Le distributeur automatique en est un bon exemple : 58 % des 14 millions de machines dans le monde sont déjà connectées, et elles seront près de 12 millions en 2030. Le moteur de cette croissance ? Le paiement sans contact.

Connecter ne suffit pas

Selon Forrester, 60 à 73 % des données d'une entreprise ne servent jamais à l'analyse. Les machines remontent des données… qui dorment.

C'est exactement le problème que résout Octopoda.

Des données aux décisions

Octopoda, c'est un socle de données toujours présent, et des facettes métier qui s'y posent et s'activent quand vous en avez besoin :

  • Le socle — exploiter : tableaux de bord, alertes par e-mail ou SMS, détection d'anomalie avant la panne, rapports au centime. Il est toujours là.
  • Distrib — vendre : catalogue, prix, promotions, consommateurs, sur toutes les machines. Pay y est inclus.
  • Pay — encaisser : carte, badge, compte prépayé, titres-restaurant, remboursements.
  • Control — agir : commander une machine à distance, chaque ordre confirmé par la machine elle-même.
  • Geoloc — situer : vos équipements suivis sur une carte, avec l'alerte dès qu'un appareil quitte sa tournée.
  • Domo — piloter un bâtiment : chauffage, accès, énergie, même sur des appareils non connectés d'origine.

Le tout sur une plateforme à votre marque, quel que soit votre métier : fontaines, pompes à chaleur, vending, froid, industrie… et ceux que nous n'avons pas encore imaginés.

Pourquoi c'est rentable ?

McKinsey estime que la maintenance prédictive peut réduire les coûts de maintenance de 10 à 40 % et diviser les pannes par deux. Mais sans données exploitées, pas de prédiction.

Sources

  • 21,1 milliards d'objets connectés en 2025, 39 milliards en 2030 : IoT Analytics, « State of IoT 2025 » (iot-analytics.com).
  • 8,1 millions de distributeurs connectés fin 2025, soit 58,1 % des 14 millions de machines ; 11,7 millions en 2030, croissance tirée par le paiement sans contact : Berg Insight, « Connected Vending Machines », 7e édition, mars 2026 (iotbusinessnews.com).
  • 60 à 73 % des données d'entreprise non utilisées pour l'analyse : Forrester, cité par Inc. (inc.com).
  • Maintenance prédictive, −10 à −40 % de coûts de maintenance et pannes divisées par deux : McKinsey, cité par Divalto et Reliamag.