Edge Computing

Alimenté par le cloud, l’edge computing permet aux entreprises de repenser l’expérience pour l’utilisateur, l’engagement et la rentabilité – le tout, rapidement et à grande échelle.

Qu’est-ce que l’edge computing ?

L’edge computing est un nouveau paradigme de calcul concernant tout un ensemble de réseaux et d’appareils se trouvant chez l’utilisateur ou à proximité. Le principe : traiter les données non loin de l’endroit où elles sont générées, ce qui permet le traitement plus rapide de plus grands volumes, produisant en temps réel de meilleurs résultats actionnables.

L’edge computing offre des avantages uniques par rapport aux modèles traditionnels, où la puissance de calcul est centralisée dans un data center sur site. En plaçant le calcul en périphérie, les entreprises améliorent la gestion et l’utilisation de leurs actifs physiques, ce qui leur permet de proposer des expériences humaines alliant innovation et interactivité. Parmi les cas d’utilisation de l’edge computing, citons les véhicules et robots autonomes, les données générées par les appareils intelligents, ou encore le retail automatisé.

L’edge computing peut intégrer les éléments suivants :

Des appareils de périphérie : nous utilisons déjà des appareils qui exploitent l’edge computing dans notre vie quotidienne : il peut s’agir de smartphones, d’enceintes ou de montres connectées. Autant d’appareils en contact avec le monde physique, qui collectent et traitent localement les données. Appareils connectés de l’Internet des objets (IoT), systèmes de point de vente (PDV), robots, véhicules et capteurs peuvent tous être des appareils de périphérie – à condition qu’ils réalisent des calculs localement et qu’ils communiquent avec le cloud.

La périphérie du réseau : l’edge computing ne nécessite pas de « réseau de périphérie » distinct : un routeur ou des appareils de périphérie suffisent. Lorsqu’un réseau distinct est impliqué, il ne s’agit que d’un emplacement parmi d’autres dans le continuum qui relie les utilisateurs au cloud. Et c’est là que la 5G entre en jeu. Avec la 5G, l’edge computing peut compter sur une connectivité extrêmement puissante, une faible latence et des débits mobiles élevés. Cela élargit le champ des possibles et offre des applications passionnantes : drones autonomes, téléchirurgie, villes intelligentes, et plus encore. La périphérie du réseau peut s’avérer particulièrement utile dans les cas où le calcul sur site est trop coûteux et trop complexe, mais où une grande réactivité demeure nécessaire (autrement dit, lorsque le cloud est trop distant).

L’infrastructure sur site : il peut s’agir de serveurs, de routeurs, de conteneurs, de concentrateurs ou de ponts permettant la gestion des systèmes locaux et la connexion au réseau.

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Pourquoi l’edge computing est-il important ?

Aujourd’hui, nous réalisons déjà une grande partie du calcul en périphérie. C’est le cas dans les hôpitaux, les usines et les points de vente, où l’edge computing assure le traitement des données les plus sensibles, tout en alimentant les systèmes stratégiques, dont le fonctionnement doit être fiable et sécurisé. Ces structures nécessitent des solutions à faible latence n’impliquant pas de connexion à un réseau. Ce qui rend l’edge computing si passionnant, c’est son potentiel de transformation de l’entreprise dans tous les secteurs et toutes les fonctions – depuis l’engagement client et le marketing jusqu’à la production, en passant par les opérations de back-office. Dans tous les cas, l’edge computing contribue à la proactivité et à l’adaptabilité des fonctions métier – souvent en temps réel – ce qui se traduit par de nouvelles expériences optimisées pour les utilisateurs.

Avec l’edge computing, les entreprises font entrer le monde digital dans le monde physique. Elles intègrent les algorithmes et les données en ligne dans les magasins du monde réel pour améliorer l’expérience du retail. Elles développent des systèmes que les salariés peuvent entraîner et leur permettent dans certains cas de se former grâce aux machines. Elles créent des environnements intelligents, conçus pour notre sécurité et notre confort. Le point commun de tous ces exemples ? L’edge computing, qui permet aux entreprises d’exécuter directement sur site les applications pour lesquelles la fiabilité, le temps réel et les données sont essentielles. Au final, cela leur permet d’accélérer l’innovation, mais aussi le développement de nouveaux produits et services – avec, à la clé, de nouveaux flux de revenus et de nouvelles possibilités de croissance.

Ce qui rend l’edge computing si passionnant, c’est son potentiel de transformation de l’entreprise dans tous les secteurs et toutes les fonctions – depuis l’engagement client et le marketing jusqu’à la production, en passant par les opérations de back-office.

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Association de l’edge computing et d’autres technologies

L’edge computing intègre des architectures centralisées et distribuées. Il est étroitement associé au cloud pour donner naissance à de nouvelles expériences. Les données sont générées et collectées en différents emplacements, puis transférées dans le cloud, où le calcul est centralisé. Résultat : le traitement de toutes les données s’effectue au même endroit et à grande échelle, ce qui est plus simple et plus économique. Exploitant les données générées localement, l’edge computing permet une réponse en temps réel afin de créer de nouvelles expériences, tout en contrôlant les données sensibles et en réduisant les coûts de transmission des données vers le cloud. L’edge computing permet également une réduction de la latence. Autrement dit, il raccourcit les temps de réponse, car il assure le traitement des données à proximité de leur source au lieu de les envoyer vers un cloud distant et d’attendre une réponse.

Associé à des technologies de plus en plus matures telles que la 5G, l’edge computing gagne en efficience, en fiabilité et en simplicité de gestion :

  • La 5G assure une parfaite implémentation de l’edge computing grâce à la transmission de messages de contrôle essentiels, permettant aux appareils de prendre des décisions autonomes. Cette technologie du dernier kilomètre permet de connecter la périphérie au backhaul Internet, tout en garantissant que les appareils de périphérie disposent des configurations réseau software-defined adaptées aux tâches qu’ils doivent exécuter.
  • L’IoT et les appareils connectés sont des sources de données uniques, qui doivent être sécurisées et enregistrées dans le cloud. Le traitement des données à la périphérie grâce à l’edge computing est directement réalisé dans ces sources de données ou à proximité.
  • Les conteneurs fournissent un environnement de déploiement standardisé, dont les développeurs peuvent se servir pour concevoir et packager des applications. Les conteneurs peuvent être déployés sur différents matériels, quels que soient les capacités, les réglages et les configurations des appareils.
  • Le maillage de services et de données (ou « service mesh » et « data mesh ») permet de déployer et d’interroger des données et services distribués dans l’ensemble des conteneurs et magasins de données en périphérie. Ces maillages présentent une interface unique, qui fait abstraction du routage, mais aussi de la gestion des services et des interfaces de données. Aussi puissante qu’essentielle, cette méthode permet l’envoi de blocs de requêtes vers des ensembles entiers d’appareils de périphérie, plutôt que vers chaque appareil.
  • Le software-defined networking (SDN) permet aux utilisateurs de configurer les réseaux superposés (ou réseaux overlay). Il facilite également la personnalisation du routage et de la bande passante, afin de déterminer le mode de connexion des appareils de périphérie entre eux et vers le cloud.
  • Le jumeau numérique est une technologie incontournable, qui organise la connexion du physique au digital et du cloud à la périphérie. Un jumeau numérique permet la configuration de données et d’applications grâce à des termes propres à son domaine d’application, qui sont associés à des actifs et à des lignes de production, plutôt qu’à des tables de bases de données et à des flux de messages. Les jumeaux numériques permettent à des experts du domaine concerné (et non à des ingénieurs logiciels), de configurer des applications, afin qu’elles puissent percevoir, « réfléchir » et agir à la périphérie.

D’autres technologies, telles que l’IA et la blockchain, viennent aussi renforcer la puissance de l’edge computing. Par exemple, lorsque l’IA agit sur les données en périphérie, cela limite les besoins en puissance de calcul centralisée. L’edge computing améliore également la blockchain, la fiabilité des données renforçant la confiance et limitant les risques d’erreur humaine. Des machines peuvent collecter les données et les transmettre directement en temps réel. Avec l’utilisation croissante de capteurs et de caméras en périphérie, il devient possible d’analyser de plus grands volumes de données plus complètes pour les convertir en action. Enfin, l’edge computing révolutionne aussi l’automatisation, qui dépasse les processus systématiques des environnements fermés et contrôlés comme les usines, pour aborder des performances complexes, dans des environnements ouverts et non contrôlés, tels que l’agriculture.

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Avantages et applications de l’edge computing

Associé au cloud, l’edge computing permet aux entreprises de réinventer l’expérience utilisateur. Ses applications potentielles se sont étendues et dépassent de loin la production et l’IoT. Les entreprises peuvent intégrer l’edge computing pour accélérer les prises de décision, gagner en pertinence à chaque point de contact, et ainsi améliorer l’expérience utilisateur. Aujourd’hui, l’edge computing permet de générer des insights insoupçonnées et de nouvelles expériences, soutenues par la colonne vertébrale du cloud.

Parmi les avantages de l’edge computing, citons :

La rapidité des temps de réponse : la transmission des données prend du temps. Dans certains cas d’utilisation, comme les voitures autonomes ou la téléchirurgie, le temps presse : on ne peut se permettre d’attendre que les données parviennent jusqu’au cloud et qu’elles en reviennent. L’edge computing prend tout son sens dans les cas qui exigent des résultats en temps réel ou extrêmement rapides.

Les grands volumes de données : bien que le cloud permette de traiter d’énormes volumes de données, il faut tenir compte du coût considérable que représente leur transmission, mais aussi des limites physiques de la capacité du réseau. C’est pourquoi il peut parfois être plus judicieux de traiter les données en périphérie.

La confidentialité : il peut arriver que les utilisateurs préfèrent (ou qu’ils doivent) contrôler les données sensibles localement, sans les envoyer dans le cloud.

Les sites distants : certains cas d’utilisation sont « distants » en termes de connectivité – soit qu’ils se trouvent effectivement dans une zone géographique éloignée (comme une plateforme pétrolière offshore), soit qu’ils se trouvent éloignés d’un point de vue pratique (scénarios mobiles ou de transport exploitant l’edge computing).

La sensibilité aux coûts : le traitement des données dans différentes parties du continuum cloud implique différents profils de coût, qui peuvent être optimisés pour réduire au maximum le coût total de l’ensemble du système.

Les opérations autonomes : dans les cas où la connectivité au cloud est impossible – ou qu’elle risque de fonctionner de manière intermittente ou peu fiable – un traitement de bout en bout dans l’environnement local peut s’avérer nécessaire pour assurer la continuité des opérations.

Clairement, le grand avantage de l’edge computing, c’est l’amélioration de l’expérience utilisateur grâce à une plus grande pertinence. Sans oublier qu’il permet de libérer des données inestimables pour élargir le champ des possibles et dessiner l’innovation de demain. Avec l’essor des capteurs, nous assistons à une explosion des volumes de données, et donc à une intensification du traitement là où les données sont générées. Le traitement gagne ainsi en rapidité, en fiabilité et en sécurité. Intégré aux connaissances que fournit le cloud, le système génère des prévisions plus précises et des informations plus pertinentes. Il entame ainsi un cycle d’amélioration continue.

Les cas d’utilisation de l’edge computing présentent aussi d’autres caractéristiques. Par exemple :

Machines intelligentes et productivité en temps réel : avec l’edge computing, le traitement des données gagne en vélocité, ce qui permet aux robots et capteurs de prendre des décisions en une fraction de seconde, tout en exécutant leurs tâches de manière plus intelligente, plus rapide et plus sûre. Cela révolutionne tous les domaines, depuis la signalétique intelligente jusqu’au contrôle qualité des chaînes de montage.

Optimisation à proximité du lieu de consommation : la production et la consommation digitales sont optimisées pour la meilleure expérience possible et une réduction maximale des coûts. Les tâches peuvent ainsi être exécutées en périphérie sur un puits de pétrole offshore, par exemple, ou pour la diffusion de contenus.

Expériences de réalité étendue : les cas d’utilisation de la réalité étendue peuvent intégrer des jumeaux numériques et optimiser l’expérience utilisateur dans le secteur de la santé, du divertissement, ou encore des ressources humaines – depuis l’e-santé jusqu’aux jeux de réalité mixte.

Confidentialité et sécurité par défaut : grâce au traitement des données sensibles en périphérie, ces cas d’utilisation renforcent la fiabilité et protègent la vie privée – par exemple, dans le cas des wearables médicaux et du traitement des données réglementées.

Autonomie et connectivité permanente : l’edge computing permet des prises de décision et un traitement indépendants de la connectivité pour les applications critiques et à distance, telles que les systèmes de point de vente (PDV) ou les opérations autonomes.

L’edge computing en action

Prenons maintenant deux exemples de cas d’utilisation de l’edge computing qui sont d’ores et déjà mis en œuvre aujourd’hui, et qu’un déploiement à grande échelle de la 5G et d’autres innovations ne pourra qu’améliorer.

Retail : une expérience flexible et centrée sur le client, au cœur du concept du « magasin de demain » – une nouvelle vision intégrée pour le futur proche du retail. La technologie de l’edge computing fera bientôt partie des capacités fondamentales du retail. Elle constitue l’un des principaux catalyseurs de l’expérience centrée sur le client qui se trouve au cœur de ce modèle. Exemple d’application de l’edge computing : le passage en caisse. Les longues files d’attente sont le cauchemar du retail : 86 % des consommateurs ont déjà quitté un magasin pour cette raison, ce qui représente un manque à gagner annuel de 37,7 milliards de dollars, rien qu’aux États-Unis.

Un réseau d’edge computing déployé en magasin traite les données collectées par des caméras sur site. Ces dernières exploitent une IA entraînée à reconnaître les articles en stock. Résultat : avant de sortir du magasin, il suffit aux clients de passer devant un guichet qui débite précisément leur compte. Exit les files d’attente. Les retailers peuvent ainsi proposer une expérience client irréprochable et se protéger contre le vol, tout en améliorant la gestion des stocks et de la supply chain.

Un graphique montrant les avantages et les utilisations du Edge Computing.

Santé : la chirurgie assistée par robot (ou chirurgie robotique) facilite l’expérience des chirurgiens, mais allège et raccourcit aussi les procédures pour les patients. Dans ce contexte, l’edge computing se traduit par plusieurs petits changements, qui s’additionnent pour produire un impact considérable. Par exemple, les incisions pratiquées sont moins importantes ; le chirurgien peut s’assoir ; il a une meilleure visibilité sur le site et peut se servir de commandes plus naturelles et plus intuitives.

Clairement, le grand avantage de l’edge computing, c’est l’amélioration de l’expérience utilisateur grâce à une plus grande pertinence.

Défis et opportunités de l’edge computing

Les entreprises qui cherchent à engranger les avantages de l’edge computing se heurtent parfois à des obstacles. L’identification de la stratégie d’edge computing adaptée n’est pas une tâche aisée, mais il est important d’expérimenter différentes approches – et de les affiner en permanence, afin de mettre votre entreprise sur la voie de la réussite. Voici les défis que nous observons le plus souvent :

L’absence d’architectures standards et intégrées : pour être opérationnel, l’edge computing nécessite une infrastructure adaptée (un ou plusieurs fournisseurs de cloud, un réseau et des appareils, par exemple). Souvent, les entreprises exploitent différentes stacks technologiques incompatibles, qui doivent être adaptées pour l’edge computing afin de fonctionner de manière optimale.

Un écosystème en perpétuelle mutation et un grand nombre de possibilités technologiques : l’univers des partenaires et des technologies disponibles est vaste, et des décisions stratégiques doivent être prises. L’innovation continue dans des capacités réseau telles que la norme MEC (Multi-Access Edge Computing) et la 5G complique encore le paysage.

Une valeur commerciale non réalisée en périphérie : les entreprises ne sont parfois pas conscientes de toute la valeur commerciale qu’elles peuvent libérer grâce à des solutions de périphérie. Elles doivent dépasser les cas d’utilisation faciles qui génèrent rapidement un ROI, pour investir dans des expériences d’edge computing désirables, réalisables et viables, également synonymes de ROI durable.

La lassitude associée à l’innovation et aux projets pilotes : l’industrialisation des solutions d’edge computing et leur déploiement à grande échelle pour une véritable création de valeur peuvent s’avérer décourageants. De plus, les entreprises manquent souvent d’agilité pour s’adapter rapidement, monter en charge et dépasser la preuve de concept.

Le manque de spécialistes du cloud, afin d’identifier les applications adaptées à l’edge computing, pour quelles raisons et à quel moment : avec l’edge computing, la question n’est pas d’adopter de nouveaux outils – notamment lorsque les entreprises exploitent déjà le cloud – mais d’étendre ces capacités à la périphérie. Si des spécialistes du cloud ont déjà rejoint votre entreprise, vous pouvez capitaliser sur leurs compétences pour un déploiement à la périphérie. La connexion matérielle est l’étape la plus simple.

Les enjeux de sécurité uniques en périphérie du réseau : si la sécurité doit s’étendre du cloud à toutes les instances en périphérie de manière homogène, la sécurité de l’IoT et de l’edge computing est très différente de la sécurité informatique habituelle. La périphérie abrite en effet un grand nombre d’opérations autonomes, sensibles au facteur temps et essentielles à la sécurité. Les modèles de sécurité reflètent la durée de vie et l’infrastructure existante des appareils exploités en périphérie. Assez vite, ils deviennent relativement obsolètes et l’application rapide de correctifs peut s’avérer impossible si la production ou la sécurité sont affectées par les redémarrages. De plus, il arrive que les appareils se trouvent à distance ou dans des environnements non approuvés, ce qui nécessite l’association d’une cyberprotection et d’une protection physique. Enfin, l’utilisation de matériel, de logiciels et de réseaux hétérogènes compliquent le déploiement des mises à jour de sécurité.

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Questions fréquentes

L’edge computing, ou « informatique en périphérie de réseau », déplace le stockage et le traitement informatiques (qu’on appelle souvent aujourd’hui « calcul ») vers la périphérie du réseau. C’est là qu’ils sont les plus proches des utilisateurs et des appareils, mais surtout, des source de données.

Parmi les applications les plus avant-gardistes de l’edge computing, citons le passage en caisse dans le secteur du retail : les clients peuvent prendre les articles en rayons, puis sortir du magasin. L’encaissement est réalisé sans passer par une file d’attente.

Le cloud accélère l’edge computing, ce qui permet de nouvelles expériences. Le cloud et l’edge computing sont deux technologies distinctes, mais complémentaires. De manière centralisée, le cloud réunit les données pour créer de nouvelles analytiques et de nouvelles applications, qui peuvent être distribuées en périphérie : elles résident alors sur site ou chez le client. Cela permet ensuite de générer davantage de données, qui sont réinjectées dans le cloud pour optimiser l’expérience.


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