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Domotique, santé, transports, énergie, … ces dernières années les objets connectés ont réussi à investir nombre de domaines, bouleversant au passage nos habitudes de consommation, notre mode de vie et notre rapport aux objets.
Ce qui auparavant s’apparentait à une lampe s’adapte aujourd’hui à vos humeurs, à la saison, et vous indique quand l’heure est venue d’aller se coucher. Et ce porte-clés qui traîne au fond d’un tiroir est désormais capable de vous prévenir de l’endroit où il se trouve, alors que vous le pensiez perdu. Désormais connectés, nos objets renferment l'or noir du numérique : la donnée !
Quand les objets deviennent intelligents
Depuis 2008, c’est une révolution numérique qui touche nos objets : avec l’ « Internet of Things » ou « IoT », tous les objets peuvent devenir connectés et intelligents. Au moyen de petits capteurs intégrés aux objets, ceux-ci peuvent entrer en communication avec leur environnement : récolter des informations, les interpréter et prendre des décisions en conséquence, mais aussi communiquer avec nous. L’ensemble de ces petits miracles s’opèrent grâce à des interfaces auxquelles se connectent les objets : en envoyant les données récoltées vers ces interfaces, celles-ci renvoient à leur tour des informations intelligentes qui commanderont les actions de l’objet connecté. Ainsi un réfrigérateur intelligent sera capable de scanner son contenu, puis, en fonction des informations renvoyées par l’interface auquel il se connecte, de commander certains produits sur une plateforme de vente de ligne. C’est cette capacité à capter une donnée brute puis à la transformer en information intelligente qui donnent aux objets connectés un rôle unique et jamais vu dans notre quotidien. Mais avec l’Internet des Objets, une nouvelle problématique a fait son apparition : cette masse de données générée par les objets connectés, comment la gérer, la stocker, l’interpréter ? Nos systèmes d’information sont-ils prêts face à la révolution de l’Internet des Objets ?
Interpréter les données avec la Business Intelligence
L'Enterprise Performance Management est une des branches du Business Performance Management (BPM). L'EPM est en général une ressource déployée et exploitée par la Direction Financière. Elle repose sur l'analyse de quatre principaux domaines. La formulation de la stratégie (strategy formulation) permet de définir les options à long terme, la vision, pour l'entreprise. Pour atteindre ces objectifs on doit établir un planning ainsi que des prévisions (business planning and forecasting) qui permettront de l'optimiser au fur et à mesure. Un suivi rigoureux des flux financiers (financial management) et la documentation comme l'explication des résultats de clôture des exercices financiers procurent des informations d'importance stratégique. Enfin, comme toute entreprise est très dépendante de ses approvisionnements, l'EPM établit leur adéquation avec les besoins de production grâce à la mesure de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement (supply chain effectiveness). Le modèle établi au moyen de ces quatre domaines indicateurs fonctionne en circuit fermé tout au long d'un exercice comptable. L'EPM prend plutôt en compte l'aspect financier de ce modèle alors que le BPM en scrute toutes les facettes.
Ce volume de données transmis en permanence par les objets connectés vient remplir un peu plus l’océan du Big Data. L’enjeu pour les entreprises est donc de réussir à tirer parti de ce volume de données, en traitant les informations de manière intelligente. C’est là le rôle de la Business Intelligence, ou BI : mettre en place des outils et méthodes qui permettent de stocker, analyser et transmettre les bonnes informations en fonction des besoins couverts par les objets connectés. Dans le cas de l’Internet des objets, le premier enjeu est celui du stockage de l’information : étant donné le volume de données renvoyées par les objets connectés, un outil de Business Intelligence doit être capable d’analyser très rapidement les informations afin de différencier celles qui seront utiles des autres. La Business Intelligence permet ainsi de ne traiter que des informations qui présentent une réelle valeur pour le business model de l’entreprise. Ensuite, une fois la valeur de la donnée identifiée, la Business Intelligence doit permettre de l’analyser de manière intelligente. Pour ce faire, la communication permanente entre l’objet connecté et l’outil de BI permet d’alimenter un cercle vertueux qui va améliorer la qualité de l’analyse fournie et, au final, les analyses et les modèles prédictifs de la Business Intelligence.
Alors que les objets connectés sont capables de prendre la mesure de leur environnement, la Business Intelligence intervient donc de manière complémentaire, en attribuant une valeur à ces données collectées. Et cette complémentarité entre Internet des Objets et Business Intelligence n’est pas prête de s’arrêter, car le prestigieux institut Gartner prévoit que nous serons entourés de 50 milliards d’objets connectés d’ici 2020, soit 6 fois plus qu’actuellement ! Autant de gigaoctets de données que les outils de Business Intelligence devront s‘atteler, d’une part à stocker, et d’autre part à exploiter et analyser.
Avec, toujours, l’obligation pour les outils de BI de s’adapter en termes d’infrastructures de connexion et de stockage, car l’Internet des Objets a d’ores et déjà dépassé l’internet « humain » en consommation de données.
