Modèles existants de l’Internet des Objets

Le modèle dont nous avons besoin pour notre recherche doit proposer une description des spécificités de l’IdO suffisamment précise pour que l’on puisse reconnaître des dispositifs basés sur l’IdO. Cependant, la description ne doit pas porter sur le fonctionnement singulier d’un type de dispositif parmi l’ensemble des dispositifs basés sur l’IdO. Autrement dit, le modèle doit agir comme une « loupe » sur la littérature, avec un grossissement intermédiaire permettant de relever les dispositifs existants sans entrer dans leurs particularités. Suivant ce critère de précision, le modèle idéal devrait respecter le principe du rasoir d’Ockham en proposant un nombre restreint de dimensions pour décrire les spécificités de l’IdO. En outre, notre but étant d’étudier la médiation opérée par les objets connectés entre l’apprenant et les

savoirs, il est nécessaire que le modèle ne soit pas entièrement axé sur l’ingénierie informatique, mais fasse aussi apparaître l’utilisateur. En effet, comme nous l’avons vu dans le chapitre

2, le rôle du tiers dans la médiation des savoirs est de transmettre les informations, mais également d’organiser la situation de communication dans laquelle se déroule l’apprentissage. Cette dimension sociale de la médiation implique d’instaurer un dialogue avec le récepteur afin de faciliter la construction du sens associées aux informations. Ainsi, le modèle que nous cherchons doit proposer une description qui prenne en compte la présence de l’utilisateur et ses interactions avec les objets connectés.

Lors de l’état de l’art sur l’IdO présenté au chapitre 3, nous avons relevé cinq modèles proposant une description synthétique des spécificités de l’IdO et des objets connectés.

Kortuem et al. (2010) proposent un modèle rendant compte des trois dimensions dans lesquelles s’inscrit la conception d’un objet connecté :

— Awareness1 _{: la capacité de l’objet à analyser les événements dans l’environnement} et les activités humaines pour adapter son comportement. Par exemple, l’Awareness d’un bracelet connecté réside dans les capteurs liés à l’activité physique de l’utilisateur (e.g. nombre de pas, rythme cardiaque) et les indications qu’il produit ;

— Representation : le modèle de programmation sur lequel repose l’application pour traiter les données. Par exemple, la Representation pour un bracelet pourrait être un ensemble de règles permettant de traiter les données des capteurs (e.g. si X km parcourus, alors X calories dépensées) ;

— Interaction : la capacité de l’objet connecté à interagir avec un utilisateur. Par exemple, un bracelet connecté peut présenter les informations via une interface graphique pour afficher les informations ou informer l’utilisateur par le biais de vibrations.

D’une part, ce modèle est en accord avec le rasoir d’Ockam, car il propose un nombre réduit de dimensions pour décrire les objets connectés. D’autre part, sa limite principale est que la dimension Awareness est relativement vague et vaste : elle peut aussi bien englober les données collectées par les capteurs des objets que les SIA analysant les données.

De leur côté, Ning et Hu (2012) proposent un modèle constitué de quatre dimensions pour catégoriser les technologies de l’IdO :

— Body : regroupe les capteurs et les technologies de mise en réseaux et de transmission des données ;

— Processing : corresponds aux algorithmes de traitement des données ;

— Intelligence : désigne les fonctions avancées pour la gestion réseau, la prise de décision automatique ou encore le contrôle intelligent ;

— Sociality : en référence aux instances de gouvernance, aux programmes de standardisa- tion et aux lois régulant le développement de l’IdO.

Comme le modèle précédent, les auteurs ont choisi un nombre restreint de dimensions pour décrire les technologies de l’IdO. Cependant, nous voyons trois inconvénients à l’utiliser dans notre recherche. Tout d’abord, les dimensions Body et Processing semblent se recouper — 1. Nous avons fait le choix de ne pas traduire les dimensions des modèles existants dans la littérature, car elles correspondent à un concept plutôt qu’à un terme que l’on peut changer.

comment distinguer les technologies pour la transmission de données des algorithmes ? En- suite, comme nous l’avons montré en section 2.3, le terme « intelligence » sur-évalue l’état de l’art de la recherche sur les SIA, car ces derniers ne sont pas intelligents au même titre que l’humain. Enfin, les quatre dimensions relèvent avant tout de l’ingénierie informatique et ne font pas apparaître les aspects liés à l’utilisateur. Les dimensions du modèle doivent en partie rendre compte des interactions de l’utilisateur avec les objets connectés.

Püschel, Roeglinger, et Schlott (2016) proposent quant à eux une taxonomie pour classer les objets connectés existants. Leur classification se compose de quatre couches ayant chacune plusieurs dimensions :

— Thing : un objet connecté est muni de capteurs et d’actionneurs ;

— Interaction : un objet connecté peut interagir, via des moyens de communication, dans une direction donnée (e.g. envoyer et recevoir des données, uniquement envoyer), avec un ou plusieurs acteurs, qui peuvent être des consommateurs, d’autres objets, des entre- prises ou des fournisseurs de services. Enfin, un objet connecté utilise des technologies propriétaires ou ouvertes ;

— Data : les données générées par un objet connecté peuvent avoir différentes sources (e.g. état de l’objet, utilisations) et être utilisées pour des objectifs variés ;

— Service : un objet connecté apporte un service spécifique et comporte ou non des fonc- tionnalités hors-ligne.

La taxonomie de Püschel et al. (2016) propose un niveau de description supérieur aux modèles de Kortuem et al. (2010) et de Ning et Hu (2012). La portée descriptive de cette taxonomie est utile pour décrire les objets connectés, mais son application est restreinte pour déterminer si des dispositifs relèvent ou non de l’IdO en raison du nombre élevé de dimensions (dix).

Dans leurs travaux, (Atzori et al., 2010, 2014, 2017) proposent de décrire l’IdO selon quatre niveaux :

— 1er niveau : le monde physique et les individus ;

— 2eniveau : les technologies d’augmentation des objets (object augmentation technologies, e.g. RFID, NFC), les moyens de communication et les profils des individus ;

— 3e niveau : le cloud computing et la virtualisation ; — 4e niveau : les applications.

L’intérêt de cette modélisation est de faire apparaître le monde physique comme point de départ pour la création de services et d’applications. Cependant, cette modélisation adopte un point de vue ancré dans l’ingénierie informatique qui rejoint les architectures de l’IdO présentées en section3.2.1. L’utilisateur est uniquement présent au premier niveau du modèle, en tant que source de données qui alimentent les applications et services de l’IdO.

Finalement, Alkhabbas, Spalazzese, et Davidsson (2019) ont conduit une revue des taxo- nomies existantes sur l’IdO afin d’établir la liste des caractéristiques d’un écosystème d’IdO. Selon les auteurs, un écosystème d’IdO est composé des dimensions suivantes ayant elles- mêmes plusieurs caractéristiques :

— Thing : les objets connectés (e.g. capteurs, actionneurs, passerelles) sont caractérisés entre autres par des fonctions, un niveau d’autonomie, une ressource énergétique et un logiciel ;

— Communication : technologies pour la captation et la diffusion des données ;

— Middleware : logiciel à l’interface entre le système d’exploitation de l’objet connecté et l’application/le service ;

— Data : nature des données générées par les objets connectés (e.g. type, source, qualité) ; — Deployment : ensemble des opérations pour mettre en place un écosystème d’IdO ; — User : caractéristiques de l’utilisateur (e.g. objectif, mode d’interaction) ;

— Goal : objectifs des applications de l’IdO ;

— Identifier : technologies pour l’identification des objets connectés ; — Resource management : gestion des ressources (e.g. énergie, stockage) ;

— Collaboration : nature des collaborations entre des objets connectés (e.g. objectifs, don- nées échangées).

Tout comme la taxonomie produite par Püschel et al. (2016), le niveau de descriptions obtenu par Alkhabbas et al. (2019) est très avancé. Le modèle ne respecte pas le principe du rasoir d’Ockham, que nous avons posé comme nécessaire pour les besoins de notre recherche, et propose dix dimensions pour décrire les spécificités de l’IdO. Le nombre important de dimensions ne facilite pas l’identification de dispositifs relevant ou non de l’IdO.

Pour notre recherche, les limites des modèles que nous venons de présenter résident dans le grand nombre de dimensions qu’ils proposent pour décrire les spécificités de l’IdO ainsi que leur orientation vers l’ingénierie informatique. En effet, le nombre élevé de dimensions décrit finement les spécificités des objets connectés et de l’IdO, mais complexifie l’identification de dispositifs basés sur des objets connectés parmi les travaux portant sur les technologies éducatives. D’autre part, pour traiter des problématiques soulevées par la médiation des savoirs, le modèle devrait faire apparaitre l’utilisateur dans sa description des spécificités des objets connectés et de l’IdO. Ces limites nous ont incités à aller plus loin en élaborant un modèle adapté à notre problématique de recherche.