L’industrie 4.0 commencera par le réseau autonome
Par Zack Zilakakis, stratégiste produits chez Juniper Networks
La quatrième révolution industrielle est en cours. De quoi s’agit-il ? Comment savons-nous qu’elle est en train d’avoir lieu ? Que signifiera-t-elle ? Et comment pouvons-nous nous y préparer ?
Si nous avons connu depuis les années 1950 l’ère de l’automatisation, l’industrie 3.0, celle dans laquelle nous entrons est l’ère de l’hyper-automatisation. C’est celle de la voiture autonome et du réseau autonome, un développement qui promet d’être encore plus révolutionnaire.
Depuis la première révolution industrielle au dix-huitième siècle, où l’on utilisait la vapeur et l’énergie hydraulique pour faire fonctionner des machines qui commençaient à supplanter la production manuelle, comme le métier à tisser, nous avons trouvé de nouveaux moyens de remplacer le travail humain. La fin du dix-neuvième et le début du vingtième ont vu l’électrification entraîner une seconde vague de changements dans l’industrie manufacturière.
Mais la seconde révolution fut plus qu’une nouvelle source d’énergie pour les usines ; ce fut également le développement des réseaux ferroviaires qui révolutionnèrent la distribution, et des réseaux télégraphiques qui permirent la diffusion des informations, présageant les réseaux de communication modernes.
L’industrie 3.0 a introduit l’électronique et les ordinateurs, qui ont permis d’effectuer des calculs à une vitesse et à une échelle inimaginables auparavant, pour accomplir toutes les tâches depuis le traitement d’enregistrements et la commande de machines-outils jusqu’à la prévision du temps.
Si l’industrie 3.0 a vu l’humanité commencer à se battre avec les problèmes d’automatisation, c’est avec l’industrie 4.0 que nous allons commencer à les résoudre. Bien que nous ayons été capables de saisir des concepts comme l’intelligence artificielle (l’IA) et l’apprentissage automatique (machine learning ou ML en anglais) tôt au cours de la dernière révolution, c’est seulement maintenant que nous commençons à les appliquer dans le monde réel. Dans l’industrie 3.0, nous nous appuyions sur l’intervention humaine pour programmer, configurer, corriger, réparer et améliorer les systèmes que nous développions. Dans l’industrie 4.0, ils n’auront plus besoin de notre aide.
Si nous voulons mettre une date sur le début de la quatrième révolution, ou du moins le premier usage de cette expression, ce fut en 2011 à la foire de Hanovre en Allemagne, où une nouvelle phase d’automatisation industrielle fut décrite dans laquelle les machines et les processus associés se diagnostiqueraient, se configureraient et s’optimiseraient eux-mêmes.
Ils auraient l’intelligence pour comprendre, à un certain niveau, ce qu’ils feraient et comment le faire mieux, et ils seraient équipés pour apporter des améliorations sans demander la permission et sans intervention humaine. Ils pourraient également, ayant la capacité d’analyser de vastes quantités de données, anticiper et compenser les problèmes, qu’il s’agisse d’une panne de composant ou de commuter des sources d’alimentation dans un système de production.
Récemment, Softbank a annoncé qu’elle cédait Boston Dynamics, leader mondial de la robotique. La nouvelle a rendu certains analystes perplexes. Les robots, du moins pour ceux d’entre nous qui étaient enfants au siècle dernier, sont le futur, n’est-ce pas ?
Le message envoyé par Softbank est peut-être plus subtil : la valeur des robots réside dans l’intelligence qui les commande, et non dans les jolies pièces mobiles qui font des manutentions lourdes et des travaux complexes. La cession de Boston Dynamics ne signifie pas que les robots ne sont plus le futur, mais qu’ils sont bel et bien dans le présent. Qu’il est temps d’avancer.
Réfléchissez aux facteurs qui conduisent à l’adoption des technologies avancées dans l’industrie. Ils incluent :
- la pression sur l’efficience, et en particulier la nécessité de réduire les coûts ;
- le désir d’améliorer le service aux clients ;
- le raccourcissement des cycles de produit ;
- la peur des rivaux compétents en technologie ;
- la difficulté de trouver des gens ayant les bonnes compétences ;
- la nécessité d’identifier les problèmes plus tôt ;
- la nécessité de prendre des décisions plus rapidement ;
- le désir de meilleures analyses.
La technologie promet tout sans limite. Le cloud et les réseaux 5G répondront à notre désir insatiable de capacité de réseau et de calcul, mais l’histoire montre que nous utiliserons toute la capacité disponible, et continuerons d’en demander plus. A chaque augmentation du débit disponible, nous verrons émerger de nouvelles applications et de nouveaux services qui l’engloutiront.
La racine de ce problème est la complexité. L’Internet des objets devrait relier 75 milliards de dispositifs d’ici le milieu de cette décennie, en gros dix fois la population humaine de la planète. Ce sera aux réseaux et aux data centers de gérer cette population tentaculaire de capteurs, dispositifs de mesure, moniteurs, contrôleurs et vêtements connectés ou dispositifs portables.
Gérer tout ce qui se passera dans le réseau du futur pourra demander un énorme supplément de conception, de gestion et de supervision. La tâche d’extraire les renseignements importants des données brutes, d’orchestrer les systèmes et les sous-systèmes, et de maintenir la sécurité à travers le réseau sera impossible si nous appliquons les méthodes et les pratiques d’organisation de l’industrie 3.0. Et l’augmentation de la complexité de la tâche de gestion intensifiera le risque de dégradation des performances.
Les lois de la physique, seule chose que la technologie ne peut pas changer, sont en train de changer la forme du réseau. Les data centers monolithiques, qu’ils soient sur site ou dans le cloud, ne pourront pas supporter l’IoT. Plus un utilisateur ou un dispositif est éloigné du data center, plus les performances du réseau se dégradent. Du coup, le data center lui-même est en train de changer pour devenir hautement réparti. On parle à présent de périphérie ou de micro-périphérie pour déporter la puissance de traitement aux extrémités du réseau et raccourcir la distance entre le data center et ses utilisateurs, les humains et les objets. Nous avons résolu le problème de latence, et ajouté une autre couche de complexité.
Le fait est que les interventions humaines sur lesquelles nous nous sommes toujours appuyés dans le passé pour la gérer ne fonctionnent plus. Tout comme les véhicules autonomes commencent à résoudre quelques-uns des problèmes des autoroutes surchargées de véhicules commandés par des conducteurs humains manifestement faillibles,
Les réseaux autonomes intelligents sont la technologie critique qui permettra l’évolution d’une industrie 4.0 sûre et harmonieuse.
Le réseau du futur ne sera pas un réseau étendu (WAN) traditionnel mais un multi-cloud de plus en plus complexe. Imaginez le cloud explosant en petits morceaux. Les clients voudront des services et des applications et la proximité au data center. Pour les réseaux mondiaux répartis, cela signifie inévitablement des réseaux multi-cloud. L’inconvénient de cette hétérogénéité est une augmentation de la complexité.
Le réseau autonome automatise la conception et l’exploitation du réseau, abstrayant sa complexité et la rendant transparente pour le client. Les architectes réseau n’ont pas besoin de passer leur temps à dépanner et à résoudre des problèmes récurrents routiniers. L’IA peut le faire bien mieux.
Le travail de l’architecte n’est pas de construire la maison ou de réparer la plomberie quand elle fuit, mais de faire le plan. De la même manière, l’architecte réseau devrait décider comment la conception générale exprimera les besoins de l’entreprise, son objectif. Les détails de la conception, la traduction de l’objectif en un réseau hautes performances idéal, peuvent être automatisés. Tout comme l’exploitation du réseau, pour permettre d’assurer en temps réel les diagnostics et la résolution des problèmes, la reconfiguration et l’optimisation des performances.
Les entreprises qui se maintiendront et prospéreront dans l’ère de l’industrie 4.0 seront celles qui embrasseront la transformation numérique. Mais cela reste un but difficile à réaliser. Selon McKinsey, seulement 30 % de ces initiatives réussiront, et le taux de réussite est bien plus faible encore pour les grandes entreprises où la complexité du défi est plus élevée.
La clé, comme le confirment différentes études, est la transformation des opérations informatiques elles-mêmes. Non seulement les entreprises d’aujourd’hui sont fortement impactées dans leur résultat par leurs dépenses d’exploitation informatique, mais les pratiques du 20ème siècle les empêcheront d’exploiter les opportunités de l’industrie 4.0.
Beaucoup de gens ont résisté à l’abandon du métier à tisser manuel lors de la première révolution industrielle. L’histoire ne leur a pas donné raison.
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