Solutions IoT : architectures et plateformes
Objectifs pédagogiques
- Analyser les enjeux et les cas d’usages de l’IoT
- Identifier les architectures de référence et adopter une plateforme IoT pour différentes applications : IoT industriel, smart cities
- Spécifier la connectivité d’une solution, comparer et choisir un réseau
- Maitriser les fondamentaux de la cybersécurité pour sécuriser une solution IoT
- Pratiquer des techniques d’IA pour une application IoT
Public ciblé
- Ingénieurs IT
- Chefs de projets techniques
- Consultants IoT
- Architectes
Prérequis
Bonne compréhension de l’internet et des concepts cloud, connaissances théoriques sur les infrastructures informatiques (réseau, serveur, application, bases de données)
Modalités pédagogiques
- Formation en distanciel
- 7 jours de formation
- Mise à disposition des supports de cours sur une plateforme dédiée
- Cas pratiques sur des plateformes IoT : approche de la dimension technique d’une solution IoT et de ses applications les plus répandues
- Interventions d’experts IoT, IA et Cyber
Modalités d’évaluation
- Quizz en fin de module afin de valider l’acquisition des connaissances et bien assimiler les concepts enseignés.
- Travaux pratiques pour acquérir et consolider les compétences et assurer une progression continue tout au long de la formation.
Modalité d’inscription
Prix inter : xxx€ HT / personne
Prochaine session : 10 juin 2025
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Pour en savoir plus ou s’inscrire, rendez-vous sur notre page d’inscription.
Programme détaillé
Jour 1
Enjeux IoT
- Enjeux et problématiques IoT
- Cas d’usages et applications IoT
Connectivité
- Stratégie selon le cas d’usage et critères de choix
- Comparaison des réseaux
Jour 2
Architectures et plateformes IoT
- Marché de l’IoT
- Architectures de référence
- Plateformes hyperscalers
- Choix et stratégie d’adoption d’une plateforme IoT
IoT Edge
- Rôle et importance du EDGE dans une solution IoT
- Algorithmes IA : nécessité du EDGE computing ?
- Choisir une solution EDGE en IoT
Jour 3
Plateformes Smart Cities, exemple UDP (Universal Data Platform)
Travaux pratiques :
- Mise en place d’une intégration simple : modèle de données, mapping, flux intégration, visualisation simple
- Mise en place de l’analytique : routage Kafka, stockage entrepôt de données, mise en place tableaux de bord simples
Jour 4
Plateformes IoT industrielles
- Présentation d’exemples de plateformes industrielles avec les concepts Id@Scale, Litmus, Google MDE
- Rôle et importance du modèle de données
Atelier avec la plateforme Google MDE
- Préparation des données pour le transfert vers la plateforme IIoT
- Création d’un tableau de bord et d’analyses à l’aide de la plateforme Google MDE
Jour 5
Cybersécurité
- Introduction à la cyber-sécurité dans l’IoT
- Cyber-attaques connues
- Sécurité applicative (Authentication, Data security, Intrusion Detection System…)
Cybersécurité et IoT
- Différences entre sécurisation OT et IT pour un projet IoT
Jour 6
Data Engineering
- Processus d ’acquisition des données
- Nettoyage et préparation des données
- Analyse des données
- Restitution dans des dashboards
- Génération des rapports (Data visualisation)
Intelligence Artificielle
- Données typiques de l’IoT et tâches d’analyse des données : identification des tendances, détection d’anomalies, prédictions
- Méthodes statistiques et d’apprentissage automatique, critères de choix des algorithmes selon les cas d’usage
- Exemples : contrôle statistique des procédés, détection de pannes, prédiction du temps avant défaillance, capteurs virtuels
Jour 7
Application IoT industriel : les Jumeaux numériques
- Définition, caractéristiques et couches de données
- Jumelage numérique d’un produit / actif connecté : contexte, flux de données, architecture typique de la solution, cas d’usages : analyses avec l’IA
- Jumelage numérique d’une usine connectée / chaîne de production
- Travaux pratiques
Informations pratiques