Le M2M (machine to machine) est un secteur en pleine croissance mais son développement est néanmoins freiné par les coûts du déploiement des équipements, en particulier des capteurs. Or, aujourd’hui, des millions d’équipements sont déjà connectés quasiment en permanence et remontent régulièrement des données. Ces équipements peuvent aussi remonter des informations enrichies et vérifiées par un acteur humain. Je veux bien évidemment parler des smartphones et de leurs applications de plus en plus conscientes de leur environnement grâce aux nombreux capteurs qu’ils embarquent (GPS, accéléromètre, capteur de luminosité, microphone, capteur de proximité).
l’échange de données liés au trafic routier
Un des usages le plus direct de ces données est l’information concernant le trafic routier. En effet, la détection de bouchons qui se faisait traditionnellement par boucles de comptage ou par l’analyse d’images de caméras de surveillance ne peut être exacte que sur certains tronçons où cette infrastructure est largement déployée. En raison des coûts élevés, cela se limite aux grands axes routiers. Si par contre, il est possible de connaitre la position et la vitesse de chaque véhicule, il est facile de déduire pour chaque tronçon la vitesse moyenne des véhicules et ainsi d’obtenir des informations de trafic détaillées.
vers un M2M collaboratif
Depuis début 2012, Google Maps utilise les données de position remontées par les téléphones Android pour fournir ses informations de trafic en temps réel. L’application Waze permet cela sur le mode collaboratif : l’utilisateur fournit des données à l’application qui lui donne en retour les informations de trafic. Les données de positions sont fournies automatiquement par le GPS du smartphone mais l’utilisateur peut aussi ajouter lui-même des informations (accident, bouchon, …) ou confirmer qu’il est bien dans un bouchon quand son véhicule est immobilisé.
La solution TraficZen développée par Orange et ASF propose des données de circulation basées sur l’analyse des cellules auxquelles le mobile est rattaché. Cela permet de récupérer les informations de l’ensemble des mobiles alors que la technique précédente est limitée aux smartphones.
Evidemment, ce système a des limites car la précision des informations fournies dépend de la quantité de données reçues. Cela implique donc qu’un nombre suffisant de personnes soient présentes dans la zone considérée, que leur téléphone soit allumé et que les applications nécessaires soient installées et démarrées.
une convergence web et M2M
Pour garantir cela, il faut favoriser l’adoption de ces usages par les utilisateurs en leur fournissant des services de valeur et en leur garantissant le respect de leur vie privée par un contrôle clair des données partagées et de celles privées.
Le web 2.0 était basé sur la collaboration de communautés d’utilisateurs pour la création de contenu. Aujourd’hui, avec leurs smartphones, ces mêmes utilisateurs enrichissent leurs contenus de paramètres liés à leur environnement. Les contenus publiés deviennent ainsi plus pertinents grâce au contexte qui leur est rattaché et facilitent donc l’exploitation de ces données. Ainsi, je suis en train de dialoguer sur le Messenger de Facebook depuis le TGV et mon interlocuteur peut voir où je suis. Il suffirait de croiser ces informations avec celles de la SNCF pour savoir si mon train risque d’arriver en retard ! La convergence du web et du M2M n’en est qu’à ses débuts…
Marc
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Architecte technique chez IT&L@bs, business unit de Orange Business, j'ai une expérience dans le développement d'applications J2EE. Je travaille depuis plus de 4 ans sur des projets dans le domaine du machine to machine pour nos clients.