Avec la généralisation des technologies connectées et l’essor de l’IoT, les entreprises se retrouvent confrontées à un défi majeur : superviser efficacement des milliers d’équipements de nature très différente. Certains, pilotés directement par la DSI, offrent une grande richesse d’indicateurs. D’autres, dits « simples », tels que des capteurs ou des CPE opérateurs, ne livrent qu’un nombre limité de données. La question se pose alors : peut-on parler d’une observabilité identique dans les deux cas, ou faut-il adapter les approches selon le type d’équipement ?
Comprendre l’observabilité dans un contexte IoT
L’observabilité désigne la capacité à évaluer l’état d’un système à partir des informations collectées. Elle va plus loin que le monitoring classique, puisqu’elle ne se contente pas d’indiquer si quelque chose fonctionne ou non : elle permet aussi d’expliquer pourquoi. Dans le cas des infrastructures traditionnelles de la DSI, cette démarche repose sur de multiples métriques détaillées, comme l’usage CPU, la mémoire, la latence applicative ou les journaux système.
Dans le domaine de l’IoT, la logique est différente.Les équipements connectés sont souvent limités en ressources et en capacité de communication. Les données disponibles se réduisent parfois à quelques indicateurs critiques, comme la disponibilité, la connectivité ou le respect d’un SLA contractuel. La supervision doit donc être pensée non pas comme une copie conforme de l’observabilité IT traditionnelle, mais comme une adaptation pragmatique à la nature de ces objets.
Les équipements simples vs les équipements standards : deux logiques différentes
Du côté des équipements standards pilotés par la DSI, l’objectif est d’avoir une vision exhaustive. Chaque composant, serveur, base de données, application métier est supervisé en profondeur. On cherche à identifier les causes racines d’un problème pour corriger rapidement et éviter une récidive.
À l’inverse, les équipements simples, souvent issus de l’IoT ou fournis par un tiers, ne permettent pas ce niveau de granularité. Prenons l’exemple des routeurs déployés par les opérateurs chez les clients finaux, aussi appelés CPE. La DSI n’a pas la main sur leur configuration ni sur leur fonctionnement interne. Pourtant, leur rôle est essentiel : sans eux, la connectivité réseau tombe. Dans ce cas, l’entreprise n’a pas besoin de comprendre le détail technique d’une panne, mais simplement de savoir si l’équipement respecte le niveau de service contractuel.
On retrouve donc une opposition nette : d’un côté, une observabilité riche et détaillée pour les infrastructures maîtrisées ; de l’autre, une observabilité minimale, mais indispensable pour garantir la continuité des services sur des objets IoT ou des équipements hors du périmètre direct de la DSI.
Les enjeux d’une supervision adaptée à l’IoT
Superviser des milliers de capteurs, d’objets connectés ou de CPE n’a rien à voir avec la surveillance d’un parc limité de serveurs. La problématique de la volumétrie est centrale : multiplier les métriques par des dizaines de milliers d’équipements devient vite ingérable, autant techniquement que financièrement.
C’est pourquoi l’enjeu principal consiste à identifier les bons indicateurs. Dans un environnement IoT, il ne s’agit pas de collecter tout ce qui est possible, mais plutôt de sélectionner ce qui est vraiment utile pour garantir la disponibilité et la performance attendue. Trop de données créent du bruit et ralentissent la prise de décision. Trop peu de données, à l’inverse, empêchent de réagir correctement en cas d’incident.
Une mauvaise stratégie d’observabilité peut avoir des conséquences lourdes : incapacité à détecter une panne réseau critique, surcharge des outils de supervision par des alertes inutiles, ou encore impossibilité de respecter les engagements de service vis-à-vis des utilisateurs. Trouver le juste équilibre est donc crucial.
Comment mettre en place une observabilité efficace pour l’IoT ?
Face à ces enjeux, la solution réside dans le choix d’outils capables de s’adapter à des périmètres hétérogènes. Les plateformes modernes de supervision doivent gérer aussi bien des infrastructures IT classiques que des environnements massifs d’IoT. Elles doivent être dimensionnées pour absorber une grande volumétrie et offrir un paramétrage flexible permettant de définir des seuils et indicateurs en fonction du type d’équipement.
L’automatisation joue ici un rôle clé. Grâce à l’intelligence artificielle, il est possible de détecter automatiquement des anomalies, de corréler des événements et de réduire la charge opérationnelle pour les équipes de supervision. Les alertes ne doivent pas être déclenchées en permanence, mais seulement lorsqu’un écart significatif menace la continuité de service.
Pour les DSI, les bonnes pratiques consistent à définir un socle minimal d’indicateurs pertinents, à segmenter la supervision selon la criticité des équipements et à éviter la tentation de vouloir « tout mesurer ». Cette approche pragmatique permet de sécuriser le fonctionnement des objets IoT et des infrastructures critiques tout en maintenant une gouvernance claire et efficace.
L’observabilité d’un équipement simple n’est pas identique à celle d’un équipement standard. Mais cela ne signifie pas qu’elle est moins importante : dans un environnement IoT, disposer des bons indicateurs au bon moment fait toute la différence entre une supervision utile et un système ingérable.
Les infrastructures pilotées par la DSI exigent une visibilité fine et détaillée. Les équipements simples, eux, réclament une supervision plus légère, mais parfaitement calibrée pour suivre la disponibilité et les SLA. L’enjeu n’est donc pas d’aligner les deux modèles, mais de les faire cohabiter dans une approche globale et cohérente.
À l’avenir, l’edge computing et l’intelligence artificielle viendront renforcer cette logique en permettant d’analyser les flux directement au plus près des objets connectés, réduisant ainsi le délai de détection et la dépendance aux outils centraux. Pour les entreprises, l’enjeu est clair : adapter leur stratégie d’observabilité aux réalités de l’IoT afin d’assurer à la fois efficacité, performance et continuité de service.