3 enjeux majeurs pour le Big Data dans l'internet des objets en 2015

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Les objets connectés confrontent le Big Data à de nouveaux besoins, notamment le traitement rapide des multiples sources de données issues de l’Internet des objets. Ces leviers d’innovations sont encore à des stades de maturité distincs, mais ils représentent un potentiel réel, capables de modifier la chaîne de valeur des entreprises en profondeur.

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Le développement rapide de l’internet des objets grossi les enjeux que représentent l’analyse, le traitement et la corrélation des données récoltées par les différents types capteurs contenus dans nos objets connectés. Ainsi, selon le rapport de l’IDC (International Data Corporation), le marché du Big Data s’élèvera à 125 milliards de dollars en 2015. Selon Karine Gosse, chef de l’Institut CEA-List, on peut d’ores-et-déjà dégager 3 enjeux technologiques majeurs qui feront du Big Data un levier d’innovation en 2015 :

1. La fiabilité :

Les nombreux capteurs intégrés à nos objets connectés (on parle de 80 milliards d’unités en circulation à l’horizon 2020) génèrent une quantité extrêmement importante de données qu’il faut stocker et rendre accessible aux services qui les exploitent. Dès lors, la fiabilité de l’accès à ces données reçues est un enjeu important du Big Data. Il ne faut ni envoyer une mauvaise mesure (qui pourrait déclencher une prise de décision erronée) ni ne rien envoyer du tout (aucune prise de décision ne pourrait être prise). Pour le Big Data, l’objectif est donc de fiabiliser la collecte d’informations en provenance de ces capteurs pour, le cas échéant, être capable de détecter les décalages de mesures, symptômes d’une erreur. Grâce aux statistiques, on peut déjà synchroniser différents capteurs afin de vérifier la corrélation des données dans le temps.

2. La capacité de traitement :

En 2015, la plupart des moteurs de recherche réalisent un traitement de données à partir de l’indexation de mots-clés. C’est le cas de Google par exemple. Le CEA-List travaille sur des logiciels d’analyse fine de grandes quantités de textes différents afin de mettre au point une capacité d’interprétation automatique de n’importe quelle phrase. Cela permet de proposer des systèmes d’analyse du langage naturel, comme celui proposé sous forme d’API par Wit.ai, racheté récemment par Facebook. Pour adapter cette technologie à l’internet des objets, il faut mettre à disposition cette base de donnée par l’intermédiaire d’une infrastructure cloud perfectionnée et accessible en permanence. C’est à ce prix uniquement qu’on peut garantir la capacité de traitement des données et l’efficacité des fonctions déportées.

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3. La cybersécurité :

Ce n’est plus un secret pour personne, les objets connectés sont largement vulnérables s’ils ne sont pas scrupuleusement protégés et les entreprises cherchent à embaucher des Hackers, pour éprouver leurs méthodes de sécurité. Désormais, il existe même des moteurs de recherches permettant de référencer les objets connectés mal ou peu protégés, d’où le besoin rapide de placer ses services cloud dans un environnement sécurisé. C’est notamment ce qu’à fait Orange en lançant Datavenue –une plateforme sécurisée destinée aux créateurs d’objets connectés– à l’automne dernier.

Pour le Big Data, l’enjeu est aussi de sécuriser le traitement des données issues d’objets connectés en vérifiant que ces derniers ne soient pas vulnérables et ne contiennent pas de failles. Issue d’une collaboration avec l’Inria, la plateforme Frama-c permet notamment d’analyser de façon exhaustive le code source pour détecter une potentielle classe défaillante, si la mémoire de l’ordinateur est utilisée à bon escient ou que la machine enregistre dans une partition sécurisée de la mémoire.

Pour l’Institut CEA-List, ces trois enjeux technologiques permettront l’accélération de l’automatisation des processus d’analyse de données en lien avec le développement rapide des objets connectés dans le monde.

Via – image : shutterstock

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