The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Hiver 2017 | Page 45
Plate-forme
IoT
Analyse à la périphérie
Apprentissage
automatique
Informatique
sans serveur
Proche du
consommateur
Basé sur le
cloud
• Souple
• Évolutif
• Sécurisé
Figure|3|: le paysage technologique émergent de l’IoT
L’informatique sans serveur
L’informatique sans serveur permet aux prestataires IoT de faire évoluer de façon
transparente leurs besoins et de fournir des fonctionnalités avancées sans avoir à
investir dans les ressources et processus pour des opérations informatiques tradi-
tionnelles. L’informatique sans serveur rend inutiles des opérations courantes
comme les correctifs, mises à niveau et inventaires de l’hôte. Cela permet de libérer
des ressources qui pourront se consacrer à l’ amélioration de produits et le dévelop-
pement de fonctionnalités. L’encombrement réduit d’un environnement sans
serveur minimise également l’exposition aux menaces pour la sécurité, ce qui per-
met aux prestataires IoT de partager la responsabilité avec les fournisseurs de
cloud qui disposent de grandes connaissances en matière de sécurité, de ressou-
rces de réponse automatique et de possibilités de surveillance.
L’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique se produit au niveau de la plate-forme cloud. Il permet
de repérer les modifi cations dans le comportement de l’utilisateur pour les refl éter
dans tout le travail d’analyse, mais aussi pour améliorer la qualité des recomman-
dations utilisateurs. L’apprentissage automatique favorise de meilleures remarques
des utilisateurs ainsi qu’une sécurité renforcée à l’aide d’une détection plus fi able
des anomalies.
Les prestataires IoT doivent constamment évaluer les technologies nouvelles ou
émergentes pour les connecter de la façon la plus effi cace possible et fournir une
expérience de haute qualité, unique et sécurisée. Cette méthode garantit la confi -
dentialité et la sécurité des utilisateurs IoT, mais aussi l’intégrité et la pertinence
des notifi cations. L’informatique sans serveur devrait faire diminuer les coûts
opérationnels des prestataires IoT. L’analyse en périphérie de réseau garantira des
recommandations plus rapides et de meilleure qualité. Quant aux technologies
d’apprentissage automatique, elles amélioreront à la fois la sécurité et la qualité des
recommandations pour les utilisateurs IoT.
Polyvalence de plates-formes
Tous les prestataires de cloud public majeurs déploient leurs propres plates-formes
IoT. Leur objectif est de s’assurer que les informations puissent être partagées d’un
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