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Edge computing : les meilleurs cas d’usage en milieu industriel
Le edge computing peut améliorer divers aspects des opérations industrielles. Et faire économiser du temps et de l’argent. Voici quelques-uns des meilleurs cas d’utilisation de cette technologie.
« L’industrie a vraiment pris conscience des atouts du edge computing ». Ce constat est celui fait par Jennifer Cooke, directrice des stratégies edge chez IDC. « Que ce soit pour améliorer l’efficacité opérationnelle, économiser de l’argent, réduire les erreurs dans les produits ou les processus, ou créer une représentation numérique de ce qu’ils font dans leurs usines », liste-t-elle.
Les hardwares que l’on regroupe sous l’appellation Edge Computing (ou informatique en périphérie) peuvent varier. Chez IDC, ce sont toutes les ressources qui ne sont pas hébergées dans le cloud ou dans le centre de données d’une entreprise. Selon cette définition, le Edge peut inclure des serveurs situés sur un site de production, ainsi que du hardware situé hors site, mais géographiquement proche.
On oppose généralement Cloud computing et Edge Computing. Mais, Shubho Ghosh, senior managing director chez FTI Consulting, souligne que cette distinction ne doit pas être aussi tranchée. Pour sa part, il inclut par exemple également dans le concept les ressources cloud basées localement.
Pourquoi l’industrie passe-t-elle au Edge ?
Malgré ces différences de définition, les industriels utilisent généralement le Edge pour les mêmes raisons.
Pour Joseph Fitzgerald, directeur général du Boston Consulting Group (BCG), la vitesse est la première des raisons. Parfois, l’envoi de données dans le cloud à des fins d’analyse et le renvoi des informations entraînent une latence trop importante.
Cependant, le cloud reste une composante importante de l’industrie 4.0 et de l’IoT industriel, tempère-t-il. Les industriels s’appuient sur des ressources cloud pour une grande partie de leurs besoins de compute et l’utilisent dans une approche mixte. Par exemple, le cloud permet d’entraîner et de fine-tuner des algorithmes qui sont ensuite utilisés dans des appareils en edge. Inversement, ces données traitées dans les usines – à la périphérie – peuvent être stockées dans le cloud en vue d’une exploitation plus approfondie.
« C’est une histoire de edge et de cloud, pas de edge ou de cloud », résume Jennifer Cooke. « Ils sont liés l’un à l’autre ».
5 cas d’usage pertinents de Edge Computing dans l’industrie
Voici quelques-uns des meilleurs cas d’usage du edge en milieu industriel.
1. Computer vision
De nombreux industriels utilisent la vision par ordinateur pour détecter des problèmes de qualité ou de sécurité (comme des accidents du travail). Mais cette forme d’IA, pour être efficace, doit bien souvent être en temps réel, souligne Jennifer Cooke.
Les responsables de la chaîne d’approvisionnement ont en effet besoin d’informations quasi instantanément sur les problèmes. Le edge – et l’IA embarquée – permet ce temps réel grâce à sa rapidité de traitement des données.
2. Robots et véhicules autonomes
La robotique nécessite également un traitement presque temps réel des informations et des données, ce qui fait de l’informatique en périphérie un outil particulièrement adapté à ces cas d’usage.
Les robots et les véhicules autonomes doivent en effet réagir à leur environnement. La latence doit être aussi limitée que possible. L’analyse des données des robots et des véhicules doit donc se faire à proximité des appareils, voire dans les appareils, rappelle Shubho Ghosh.
En outre, le edge permet à ces appareils de continuer à fonctionner même si l’accès à l’internet est soudainement interrompu, ce qui est évidemment ce que souhaitent les industriels, ajoute Joseph Fitzgerald.
3. Maintenance prédictive
« De nombreux fabricants d’équipements industriels intègrent désormais des capteurs dans leurs machines [pour la maintenance prédictive] et mettent en place des plates-formes logicielles pour agréger les données qui proviennent non seulement d’un site particulier, mais aussi de tous les sites dans le monde entier », constate Jennifer Cooke.
L’analyse de ces données est effectuée dans le cloud (ou à distance), mais l’informatique en périphérie peut également traiter une petite partie de ces données, souligne-t-elle. « Et il est souvent moins cher de le faire en edge ».
« Moins cher » parce que le système traite moins de données. Par exemple, un utilisateur peut regarder la moyenne des relevés d’un appareil sur une période et utiliser les capacités du edge pour traiter ces données au lieu d’envoyer tous les relevés de tous ses capteurs dans un cloud.
4. Processus flexibles et réactifs
Parce qu’il est rapide, le edge computing peut rendre les processus plus souples.
L’informatique en périphérie permet ainsi de modifier rapidement les processus pour répondre à des situations changeantes, avance Jospeh Fitzgerald. Par exemple, pour identifier un problème avec un dispositif d’étalonnage et procéder à des ajustements immédiats.
Ces ajustements, plus rapides, permettent par ailleurs d’économiser de l’argent et d’améliorer l’efficacité.
5. Sécurité renforcée
La particularité que possède le edge computing à fonctionner sans accès à internet est indispensable pour certains secteurs industriels qui ont besoin d’un très haut niveau de sécurité.
C’est par exemple le cas du domaine aérospatial et celui de la défense qui ont recours à des appareils sans connexion vers l’extérieur, en raison de la nature sensible des tâches qu’ils doivent assurer, illustre Jospeh Fitzgerald. Grâce à l’informatique en périphérie, ces appareils peuvent cependant continuer à traiter en local en toute sécurité les données dont ils ont besoin.
