Guide pour investisseurs et décideurs
Comprendre l'IoT Edge
L'essentiel sur un marché en pleine expansion
L'IoT Edge combine capteurs, IA embarquée et edge computing pour créer des objets intelligents autonomes. Cette page vous donne les clés pour comprendre ce marché et ses opportunités.
Le marché IoT Edge en chiffres
Un marché en forte croissance, porté par l'IA et l'industrie 4.0
Pourquoi maintenant ?
IA + Robotique
Convergence entre intelligence artificielle et systèmes physiques autonomes (robots, cobots, véhicules).
IA embarquée mature
TensorFlow Lite, PyTorch Mobile rendent l'IA accessible sur des devices à faible coût.
Hardware abordable
Raspberry Pi, edge devices industriels deviennent accessibles pour tous les budgets.
Souveraineté des données
RGPD, exigences sectorielles imposent le traitement local et le contrôle des données.
Temps réel requis
Industrie 4.0, véhicules autonomes, robotique exigent une latence minimale.
Déploiement 5G
La 5G accélère les cas d'usage edge avec sa faible latence et sa haute bande passante.
Qu'est-ce que l'IoT Edge ?
Des objets intelligents qui traitent les données localement
IoT classique vs IoT Edge
L'IoT classique envoie toutes les données brutes vers le cloud pour traitement. L'IoT Edge traite les données directement sur l'appareil, au plus près de la source. Seules les informations pertinentes sont envoyées au cloud.
Le mode offline
Un device IoT Edge peut fonctionner sans connexion internet : il stocke les données localement et se synchronise automatiquement au retour du réseau. C'est critique pour l'industrie, la mobilité, et partout où la connexion est instable.
Exemples d'applications
Bornes & Terminaux
Bornes de paiement en retail, kiosques d'information, distributeurs automatiques, caisses autonomes.
Industrie
Maintenance prédictive par IA, monitoring vibratoire, vision industrielle pour contrôle qualité.
Mobilité
Flottes de livraison connectées, véhicules de maintenance terrain, gestion de tournées optimisée.
Smart Building
Gestion énergétique intelligente, affichage dynamique, analytics d'occupation, contrôle d'accès.
Glossaire IoT Edge
Les termes essentiels expliqués simplement
Device / Objet connecté
Appareil physique équipé de capteurs et capable de communiquer via internet ou réseau local. Exemples : borne de paiement, capteur industriel, thermostat intelligent.
Edge Computing
Traitement des données directement sur l'appareil ou à proximité, au lieu de tout envoyer vers le cloud. Permet des réponses instantanées et réduit la dépendance au réseau.
Mode Offline
Capacité d'un appareil à fonctionner normalement sans connexion internet. Les données sont stockées localement puis synchronisées automatiquement au retour du réseau.
OTA (Over-The-Air)
Mise à jour logicielle à distance, sans intervention physique sur l'appareil. Permet de corriger des bugs ou d'ajouter des fonctionnalités sur des milliers de devices simultanément.
Flotte (Fleet)
Ensemble d'appareils IoT déployés et gérés de manière centralisée. Une flotte peut compter de quelques devices à plusieurs milliers répartis géographiquement.
Backend Cloud
Serveurs distants qui centralisent les données, l'authentification, les APIs métier et les services partagés. Complète l'edge pour les traitements lourds et le stockage long terme.
Capteur
Composant qui mesure une grandeur physique : température, mouvement, lumière, vibration, pression, etc. Transforme le monde physique en données numériques.
Actionneur
Composant qui agit sur l'environnement physique : moteur, verrou électronique, relais, vanne, afficheur. Permet au système de produire des effets concrets.
API
Interface permettant à des logiciels de communiquer entre eux. Les APIs permettent d'intégrer les données IoT avec d'autres systèmes (CRM, ERP, applications métier).
IA embarquée
Intelligence artificielle exécutée localement sur l'appareil : reconnaissance d'images, détection d'anomalies, prédictions. Fonctionne sans connexion cloud.
Pourquoi les projets IoT Edge échouent
Les obstacles que rencontrent les entreprises
Complexité technique
Les entreprises veulent innover sur leur cas d'usage métier, mais passent l'essentiel de leur temps sur l'infrastructure IoT.
Mur du passage à l'échelle
Le POC fonctionne en lab, mais le déploiement terrain nécessite une refonte complète de l'architecture.
Complexité opérationnelle
Gérer une flotte d'objets IoT Edge manuellement : déploiements chronophages, monitoring réactif, mises à jour risquées.
Compétences rares
L'IoT Edge requiert des expertises combinées : embarqué + cloud + sécurité + DevOps. Ces profils sont difficiles à recruter.
L'opportunité Arkipelis
Deux produits complémentaires pour industrialiser l'IoT Edge
Fleet - La plateforme
Infrastructure IoT Edge clé en main
Fleet gère la complexité technique : développement accéléré, passage à l'échelle sans friction, sécurité enterprise-grade, résilience offline native.
Dock - L'expertise
Accompagnement et transfert de compétences
Conseil en architecture, encadrement d'équipes techniques, R&D sur-mesure, formation. Nous accélérons les projets et rendons les équipes autonomes.
Modèle économique
Transparence et scalabilité
Fleet - Revenus récurrents
Dock - Missions facturées
Positionnement : Enabler, pas intégrateur
Arkipelis fournit l'infrastructure et l'expertise pour que les entreprises puissent développer et déployer leurs propres solutions IoT Edge. Nous ne vendons pas de solutions clé en main : nous donnons les moyens de créer.
Souveraineté des données
Fleet se déploie sur le tenant cloud du client (Azure ou AWS). Les données restent sous le contrôle du client, dans la région de son choix. Conformité RGPD et secteurs régulés.
Discutons de votre projet
Investisseur, décideur ou porteur de projet : échangeons sur l'IoT Edge