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MIC

Trouver l’endroit le plus agréable pour travailler grâce aux données

Publié par Laura le

Prototypage du MIC : « The Good Place »

A la recherche du spot parfait 

Vous aussi vous revenez de vacances au soleil ? Vous avez sûrement vécu ce merveilleux moment où on arrive à la plage, on pose ses pieds sur le sable chaud et puis rapidement on se met à la recherche de l’endroit idéal pour y planter son parasol.  

Pas trop près de la mer montante, mais suffisamment pour ne pas devoir faire des km pour y mettre les pieds, dans le sable fin, mais pas trop haut pour ne pas qu’il nous fouette au vent… Le nombre de paramètres disponibles permettant d’identifier le meilleur espace est énorme et c’est pourquoi, en général, on se pose dans le premier trou venu, à équidistance des autres groupes de personnes ayant sûrement appliqué la même procédure que nous, pour ne plus en bouger de toute la journée. 

Dans l’open space du MIC, avec 30C° au compteur pendant l’été, c’est un peu la même situation pour l’équipe. Où planter notre PC pour travailler ? Y a-t-il, caché dans les différents espaces, une oasis où l’atmosphère est meilleure que partout ailleurs et puis finalement, cet endroit est-il toujours le même ou change-t-il en cours de journée ? 

C’est à cette problématique que l’on s’est attaqué avec THE GOOD PLACE. Un système qui vous indique en direct l’emplacement de l’endroit le plus agréable du MIC, tout simplement. 

 

Collecter la donnée 

Pour calculer la formule parfaite, il nous faut des valeurs pour les différentes variables de l’équation. Et ça tombe bien, au MIC on est bien équipé en capteurs. On dispose ainsi par espace des données de température, d’humidité et de luminosité. Ces données sont renvoyées par des devices LoRa fournis par notre partenaire Proximus et qui tournent tranquillement, sans problème, sur batterie, depuis presque 4 ans !  

L’histoire de ces devices doit faire écho à pas mal de situations vécues dans d’autres entreprises. Un système de collecte de données avait été mis en place mais il s’avérait trop coûteux et sous-utilisé. Il a donc été coupé mais les capteurs eux-mêmes sont restés actifs. 

Le défi était clair : créer en quelques jours un système de collecte simple et peu coûteux, permettant de résoudre notre use case et de servir de base pour en développer d’autres. C’est parti ! 

Serverless à la rescousse 

Grâce à différents services Proximus, nous avons facilement pu utiliser les capteurs qui étaient déjà en place dans notre bâtiment. 

MyThings nous a permis de répertorier l’ensemble des devices ( MyThings API (enco.io)). Ce service travaille en parallèle avec le CloudEngine, une interface permettant d’orchestrer des flux de données en utilisant des scripts Enco ou une interface NoCode. Le service donne la possibilité de rediriger les données collectées des capteurs vers Azure, et plus particulièrement Azure IoTHub (Azure IoT Hub Documentation | Microsoft Docs). 

Pour stocker nos données, nous avons décidé d’utiliser un Azure Storage et plus précisément une Azure table (Présentation du Stockage Table – Stockage d’objets dans Azure | Microsoft Docs). Cette solution était à la fois la moins coûteuse et la plus simple à mettre en place. 

Pour faire transiter les données de IoTHub au table Storage, nous avons fait le choix d’utiliser une Azure Fonctions (Vue d’ensemble d’Azure Functions | Microsoft Docs). Celle-ci permet de trigger toutes les nouvelles entrées de l’IoTHub et de les mettre en forme dans le storage. 

Pour consommer tout cela, une API en .Net a été développée afin de faciliter l’accès au stockage et ce, de la manière que l’on veut. 

Pour l’occasion, c’est vers React que notre choix s’est tourné avec un client web qui, en plus d’afficher les données des capteurs par pièce, peut, grâce à une rapide formule combinant les meilleures valeurs pour chaque capteur, nous donner l’endroit où il fait bon travailler au sein du MIC. 

C’est en prod 

A l’heure où nous écrivons ces lignes, le « Good Place » du MIC c’est… la Hall, notre salle de conférence. Celle-ci combine les meilleures valeurs pour les trois indicateurs pris en compte dans le prototype.  

Lorsqu’on cherche une solution à une problématique, il ne faut jamais négliger la possibilité que la solution vienne de données provenant de l’extérieur. La gestion des flux de données que cela implique pouvait rebuter en raison de sa complexité de mise en place ou de son coût de maintenance, mais avec les outils actuels, ces freins n’existent plus. Des solutions solides et facilement scalables sont à la portée de tous développeurs grâce aux avancées des clouds et des technologies serverless.  

N’hésitez pas à passer au MIC pour en discuter, on sera d’office dans le Good Place ! 
Pour découvrir notre prototype, c’est par ici :
The Good Place 
LIEN GITHUB

Article rédigé par Antoine Smet, Frédéric Carbonnelle et Lloyd Colart. 

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