Internet industriel des objets

Architecture IIoT

Modèle de référence Purdue pour l’architecture d’entreprise à gauche et Modèle de référence IoT à droite

Correspondance approximative entre les couches du modèle Purdue et la structure de base de l’IoT

L'IIot est rendu possible par des technologies telles que la cybersécurité, le cloud computing, l'informatique de pointe, les technologies mobiles, le machine-to-machine, l'impression 3D, la robotique avancée, les données volumineuses, l'Internet des objets, la technologie RFID et l'informatique cognitive[4] - [5], dont cinq des plus importantes sont décrites ci-dessous :

• Systèmes cyber-physiques (CPS) : la plate-forme technologique de base pour l'IoT et l'IIoT et donc le principal moyen de connecter des machines physiques qui étaient auparavant déconnectées. Le CPS intègre la dynamique du processus physique à celle du logiciel et de la communication, en fournissant des abstractions et des techniques de modélisation, de conception et d'analyse[6].
• Le cloud computing : Grâce à l'informatique dématérialisée, les services et les ressources informatiques peuvent être téléchargés et récupérés sur Internet, par opposition à une connexion directe à un serveur. Les fichiers peuvent être conservés sur des systèmes de stockage en nuage plutôt que sur des périphériques de stockage locaux[7].
• L'informatique de pointe (Edge computing) : Un paradigme d'informatique distribuée qui rapproche le stockage des données informatiques de l'endroit où elles sont nécessaires[8]. Contrairement à l'informatique en nuage, l'informatique de pointe fait référence au traitement décentralisé des données à la périphérie du réseau[9] . L'Internet industriel exige davantage une architecture de pointe plus nuageuse qu'une architecture basée sur un nuage purement centralisé ; afin de transformer la productivité, les produits et les services dans le monde industriel[10].
• L'analyse des données : L'analyse des grandes données est le processus d'examen d'ensembles de données vastes et variés, ou grandes données[11].

L'histoire de l'IIoT commence avec l'invention du contrôleur logique programmable (PLC) par Dick Morley en 1968, qui a été utilisé par General Motors dans sa division de fabrication de transmissions automatiques[14]. Ces PLC permettaient un contrôle précis des éléments individuels de la chaîne de fabrication. En 1975, Honeywell et Yokogawa ont introduit les premiers DCS, le TDC 2000 et le système CENTUM, respectivement[15] - [16]. Ces DCS ont été l'étape suivante permettant un contrôle flexible des processus dans toute une usine, avec l'avantage supplémentaire de redondances de secours en distribuant le contrôle dans tout le système, éliminant un point de défaillance unique dans une salle de contrôle centrale.

Avec l'introduction d'Ethernet en 1980, les gens ont commencé à explorer le concept de réseau d'appareils intelligents dès 1982, lorsqu'une machine à Coca modifiée à l'université Carnegie Mellon est devenue le premier appareil connecté à Internet[17], capable de signaler son inventaire et de savoir si les boissons nouvellement chargées étaient froides. Dès 1994, de plus grandes applications industrielles ont été envisagées, Reza Raji décrivant le concept de l'IEEE Spectrum comme "le déplacement de petits paquets de données vers un grand ensemble de nœuds, de manière à intégrer et à automatiser tout, des appareils ménagers à des usines entières"[18].

Le concept de l'internet des objets est devenu populaire pour la première fois en 1999, grâce au Auto-ID Center du MIT et à des publications d'analyse de marché connexes[19] . L'identification par radiofréquence (RFID) était alors considérée par Kevin Ashton (l'un des fondateurs du premier Auto-ID Center) comme une condition préalable à l'internet des objets. Si tous les objets et les personnes de la vie quotidienne étaient équipés d'identificateurs, les ordinateurs pourraient les gérer et les inventorier[20] If all objects and people in daily life were equipped with identifiers, computers could manage and inventory them[21] - [22] - [23]. Outre l'utilisation de la RFID, le marquage des objets peut être réalisé grâce à des technologies telles que la communication en champ proche, les codes barres, les codes QR et le filigrane numérique[24] - [25].

La conception actuelle de l'IIoT est née après l'émergence de la technologie du cloud en 2002, qui permet de stocker des données afin d'examiner les tendances historiques, et le développement du protocole OPC Unified Architecture en 2006, qui a permis des communications sécurisées et à distance entre les appareils, les programmes et les sources de données sans intervention humaine ni interfaces.

L'une des premières conséquences de la mise en œuvre de l'internet industriel des objets (en équipant les objets de minuscules dispositifs d'identification ou d'identifiants lisibles par machine) serait de créer un contrôle d'inventaire instantané et incessant[26] - [27] Un autre avantage de la mise en œuvre d'un système d'IIoT est la possibilité de créer un jumeau numérique du système. L'utilisation de ce jumeau numérique permet d'optimiser davantage le système en permettant l'expérimentation de nouvelles données provenant du nuage sans avoir à arrêter la production ou à sacrifier la sécurité, car les nouveaux processus peuvent être affinés virtuellement jusqu'à ce qu'ils soient prêts à être mis en œuvre. Un jumeau numérique peut également servir de terrain d'entraînement pour les nouveaux employés qui n'auront pas à se soucier des impacts réels sur le système en direct[28].

Les cadres de l'IIoT aident à soutenir l'interaction entre les "choses" et permettent des structures plus complexes comme le calcul distribué et le développement d'applications distribuées.

• IBM a annoncé l'IIoT cognitive, qui combine l'IIoT traditionnelle avec l'intelligence et l'apprentissage des machines, l'information contextuelle, les modèles spécifiques à l'industrie et le traitement du langage naturel[29].
• La XMPP Standards Foundation (XSF) est en train de créer un cadre de travail appelé Chatty Things, qui est une norme totalement ouverte et indépendante des fournisseurs utilisant XMPP pour fournir une infrastructure distribuée, évolutive et sécurisée[30].
• REST est une architecture évolutive qui permet aux choses de communiquer via le protocole de transfert hypertexte et est facilement adoptée par les applications IIoT pour assurer la communication entre une chose et un serveur web central[31].
• Le MQTT est une architecture de publication-abonnement qui, en plus du TCP/IP, permet une communication bidirectionnelle entre une chose et un courtier MQTT[32].
• Node-RED dans un logiciel open source conçu par IBM pour connecter les API, le matériel et les services en ligne[33].
• OPC est une série de normes conçues par la Fondation OPC pour connecter des systèmes informatiques à des dispositifs automatisés[33].
• L'architecture de référence Internet industrielle (IIRA) de l'Industrial Internet Consortium (IIC) et la version 4.0 de l'industrie allemande sont des efforts indépendants visant à créer une norme définie pour les installations compatibles avec l'IdO[33].

Le terme "internet industriel des objets" est souvent utilisé dans les industries manufacturières, en référence au sous-ensemble industriel de l'IIoT. Les avantages potentiels de l'internet industriel des objets comprennent l'amélioration de la productivité, l'analyse et la transformation du lieu de travail. Le potentiel de croissance de la mise en œuvre de l'IIoT devrait générer 15 000 milliards de dollars du PIB mondial d'ici 2030[34] - [35].

Si la connectivité et l'acquisition de données sont impératives pour l'IIoT, elles ne constituent pas les objectifs finaux, mais plutôt le fondement et la voie vers quelque chose de plus grand. De toutes les technologies, la maintenance prédictive est une application "plus facile", car elle s'applique aux actifs et aux systèmes de gestion existants. Selon certaines études, les systèmes de maintenance intelligents peuvent réduire les temps d'arrêt imprévus et augmenter la productivité, ce qui devrait permettre d'économiser jusqu'à 12 % par rapport aux réparations prévues, de réduire les coûts de maintenance globaux jusqu'à 30 % et d'éliminer les pannes jusqu'à 70 %[34] - [36] Les systèmes cyberphysiques (CPS) sont la technologie de base des grandes données industrielles et ils constitueront une interface entre l'homme et le monde cybernétique.

L'intégration de systèmes de détection et d'actionnement connectés à l'internet peut optimiser la consommation d'énergie dans son ensemble[37]. On s'attend à ce que les dispositifs IIoT soient intégrés dans toutes les formes de dispositifs consommateurs d'énergie (interrupteurs, prises de courant, ampoules, téléviseurs, etc.) et puissent communiquer avec la société de distribution d'électricité afin d'équilibrer efficacement la production et la consommation d'énergie. Outre la gestion de l'énergie à domicile, l'IIoT est particulièrement pertinent pour le réseau intelligent puisqu'il fournit des systèmes permettant de collecter et d'agir sur les informations relatives à l'énergie et à la puissance de manière automatisée dans le but d'améliorer l'efficacité, la fiabilité, l'économie et la durabilité de la production et de la distribution d'électricité[38]. En utilisant des dispositifs d'infrastructure de comptage avancée (AMI) connectés à la dorsale Internet, les services publics d'électricité peuvent non seulement collecter des données à partir des connexions des utilisateurs finaux, mais aussi gérer d'autres dispositifs d'automatisation de la distribution comme les transformateurs et les réenclencheurs[37].

À partir de 2016, d'autres applications concrètes seront possibles, comme l'intégration de LED intelligentes pour orienter les clients vers les places de parking vides ou pour mettre en évidence les changements dans la circulation, l'utilisation de capteurs sur les purificateurs d'eau pour alerter les responsables par ordinateur ou téléphone intelligent lorsqu'il faut remplacer des pièces, la fixation d'étiquettes RFID sur les équipements de sécurité pour suivre le personnel et assurer sa sécurité, l'intégration d'ordinateurs dans les outils électriques pour enregistrer et suivre le niveau de couple des différents serrages, et la collecte de données provenant de plusieurs systèmes pour permettre la simulation de nouveaux processus[35].

Avec l'expansion de l'IIoT, de nouvelles préoccupations en matière de sécurité se font jour. Chaque nouveau dispositif ou composant qui se connecte à l'IIoT[44] peut devenir une responsabilité potentielle. Gartner estime que d'ici 2020, plus de 25 % des attaques reconnues contre les entreprises concerneront des systèmes connectés à l'IIoT, bien que celui-ci représente moins de 10 % des budgets de sécurité informatique[45]. Les mesures de cybersécurité existantes sont nettement inférieures pour les dispositifs connectés à Internet par rapport à leurs homologues informatiques traditionnels[46], ce qui peut permettre leur détournement pour des attaques basées sur le DDoS par des réseaux de zombies comme Mirai. Une autre possibilité est l'infection de contrôleurs industriels connectés à Internet, comme dans le cas de Stuxnet, sans qu'il soit nécessaire d'avoir un accès physique au système pour propager le ver[47].

En outre, les dispositifs compatibles avec l'IIoT peuvent permettre des formes plus "traditionnelles" de cybercriminalité, comme dans le cas de la violation des données de Target en 2013, où des informations ont été volées après que des pirates informatiques aient accédé aux réseaux de Target via des références volées à un fournisseur de CVC tiers. L'industrie pharmaceutique a été lente à adopter les avancées de l'IIoT en raison de préoccupations de sécurité telles que celles-ci[48]. L'une des difficultés rencontrées pour fournir des solutions de sécurité dans les applications de l'IIoT est la nature fragmentée du matériel[49]. En conséquence, les architectures de sécurité se tournent vers des conceptions basées sur des logiciels ou des dispositifs agnostiques[50].