Dans le modèle traditionnel, la mise en place de réseaux de mesure implique plusieurs acteurs : d’une part les fournisseurs de capteurs, d’enregistreurs IoT (dataloggers) et de plateformes de données, et d’autre part les installateurs chargés de l’installation et de la maintenance. Ces intervenants travaillent souvent de manière indépendante et échangent peu d’informations entre eux. L’intégration de ces différentes disciplines permet de rendre les processus beaucoup plus efficaces.
Le modèle Sensor as a Service (SaaS) consiste à acheter les données et les informations produites par les capteurs plutôt que le matériel et les logiciels eux-mêmes. Le fournisseur reste propriétaire des capteurs et des dataloggers, assure leur installation, leur maintenance, leur communication et la transmission des données. Les clients paient un abonnement mensuel fixe pour les données générées.
Les réseaux de mesure destinés notamment à l’enregistrement des déversements d’orage, aux mesures de niveau et aux mesures de qualité de l’eau se prêtent particulièrement bien à ce modèle intégré.
Les principaux avantages de ce modèle
Une plateforme performante de gestion et d’exploitation des données constitue le cœur de ce service. Elle relie les utilisateurs finaux, les fournisseurs et les installateurs au sein d’un écosystème intégré unique.
Les données sont transmises de manière sécurisée vers les systèmes SCADA, les postes centraux de supervision, les historiens de données et les systèmes de prévision des niveaux d’eau tel que FEWS de Deltares. La communication entre la plateforme de données, les dataloggers et les systèmes supérieurs est entièrement chiffrée à l’aide de certificats renouvelés périodiquement par le prestataire de services.
Cette plateforme offre également des avantages considérables aux équipes de maintenance. Grâce à des informations telles que l’état des batteries, la couverture réseau (NB-IoT) et les communications des capteurs, la maintenance peut être réalisée de manière prédictive et proactive. Cela améliore la fiabilité des réseaux de mesure et garantit une disponibilité maximale.
Les données brutes des capteurs peuvent contenir des erreurs dues à des défaillances matérielles, à des facteurs environnementaux ou à des problèmes de transmission. Les anomalies telles que les valeurs constantes (« flat lines »), la dérive des capteurs, les valeurs inversées ou les sauts soudains dans les données sont automatiquement détectées, validées et corrigées par le prestataire.
Un modèle tourné vers l’avenir
Ce nouveau modèle économique ne permet pas seulement de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité ; il offre surtout une véritable tranquillité d’esprit aux exploitants. Le secteur de l’eau bénéficie ainsi d’un accès permanent à des données fiables, sans avoir à gérer la complexité d’une infrastructure de mesure propre