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Cécile Désaunay
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Quel modèle d'affaires pour les acteurs de l'IoT ?

En donnant une orientation à la stratégie des acteurs industriels, le modèle d’affaires (businessmodel) a des répercussions sur le jeu d’acteurs lui-même. Le choix du modèle d’affaires est donc essentiel pour comprendre l’évolution du jeu d’acteurs et celle de la gouvernance qui en découle.

La « servicisation » des acteurs de l’IoT et la primauté de la donnée

 

Plusieurs orientations apparaissent dans les modèles d’affaires liés à l’IoT. Trois types de modèles d’affaires se dégagent : ceux qui se concentrent sur l’objet lui-même (comme Raspberry Pi), ceux qui y associent un service (par exemple, Runkeeper avec un dashboard des données : temps de course, kilomètres parcourus, etc.) et enfin ceux qui se fixent sur le composant central qu’est la donnée (c’est le cas de Google, qui se pose toujours en intermédiaire pour récupérer de la donnée et la monétiser). Pour le moment, la valeur est répartie de manière assez homogène entre le hardware, le software (big data, logiciels) et les services proposés.

Néanmoins, une tendance se dégage, l’objet en lui-même devient de moins en moins important, ce sont les données qu’il fournit qui sont intéressantes, notamment avec l’augmentation des capacités de traitement, de croisement et d’intégration. On peut voir se développer des stratégies de conglomération pour mutualiser la capacité à gérer les données. Le modèle ne sera plus de fabriquer un objet autour d’un capteur, mais plutôt de mettre en place un hub de capteurs de différentes natures communiquant entre eux (comme le smartphone). Ce modèle facilite le passage de modèles d’affaires fondés sur la propriété à des modèles d’affaires fondés sur la valeur d’usage (services). Cela est toutefois à relativiser car, pour l’utilisateur individuel, l’utilité et le service apporté primeront toujours dans les motivations à l’utilisation des objets connectés.

La réelle plus-value sera donc aussi dans le service. Les données ne peuvent être cantonnées, car la valeur réside dans leur croisement. Par conséquent, les systèmes ne peuvent être fermés. Ils devront être ouverts pour être exploités au mieux ; d’ailleurs le système Android est un système en grande partie ouvert. Des acteurs comme Google ou IBM, qui proposeront des services que n’offrent pas les industriels, vont donc capter la réelle plus-value, là où se trouvera la valorisation financière. Ces acteurs pourront proposer des services adaptés aux consommateurs grâce au traitement des données collectées. Ainsi, on peut imaginer l’apparition de systèmes d’abonnement pour la communication entre objets, à l’image de ce qui se fait actuellement dans les télécommunications. L’agrégation importante de données devrait ainsi permettre le développement des services de plus en plus qualifiés et donc monétisables.

La chaîne de valeur industrielle dominée par de nouveaux acteurs ?

 

Jusqu’ici, les industriels fabriquant les produits ou proposant leur mise en service et leur entretien étaient au cœur des chaînes de valeur industrielles. Le principal poste de valeur de l’aéronautique, par exemple, demeure la qualité de l’appareil lui-même. Or l’IoT, en donnant une place centrale à la donnée, pourrait renverser les chaînes de valeur. Dans les usines connectées (type usines 4.0), les gestionnaires de données comme IBM ou Microsoft sont pour l’instant des fournisseurs de services sur un segment particulier. Avec l’intégration d’un nombre croissant d’objets connectés (robots, imprimantes 3D, systèmes logistiques RFID, réalité virtuelle, etc.), ils pourraient avoir tendance à devenir le cœur du système de fabrication et ainsi acquérir une position centrale sur la chaîne de valeur. Il s’agirait là d’une conséquence de l’aboutissement de la « servicisation » de certains acteurs industriels comme Airbus ou Michelin qui ne vendent plus des biens (avions, pneus...) mais des performances / résultats (nombre préétabli de décollages / atterrissages ou de kilomètres roulés, etc.).

Dans ce cadre, de nombreuses entreprises industrielles pourraient être amenées à développer en interne des solutions de gestion bigdata, à l’exemple de Lockheed-Martin, pour ne pas tomber sous la dépendance de tel ou tel gestionnaire de données. Il en résulterait un foisonnement de systèmes fermés ou semi-fermés à côté des systèmes des grands gestionnaires de données.