Une vingtaine de responsables IT se sont réunis mardi 28 février, à l’initiative de l’Ae-SCM et de Timspirit, pour échanger sur des sujets de sourcing opérationnel. Ils ont choisi d’aborder, en sous-groupes, les sujets de la collaboration Grands Groupes-Start-up, du sourcing de la sécurité et du sourcing de l'IoT.
Montres connectées, domotique et même ours en peluche, l’IoT (internet des objets) fait irruption dans nos vies quotidiennes. Au-delà des gadgets, la révolution personnelle en marche l’est aussi et peut-être plus dans les entreprises.
Les expériences partagées par les intervenants montrent bien le poids croissant de l’IoT dans les entreprises. Qu’il s’agisse de suivre de rendre intelligents des biens et équipements, de suivre des objets en fabrication, d’optimiser la maintenance d’équipements coûteux en observant en temps réel leur comportement, ou de suivre des flux logistiques, l’IP-isation est un tournant pour les entreprises et soulève des sujets technologiques majeurs.
« Le plus bête des IoT est déjà intelligent »
Face à ces deux types d’IoT, la question de l’interopérabilité est centrale. Des protocoles comme Sigfox ou LoRa permettent aux objets de communiquer sans fil, entre eux ou avec un concentrateur. Cette interconnexion des données via une passerelle fait l’objet d’une contractualisation.
Collecter, mais pour quels usages ?
Collecter les données n’est qu’un chemin pour atteindre plusieurs finalités :
- Suivi statistique et tableaux de bord : le Big Data alimente les algorithmes de machine learning qui entraînent un modèle à partir d’un historique de données assez large, pour ensuite l’appliquer sur de nouvelles données. L’utilisation de cet historique va nous permettre d’avoir à notre disposition les principaux patterns présents dans la donnée, pour ensuite faire des prédictions pertinentes sur de nouvelles données. La Data Science leur donne une valeur métier.
- Injection dans la chaîne de valeur pour améliorer les performances et la qualité des services
- Valorisation financière des données
L’intelligence déportée
L’IoT repose notamment sur la technologie EDGE. Les données sont ainsi réparties hors des data centers et les applications sont capables de se déplacer. Cette intelligence déportée a un impact sur le traitement de la donnée en termes d’accès, de sécurité et de mise à jour, mais aussi en termes de chaîne de valeur.
Quels défis pour le sourcing ?
Sourcer l’IoT, c’est d’abord l’analyser comme un ensemble de composants ET de services :
| Composants | Projets de design | Services récurrents |
|---|---|---|
| Capteurs | Inventer, fabriquer les capteurs et les adapter aux équipements qui les portent | Customiser Déployer/installer Surveiller, maintenir Mettre à jour (logiciel) |
| Réseau de collecte | Choix entre SigFox, Lora, … | Surveiller, maintenir, qualité de service |
| Centralisation des données | Puits de données, Datalakes | « Service » Big Data (ex :Hadoop as a Service) |
| Traitement direct | Machine learning, Analytics temps différé et temps réel | « Service » de ML ou de big data Analyses internalisées ou externalisées |
| Traitement « gestion » | Intégration aux SI (ex : facturation, relevés d’utilisation, déclenchement d’intervention…) | Opérations IT |
| Valorisation | Conception de services valorisant les informations collectées vers les clients (externes) et utilisateurs, sous forme de services distincts ou au sein deservices existants OpenData, innovation croisée… | Mise à jour, exploitation de ces services et apps |
Pour nos participants, 3 options s’ouvrent selon leur métier, leurs moyens et le caractère plus ou moins « core business » de l’IoT , avec deux exemples extrêmes
IoT devient un business en soi
Exemple : un industriel qui souhaite équiper des équipements médicaux de capteurs et fournir des services à valeur ajoutée aux médecins et structures de soin les utilisant, en utilisant les « insights » issus d’un traitement big data de ces données.Dans ce cas, l’organisation doit maitriser toute la chaine de l’IOT. Elle doit maîtriser l’ingénierie du capteur et des applications, quitte à sous-traiter partiellement (en multi sourcing) et à déléguer la fabrication.
IoT est « core business »
Exemple : pour GE, équiper ses turbines de capteurs permettra à terme de diminuer drastiquement les coûts de maintenance de ces équipements, et d’augmenter ainsi compétitivité prix et marges.L’organisation se concentre sur la valeur ajoutée clé dans la chaine – par exemple la conception des capteurs et des algorithmes. Elle délègue fabrication, maintenance et exploitation.
IoT « nice to have » ou core business mais nous n’avons pas les moyens
Exemple : Une PME dans la logistique souhaite offrir à ses clients un service de suivi de bout en bout, personnalisé, de colis précieux, et les équipe de capteurs.L’organisation va rechercher un service de bout en bout, fourni par des intégrateurs et/ou brokers, encore émergents. Elle se concentre sur le Service management et le vendor Management.
Face à ces défis, quel rôle du sourcing ?
Les intervenants se sont interrogés sur la contribution du sourcing dans l’IoT :
En conclusion des discussions, les intervenants se sont tous mis d’accord : l’arbitrage entre un système fait maison et une offre clés en main se pose dans les mêmes termes pour l’IoT que pour n’importe quel projet informatique.