Les systèmes informatiques industriels évoluent constamment sous l’impulsion de nouveaux besoins et des exigences du marché. Un ordinateur industriel est généralement conçu et déployé pour contrôler des automates, exécuter des logiciels sur site, stocker des données — notamment liées à la production — et, de plus en plus fréquemment, pour faire fonctionner des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) ainsi que des applications de vision industrielle. On trouve également un grand nombre de modules dits d’acquisition, principalement utilisés pour actionner des relais, collecter des données spécifiques ou effectuer des conversions de protocoles. Examinons d’abord les nouveaux besoins émergents : la commande de machines physiques, la supervision des processus, ou encore l’automatisation de tâches. En réponse à ces besoins aussi nombreux que variés, les intégrateurs ont développé au fil des dernières décennies des solutions combinant matériel et logiciel. Cependant, cette accumulation progressive de technologies telles que LoRaWAN, NB-IoT, LTE-M, 4G, 5G déployées dans les usines génère son lot de difficultés, notamment une incapacité à unifier et exploiter l’ensemble des données transitant sur les sites d’exploitation. Certaines données, autrefois non collectées, restent ainsi inexploitées. Les données en question sont diverses : température ambiante, humidité, vibrations, distances, actions d’ouverture ou de fermeture, angles, etc. De nombreux systèmes fonctionnent en vase clos, rendant complexe la réunification et la centralisation des données circulant au sein des sites industriels. Toutefois, il est possible de déployer des solutions adaptées, en collaboration avec les intégrateurs. La plateforme logicielle IoT Edge, dont Integral System est le précurseur, répond précisément à ce défi majeur.

IoT Edge : une plateforme flexible
IoT Edge est installé en périphérie des lignes de production, c’est-à-dire directement sur site, sur un ordinateur industriel. Cette installation permet de centraliser et unifier les données issues de sources variées. L’architecture d’IoT Edge repose sur une première fonctionnalité essentielle : la centralisation des données provenant de multiples protocoles, dont la compatibilité est très étendue. Une autre fonctionnalité clé réside dans la fourniture d’une interface de sortie unique facilitant l’échange avec d’autres logiciels. Il ne s’agit pas de remplacer les systèmes existants sur les sites industriels, mais de structurer et unifier les données pour en faciliter l’exploitation. C’est cette capacité d’analyse qui viendra générer une véritable valeur ajoutée. Cas d'usage et avantages
Les principaux cas d’usage rencontrés jusqu'à présent avec le logiciel d'IoT Edge touchent avant tout les activités de maintenance et le suivi de la consommation électrique. Integral System a développé une solution de maintenance prédictive; il s’agit d’alimenter un algorithme d'intelligence artificielle avec des données de vibration qui proviendront d'un capteur. IoT Edge est ensuite utilisé pour récupérer les données. Quant à la consommation électrique, il s’agit souvent de cartographier la consommation pour essayer de repérer quel endroit du site d'exploitation utilise le plus d'énergie. Lorsque les données sont croisées avec la consommation totale de la facture d'énergie, il est possible de réaliser des cartographies précises à l’aide du logiciel.
D'autres cas d'usage verront certains intégrateurs utiliser IoT Edge comme plateforme IoT complète, laquelle sera mise à profit pour recueillir un nombre croissant de données.

La plateforme IoT Edge peut être déployée de trois façons, selon les besoins spécifiques de l’application industrielle. En périphérie de réseau (Edge), pour un fonctionnement local, sans dépendance au cloud, garantissant un traitement immédiat des données et une sécurité maximale en limitant les flux sortants ; mais aussi dans le cloud et en mode hybride. Le cloud permet une gestion totalement décentralisée, et le mode hybride combine le traitement local des données et leur synchronisation dans le cloud, afin de tirer parti à la fois des avantages de l’Edge (réactivité, résilience, confidentialité) et de la centralisation des données multi-sites offerte par le cloud.
Ce modèle hybride est particulièrement pertinent dans un contexte industriel, où la sécurisation des réseaux et la maîtrise des flux de données sont des enjeux clés. En limitant les points d’exposition aux connexions extérieures et en contrôlant strictement les protocoles employés, IoT Edge facilite l’intégration avec les systèmes IT existants tout en préservant la sécurité des infrastructures.
Par ailleurs, les questions de conformité réglementaire doivent être anticipées dès les premières étapes du traitement et de l’exploitation des données. Les normes NIS2 ou encore CRA, en cours de déploiement en Europe, imposent en effet des exigences strictes qui doivent être prises en compte en amont.
L’accès aux données est grandement simplifié. Par exemple, en déployant le logiciel sur un PC disposant de ports COM, il devient possible de communiquer directement avec des équipements utilisant des interfaces série (type RS-485), sans nécessiter de convertisseurs ou de matériel supplémentaire.

Plateforme matérielle pour IoT Edge
Le déploiement du logiciel IoT Edge requiert le choix d’une plateforme matérielle adaptée, lequel repose sur trois grandes catégories de critères. D’abord, les performances techniques doivent être évaluées en fonction du nombre d’équipements à connecter, de la fréquence d’échantillonnage des données, des traitements à exécuter localement ainsi que de la latence tolérée, qu’elle soit de l’ordre de quelques millisecondes ou plus espacée. Ensuite, les besoins fonctionnels doivent être pris en compte, notamment en matière de connectivité (Ethernet, ports série, etc.) et d’usage : la machine devra-t-elle simplement assurer un rôle de passerelle ou héberger plusieurs applications, impliquant ainsi des ressources supplémentaires ? Enfin, les contraintes opérationnelles inhérentes à un environnement industriel – telles que la robustesse, l’encombrement ou encore la compatibilité avec les conditions d’exploitation – viennent compléter cette analyse et guider le choix final de la solution matérielle.
Lors du choix de la plateforme matérielle, il est important de considérer les conditions environnementales, telles que les températures extrêmes (positives ou négatives) et la durée de vie prévue du matériel. L’environnement d’exploitation, notamment en présence de poussière ou d’atmosphères corrosives, influence également la pérennité de la solution. Par ailleurs, l’importance critique du stockage des données impose souvent l’utilisation d’architectures RAID pour assurer leur fiabilité sur les équipements locaux.
Dans certains cas, l’utilisation du cloud constitue une alternative intéressante. Elle permet un déploiement rapide et nécessite peu d’investissement initial, ce qui évite l’achat et l’installation locale de matériel. Cette solution est particulièrement adaptée aux Preuves de Concept (POC) ou aux projets à budget limité, ainsi qu’à la centralisation des données issues de plusieurs sites dispersés d’un point de vue géographique. IoT Edge peut être déployé aussi bien sur des serveurs cloud publics que privés, notamment dans le cadre d’offres SaaS.
Cependant, quelques limitations doivent être prises en compte. La communication avec les équipements terrain (équipements Modbus, capteurs LoRaWAN, etc.) nécessite souvent une passerelle IoT locale, qui relaie les données vers le cloud via une connexion Internet, laquelle doit être validée par les services IT, une fois encore, pour des raisons de sécurité. Enfin, le cloud peut engendrer des coûts d’abonnement, des limites de stockage et une latence minimale d’environ une seconde… ce qui peut être incompatible avec les applications nécessitant des temps de réponse beaucoup plus courts.

Fonctionnement du logiciel et configuration
Les fonctionnalités du logiciel IoT Edge se déclinent en deux grandes catégories complémentaires. La première concerne la centralisation et la collecte des données. Le logiciel prend en charge un large éventail de protocoles compatibles, tels que Modbus, MQTT, HTTP, TCP/IP, OPC-UA, ainsi que de nombreux protocoles industriels tels que CAN Open ou Profibus. Il permet également de récupérer des données issues de bases relationnelles via des pilotes ODBC, compatibles notamment avec SQL Server, MySQL, PostgreSQL et Oracle. L’architecture de collecte repose sur la définition de modèles paramétrés, qui servent de gabarits pour créer des instances correspondant aux équipements physiques ou à des contextes spécifiques, tels que des tapis roulants dans un aéroport. Ces modèles spécifient les paramètres à collecter, comme la température du moteur, sa puissance, ou l’état on/off d’un ventilateur, par exemple.
La seconde catégorie de fonctionnalités porte sur l’exploitation des données collectées. Le logiciel offre la possibilité de calculer des indicateurs basiques et de créer des tableaux de bord personnalisés pour la visualisation. Il permet également la mise en place de notifications d’alerte qui peuvent fonctionner via différents canaux de communication. Il peut s’agir d’un email, d’un SMS ou encore d’applications de messagerie telles que WhatsApp. Cette double approche — collecte structurée et exploitation flexible — illustre bien la philosophie du logiciel, qui vise à centraliser, traiter et transférer les données vers d’autres systèmes ou applications selon des besoins opérationnels précis.

Lors de la configuration du logiciel IoT Edge, l’utilisateur peut choisir entre différents types de modèles pour structurer la collecte des données : des modèles liés à des équipements physiques réels, ou des modèles contextualisés en fonction du projet. Il est également possible de combiner ces deux approches selon les besoins. Par exemple, un modèle basé sur un équipement spécifique, tel qu’un WISE-4010 (comprenant quatre entrées numériques et quatre sorties numériques), peut être créé directement dans l’interface du logiciel. À l’inverse, un modèle contextuel, comme celui d’un tapis roulant dans un aéroport, permettra de suivre des paramètres propres à cet usage spécifique : température du moteur, puissance, statut du ventilateur, etc. Une fois les modèles définis, des instances peuvent être générées pour chaque équipement physique présent sur le terrain, ce qui permet d’adapter finement la configuration à l’infrastructure réelle (exemple : plusieurs tapis équipés respectivement d’un ADAM-6066, d’un ADAM-6060 et d’un capteur E-Green).

Chaque instance d’équipement est configurée avec ses propres paramètres, comme par exemple les adresses IP pour les modules connectés. Une fois la configuration finalisée, le système peut commencer la collecte. Les données sont alors automatiquement horodatées et stockées localement dans une base de données spécialisée de type InfluxDB, optimisée pour les séries temporelles. Ce système est conçu pour gérer des volumes élevés de données à haute fréquence, à condition de disposer d’une machine suffisamment puissante.
L’objectif de cette architecture est évidemment de centraliser et structurer les données pour répondre aux standards UNS, afin de les rendre exploitables ou de les transférer ensuite à d’autres systèmes (MES, EMS, ERP, WMS, etc.). Deux approches sont possibles pour le transfert. La première consiste à exposer les données via une API REST (HTTP), que les systèmes tiers peuvent interroger à la demande, ou à accéder directement à la base InfluxDB si cela est permis. La seconde approche consiste à opérer un transfert automatique : IoT Edge relaie les données vers un autre système dès leur réception ou selon une planification définie. Cette configuration est facilitée par une interface visuelle "no-code" basée sur un système de briques (drag and drop), permettant de définir les flux de traitement. Par exemple, on peut configurer un scénario dans lequel, à chaque réception de donnée depuis un capteur de courant E-Green (intensité en ampères), un calcul est effectué (ex. : conversion en watts), avant d’envoyer la valeur transformée via le protocole MQTT vers un système distant.

IoT Edge permet également de stocker les données dans des bases externes grâce aux drivers ODBC, compatibles avec SQL Server, MySQL, PostgreSQL, etc. Les capacités de traitement du logiciel ne se limitent pas à la transmission : des opérations mathématiques peuvent être appliquées aux données en amont, allant des opérations de base (addition, soustraction, multiplication, division) à des fonctions plus avancées (puissance, logarithme, modulo, etc.). Les données peuvent ainsi être modifiées, stockées localement ou transmises dans un format adapté aux systèmes cibles.
Enfin, dans le cadre de ses fonctionnalités d’exploitation, IoT Edge permet de créer des tableaux de bord simples, afin de visualiser les données collectées de manière claire et synthétique. Cette fonctionnalité contribue à rendre les informations accessibles en temps réel, facilitant l’analyse, la surveillance des équipements et la détection d’anomalies.

IoT Edge : un nouveau paradigme
La philosophie du logiciel IoT Edge repose sur une approche no-code qui simplifie considérablement la mise en œuvre de solutions verticales adaptées aux besoins industriels. L’interface s’appuie sur des technologies éprouvées, comme Grafana, pour permettre la création de tableaux de bord visuels : histogrammes, courbes, indicateurs, représentations géographiques, etc. Ces visualisations facilitent grandement l’interprétation des données collectées, et elles s’accompagnent d’une gestion fine des alertes fonctionnelles. Grâce à une interface intuitive, il est possible de définir des règles conditionnelles complexes — par exemple, déclencher une alerte si la température dépasse un certain seuil et que la puissance électrique franchit une valeur critique — et d’automatiser l’envoi de notifications via divers canaux (email, push mobile, Microsoft Teams, WhatsApp, etc.).

Côté architecture, IoT Edge s’intègre naturellement dans des environnements de production hétérogènes, y compris ceux exploitant des technologies comme LoRaWAN, LTE-M ou NB-IoT. La collecte de données issues de capteurs LoRa, par exemple, est rendue possible via des passerelles configurables en MQTT, permettant au logiciel de traiter ces flux comme n’importe quelle autre donnée (Modbus, SQL, etc.). Cette polyvalence assure une interopérabilité robuste avec les systèmes existants (MES, ERP, WMS) et contribue à rationaliser les architectures de données industrielles. En somme, IoT Edge ne remplace pas les systèmes en place : il les complète et les renforce, en assurant une meilleure centralisation, historisation et circulation des données.

Enfin, IoT Edge ouvre également la voie à l’intégration de solutions d’intelligence artificielle. Déjà compatible avec des algorithmes de machine learning pour la maintenance prédictive (par exemple : l’analyse de vibrations de moteurs), la plateforme offre surtout une infrastructure stable et bien structurée pour alimenter de futurs modèles basés sur des LLM. En déployant IoT Edge, les entreprises se dotent donc non seulement d’un outil performant de collecte et d’exploitation de données, mais aussi d’une fondation évolutive pour intégrer, à terme, des couches analytiques avancées dans leur écosystème industriel individuel.

Au sujet d’Integral System
Integral System est une société lyonnaise créée en 2003. L’entreprise est composée de trois Business Units. La BU Hardware se concentre sur la création, la configuration et l'assemblage de PC industriels, PC fanless, ou Panel PC entre autres, en petite comme en grande série; elle peut en outre traiter toutes les demandes de soutien technique. La BU Software, créée en 2014, se concentre sur l'édition de logiciels, web et mobile, et intervient principalement en sous-traitance pour ses clients. Integral System dispose enfin d’une BU Solutions créée en 2022 dont l'activité implique la création de solutions IoT et la collecte de données sur mesure. La société déploie une gamme complète de matériel et de logiciels pour gérer des projets à long terme – qu’il s’agisse de modules d'acquisition ou de capteurs, en passant par les passerelles ainsi que par des solutions logicielles très performantes, dont IoT Edge.

Integral System www.integral-system.fr

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