Cours sur l'infrastructure numérique dans le contexte du BOS (Building Operating System), la convergence IT/OT, les modèles en couches et la supervision avancée.

Introduction

Ce cours couvre les fondamentaux de l'infrastructure numérique appliquée au bâtiment intelligent : définition ingénieur, opposition IT/OT, niveaux d'infrastructure, chaîne de valeur de la donnée, typologies d'architectures et enjeux techniques. Il aborde ensuite la supervision en approche avancée (définition experte, supervision vs observabilité, axes de supervision BOS) et les indicateurs, alertes et observabilité. Des travaux pratiques de cartographie d'infrastructure et de stratégie de supervision complètent la formation.

Objectifs d'apprentissage

  • Définir l'infrastructure numérique et la situer dans un BOS (approche hybride IT/OT).
  • Distinguer IT et OT et comprendre la zone de convergence BOS.
  • Maîtriser le modèle en couches (terrain, contrôle, supervision, BOS/IT).
  • Décrire la chaîne complète de valeur de la donnée et les typologies d'architectures.
  • Définir la supervision experte et la distinguer de l'observabilité.
  • Identifier les KPI techniques et bâtiment, et les types d'alertes (simples et avancées).
  • Réaliser une cartographie d'infrastructure et une stratégie de supervision opérationnelle.

Prérequis

  • Notions de base en systèmes et réseaux.
  • Intérêt pour le bâtiment connecté et la donnée.

1. Fondamentaux de l'infrastructure numérique

1.1 Définition (approche ingénieur)

Infrastructure numérique : ensemble cohérent de ressources matérielles, logicielles, réseau et organisationnelles permettant :

  • la collecte des données ;
  • le transport des données ;
  • le traitement des données ;
  • le stockage des données ;
  • l'exploitation des données.

Dans un BOS (Building Operating System), l'infrastructure est hybride IT / OT : elle associe le monde informatique (serveurs, applications, données) et le monde opérationnel (automates, capteurs, bus terrain).

1.2 IT vs OT (fondamental)

IT OT
Serveurs Automates
Applications Capteurs
Réseaux IP Bus terrain
Données structurées Données physiques (mesures)
Virtualisation Temps réel

Points clés :

  • Le BOS est la zone de convergence IT/OT.
  • La supervision doit couvrir les deux mondes (technique et métier).

1.3 Niveaux d'infrastructure (modèle en couches)

Niveau 0 – Terrain

  • Capteurs
  • Actionneurs
  • Mesures physiques

Niveau 1 – Contrôle

  • Automates
  • Régulation
  • Logique locale

Niveau 2 – Supervision

  • SCADA / GTB (Gestion Technique du Bâtiment)
  • Interfaces opérateurs

Niveau 3 – BOS / IT

  • Serveurs
  • Données
  • APIs
  • Dashboards

Erreur classique : superviser uniquement le niveau 3, alors que les pannes naissent souvent au niveau 0 ou 1. Une vision transversale des couches est indispensable.

2. Architecture d'un BOS – Version détaillée

2.1 Chaîne complète de valeur de la donnée

Flux typique :

  1. Phénomène physique (température, présence, etc.)
  2. Capteur (mesure)
  3. Automate (acquisition, logique)
  4. Gateway (convergence protocoles)
  5. Réseau (transport)
  6. Serveur (agrégation)
  7. Base de données (stockage)
  8. Analyse (traitement)
  9. Décision (consignes, alertes, rapports)

Chaque maillon peut tomber en panne. La supervision doit être transversale sur toute la chaîne.

2.2 Typologies d'architectures

Type Caractéristiques Avantages Inconvénients
Centralisée Données centralisées, décisions globales Vision unifiée, simplicité de déploiement Risque de SPOF (Single Point of Failure)
Distribuée Intelligence locale, traitement en bord de champ Résilience, réactivité Complexité accrue, coordination à gérer
Hybride (cas réel BOS) Local pour le critique, central pour l'analytique Compromis réaliste pour le bâtiment Nécessite une conception claire des périmètres

2.3 Enjeux techniques

  • Disponibilité (24/7) : continuité de service.
  • Latence : temps de remontée et de réaction.
  • Volume de données : capacité à ingérer et stocker.
  • Interopérabilité : protocoles et formats (OT/IT).
  • Scalabilité : évolution du nombre de points et des usages.

La transition vers des architectures scalables et résilientes est naturelle dès que le volume et la criticité augmentent.

2.4 Exemple BOS réel

Contexte : immeuble tertiaire – 12 étages.

  • 3 000 capteurs
  • 120 automates
  • 1 plateforme BOS
  • 1 supervision énergétique

Question clé : que se passe-t-il si un automate cesse de publier des données ? Sans supervision adaptée (détection d'absence de données, alertes sur équipements silencieux), on est en aveuglement total sur une partie du bâtiment.

3. Supervision – Approche avancée

3.1 Définition experte

Supervision : discipline consistant à observer l'état, le comportement et la performance d'un système complexe, afin de :

  • détecter les anomalies ;
  • anticiper les défaillances ;
  • déclencher des actions correctives.

Elle s'appuie sur des métriques, des seuils, des tableaux de bord et des procédures.

3.2 Supervision vs Observabilité

Supervision Observabilité
Seuils prédéfinis Comportements et corrélations
Alertes sur états connus Analyse d'états émergents
Réactif Proactif
Métriques ciblées Traces, logs, métriques combinées

L'observabilité va au-delà de la supervision classique ; la data science et l'analyse de tendances trouvent ici leur place (détection d'anomalies, prédiction).

3.3 Axes de supervision BOS

  • Technique : CPU, RAM, réseau, disponibilité des serveurs et des équipements.
  • Fonctionnel : cohérence des données (ex. température plausible), données plausibles, logique métier.
  • Métier : performance énergétique, confort usager, respect des consignes.

3.4 Supervision comme prérequis à l'IA

  • Sans supervision : données de mauvaise qualité ou incomplètes → apprentissage biaisé, décisions dangereuses.
  • Avec supervision : qualité de la donnée maîtrisée → bases saines pour modèles et IA.

La supervision est donc un prérequis à toute exploitation avancée (analytics, IA) en BOS.

4. Indicateurs, alertes et observabilité

4.1 KPI techniques

  • Taux de disponibilité des équipements et des services.
  • Temps de réponse (requêtes, APIs).
  • Perte de paquets (réseau).
  • Taux de données manquantes (points non remontés).

4.2 KPI bâtiment

  • Dérive énergétique (écart par rapport à une référence ou une tendance).
  • Incohérence capteurs (ex. capteurs contradictoires sur une même zone).
  • Équipements silencieux (plus de remontée de données).
  • Non-respect des consignes (température, éclairage, etc.).

4.3 Types d'alertes

Alertes simples :

  • Seuil dépassé (température, puissance, etc.).

Alertes avancées :

  • Absence de données : un équipement ou un point ne remonte plus.
  • Valeur aberrante : mesure hors plage plausible.
  • Rupture de tendance : changement de régime (dérive, panne naissante).

Ces mécanismes constituent la base de la détection d'anomalies (approfondie en séances dédiées).

5. Travaux pratiques

TP 1 – Cartographie d'infrastructure

Objectif : comprendre où se situent les risques dans une infrastructure BOS.

Énoncé : vous êtes responsable de la supervision d'un bâtiment connecté.

  • Dessinez l'architecture complète (couches 0 à 3, flux de données).
  • Identifiez : points critiques, dépendances, flux de données.
  • Classez les composants par criticité.

Livrable : schéma commenté + justification orale.

TP 2 – Stratégie de supervision

Objectif : passer de l'infrastructure à une stratégie opérationnelle.

Énoncé : à partir de votre architecture (TP 1),

  • Définissez : quoi superviser, comment, pourquoi.
  • Proposez : au moins 5 KPI, 3 types d'alertes.
  • Expliquez les conséquences si la supervision échoue (technique, métier, données, IA).

Niveau attendu : raisonnement systémique, justification technique, vision long terme (MCO, qualité des données, préparation à l'IA).

  • L'infrastructure est un système complexe (matériel, logiciel, réseau, organisation).
  • La supervision est un outil d'aide à la décision et un levier de performance.
  • Sans supervision → pas de maîtrise de la performance → pas d'IA fiable.
  • Le BOS est un objet à la croisée de l'IT, du bâtiment et de la donnée ; la supervision doit couvrir ces trois dimensions.