Formation IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors

Les progrès technologiques et l'augmentation des volumes d'information transforment la manière dont les affaires sont menées dans de nombreux secteurs, y compris le gouvernement. Les taux de génération et d'archivage numérique des données gouvernementales augmentent en raison de la croissance rapide des appareils mobiles et des applications, des capteurs intelligents et des dispositifs, des solutions de cloud computing et des portails destinés aux citoyens. À mesure que l'information numérique s'étend et devient plus complexe, la gestion, le traitement, le stockage, la sécurité et la disposition des données deviennent également plus complexes. De nouveaux outils de capture, de recherche, de découverte et d'analyse aident les organisations à tirer des insights de leurs données non structurées. Le marché gouvernemental est à un point d'inflexion, réalisant que l'information est un actif stratégique, et que le gouvernement doit protéger, exploiter et analyser tant les informations structurées que non structurées pour mieux servir et répondre aux exigences de sa mission. Alors que les dirigeants gouvernementaux s'efforcent d'évoluer vers des organisations axées sur les données pour accomplir avec succès leur mission, ils posent les bases pour corrélérer les dépendances entre les événements, les personnes, les processus et l'information.

Des solutions gouvernementales de haute valeur seront créées à partir d'un mélange des technologies les plus disruptives :

• Appareils et applications mobiles
• Services cloud
• Technologies de réseautage professionnel et de médias sociaux
• Big Data et analytics

Le Big Data est l'une des solutions intelligentes pour les industries et permet au gouvernement de prendre de meilleures décisions en agissant sur les modèles révélés par l'analyse de grands volumes de données — structurées ou non, liées ou non.

Mais accomplir ces prouesses nécessite bien plus que simplement accumuler des quantités massives de données. « Comprendre le sens de ces volumes de Big Data nécessite des outils et technologies de pointe capables d'analyser et d'extraire des connaissances utiles à partir de flux d'information vastes et diversifiés », ont écrit Tom Kalil et Fen Zhao du Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche dans un billet sur le blog OSTP.

La Maison Blanche a fait un pas pour aider les agences à trouver ces technologies en établissant l'Initiative nationale de recherche et développement Big Data en 2012. L'initiative comprenait plus de 200 millions de dollars pour tirer le meilleur parti de l'explosion du Big Data et des outils nécessaires pour l'analyser.

Les défis posés par le Big Data sont presque aussi redoutables que ses promesses sont encourageantes. Le stockage efficace des données est l'un de ces défis. Comme toujours, les budgets sont serrés, donc les agences doivent minimiser le coût du stockage par mégaoctet et conserver les données facilement accessibles pour que les utilisateurs puissent y accéder quand ils le souhaitent et comme ils en ont besoin. La sauvegarde de quantités massives de données accentue ce défi.

Analyser efficacement les données est un autre défi majeur. De nombreuses agences utilisent des outils commerciaux qui leur permettent de trier à travers des montagnes de données, repérant des tendances qui peuvent les aider à opérer plus efficacement. (Une récente étude de MeriTalk a montré que les dirigeants IT fédéraux pensaient que le Big Data pourrait aider les agences à économiser plus de 500 milliards de dollars tout en remplissant leurs objectifs de mission.).

Des outils Big Data développés sur mesure permettent également aux agences d'analyser leurs données. Par exemple, le groupe Analyse des Données Computationnelles du Laboratoire National Oak Ridge a rendu son système d'analyse de données Piranha disponible pour d'autres agences. Le système a aidé les chercheurs médicaux à trouver un lien permettant d'alerter les médecins sur les anévrysmes aortiques avant qu'ils ne surviennent. Il est également utilisé pour des tâches plus ordinaires, comme trier des CV pour connecter des candidats à des postes avec des gestionnaires de recrutement.

L'Insurtech (également connue sous le nom d'Assurance numérique) désigne la convergence entre l'assurance et les nouvelles technologies. Dans le domaine de l'Insurtech, les « assureurs numériques » appliquent des innovations technologiques à leurs modèles d’affaires et opérationnels afin de réduire les coûts, améliorer l’expérience client et renforcer l’agilité de leurs opérations.

Dans cette formation encadrée par un instructeur, les participants acquerront une compréhension des technologies, méthodes et mentalités nécessaires pour amorcer une transformation numérique au sein de leur organisation et de l'industrie en général. La formation est destinée aux gestionnaires qui doivent obtenir une vue d’ensemble, déconstruire le battage publicitaire et les termes techniques, et prendre les premières étapes pour établir une stratégie Insurtech.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

• Débattre de l'Insurtech et de ses composantes de manière intelligente et systématique
• Identifier et démystifier le rôle de chaque technologie clé au sein de l'Insurtech.
• Rédiger une stratégie générale pour la mise en œuvre de l'Insurtech au sein de leur organisation

Public cible

• Assureurs
• Technologues dans le secteur de l’assurance
• Partenaires de l’industrie de l’assurance
• Conseillers et analystes d’affaires

Format du cours

• Partie théorique, partie discussion, exercices et activités de groupe basées sur des études de cas

Cette formation dirigée par un instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique et aux gestionnaires d'entreprise de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre le potentiel de l'IoT et du calcul au bord pour améliorer l'efficacité, le traitement en temps réel et l'innovation dans divers secteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IoT et du calcul au bord ainsi que leur rôle dans la transformation numérique.
• Identifier des cas d'usage pour l'IoT et le calcul au bord dans les secteurs de la fabrication, de la logistique et de l'énergie.
• Différencier entre les architectures et les scénarios de déploiement du calcul au bord et du cloud computing.
• Mettre en œuvre des solutions de calcul au bord pour la maintenance prédictive et la prise de décision en temps réel.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs intermédiaires, architectes de systèmes et professionnels de l'industrie qui souhaitent utiliser Edge AI pour améliorer les applications IoT avec des capacités de traitement et d'analyse de données intelligentes.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'Edge AI et son application dans IoT.
• Configurer des environnements Edge AI pour les appareils IoT.
• Développer et déployer des modèles IA sur les dispositifs Edge pour les applications IoT.
• Mettre en œuvre le traitement de données en temps réel et la prise de décision dans les systèmes IoT.
• Intégrer l'Edge AI avec divers protocoles et plateformes IoT.
• Aborder les considérations éthiques et les meilleures pratiques en Edge AI pour IoT.

Cette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux chefs de produit et aux développeurs qui souhaitent utiliser Edge Computing pour décentraliser la gestion des données afin d'obtenir des performances plus rapides, en exploitant les appareils intelligents situés sur le réseau source.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts de base et les avantages de Edge Computing.
• Identifier les cas d'utilisation et les exemples où Edge Computing peut être appliqué.
• Concevoir et construire des solutions Edge Computing pour accélérer le traitement des données et réduire les coûts opérationnels.

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer Federated Learning pour optimiser les solutions IoT et edge computing.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et les avantages de Federated Learning dans l'IoT et l'edge computing.
• Mettre en œuvre des modèles Federated Learning sur des appareils IoT pour un traitement décentralisé de l'IA.
• Réduire la latence et améliorer la prise de décision en temps réel dans les environnements d'edge computing.
• Relever les défis liés à la confidentialité des données et aux contraintes du réseau dans les systèmes IoT.

Internet des Objets (IoT) est un domaine technologique émergent qui connecte des objets physiques et des applications logicielles de manière sans fil pour le contrôle et la détection à distance. La Réalité Augmentée (RA) est une technologie qui améliore l'expérience utilisateur en intégrant des éléments virtuels générés par ordinateur à l'environnement physique réel. La RA permet aux entreprises de fournir aux utilisateurs une vue en temps réel et contextualisée de l'information. Ce sont deux technologies dont l'adoption se développe rapidement dans de nombreuses industries.

Dans cette formation dirigée par un formateur, les participants apprendront les bases de l'IoT et de la RA et appliqueront ces connaissances aux opérations et aux stratégies de leur organisation.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les bases de l'IoT et de la RA
• Apprendre comment fonctionnent les technologies IoT et RA
• Comprendre comment les technologies IoT et RA peuvent être appliquées à la stratégie de leur entreprise
• Prendre des décisions éclairées concernant l'IoT et la RA

PUBLIC CIBLE

• Managers
• Entrepreneurs

FORMAT DE LA FORMATION

• Partiellement sous forme de présentation, partiellement sous forme de discussion, d'exercices et de pratique intensive

NOTE

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Dans cette formation dirigée par un instructeur et en direct à Belgique, les participants apprendront les principes fondamentaux de l'IoT tout en créant un système de capteurs IoT basé sur Arduino.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IoT, y compris ses composants et techniques de communication.
• Apprendre à utiliser les modules de communication Arduino qui peuvent être utilisés pour différents systèmes IoT.
• Apprendre à utiliser et programmer une application mobile pour contrôler Arduino.
• Utiliser un module Wi-Fi pour connecter l'Arduino à d'autres appareils.
• Construire et déployer leur propre système de capteurs IoT.

Contrairement à d'autres technologies, l'IoT est beaucoup plus complexe et englobe presque toutes les branches de l'ingénierie : mécanique, électronique, firmware, middleware, cloud, analyse et mobile. Pour chacune de ses couches d'ingénierie, il existe des aspects économiques, des normes, des régulations et un état de l'art en évolution. C'est la première fois qu'un cours modeste est proposé pour couvrir tous ces aspects critiques de l'ingénierie IoT.

Pour les professionnels de la fabrication, le point le plus critique est de comprendre les avancées dans le domaine de l'Internet industriel des objets (IIoT), qui inclut la maintenance prédictive et préventive, le suivi conditionnel des machines, l'optimisation de la production, l'optimisation énergétique, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et le temps de fonctionnement des utilities de fabrication.

Résumé

• Un programme de formation avancé couvrant l'état actuel de l'art de l'Internet des objets dans les usines intelligentes.
• Traverse plusieurs domaines technologiques pour développer une prise de conscience d'un système IoT et de ses composants, ainsi que de la façon dont il peut aider les professionnels de gestion de la fabrication.
• Démonstration en direct d'applications modèles IIoT pour des usines intelligentes.

Public cible

• Les managers responsables des processus commerciaux et opérationnels au sein de leurs organisations respectives de fabrication et qui souhaitent savoir comment exploiter l'IoT pour rendre leurs systèmes et processus plus efficaces.

Durée 3 jours (8 heures/jour)

Les estimations de la valeur du marché de l'Internet des objets ou IoT sont énormes, car par définition, l'IoT est une couche intégrée et diffusée de dispositifs, capteurs et puissance de calcul qui recouvre entièrement les industries grand public, B2B et gouvernementales. L'IoT représente un nombre croissant de connexions : 1,9 milliard d'appareils aujourd'hui, et 9 milliards en 2018. Cette année-là, il sera à peu près équivalent au nombre de smartphones, téléviseurs intelligents, tablettes, ordinateurs portables et PC combinés.

Dans l'espace grand public, de nombreux produits et services ont déjà été intégrés à l'IoT, notamment les appareils électroménagers et domestiques, le stationnement, la RFID, les produits d'éclairage et de chauffage, ainsi qu'un certain nombre d'applications dans l'Internet industriel.

Cependant, les technologies sous-jacentes de l'IoT ne sont pas nouvelles, car la communication M2M existait depuis la naissance d'Internet. Ce qui a changé au cours des dernières années, c'est l'émergence de nombreuses technologies sans fil bon marché ajoutées à l'adoption massive des smartphones et des tablettes dans chaque foyer. La croissance explosive des appareils mobiles a conduit à la demande actuelle de l'IoT.

L'IIoT (Internet industriel des objets) pour la fabrication est largement utilisé depuis 2014, et depuis lors, un grand nombre d'innovations IIoT ont eu lieu. Ce cours introduira tous les aspects importants des innovations dans le domaine de l'IIoT.

Cette formation est destinée à une revue technologique et commerciale d'une industrie émergente afin que les passionnés/entrepreneurs IoT puissent saisir les bases de la technologie et du commerce IoT.

Objectif du cours

L'objectif principal du cours est d'introduire les options technologiques émergentes, les plateformes et les études de cas de l'implémentation de l'IoT dans les usines intelligentes pour les secteurs de la fabrication.

1. Études des aspects commerciaux et technologiques de certaines plateformes IIoT courantes comme Siemens MindSphere et Azure IoT.
2. Plateformes cloud open source/commerciales pour les applications AWS-IoT, Azure-IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT, ainsi que d'autres plateformes IoT mineures
3. Plateformes électroniques open source/commerciales pour l'IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC, etc.
4. Problèmes de sécurité et solutions de sécurité pour l'IIoT
5. Applications mobiles/desktop/web - pour l'inscription, l'acquisition de données et le contrôle
6. Protocoles sans fil M2M pour l'IoT - WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : quand et où utiliser lesquels ?
7. Introduction de base à tous les éléments de l'IoT - mécanique, plateforme électronique/senseur, protocoles sans fil et filaires, intégration mobile-électronique, intégration mobile-entreprise, analyse de données et plan de contrôle total.

L'IdO Internet of Things (IoT) est une infrastructure de réseau qui connecte sans fil des objets physiques et des applications logicielles, leur permettant de communiquer entre eux et d'échanger des données via les communications réseau, l'informatique en nuage et la capture de données.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront les principes fondamentaux de l'IdO en créant un système de capteurs IdO à l'aide du Raspberry Pi.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IdO, y compris les composants de l'IdO et les techniques de communication.
• Apprendre à configurer le Raspberry Pi spécifiquement pour les applications IoT
• Construire et déployer leur propre système de capteurs IoT

Public

• Hobbyistes
• Ingénieurs et techniciens en matériel/logiciel
• Personnes techniques dans tous les secteurs d'activité
• Développeurs débutants

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• Raspberry Pi supporte différents systèmes d'exploitation et langages de programmation. Ce cours utilisera Raspbian basé sur Linux comme système d'exploitation et Python comme langage de programmation. Pour demander une configuration spécifique, veuillez nous contacter.
• Les participants sont responsables de l'achat du matériel et des composants Raspberry Pi.

Au cours des trois dernières années, l'ingénierie dans le domaine de l'IoT a connu d'importants changements principalement impulsés par Microsoft, Google et Amazon. Ces géants ont investi des milliards de dollars pour développer des plateformes IoT plus faciles à gérer et pour sécuriser certains périmètres de données. L'IoT au niveau du bord (edge) a également pris beaucoup d'ampleur dans la recherche et le déploiement, constituant le seul moyen pratique d'implémentation de l'IoT. La 5G promet également de transformer les affaires de l'IoT. Cela a conduit à une large gamme sans précédent de nouveaux domaines de financement de la recherche en IoT.

Cependant, l'adoption massive de l'IoT est lente en raison des préoccupations liées à la sécurité à divers niveaux. La sécurisation du micrologiciel (firmware) et des passerelles est loin d'être idéale. Un problème majeur est le désaccord entre les différents grands fournisseurs IoT sur la question de la sécurité. Microsoft Azure, Amazon AWS ont avancé avec leurs propres normes de sécurité. Alors que NIST propose une approche plus complète. Le modèle OWASP des 10 couches de sécurité de l'IoT a eu un certain impact mais n'a pas réussi à se faire adopter largement en raison du non-respect par les principales plateformes IoT comme Azure ou Google.

Un autre domaine de préoccupation majeur est la sécurité du micrologiciel. Principalement, la plupart des micrologiciels restent vulnérables à tout patching, qu'il s'agisse d'un patch via OTA (over the top) ou localement via un port matériel.

Objectif du cours

1. Donner une introduction à toutes les piles technologiques, modèles de données et vulnérabilités de l'IoT
2. Dessiner les couches de vulnérabilité dans chaque pile et entre les piles
3. Vulnérabilité des fournisseurs et des appareils tiers
4. Apprendre la norme NIST de sécurité de l'IoT

Machine-to-Machine (M2M) se réfère à la communication automatisée directe entre des dispositifs mécaniques ou électroniques en réseau.

Au cours de cette formation en direct à Belgique, les participants découvriront les différents aspects de NB-IoT (également connu sous le nom de LTE Cat NB1) en développant et en déployant un exemple d'application basée sur NB-IoT.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les différents composants de NB-IoT et comment ils s'intègrent pour former un écosystème.
• Comprendre et expliquer les fonctions de sécurité intégrées dans les appareils NB-IoT.
• Développer une application simple pour suivre les appareils NB-IoT.

Au cours de cette formation en direct et dirigée par un instructeur dans Belgique, les participants apprendront à maximiser les performances de Nginx en mettant en place, en configurant, en surveillant et en dépannant Nginx pour gérer diverses formes de trafic HTTP / TCP. Les sujets abordés incluent la configuration des paramètres les plus importants dans Nginx, le système d'exploitation et une machine virtuelle afin d'obtenir une valeur maximale de Nginx.

ThingsBoard est une plateforme IoT open source qui offre la gestion des appareils, la collecte des données, le traitement et la visualisation pour votre solution IoT.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront à intégrer ThingsBoard dans leurs solutions IoT.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer ThingsBoard
• Comprendre les fondamentaux des fonctionnalités et de l'architecture de ThingsBoard.
• Construire des applications IoT avec ThingsBoard
• Intégrer ThingsBoard avec Kafka pour l'acheminement des données des appareils de télémétrie
• Intégrer ThingsBoard avec Apache Spark pour l'agrégation de données provenant de plusieurs appareils.

Audience

• Ingénieurs en logiciel
• Ingénieurs matériel
• Développeurs

Format du cours

• En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.