Edge computing sites industriels

Contexte

Groupe industriel (4 usines, 2 500 employés, 600M€ CA). 8 000 capteurs IoT déployés sur les lignes de production. Latence cloud inacceptable (>200ms) pour les cas d'usage temps réel : contrôle qualité vision, arrêt d'urgence automatique, pilotage robotique. Besoin de traitement local avec synchronisation cloud.

Problème & Défi

– Latence cloud >200ms incompatible avec les use cases temps réel (contrôle qualité, arrêt urgence) – 8 000 capteurs IoT génèrent 2 To/jour – bande passante saturée vers le cloud – Aucun traitement local : toutes les données remontent brutes au cloud central – Arrêts de production de 30min/mois liés aux latences réseau – Impossibilité de déployer des modèles ML de vision sur site – dépendance cloud – Coût réseau WAN en hausse de 40%/an avec la croissance des capteurs

Solution & Livrables

Architecture edge computing activée sur 4 sites industriels - traitement local <10ms pour contrôle qualité et arrêt urgence Passerelles edge (NVIDIA Jetson / Azure IoT Edge) exécutant 6 modèles ML de vision en local Synchronisation edge-cloud optimisée : seules les données agrégées et anomalies remontent - bande passante ramenée de 80% Pipeline MLOps edge : déploiement et mise à jour des modèles ML sur site en <1h vs 1 semaine avant Arrêts de production liés aux latences éliminés, gain de 1,2M€/an Résultats mesurables dès le premier mois.

Technologies