afin de s'adapter à la mémoire minuscule et aux petites capacités du processeur disponibles sur un objet connecté de faible puissance.

Jusqu'à présent, les optimisations se sont principalement concentrées sur les représentations de bas niveau du calcul arithmétique, qui ne s'appliquent pas aux applications IoT à grande échelle. L'enjeu consiste maintenant à concevoir des niveaux d'abstraction plus élevés pour améliorer l'évolutivité et à identifier les transformations de haut niveau qui peuvent jouer sur la précision. L'acceptabilité de l'approximation repose sur des connaissances spécifiques à chaque domaine applicatif, qui doivent régulièrement être mises à jour (elles peuvent évoluer) et être exploitées efficacement. Le degré d'approximation peut être ajusté par le programmeur au moment de la conception ou au moment de l'exécution. Intégrer l'analyse du compilateur et les transformations dans l'ajustement de la précision est un défi (notamment l'identification des zones prometteuses, la décomposition hiérarchique des grands programmes et les transformations algorithmiques).

Sur la base de principes similaires, l'exploration d'autres compromis, comme la vitesse par rapport à la consommation d'énergie, ou l'amélioration de la sécurité par rapport à la consommation d'énergie, constitue un autre défi pour les chercheurs.

→ L'équipe-projet **CAIRN** d'Inria étudie les compromis entre la précision et la consommation d'énergie, en mettant au point des méthodes pour optimiser les architectures de calcul de faible précision destinées à l'IoT, ainsi que l'inférence et l'apprentissage pour les réseaux neuronaux profonds placés à la périphérie du réseau. L'équipe-projet **TRIBE** étudie les compromis en termes de coûts de communication et de calcul, de précision et de confidentialité, avec des approches basées sur des modèles d'apprentissage automatique hiérarchiques, qui visent à partager et à distribuer l'inférence le long du continuum IoT, depuis le dispositif contraint jusqu'au cloud, en passant par la périphérie.

Les objets connectés consomment de l'énergie non seulement pour détecter, calculer et traiter les données, mais aussi pour communiquer sur le réseau. Une approche prometteuse pour réduire la consommation énergétique consiste ainsi à réduire la fréquence et la taille des transmissions de données. Cependant, le fait d'envoyer moins de données peut diminuer la précision de celles disponibles à distance. Il y donc aussi un compromis à faire entre précision des données et « élagage » des communications.

Dans ce domaine, un champ de recherche se concentre sur la conception de mécanismes de double prédiction, qui utilisent des techniques d'apprentissage
automatique pour déduire la prochaine transmission de données qui est nécessaire,
sur la base des transmissions précédentes. Les nouvelles données ne sont
transmises que si la prédiction diffère trop fortement des nouvelles données.
L'enjeu consiste ici à adapter les moteurs d'inférence et les modèles d'apprentissage
automatique aux budgets ressources (mémoire/calcul) extrêmement réduits dont
disposent les objets connectés.

Continuité du service en présence
d'une connectivité ou d'une alimentation
intermittentes

Afin de réduire la consommation globale des objets connectés, des recherches sont menées sur la conception de la pile de protocoles de communication, afin de définir des cycles d'utilisation tels que chaque nœud puisse couper régulièrement sa (ses) interface(s) de communication. On dit alors que le nœud est en sommeil. En effet, la communication est une tâche des plus énergivores pour un nœud IoT (comparé à la détection et au traitement). Mais lorsque l'interface de communication est désactivée, le nœud est déconnecté et ne peut recevoir aucun message. Si un message est envoyé à un nœud en sommeil, le message sera perdu et l'énergie utilisée pour l'envoyer gaspillée.

Dans un système IoT traditionnel, plusieurs mécanismes peuvent être utilisés
pour indiquer à un nœud, lorsqu'il se réveille, qu'il devrait rester éveillé plus
longtemps. Par exemple, le système pourrait être entièrement synchronisé, et les
nœuds sauraient ainsi quand ils doivent se réveiller et écouter, et quand ils peuvent
se mettre en sommeil. Cependant, obtenir une synchronisation précise dans des
réseaux fortement distribués est déjà un défi en soi ! *A contrario*, dans les réseaux
asynchrones l'expéditeur doit, de manière générale, envoyer régulièrement soit
un bref signal d'alarme, soit la totalité des données jusqu'à ce que le récepteur
se réveille, reçoive le signal d'alarme ou les données et accuse réception auprès
de l'expéditeur.

Le matériel des appareils IoT propose généralement des modes d'économie d'énergie (modes veille) qui consomment une énergie négligeable, mais qui nécessitent de désactiver temporairement l'unité centrale et les interfaces réseau. Néanmoins, pour une communication réseau réussie, il faut que l'émetteur et le récepteur soient actifs en même temps. Le compromis consiste alors à permettre à chaque dispositif de dormir autant que possible, tout en l'activant aux moments appropriés pour assurer une fonctionnalité globale.
Les réseaux IoT synchrones résolvent ce problème en programmant à l'avance les moments où les dispositifs se réveillent et écoutent, et ceux où ils sont en sommeil. Dans ce contexte, c'est un défi ardu de concevoir des mécanismes de planification intelligente et de synchronisation précise avec un coût réduit dans des réseaux fortement distribués.

Les réseaux IoT asynchrones (qui représentent jusqu'ici la majeure partie de l'IoT) présentent d'autres défis. Dans ce domaine, la conception de « radio de réveil » fait l'objet de travaux de recherche actifs. Avec cette approche, les appareils sont équipés de deux interfaces radio. L'interface principale, utilisée pour le transfert de données, est désactivée par défaut. Une interface secondaire, de très faible puissance, est utilisée pour recevoir les signaux de réveil. Des récepteurs de réveil passifs sont à l'étude, l'enjeu étant d'augmenter leur sensibilité sans augmenter la puissance de transmission.

Une approche complémentaire consiste à mettre les données dans une mémoire cache, pour le compte des nœuds en sommeil, quelque part dans le continuum *Cloud-Edge-Objet*. L'enjeu consiste alors à déterminer et à évaluer de nouvelles stratégies de mise en cache et de remplacement du cache qui sont susceptibles :

* d'optimiser le lieu où les données IoT doivent être stockées : le coût est réduit lorsque cet endroit se situe plus près du demandeur, mais il peut alors se trouver loin de la source des données ;

* d'optimiser le nombre de copies à stocker : les emplacements multiples augmentent le coût de sauvegarde des données, mais peuvent réduire le coût de leur récupération puisqu'ils sont susceptibles d'être plus proches du demandeur ;

* d'optimiser la fréquence des mises à jour : faire davantage de mises à jour améliore la précision, mais augmente le coût.

## Évaluer et réduire l'empreinte globale de l'IoT

La crise écologique actuelle pousse les chercheurs de tous les domaines à évaluer l'impact environnemental des différentes technologies, qu'elles soient déjà mises en œuvre aujourd'hui ou à venir. L'IoT permet, entre autres, de mieux trier et recycler les déchets, d'assurer un meilleur éclairage public dans le respect de l'environnement ou de mieux gérer le trafic routier. L'IoT peut donc contribuer
à réduire notre impact sur l'environnement de bien des manières, comme le montrent plusieurs études ⁴⁵⁶.

Pourtant, les travaux de recherche se concentrent trop souvent sur les optimisations potentielles auxquelles les objets connectés pourraient contribuer, et passent à côté d'une analyse globale, qui permet d'étudier les conditions dans lesquelles des gains nets sont effectivement réalisés (et si ces conditions sont susceptibles d'être remplies ou non).

L'impact environnemental direct doit être évalué en tenant compte du cycle de vie complet des appareils, depuis leur production (par exemple l'extraction de ressources minérales) jusqu'à leur fin de vie (par exemple le recyclage éventuel), en passant par leur coût opérationnel (par exemple la maintenance et la consommation d'énergie). L'amélioration de la recyclabilité des petits composants électroniques utilisés dans les objets connectés constitue en la matière un immense défi pour les chercheurs.

Tous les objets connectés sont constitués de composants électroniques. L'un des enjeux fondamentaux consiste donc à concevoir et à fabriquer des équipements en utilisant moins de ressources. Certains travaux de recherche sont ainsi axés notamment sur la miniaturisation des cartes de circuits imprimés, par exemple pour utiliser moins de métal et de plastique, ou pour permettre l'utilisation de nouveaux matériaux prometteurs tels que le graphène. Les chercheurs ont également certains défis à relever dans la conception d'antennes (qui peuvent être imprimées avec de l'encre biodégradable <fnref n="7" />) et de batteries plus respectueuses des ressources.

Il faut en outre mesurer l'impact indirect, qui englobe les effets induits, les effets de rebond, etc., car certains nouveaux usages sont susceptibles de contre-carrer les optimisations permises par l'IoT. Même si des milliards de dispositifs microscopiques sont utilisés sans fil et sans batterie (alimentés par la récupération d'énergie) pour fournir des services avancés dans la prochaine génération d'Internet, ils peuvent malgré tout contribuer, à l'échelle mondiale, à l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre.

<footnote n="4">4. 5 ways the IoT is helping the Environment</footnote>

<footnote n="5">5. Where IoT Meets The Environment: Building a Greener Future</footnote>

<footnote n="6">6. IoT for Environmental Sustainability</footnote>

<footnote n="7">7. D. Iba et al. << Development of smart gear system by conductive-ink print >>, Proc. SPIE, 2019.</footnote>
La recherche se concentre généralement sur l'amélioration de l'impact direct potentiel, mais peine à répondre aux questions plus globales : jusqu'où vont, en pratique, les améliorations ? Jusqu'à quand ? À quel coût ? Et surtout, avec quels bénéfices nets à l'échelle mondiale ? Dans ce domaine, la complexité augmente car des compétences hautement interdisciplinaires sont requises, impliquant des connaissances technologiques, mais aussi sociales, économiques et politiques.

L'un des enjeux en la matière est donc de développer des cadres conceptuels adéquats permettant de mieux appréhender et évaluer l'ensemble des incidences de l'IoT sur l'environnement. Les cadres existants ne prennent généralement pas en compte l'impact indirect, bien que celui-ci puisse éclipser totalement l'impact direct. Même si l'impact direct peut en théorie être mesuré par les cadres existants, ceux-ci sont mis à mal parce que (i) les données sont difficiles à collecter, et (ii) les technologies et les utilisations évoluent à un rythme très rapide.

Conclusion

L'Internet des Objets a acquis une importance fondamentale dans le paysage
des technologies qui sont appelées à façonner l'avenir. Dans le monde qui
s'annonce, les entités (pays, organisations, entreprises, individus) qui souhaitent
préserver leur souveraineté doivent devenir plus conscientes, doivent s'engager
dans d'importants développements technologiques et des travaux de recherche
conséquents dans plusieurs domaines qui sous-tendent l'IoT.

Ces domaines sont variés, allant des réseaux de communication nouvelle
génération à l'informatique "pervasive" (envahissante, pénétrante), des logiciels
pour systèmes embarqués au matériel de faible consommation énergétique, de
l'interaction Homme-machine au contrôle et à la résilience des systèmes cyber-
physiques, de la cybersécurité et la sûreté au traitement des données respectueux
de la vie privée.

En outre, comme la technologie IoT s'imbrique partout dans la société et
dans nos vies individuelles, l'élaboration des normes technologiques pour l'IoT
est plus que jamais cruciale. Dans ce contexte, pour être en mesure de préserver
la neutralité géopolitique des technologies IoT, il est fondamental de participer
activement aux travaux des organismes de normalisation concernés.
Enfin, avec l'aggravation de la crise environnementale, on peut espérer que notre impact sur la nature pourra être réduit grâce aux améliorations et aux nouvelles fonctionnalités permises par l'IoT, qui devrait être déployé et utilisé massivement. Des efforts supplémentaires importants sont néanmoins nécessaires pour déterminer si cette réduction pourra, à l'échelle planétaire, dépasser effectivement l'impact sur l'environnement de la production, du déploiement et de la maintenance de ces nouveaux mécanismes connectés, tout au long de leur cycle de vie.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Salle anéchoïde de la plateforme expérimentale FIT (Future Internet of Things). © Inria / Photo C. Morel.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_22.png" /></figure>

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