.

De nombreuses entreprises utilisent déjà des solutions d’IoT industriel. En fait, le nombre d’appareils IoT connectés dans le monde devrait dépasser les 31 milliards d’ici 2030. Si ces solutions sont si largement acceptées et adoptées, c’est parce que l’IIoT offre une valeur claire et mesurable.

L’un des aspects les plus importants des solutions IIoT est leur lien étroit avec la visibilité en temps réel. En collectant et en analysant continuellement les données, ces systèmes fournissent aux organisations un aperçu instantané de leurs opérations.

Un autre avantage majeur de l’IIoT est qu’il permet une gestion plus fluide des opérations. Grâce aux données en temps réel, les machines et les processus peuvent être ajustés immédiatement, ce qui réduit les retards et maintient l’efficacité. Cela réduit également les coûts de maintenance, car les problèmes peuvent être détectés rapidement et traités sans attendre.

En outre, les solutions IIoT améliorent l’efficacité énergétique, réduisent les déchets et diminuent le besoin de main-d’œuvre manuelle. Elles renforcent la sécurité sur le lieu de travail en détectant rapidement les situations dangereuses et en prenant automatiquement des mesures pour prévenir les accidents.

Cas d’usage courants de l’IIoT#

L’IIoT repense activement le fonctionnement des secteurs aujourd’hui. Des soins de santé et de la logistique à la construction et à l’agriculture, les organisations adoptent les technologies IIoT pour obtenir des résultats plus intelligents, plus rapides et plus fiables.

Production d’énergie grâce à l’IoT industriel#

Le secteur de l’énergie est généralement associé à des équipements lourds et de grande envergure, tels que les machines de forage, les raffineries et les plateformes offshore. Bien que ces systèmes alimentent le secteur depuis des décennies, l’Internet industriel des objets (IIoT) change leur fonctionnement en coulisses.

Les entreprises énergétiques utilisent l’IIoT pour accroître leur efficacité et développer leurs activités. Il donne aux fournisseurs d’énergie un meilleur contrôle en offrant une vue en temps réel de ce qui se passe sur le terrain.

Comme le remplacement de réseaux électriques entiers par des systèmes intelligents n’est pas toujours pratique, l’IIoT peut moderniser l’infrastructure existante sans changements majeurs. Il devient également plus facile de surveiller les équipements distants, comme les unités de pompage ou les éoliennes, afin que les opérateurs puissent maintenir le bon fonctionnement des installations et prolonger la production d’énergie.

Fig. 1. Exemples de différents types de capteurs IoT qui contribuent à la collecte de données. (Source)

Un excellent exemple de l’IIoT dans la production d’énergie est son application à la surveillance des pompes électriques submersibles (ESPs). Ces pompes sont placées dans les puits de pétrole pour aider à acheminer les fluides vers la surface et sont essentielles à l’extraction pétrolière. Cependant, elles peuvent parfois tomber en panne sans avertissement, entraînant des retards et des réparations coûteuses.

Pour éviter cela, un groupe de chercheurs a créé un système appelé I²OT-EC framework. Il combine l’IoT industriel et l’edge computing. Le système peut suivre en temps réel des facteurs tels que la température et la pression. Il devient ainsi plus facile de repérer rapidement les problèmes, de planifier la maintenance avant les pannes et de maintenir les pompes en bon état de fonctionnement.

Comment les solutions IIoT transforment les soins de santé modernes#

L’IIoT dans le secteur des soins de santé, également appelé IoT médical, contribue à rendre les systèmes de santé plus efficaces et moins stressants pour les professionnels médicaux. En connectant les dispositifs médicaux à des systèmes d’intelligence artificielle, l’IIoT favorise de meilleures décisions, réduit le risque d’erreur humaine, améliore les résultats pour les patients et aide les hôpitaux et les cliniques à fonctionner plus efficacement.

Par exemple, les patients peuvent être surveillés en continu à l’aide d’appareils portables tels que des cardiofréquencemètres et des glucomètres. Ces appareils peuvent détecter les premiers signes de problèmes de santé et même envoyer des alertes d’urgence aux médecins en temps réel. À mesure que ces technologies évoluent, des solutions IIoT plus spécialisées sont développées pour répondre à des besoins médicaux spécifiques.

Un exemple intéressant de dispositif de santé connecté par l’IIoT est Impedimed. Il s’agit d’un appareil capable de détecter le risque de lymphœdème, un effet secondaire fréquent du traitement du cancer du sein qui provoque un gonflement des bras ou des jambes.

Cet appareil IoT ressemble à une balance. Les patients peuvent se tenir debout dessus pieds nus et poser leurs bras sur une plateforme. Il fait circuler un léger courant électrique dans le corps afin de mesurer les niveaux de liquides et la composition corporelle. Les résultats sont traités en moins d’une minute à l’aide d’un logiciel cloud, puis partagés via un portail web et ajoutés au dossier médical électronique du patient afin que les médecins puissent facilement les consulter.

Fig. 2. Un dispositif de santé basé sur l’IIoT (Source)

Une agriculture plus intelligente grâce aux solutions d’IoT industriel#

De même, l’IoT dans l’agriculture peut aider les agriculteurs. Grâce aux outils IoT, ils peuvent mieux gérer leurs cultures et leur bétail avec des informations en temps réel et une plus grande précision. Les appareils IoT peuvent être placés dans le sol, fixés à des machines ou même portés par des animaux pour surveiller des conditions telles que la température, l’humidité, l’humidité du sol, les niveaux de nutriments et le comportement animal.

Les données collectées peuvent être analysées pour aider les agriculteurs à prendre des décisions fondées sur les données concernant l’irrigation, la fertilisation, la lutte antiparasitaire et la gestion globale de l’exploitation. Ces informations en temps réel leur permettent d’utiliser les engrais plus efficacement, de réduire les déchets et de mieux planifier les itinéraires des véhicules agricoles. Cela permet d’économiser du temps et des ressources tout en augmentant la productivité.

Fig. 3. Une sonde de sol basée sur l’IoT industriel pouvant être utilisée dans les exploitations agricoles (Source)

L’IIoT dans la production industrielle : une production plus intelligente à grande échelle#

L’IoT industriel dans la production consiste à utiliser des appareils et des capteurs intelligents et connectés pour collecter des données en temps réel auprès des machines et des lignes de production. Ces données sont ensuite traitées et analysées afin d’obtenir des informations utiles qui aident les usines à fonctionner plus efficacement.

Grâce aux solutions IIoT, les fabricants peuvent détecter et résoudre rapidement les problèmes, réduire les temps d’arrêt grâce à la maintenance prédictive et gérer plus efficacement les stocks à l’aide de capteurs edge. Globalement, cela se traduit par une meilleure qualité des produits, une réaction plus rapide aux problèmes et des coûts d’exploitation réduits.

De même, l’IoT dans l’Industrie 4.0 favorise une plus grande flexibilité de la production, ce qui permet aux fabricants de passer plus facilement d’un type de produit à un autre ou de personnaliser les commandes. Il rend également la production de biens et de matériaux plus agile, précise et rentable. L’utilisation de l’IoT dans la production peut aussi garantir la sécurité et la fiabilité des équipements.

Par exemple, garantir la sécurité et la fiabilité des équipements de production chimique est essentiel, notamment lorsqu’il s’agit de manipuler des produits chimiques toxiques ou inflammables. Les méthodes de maintenance traditionnelles ne fournissent souvent pas suffisamment d’informations en temps réel. L’utilisation de l’IIoT dans la production chimique peut contribuer à résoudre ce problème.

Fait intéressant, certains fabricants utilisent désormais l’IIoT parallèlement à la réalité augmentée (AR) pour la maintenance des équipements. La réalité augmentée est une technologie qui affiche des informations numériques, telles que des images, des données ou des instructions, par-dessus une vue du monde réel, généralement au moyen de lunettes ou de casques intelligents.

Dans cette configuration, des capteurs sans fil et l’edge computing surveillent les équipements en temps réel et envoient les données directement aux casques AR portés par les équipes de maintenance. Les techniciens peuvent ainsi voir devant eux des données de performance ou des alertes en direct, ce qui les aide à identifier rapidement les problèmes, à réduire les coûts de maintenance et à prendre des décisions plus rapides et mieux informées.

Fig. 4. Les équipes de maintenance peuvent consulter les données d’IoT industriel au moyen de leurs casques AR (Source)

Le rôle de la vision par ordinateur dans l’IoT industriel#

Une autre technologie de pointe qui fait la différence dans les solutions IoT est la vision par ordinateur. La vision par ordinateur est une branche de l’intelligence artificielle qui traite et analyse les données visuelles.

Plus particulièrement, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge diverses tâches, telles que la détection d’objets (identifier et localiser des objets dans une image) et l’estimation de pose (déterminer la position et l’orientation d’une personne ou d’un objet).

Grâce à ces fonctionnalités, les systèmes IoT peuvent reconnaître les informations visuelles et y réagir en temps réel. Cela est particulièrement utile dans des applications telles que le contrôle qualité dans la production industrielle.

Par exemple, dans une usine de production, l’IIoT peut envoyer les données visuelles de la ligne de production à un système d’IA visuelle. Un modèle de vision par ordinateur, tel que YOLO11, analyse ensuite les images pour détecter les défauts des produits. Si le modèle identifie un problème, celui-ci peut être rapidement signalé et résolu.

Cela améliore la qualité des produits, réduit les erreurs et rend les opérations plus sûres et plus efficaces. Pour obtenir des résultats encore plus rapides, l’edge computing peut être utilisé. Dans cette configuration, les données sont traitées directement sur des appareils edge au point de capture, ce qui permet de prendre des décisions en temps réel sans devoir envoyer les informations dans le cloud et en évitant les retards potentiels.

Fig. 5. Exemple d’utilisation de YOLO11 pour surveiller une ligne de production. (Source)

Défis et considérations liés à l’IIoT#

Maintenant que nous avons vu comment les solutions d’IoT industriel peuvent être utiles à différents secteurs, il est également important d’examiner de plus près les difficultés susceptibles d’accompagner leur mise en œuvre. Comprendre ces défis est essentiel pour tirer le meilleur parti des solutions IIoT et garantir un déploiement réussi.

Voici quelques limites à prendre en compte :

• Intégration aux équipements plus anciens : de nombreuses usines dépendent encore de machines anciennes qui n’ont jamais été conçues pour fonctionner avec des technologies basées sur l’IoT. L’intégration de fonctionnalités intelligentes d’IoT industriel à ces systèmes existants peut être coûteuse. Elle nécessite souvent des adaptateurs ou des convertisseurs spéciaux pour permettre la communication entre les anciens et les nouveaux équipements.

• Défis liés à la cybersécurité : la connexion de machines existantes à Internet introduit de nouveaux risques de sécurité. Comme ces machines n’ont pas été conçues à l’origine en tenant compte de la cybersécurité, elles sont plus vulnérables aux cyberattaques. Beaucoup ne disposent pas de protections élémentaires, telles que la protection par mot de passe ou le chiffrement des données, ce qui en fait des cibles faciles pour les pirates informatiques.

• Maintenance des appareils intelligents : même si les systèmes IIoT peuvent simplifier les opérations, les appareils intelligents nécessitent toujours un entretien régulier. Les capteurs et autres équipements doivent être contrôlés, mis à jour ou remplacés périodiquement pour que tout fonctionne correctement. S’ils ne sont pas entretenus convenablement, les données peuvent devenir peu fiables et causer des problèmes.

• Manque de compétences au sein des équipes : l’IoT industriel associe des équipements traditionnels à des technologies numériques avancées, ce qui nécessite des équipes possédant un ensemble mixte de compétences. Certaines organisations peuvent rencontrer des lacunes dans ce domaine, mais cela représente également une excellente occasion de développer les compétences et les connaissances. Avec la formation et l’accompagnement adéquats, les équipes peuvent s’adapter avec succès et tirer pleinement parti des avantages de l’IIoT.

L’avenir de l’IIoT : vers une automatisation intelligente#

À mesure que l’Industrie 4.0 progresse, l’automatisation industrielle et l’IoT évoluent au-delà de la simple connexion de différents appareils. Ils aident les secteurs à devenir plus autonomes et automatisés, notamment grâce à des méthodes telles que la maintenance prédictive. Une autre avancée majeure est l’utilisation de jumeaux numériques, c’est-à-dire des modèles virtuels de machines ou de systèmes entiers qui utilisent des données en temps réel pour prévoir les problèmes et affiner les opérations.

À mesure que nous nous dirigeons vers des usines entièrement numérisées, des technologies telles que l’IA edge et la vision par ordinateur deviennent encore plus importantes. L’IA edge apporte l’intelligence directement aux machines, permettant une prise de décision plus rapide sur site sans dépendre d’un accès constant au cloud.

Associée à la vision par ordinateur, elle permet aux usines de surveiller visuellement la production en temps réel, de détecter immédiatement les défauts et de réagir aux problèmes au moment où ils surviennent. Ce niveau d’automatisation et d’analyse rapproche les secteurs d’opérations véritablement intelligentes et auto-optimisées.

En bref, les secteurs industriels deviennent de plus en plus intelligents. Cette évolution permet de guider chaque étape du processus, de la maintenance au contrôle qualité, par les données et de l’alimenter grâce à des technologies intelligentes.

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