IoT : Les réseaux sans fil à bas débit, une technologie de la sobriété

L’IoT est consom­ma­teur de res­sources, comme toute tech­no­lo­gie de pointe. Néan­moins les cal­culs éco­no­miques prouvent que les éco­no­mies de res­sources qu’il induit sont de loin supé­rieures à ses coûts. Les acteurs notam­ment pri­vés sont inci­tés à l’utiliser en rai­son de sa ren­ta­bi­li­té finan­cière, mais c’est sur un plan col­lec­tif que l’économie de res­sources pré­sente un inté­rêt majeur. Cela ne dis­pense pas d’optimiser l’utilisation de l’IoT lui-même.

Il peut sem­bler pro­vo­ca­teur d’associer tech­no­lo­gie et sobrié­té, puisque nous ima­gi­nons faci­le­ment une pro­duc­tion à forte crois­sance lorsqu’il s’agit de l’Internet des objets. Nous allons pour­tant démon­trer que ces tech­no­lo­gies de réseaux à bas débit ont pour appli­ca­tion prin­ci­pale d’accompagner la sobrié­té, en per­met­tant la réduc­tion de l’utilisation des res­sources natu­relles et de l’énergie. Par ailleurs, contrai­re­ment aux gains concer­nant l’efficacité d’une machine, cette réduc­tion de la consom­ma­tion de res­sources, au niveau du sys­tème dans son ensemble, n’entraîne pas d’effet rebond direct. En ana­ly­sant des élé­ments du cycle de vie de ces machines, nous pou­vons véri­fier qu’il en résulte des gains réels et mettre en évi­dence que ces éco­no­mies de res­sources peuvent être moné­ti­sées de diverses façons, et pro­duire de nou­veaux modèles d’affaires.

Une croissance du secteur moins rapide que prévu

L’Internet des objets connaît, depuis une dizaine d’années, une crois­sance sou­te­nue, néan­moins net­te­ment infé­rieure aux pré­vi­sions. Nous ima­gi­nions que cette tech­no­lo­gie serait adop­tée avec la même rapi­di­té que la télé­pho­nie mobile, puis les smart­phones, avec des volumes plus éle­vés : il y a en effet bien plus d’objets que d’êtres humains. Nous consta­tons pour­tant que nous sommes bien loin de ces dizaines de mil­liards d’objets connec­tés ou encore d’une numé­ri­sa­tion com­plète du monde. Les rai­sons de cette adop­tion limi­tée peuvent s’expliquer à par­tir des appli­ca­tions : la majo­ri­té d’entre elles concernent des pro­duits ou des ser­vices déjà exis­tants, qu’un cap­teur connec­té vient seule­ment com­plé­ter. En d’autres termes, le cap­teur n’existe pas pour lui-même, ce qui est un pre­mier fac­teur limi­tant. D’autre part, lors d’un déploie­ment l’objectif prin­ci­pal est une réduc­tion des coûts, sou­vent grâce à une limi­ta­tion des pertes. Ce déploie­ment s’accompagne d’un chan­ge­ment des méthodes de tra­vail et des pro­ces­sus de l’entreprise. Ain­si, l’utilisation de l’Internet des objets devient moins un pro­grès tech­nique qu’un chan­ge­ment d’organisation. C’est là le second fac­teur limi­tant, car ce chan­ge­ment d’organisation prend du temps : la trans­for­ma­tion numé­rique est d’abord… une trans­for­ma­tion. Cer­taines appli­ca­tions induisent même un chan­ge­ment de modèle d’affaires, par exemple quand il s’agit de pré­ve­nir cer­tains pro­blèmes plu­tôt que de les cor­ri­ger a pos­te­rio­ri, ou encore quand une par­tie des opé­ra­tions est exter­na­li­sée par du sen­sing as a ser­vice. De ce point de vue, l’Internet des objets est, et res­te­ra pour de nom­breuses années encore, une dis­crète inno­va­tion de rupture.

Il n’y a pas d’effet rebond

On entend sou­vent que, du point de vue de l’utilisation des res­sources natu­relles, tout gain d’efficacité appor­té par une tech­no­lo­gie nou­velle finit par être annu­lé par l’effet rebond. L’effet rebond se défi­nit comme une modi­fi­ca­tion des usages, en réac­tion à une tech­no­lo­gie plus effi­cace, qui peut aller jusqu’à accroître une consom­ma­tion qu’on pré­ten­dait réduire. Il n’est ni sys­té­ma­tique ni constant dans son ampleur, mais il est fré­quent. Par exemple, quand une voi­ture plus effi­cace incite à des dépla­ce­ments plus impor­tants ou quand une meilleure iso­la­tion des loge­ments induit in fine une aug­men­ta­tion de la consom­ma­tion par la recherche de plus de confort. Dans les tech­no­lo­gies d’Internet mobile, les gains d’efficacité éner­gé­tique (à débit constant) ne servent pas à réduire la consom­ma­tion, mais plu­tôt à main­te­nir une qua­li­té de ser­vice accep­table dans les ter­mi­naux et les réseaux, pour un usage for­te­ment crois­sant. Dans le cas des réseaux sans fil à bas débit, la situa­tion est très dif­fé­rente, puisque les cas d’usage sont orien­tés vers l’optimisation des coûts. La tech­no­lo­gie IoT n’est pas adop­tée pour elle-même, mais comme outil per­met­tant d’améliorer un sys­tème. Comme ce sont des éco­no­mies de res­sources ou d’énergie qui sont recher­chées, dans le but pre­mier de réduire des coûts, on ne constate pas d’effet rebond direct.

Des exemples vertueux

Les exemples sui­vants sont assez signi­fi­ca­tifs. Ain­si, lorsque l’on met en place un sys­tème per­met­tant de détec­ter les fuites d’eau dans le réseau grâce à des comp­teurs connec­tés pour éco­no­mi­ser 8 % de l’eau potable pro­duite, ce gain en par­ti­cu­lier n’incitera pas à plus de consom­ma­tion ni à plus de gas­pillage. Dans le domaine de l’eau tou­jours, si des cap­teurs de fuite per­mettent d’éviter ou de limi­ter les dégâts, l’assurance devient moins chère (les dégâts des eaux sont la pre­mière cause de dom­mage), mais les assu­rés ne vont pas pour autant sous­crire à une seconde assu­rance. Dans l’industrie, la main­te­nance pré­dic­tive ou pré­ven­tive per­met de réduire les coûts de rem­pla­ce­ment, mais elle n’incitera pas à renou­ve­ler plus sou­vent les machines, ce qui ren­drait l’investissement dans cette tech­no­lo­gie sans objet. Lorsqu’on opti­mise l’utilisation de l’espace dans un bâti­ment ter­tiaire grâce à des cap­teurs de pré­sence, l’objectif est de réduire la sur­face de bureaux uti­li­sée, pas de construire de nou­veaux bâti­ments. Dans une ville, des cap­teurs peuvent, de la même façon, per­mettre d’offrir un ser­vice de par­king équi­valent avec moins de sur­face mobi­li­sée. Dans l’élevage bovin, des cap­teurs per­mettent d’améliorer assez signi­fi­ca­ti­ve­ment la san­té des veaux, ce qui induit une réduc­tion de la taille des chep­tels pour une pro­duc­tion égale. D’une façon géné­rale, on ne peut amé­lio­rer que ce que l’on mesure et, quand des cap­teurs sont ins­tal­lés pour atteindre un objec­tif d’optimisation ou de sobrié­té, on évite l’effet rebond. Enfin, quand les cap­teurs déployés per­mettent de pro­té­ger l’environnement, par exemple contre des feux de forêt ; s’il y a un effet rebond, il est plu­tôt positif.

Considérer les coûts complets

Une autre cri­tique fré­quente – et jus­ti­fiée – de la tech­no­lo­gie IoT est l’existence de coûts cachés, d’externalités néga­tives, d’énergie grise. À l’heure où s’amplifient les alertes quant à l’urgence de la tran­si­tion éco­lo­gique, la rai­son sug­gère de réa­li­ser une ana­lyse coût-béné­fice objec­tive avant tout déploie­ment d’IoT, dès la phase de concep­tion. Concer­nant des béné­fices, il faut bien faire la dis­tinc­tion entre les béné­fices réels et les béné­fices pro­je­tés. Une ana­lyse pru­dente se fon­de­ra uni­que­ment sur les béné­fices cer­tains, c’est-à-dire l’utilité éco­no­mique mesu­rable. Du côté des coûts, il faut consi­dé­rer les coûts com­plets, et pas uni­que­ment les coûts d’investissement. Il est donc impor­tant d’intégrer les coûts de main­te­nance, de mise à niveau et éga­le­ment ceux liés à la fin de vie et au recy­clage. Lorsqu’on déter­mine les « coûts et béné­fices », il convient de rai­son­ner non seule­ment en termes finan­ciers, mais éga­le­ment en matière d’impacts envi­ron­ne­men­taux, notam­ment vis-à-vis de l’énergie, en GES et en eau, voire pour les pro­jets les plus impor­tants sur l’ensemble des axes de l’analyse du cycle de vie. Les coûts d’étude, eux-mêmes, doivent être inté­grés, d’autant plus que le foi­son­ne­ment de nou­veaux objets a pour consé­quence directe une accu­mu­la­tion de coûts fixes, pour des pro­jets qui n’auront pas tout le suc­cès escomp­té : l’amortissement de ces coûts fixes n’est donc pas une certitude.

Un exemple de calcul de rentabilité dans le bâtiment

Pour illus­trer l’importance de l’analyse coûts-béné­fices et se don­ner des ordres de gran­deur, on peut étu­dier le cas d’un bâti­ment ter­tiaire, équi­pé dans le but de réduire la consom­ma­tion d’énergie. En moyenne, en Europe, cette consom­ma­tion d’énergie a pour bilan une émis­sion de GES équi­va­lant à 34 kg par an et par mètre car­ré. Les puces élec­tro­niques ont un fac­teur d’émission moné­taire de 120 g de CO2 équi­valent par euro. On compte envi­ron 5 € de com­po­sants dans un cap­teur simple, soit 600 g, aux­quels il faut ajou­ter une carte élec­tro­nique, la fabri­ca­tion, le boî­tier (600 g) et, par exemple, 2 piles AA (2 x 100 g). En ajou­tant concep­tion, trans­port et déploie­ment, on peut esti­mer que l’impact d’un cap­teur est infé­rieur à 2 kg. Sera déployé envi­ron 1 cap­teur de pré­sence ou de tem­pé­ra­ture pour 10 mètres car­rés, soit un inves­tis­se­ment en CO2 équi­va­lant à 200 g par mètre car­ré. Si les mesures ou les alarmes four­nies par les cap­teurs per­mettent d’économiser 5 % sur les consom­ma­tions d’énergie, ce qui est assez pes­si­miste, car les poten­tiels de réduc­tions sont en réa­li­té plus impor­tants, alors le retour sur inves­tis­se­ment CO2 ne sera que de 40 jours.

Quelques bonnes pratiques pour améliorer le ratio coût-bénéfice :

• inté­grer sys­té­ma­ti­que­ment la perte d’équipements dans les scé­na­rios d’usage et pré­voir la rési­lience des algo­rithmes d’usage des don­nées, afin de ne pas envoyer des équipes de main­te­nance sur le ter­rain au pre­mier équi­pe­ment perdu ; 
• pri­vi­lé­gier la main­te­nance pré­ven­tive et pré­dic­tive, afin d’en rendre cer­tain le coût et de l’intégrer serei­ne­ment dans l’analyse ;
• pré­fé­rer une ges­tion par cohortes homo­gènes, pour maxi­mi­ser l’exploitation des données. 

Un autre exemple, dans l’élevage

Tou­jours pour avoir des ordres de gran­deur, obser­vons l’impact de la pré­ven­tion des mala­dies dans l’élevage lai­tier. Les mala­dies chez les veaux impactent de manière impor­tante les finances des exploi­ta­tions, ce qui motive leur pré­ven­tion. En France, la mor­ta­li­té avant 6 mois est de 13 % en moyenne. De plus les mala­dies res­pi­ra­toires, avec une inci­dence de 20 %, entraînent sou­vent un retard de crois­sance qui impacte la pro­duc­tion de lait et rac­cour­cit la car­rière des vaches, réfor­mées après un ou deux vêlages seule­ment. On peut faire cor­res­pondre à ces pertes un impact sur les émis­sions de GES : 1 500 litres de lait par vache ne seront pas pro­duits, sachant que le bilan car­bone de la pro­duc­tion de lait est d’environ 1 kg d’équivalent CO2 par litre. Par ailleurs le bilan car­bone d’un veau est d’environ 4 t, qu’il pro­duise ensuite ou non. La pré­ven­tion de ces mala­dies uti­lise la vac­ci­na­tion et une atten­tion régu­lière. Un cap­teur de tem­pé­ra­ture ingé­ré per­met de détec­ter pré­ci­sé­ment et pré­co­ce­ment les mala­dies, afin de les trai­ter cor­rec­te­ment. Un tel cap­teur coûte envi­ron 30 €, dont moins de 5 € d’électronique, et une pile de faible capa­ci­té, soit un bilan car­bone aux envi­rons de 1 kg. Pour que l’usage de tels cap­teurs soit ren­table sur le plan des GES, il suf­fi­rait d’éviter les mala­dies graves chez un veau sur 1 000. Bien enten­du, l’impact de la pré­ven­tion est bien meilleur en réa­li­té. Ici encore, la ren­ta­bi­li­té éco­no­mique va de pair avec une ren­ta­bi­li­té sur les émis­sions de GES bien supérieure.

Nécessité d’une planification

Ima­gi­nons une ana­lyse qua­li­ta­tive de por­tée géné­rale : dans chaque déploie­ment IoT qui cherche à faire des éco­no­mies, les gains sont faits sur des postes dif­fé­rents des coûts. Il s’agit de sub­sti­tuer à de l’énergie et à des matières pre­mières ou peu trans­for­mées des com­po­sants élec­tro­niques, des sys­tèmes infor­ma­tiques, des réseaux. Ces der­niers (com­po­sants, sys­tèmes, réseaux) sont des pro­duits ayant subi beau­coup plus de trans­for­ma­tions : à volume (prix) égal, leur conte­nu en matières pre­mières est donc plus faible. Ain­si, si l’on peut trou­ver un gain finan­cier, il exis­te­ra éga­le­ment un gain sur les res­sources, et celui-ci sera plus éle­vé. Fina­le­ment, les bilans des déploie­ments IoT, concer­nant des usages pré­exis­tants opti­mi­sés, sont sys­té­ma­ti­que­ment très posi­tifs. La ques­tion qui se pose alors est la sui­vante : faut-il quan­ti­fier ces gains et les uti­li­ser pour pro­mou­voir le cas d’usage, au risque d’alourdir le bilan avec les efforts néces­saires à la réa­li­sa­tion de ces cal­culs ? Ou bien faut-il par­tir du prin­cipe que le bilan est sys­té­ma­ti­que­ment posi­tif et qu’il n’est alors pas per­ti­nent d’utiliser des res­sources pour par­ve­nir à une conclu­sion connue d’avance ? Le meilleur levier d’optimisation ne serait-il pas de limi­ter l’émergence de pro­jets concur­rents pour un cas d’usage don­né, dans le but de limi­ter les coûts de pro­jets qui n’aboutiront pas ? Dans cer­tains cas, cela pour­rait appe­ler une forme de pla­ni­fi­ca­tion par la puis­sance publique, afin de dépla­cer la com­pé­ti­tion du déploie­ment vers la phase de conception. 

De nouvelles formes de valorisation

Au-delà des gains éco­no­miques directs de l’optimisation des res­sources, nous obser­vons de nou­velles formes de valo­ri­sa­tion. L’exemple des réseaux élec­triques per­met d’illustrer les gise­ments de valeur exploi­tables pour l’IoT : rendre la consom­ma­tion élec­trique d’un équi­pe­ment modu­lable dans le temps, avec un hori­zon à la jour­née ou à la semaine, per­met de faire émer­ger de nou­veaux reve­nus, par l’arbitrage sur les prix de la four­ni­ture ou de l’acheminement de l’électricité, par la par­ti­ci­pa­tion aux méca­nismes d’ajustement offre-demande, par la régu­la­tion rapide, avec des gise­ments de valeur aux échelles tant euro­péenne que locale. Ce sché­ma sup­pose des objets qui prennent le contrôle de la consom­ma­tion, avec une forte contre­par­tie en termes de sécurité. 

Politiques publiques et politiques d’entreprises

Concer­nant l’électricité et dans le cas d’autres res­sources cri­tiques comme l’eau, les poli­tiques publiques apportent une moné­ti­sa­tion sup­plé­men­taire, par exemple aux États-Unis où l’Infla­tion Reduc­tion Act va sou­te­nir des inves­tis­se­ments de trans­for­ma­tion. Les inci­ta­tions publiques peuvent prendre la forme de taxes sur le gas­pillage, que des cap­teurs peuvent contri­buer à réduire, et bien sûr de taxes car­bone. Cer­tains déploie­ments IoT peuvent pro­fi­ter de cré­dits car­bone, l’IoT ayant l’avantage de per­mettre une mesure objec­tive des gains. Cette capa­ci­té à quan­ti­fier les résul­tats va per­mettre à cer­taines entre­prises d’éviter les accu­sa­tions de green­wa­shing et de pré­ser­ver leur image de marque. Si, par exemple, une com­pa­gnie de dis­tri­bu­tion d’électricité est res­pon­sable de feux de forêt, le déploie­ment de cap­teurs de détec­tion avan­cée lui per­met­tra de démon­trer une poli­tique active de pré­ven­tion, mais aus­si de com­mu­ni­quer des chiffres pré­cis concer­nant la réduc­tion des risques.

Un effet positif sur les assurances

Grâce aux réseaux de cap­teurs, le sec­teur des assu­rances va connaître des évo­lu­tions dans deux domaines : une meilleure pré­ven­tion et une meilleure mesure des dom­mages. Les cap­teurs per­mettent d’éviter ou de détec­ter plus tôt les pro­blèmes (fuites, incen­dies, vols), ou encore d’étendre des garan­ties de machine grâce à la main­te­nance pré­dic­tive. Des cap­teurs peuvent éga­le­ment mesu­rer des dom­mages : récem­ment, dans l’agriculture, recours est fait à la mesure des condi­tions météo­ro­lo­giques pré­cises et authen­ti­fiées, pour un cal­cul auto­ma­tique et déter­mi­né par contrat des indem­ni­sa­tions. On peut ima­gi­ner le même type de contrats, avec des don­nées de tem­pé­ra­ture cer­ti­fiées et oppo­sables, pour des garan­ties de chaîne du froid. Enfin, la réduc­tion des vols et une plus grande lon­gé­vi­té des équi­pe­ments entraînent une aug­men­ta­tion de la valeur pro­duite : quand on risque moins de perdre son vélo, on peut inves­tir dans une meilleure qualité.

Perspectives

En résu­mé, à tra­vers les exemples don­nés ici, nous voyons que les usages de l’IoT accom­pagnent la sobrié­té, les gains d’efficacité et les sub­sti­tu­tions tech­no­lo­giques en cours. Les moti­va­tions des acteurs sont avant tout éco­no­miques, avec des gains envi­ron­ne­men­taux sou­vent net­te­ment supé­rieurs aux gains financiers.

“L’IoT accompagne la sobriété.”

Les poli­tiques publiques inci­ta­tives en faveur de l’environnement vont donc natu­rel­le­ment accé­lé­rer l’adoption des réseaux de cap­teurs, avec néan­moins une ques­tion de fond : l’usage en ques­tion doit-il être opti­mi­sé pour en accroître l’utilité ou dis­pa­raître pour cause de futi­li­té ? De plus, la dis­po­ni­bi­li­té des res­sources natu­relles et de l’énergie devient un fac­teur limi­tant de pro­duc­tion, ce qui per­met d’accorder une valeur plus éle­vée aux mesures d’économie et aux sys­tèmes qui les assistent. Enfin, pour amé­lio­rer leur bilan, les cap­teurs vont pro­gres­si­ve­ment deve­nir auto­nomes en éner­gie : les tech­no­lo­gies de ges­tion de l’énergie et de col­lecte d’énergie sont prêtes au déploiement.

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