Le recours massif aux objets connectés et aux services numériques nécessite de produire et valoriser de nombreuses données issues des exploitations agricoles.
Assurer protection et traçabilité de ces données est devenu un enjeu aussi bien pour les agriculteurs que pour les entreprises du secteur agricole.
La protection des données est une priorité pour la majorité des acteurs agricoles notamment par le respect de la Réglementation Générale sur la Protection des Données (RGPD) et via la charte Data-Agri.
Dilepix apporte une grande importance à la sécurité des données. C'est pourquoi nous avons choisi de nous appuyer sur des fournisseurs de services à la pointe de la sécurité. Garantir sérénité et performance à nos utilisateurs dans le traitement de leurs données fait partie de nos engagements.
Dans la majorité des cas, les données provenant des exploitations agricoles sont analysées, traitées et stockées dans des Clouds sécurisés dont le principal avantage est de les rendre accessibles de n'importe quelle partie du globe.
Mais saviez-vous qu'il existe d'autres technologies pour renforcer la sécurité des données agricoles ?
Quelles sont-elles ? Le Fog et l'Edge Computing.
Ces deux technologies ont pour principe de traiter les données au plus près de leur source. C'est-à-dire dans l'élevage !
Comment fonctionnent-elles ? Quel matériel utiliser ? Toutes les exploitations peuvent-elles s'équiper ?
Nous vous apportons notre éclairage juste après avec des éléments de comparaison sur les avantages et inconvénients du Cloud, du Fog et de l'Edge Computing.
Architecture Cloud, Fog et Edge computing en élevage
À l'échelle de la ferme, il n'est pas forcément nécessaire de faire un choix entre Cloud - Fog ou Edge. Certaines de ces 3 technologies peuvent potentiellement être associées entre elles.
#1 Le Cloud : Transformer une simple caméra en caméra intelligente
On le sait, quand il s'agit de surveiller l'activité de leurs animaux, les éleveurs sont parfois réticents à l'idée d'installer des caméras.
Leurs craintes :
- Avoir l'impression d'être surveillés à la place de leurs animaux
- Ne pas maîtriser les images ou vidéos qui sortent de leur exploitation. Où sont-elles envoyées ? Comment sont-elles sécurisées ?
👉 Concernant la surveillance à l'intérieur des bâtiments, dans l'article Apprentissage supervisé : les caméras détectent les comportements des animaux, pas ceux des humains, nous expliquons que les caméras intelligentes ne détectent pas les humains, car les réseaux de neurones associés ne sont pas entraînés pour cela.
👉 S'agissant de la sécurité des données produites dans l'exploitation, aujourd'hui avec le Cloud, les data centers ont une sécurité renforcée et assurent une protection de l'identité, des applications, des appareils et de l'emplacement des données.
Malgré cela, Dilepix va plus loin avec une architecture de Cloud spécifique où tous les services sont dupliqués. Cela permet, en cas de problème, de limiter l'impact sur la continuité du service et la sauvegarde des données personnelles.
Le choix de cette architecture comporte de nombreux avantages :
✅ Les points forts du Cloud
1. Accessibilité
Le principal avantage du Cloud réside dans le fait que les données stockées sont accessibles de n'importe quel endroit dans le monde.
2. Simultanéité
Le Cloud peut gérer un très grand nombre d'analyses en même temps
3. Puissance de calcul
Le Cloud peut gérer des réseaux de neurones très complexes grâce à des puissances de calculs très importantes.
4. Maîtrise des coûts
Une simple caméra de surveillance devient une caméra intelligente simplement en se connectant au Cloud. On peut alors équiper les exploitations avec plusieurs caméras pour un budget raisonnable.
❌ Les limites du Cloud dans les exploitations agricoles
1. Nécessité d'une bonne couverture réseau
Pour utiliser le Cloud Computing, il est nécessaire d'être connecté à internet et cette connexion doit être de bonne qualité. Même si on constate des progrès, certaines zones géographiques sont encore malheureusement mal couvertes par le réseau.
Il est possible d'analyser le flux de quelques caméras sur les exploitations dont le réseau internet est plus limité, mais dès que leur nombre augmente, cela devient plus compliqué.
2. L'envoi des flux vidéos en dehors de la ferme
Même si le Cloud sécurise le transfert et le stockage des données, leur traitement nécessite qu'elles sortent de l'élevage.
3. Délai de traitement
Le temps entre l'envoi du signal vidéo, son traitement sur le Cloud et le renvoi des résultats d'analyse, est dépendant de la qualité de la connexion internet. Dans la plupart de nos solutions de monitoring, le résultat n'a pas besoin d'être obtenu en temps réel.
Pour d'autres applications spécifiques, dont le traitement nécessite d'être réalisé en temps réel, il faut alors passer à d'autres architectures de type Fog ou Edge.
#2 Le Fog, un mini Cloud au niveau de la ferme
Le principe du Fog est de faire redescendre le Cloud à l'échelle de la ferme. Toutes les données sont analysées in situ grâce à des ordinateurs situés sur l'exploitation. Ce type d'infrastructure est encore très rare et surtout réservé aux grandes exploitations industrialisées, car il nécessite un plus grand investissement sur l'architecture réseau et informatique.
✅ Les avantages du Fog pour les grandes exploitations
1. Ne pas faire sortir les flux vidéos de la ferme
Les serveurs installés sur l'exploitation permettent de stocker et traiter les données sur place.
2. Ne nécessite pas de bande passante énorme
Seuls les résultats d'analyses sont envoyés vers un Cloud hébergé sur internet. Solution intéressante dans la mesure où nos campagnes ne sont pas toutes sur le même pied d'égalité en matière de connectivité.
3. Ne pas exposer sur internet les images prises sur la ferme
Comme les images sont traitées à l'échelle de l'exploitation, les risques de piratage sont fortement réduits
4. Traiter un grand nombre de flux vidéos en simultané
Il suffit alors d'adapter la puissance des ordinateurs présents sur la ferme pour traiter plus ou moins de flux vidéos. Ce type d'installation est donc adapté à des fermes de grande taille, équipées de nombreuses caméras.
❌ Les inconvénients du Fog
1. Une maintenance complexe
Le Fog nécessite l'installation de calculateurs graphiques sur la ferme. La maintenance d'une infrastructure telle que celle du Fog est, de fait, plus contraignante car toutes les interventions ne peuvent pas être gérées à distance.
2. Un coût élevé
Le prix du matériel est plus élevé. Capteurs et terminaux doivent être équipés d’une unité de traitement supplémentaire pour assurer le traitement optimal des données en local et la communication entre les appareils.
#3 L'Edge computing, plus aucune image ne sort de la ferme
L'Edge computing traite les données au plus près de leur source. Dans le cas présent, la data est traitée par les caméras qui génèrent la donnée. Les données traitées en local ne transitent donc pas nécessairement par le cloud.
De vraies caméras intelligentes !
Dans le domaine de la vision, les constructeurs de caméras de surveillance commencent à commercialiser des caméras intégrant des capacités de calcul graphique nécessaires à l'exécution de réseaux de neurones.
Ces technologies connaissent un fort essor notamment pour des applications de reconnaissance faciale associée à de la détection de port de masque ou à la mesure de température.
✅ Les avantages de l'Edge computing
1. Tout comme le Fog, l'Edge ne nécessite pas de bande passante énorme.
Seuls les résultats d'analyses sont envoyés vers un Cloud hébergé sur internet. Cette démarche est intéressante en raison de problème de connexion internet de certaines zones rurales (persistance de zones blanches).
2. Ne pas exposer sur internet les images prises sur la ferme
Comme évoqué précédemment, seuls les résultats d'analyses sont envoyés sur le Cloud. Les images captées sur la ferme restent sur place.
3. Simplicité d'installation
Contrairement au Fog, le Edge Computing ne nécessite pas d'installation de calculateur graphique sur l'exploitation agricole.
4. Traiter un grand nombre de flux vidéos en simultané
Il suffit simplement d'ajouter une caméra Edge sur la ferme sans aucune autre adaptation.
❌ Les inconvénients de l'Edge Computing
1. Le coût de la caméra
Comme les caméras sont déjà équipées de calculateurs et bénéficient d'une technologie plus pointue, le prix d'achat est forcément plus cher qu'une caméra classique.
2. Des capacités de calcul plus limitées
Les caméras équipées de la technologie Edge Computing ne peuvent pas traiter le même flux de données qu'un ordinateur (Fog) ou que des supercalculateurs (Cloud) en raison de leurs capacités limitées.
3. Maintenance du matériel (PC) installé dans les exploitations.
De la même manière que pour le Fog, la maintenance en Edge computing est plus lourde car certains problèmes nécessiteront une maintenance physique sur l'exploitation.
Avec le déploiement de la 5G, ces technologies devraient de manière générale massivement se développer.
Une étude menée par le cabinet Forrester Research, indique que le plus grand impact des opérateurs sur l'informatique edge sera lié à la disponibilité croissante de la couverture réseau 5G.
Malgré cela, à l'échelle des exploitations agricoles, le déploiement devrait quant à lui être un peu plus lent compte tenu des disparités en matière de couverture internet. Et ce, même si on constate que de plus en plus d'exploitations sont couvertes par la 4G
Ces avancées technologiques permettront à coup sûr d'aller plus loin dans la sécurité du traitement des données captées sur les exploitations agricoles. Cela devrait rassurer les éleveurs quant au transit des données images et vidéos provenant de leur ferme.
