Objets connectés : le « fog » peut-il remplacer le « cloud » ?

Maisons connectées, villes intelligentes, transports autonomes,... autour de nous, les objets connectés se multiplient, en même temps que les données qu’ils génèrent. De quoi engendrer de véritables embouteillages sur l’autoroute en direction du cloud vers lesquels toutes ces data convergent. Bref, pour notre grand nuage, l’avenir ne semble pas au beau fixe.

Pour le cloud computing, l’horizon serait-il bouché ?

Assis dans votre sofa, votre série se fige l’espace d’un instant. Perte de connexion à internet, baisse du débit, saturation de la bande passante à l’heure de pointe… vous avez perdu la connexion au cloud… et c’est le drame. Il n’y a pourtant pas mort d’homme : dans d’autres secteurs, la situation aurait pu être nettement plus périlleuse. Que se passerait-il si dans l’industrie, les contrôles techniques instantanés dépendaient du cloud ? Si nos systèmes de surveillance en temps réel risquaient à tout moment de se figer ?

Le risque est réel : plus le nombre de données produites augmente, et plus les tuyaux les envoyant en traitement dans le cloud vont saturer. Or d’ici 2025, le nombre d’objets connectés aura triplé pour atteindre 75 milliards d’appareils envoyant des données dans le cloud. « Aujourd’hui, 80% des données générées viennent des data centers, et seulement 20% des machines connectées (téléphones, voitures…). » ajoute Emmanuel Le Roux, Global Head of Big Data chez Atos, « mais d’ici 2025, les deux chiffres vont s’inverser. » De quoi nécessiter environ cinq fois plus d’espace de stockage… et de gros soucis de bande passante. Pour les experts, trouver et adopter un plan B n’est plus une option : c’est une urgence.

Edge computing : Le “fog” prend le relais

Le cloud, ce titan de la donnée, cerveau névralgique sur lequel repose tout notre système, serait-il dépassé ? « Plus précisément, ce n’est pas un, mais cinq problèmes qui se posent aujourd’hui avec le cloud », explique Emmanuel Le Roux. « Il y a la croissance du volume des données, la latence et le coût du stockage qui en résultent, la difficile sécurisation des données et le manque d’autonomie en cas de problème de réseau ». Pour résoudre ces différents problèmes, une solution : traiter les données non plus dans un cloud installé à distance mais dans une infrastructure locale, proche de la source d’émission des données. Autrement dit, opérer une transition du « cloud computing », qui traite les informations à distance, au « fog computing », qui les analyse en local, et au « edge computing », qui le fait directement au niveau des objets connectés. Ce système a déjà été déployé dans les premières voitures autonomes : en embarquant à l’intérieur de la voiture un mini data-center qui stocke les données qu’elle émet (caméra, radar, capteurs), et en traite une partie (computation et analytics), les décisions seront prises en temps réel.

Si les cas d’usage de la voiture autonome semblent encore loin, des dizaines de cas d’application existent déjà pour le edge computing. Plus précisément, les cas d’usage existent chez toutes les entreprises ayant recours à des systèmes de reconnaissance d’images et de vidéos. Dans l’industrie, la surveillance vidéo permet par exemple de s’assurer que les salariés de plateformes pétrolières sont équipés d’un casque et d’une tenue de protection, de vérifier que les chaînes de productions robotisées fonctionnent correctement, ou encore que la circulation est fluide dans les gares et les aéroports. Côté retail, l’analyse vidéo permet l’analyse des zones chaudes et froides des magasins, la surveillance urbaine des flux de personnes, et même le paiement automatique par reconnaissance faciale dans certains pays d’Europe.

Des usages toujours trop lointains ? L’edge se loge aussi jusque dans nos poches : la dernière génération de smartphones embarque déjà des puces dédiées à l’intelligence artificielle pour optimiser l’appareil photo, les systèmes de traduction offline ou encore la saisie prédictive. L’IA progresse en local, les données d’usage restent au chaud dans le téléphone, ne laissant que les résultats post-analyse cheminer jusqu’au cloud. Le recours à l'edge est notamment précieux dans le système de reconnaissance faciale d’Apple, Face ID. Traiter les données en local permet à Apple d’éviter de stocker les visages de ses utilisateurs dans le cloud, et de rassurer ces derniers sur la sécurisation de leurs données biométriques. Comme l’a clamé la marque à son public lors du CES 2019, « What happens on your iPhone stays on your iPhone » (Ce qui se passe sur votre iPhone reste sur votre iPhone), clin d’oeil au célèbre « Ce qui se passe à Vegas reste à Vegas ». Les données sont stockées dans une petite puce de l’iPhone appelée Secure Enclave, sorte de coffre-fort inviolable… et qui reste loin des yeux d’Apple.

Edge + Cloud : Les nouveaux horizons

Va-t-on pour autant remplacer le cloud par le edge ? Pas du tout, puisque la technologie edge reste superflue dans certains secteurs tels que le bâtiment, où des systèmes connectés ne contrôlent que la température des murs, le volume de données est faible, le temps réel n’est pas nécessaire, et il n’y a pas d’enjeu de confidentialité des données. Mais surtout, il ne s’agit pas d’arbitrer entre un traitement centralisé (le cloud) ou décentralisé (le edge) puisque les deux systèmes doivent coexister.

« Dans l’histoire du computing d'entreprise, il y a eu des mouvements importants vers plus ou moins de centralisation » précise Emmanuel Le Roux, « au départ, les mainframes (on parle aussi d’ordinateur central) étaient de grosses machines centralisées qui traitaient les données, puis les applications ont été distribuées dans de petits systèmes (les PC et les clients serveurs), ensuite le cloud est arrivé, et aujourd’hui on est contraint de décentraliser à nouveau avec le edge. » La tendance à centraliser ou décentraliser le traitement des données dépend donc du contexte, des applications, des usages et des utilisateurs. « Même à l’époque des mainframes, on avait aussi du traitement en périphérie, et à celle des petits serveurs décentralisés, de gros clients serveurs existaient tout de même », conclut-il.

L’edge n’est donc pas un concurrent, mais une extension du cloud, qui rapproche l’intelligence artificielle au plus près de la machine, tout en garantissant la même puissance de calcul. Aussi cruciale soit-elle pour les entreprises, cette bascule est 100% transparente pour l’utilisateur final. Pourtant, ce changement est décisif pour lui aussi : jusqu’à présent, les cerveaux de nos objets intelligents - contenant donc nos données - étaient rangés à distance dans les allées de serveurs climatisées du cloud. Grâce au edge, nos datas peuvent enfin rester au plus près de nous, garantissant une meilleure privacy. Bienvenue dans l’ère de l’informatique de proximité.