Choisir une solution d'analyse de données IIoT quand on a peu d'expertise en data peut sembler intimidant — je l'ai vécu sur plusieurs chantiers. Pourtant, avec une méthode pragmatique et quelques critères simples, il est possible de sélectionner une plateforme qui apporte rapidement de la valeur sans se perdre dans des concepts trop pointus. Dans cet article, je partage mon approche pratique, des questions à poser aux fournisseurs, des pièges à éviter et des pistes concrètes pour réussir un premier déploiement.

Clarifier l'objectif métier avant tout

La première erreur que j'ai vue (et faite) est de se laisser séduire par des outils puissants sans savoir quel problème on cherche réellement à résoudre. Avant d'évaluer une solution, définissez une ou deux problématiques précises : réduction des pannes sur une ligne, optimisation de la consommation électrique d'une installation, détection d'anomalies de vibration sur un moteur, etc.

Pour chaque objectif, je recommande de préciser :

  • Quel résultat concret attend-on (ex. réduire les arrêts non planifiés de 20 %) ;
  • Quels indicateurs permettront de mesurer le succès (MTBF, consommation kWh, taux de défauts) ;
  • Quelle est la fréquence de décision requise (temps réel, horaire, quotidien) ;
  • Quel niveau d'intégration avec les systèmes existants est nécessaire (SCADA, ERP, maintenance).

    • Évaluer la maturité des données disponibles

    Une plateforme de data analytics est utile tant que les données qui l'alimentent sont exploitables. J'insiste toujours sur un audit rapide des données : quelles variables sont mesurées, à quelle fréquence, quel est le taux de qualité (missing, outliers), et où sont-elles stockées ?

    Si vos données sont rares ou bruitées, privilégiez d'abord des outils qui offrent des fonctions de préparation et de nettoyage simples (profiling automatique, interpolation, détection d'anomalies basiques). Les solutions trop "ML-first" qui exigent des jeux de données propres et volumineux risquent de ne pas délivrer immédiatement.

    Facilité d'usage : la clé quand on a peu d'expertise

    Avec peu de ressources data, l'ergonomie et la simplicité sont déterminantes. Voici les critères UX que je regarde systématiquement :

  • Tableaux de bord préconfigurés et templates métiers (energy, maintenance, production) ;
  • Assistants pour la mise en correspondance des variables (mapping des tags PLC/SCADA) ;
  • Fonctions drag-and-drop pour construire des visualisations et workflows ;
  • Guides pas-à-pas et documentation orientée ingénieur plutôt que data scientist.

    • Des acteurs comme Siemens MindSphere, PTC ThingWorx, ou des solutions plus spécialisées comme Predikto (pour la maintenance) proposent souvent des templates capables de fournir des KPIs opérationnels sans codage intensif. Les plateformes cloud généralistes (Azure IoT, AWS IoT Analytics) sont puissantes mais réclament parfois plus d'intégration et de compétences.

    Privilégier les solutions offrant un chemin de montée en compétence

    Je préfère les solutions qui permettent de démarrer simplement puis d'ajouter de la sophistication : règles métiers simples, puis analytics descriptif, puis prédictif. Demandez au fournisseur :

  • Des cas d'usage concrets et des retours clients similaires à votre secteur ;
  • Des formations ciblées pour vos techniciens (sur site ou en ligne) ;
  • La possibilité d'un MVP (preuve de concept) sur un périmètre limité avant un déploiement plus large.

    • Un MVP de 3 à 6 mois sur une ligne ou un parc de machines réduit le risque et sert de laboratoire pour former vos équipes au fur et à mesure.

    Intégration et connectivité : vérifier la compatibilité industrielle

    Sur le terrain, la diversité des automates, protocoles et systèmes hérités est la règle. Assurez-vous que la solution supporte :

  • Les protocoles courants (Modbus, OPC UA, MQTT) ;
  • Des connecteurs vers vos systèmes métiers (SCADA, GMAO/CMMS, MES, ERP) ;
  • Des options edge lorsqu'une latence basse ou une continuité en cas de perte réseau est nécessaire.

    • Pour des sites industriels, une architecture hybride (edge + cloud) est souvent la plus robuste : l'edge traite les données critiques localement, la plateforme cloud agrège et historise pour l'analyse à plus long terme.

    Sécurité et conformité : non négociable

    La cybersécurité industrielle et la sécurité fonctionnelle doivent être prises en compte dès la sélection. Demandez :

  • Des certifications (ISO 27001, IEC 62443 pour l'IIoT) ;
  • Des fonctions de chiffrement en transit et au repos ;
  • Des mécanismes d'authentification et de gestion des droits (SSO, RBAC) ;
  • La capacité à segmenter le réseau OT/IT pour limiter l'impact des incidents.

    • Une belle interface vaut peu si elle devient une porte d'entrée pour des attaques. J'ai vu des équipes négliger ce point et payer cher en remise en cause de projet.

    Critères financiers et modèle de licence

    Les modèles commerciaux varient : licence perpétuelle, abonnement SaaS par équipement, tarification à l'usage (par volume de données), ou mixte. Pour un premier projet avec peu d'expertise, le SaaS peut être avantageux car il réduit la charge d'exploitation et les besoins infra. En revanche, évaluez l'évolution des coûts si vous montez en volume ou ajoutez des modules avancés.

    Posez ces questions :

  • Quel est le coût d'entrée pour un MVP et quels sont les coûts récurrents ?
  • Le pricing inclut-il le support, les mises à jour et les connecteurs ?
  • Comment évolue le coût si je multiplie les capteurs ou les sites ?

    • Support, écosystème et communauté

    Avec peu d'expertise interne, le support du fournisseur et l'écosystème (intégrateurs, partenaires locaux) sont cruciaux. Je privilégie les éditeurs qui proposent :

  • Un support technique réactif en français (ou dans votre langue) ;
  • Des partenaires d'intégration ayant déjà travaillé dans votre secteur ;
  • Une communauté d'utilisateurs, des webinaires et des ressources pratiques.

    • Tableau comparatif simplifié (exemple)

    CritèreOption "Simple/SaaS"Option "Edge + Cloud"Option "Plateforme industrielle"
    Temps de mise en œuvreRapide (semaines)Moyen (1-3 mois)Moyen à long (3-6 mois)
    Besoin d'expertise dataFaibleMoyenÉlevé
    Coût initialFaibleMoyenÉlevé
    ScalabilitéBonneTrès bonneExcellente
    SécuritéVariableBonneTrès bonne (certifications)

    Quelques fournisseurs à connaître

    Selon le contexte, j'ai eu des retours positifs sur :

  • Solutions "plug-and-play" : Uptake, Senseye (maintenance prédictive pour industriels), MachineMetrics ;
  • Écosystèmes industriels : Siemens MindSphere, PTC ThingWorx, Schneider EcoStruxure ;
  • Offres cloud flexibles : Microsoft Azure IoT, AWS IoT Core + SageMaker pour la data science, Google Cloud IoT ;
  • Acteurs spécialisés en energy analytics : DEXMA, VERDEXC ;
  • Solutions locales et intégrateurs qui peuvent personnaliser rapidement : vérifiez les partenaires regionaux en Suisse pour interventions sur site.

    • Chaque option a ses forces et faiblesses. L'important est d'aligner le choix sur vos objectifs et votre capacité d'absorption technique.

    Conseils de déploiement opérationnels

    Pour maximiser vos chances de succès :

  • Démarrez petit : un périmètre pilote avec KPIs clairs ;
  • Impliquez les opérateurs dès le début : ils valident la pertinence des alertes et dashboards ;
  • Préparez un plan de montée en compétences (formations courtes, tutoriels) ;
  • Mesurez tout : avant/après sur les indicateurs définis et ajustez les règles et modèles ;
  • Préparez la gouvernance des données : qui peut accéder, qui enrichit, qui prend les décisions.

    • Si vous le souhaitez, je peux relire une shortlist de solutions que vous envisagez et vous aider à préparer un tableau d'évaluation personnalisé en fonction de vos contraintes (budget, sécurité, compétences). Sur Bioelec (https://www.bioelec.ch) j'ai publié d'autres retours d'expérience de déploiements industriels qui pourraient vous inspirer.