En tant qu'espèce, le taux de croissance de la race humaine au cours des 200 à 250 dernières années s'est accéléré de manière exponentielle à chaque révolution industrielle. Grâce aux avancées technologiques, la société a pu améliorer son niveau de vie collectif avec des machines et des procédés innovants. D'abord, avec l'utilisation de la fabrication à vapeur et hydraulique au 18e siècle, puis avec la division du travail au 20e siècle, et enfin avec l'utilisation des automates programmables dans les années 1970 (Brettel et al., 2014), les humains sont passés maîtres dans l'art d'améliorer la qualité de vie et l'efficacité au travail. On considère désormais que l'humanité est à l'aube de la quatrième révolution industrielle — une révolution qui permettra une plus grande interconnectivité entre les humains et les systèmes.
Le terme Industrie 4.0, initialement inventé par l'industrie allemande en référence à la quatrième révolution industrielle, désigne la numérisation des industries grâce aux technologies basées sur Internet, à l'automatisation et à la communication entre humains et machines (BMBF-Internetredaktion, 2016). En capitalisant sur les technologies de l'information de la troisième révolution industrielle, l'Industrie 4.0 s'appuie sur ces concepts en ajoutant une nouvelle dimension. Elle y parvient grâce à la cybertechnologie qui connecte les dispositifs intelligents (le concept connu sous le nom d'Internet des objets) tout en bénéficiant de l'accès à de vastes quantités de données stockées dans le nuage, intégrant ainsi tous les systèmes numériques (Pereira et al., 2017).
L'Internet des objets (IdO) permettra l'intégration de la technologie intelligente dans la vie quotidienne en utilisant « le nuage » pour assurer l'interconnectivité, par opposition aux systèmes de traitement centralisés autonomes traditionnels (Henze et al., 2014). En recourant à l'infonuagique, les utilisateurs peuvent surmonter les problèmes de stockage des systèmes cyber-physiques, car l'infonuagique est capable de stocker d'énormes quantités de données. Ces données peuvent ensuite offrir des services améliorés grâce à l'analyse statistique et au calcul (Singh et al., 2016). Les usages actuels et prévus de la technologie IdO incluent l'assistance à l'autonomie, les soins de santé, la création de maisons et de villes intelligentes, ainsi que des applications industrielles dans les usines chimiques et manufacturières afin d'améliorer l'efficacité et d'augmenter la production de manière sécuritaire. D'autres usages comprennent la logistique, la surveillance environnementale et les applications automobiles. Les applications sont infinies et il n'existe pas de stratégie unique pour appliquer la technologie IdO (Roman et al., 2013).
De nombreux avantages sont associés à une connectivité accrue, notamment : l'intégration de la sécurité dans un système, la réduction des coûts dans les applications industrielles, l'amélioration des délais de production et l'augmentation de la redondance et de la flexibilité d'un système grâce aux systèmes de stockage de données décentralisés (Sajid et al., 2016). L'Internet des objets permettra également des soins de santé omniprésents, en particulier pour les personnes âgées, grâce à des dispositifs intelligents qui ne sont plus limités par des ressources de traitement et de stockage restreintes et un budget énergétique fini (Henze et al., 2016). De plus, les utilisateurs bénéficient de systèmes conçus pour permettre une mobilité accrue (Henze et al., 2016).
Il est évident qu'avec le développement de l'Industrie 4.0, les utilisateurs peuvent s'attendre à une croissance immense à mesure que les ordinateurs deviennent plus autonomes. Ces machines peuvent exploiter de grands volumes de données afin de prendre des décisions sans intervention humaine (Singh et al., 2016). L'Industrie 4.0 peut permettre l'intégration horizontale d'organisations désireuses de s'intégrer à d'autres organisations, l'intégration verticale au sein des organisations grâce aux signaux des actionneurs et des capteurs, ainsi que l'intégration de bout en bout pour les entreprises visant à produire une amélioration continue et positive des biens et services fournis (Gunasekaran et al., 2017). Cependant, des préoccupations majeures concernant la sécurité et la confidentialité des données ont érodé la confiance des utilisateurs envers ces systèmes, en particulier à la lumière des piratages de données signalés et des brèches dans le stockage par les entreprises. Ces brèches ont entraîné l'accès à des informations confidentielles d'utilisateurs sans leur consentement. Bien que l'Industrie 4.0 aboutisse à ce que la majorité des systèmes intelligents soient connectés dans un avenir mondial, les entreprises offrant ces services doivent simultanément développer l'infrastructure correspondante pour prévenir l'identification, le suivi et les brèches de sécurité non autorisés (Mayer, 2009).
Une méthode pour appliquer ces systèmes afin de protéger la vie privée des utilisateurs consiste à se concentrer sur l'application de la confidentialité pilotée par l'utilisateur pour les services basés sur le nuage (Henze et al., 2016). Cela exigerait des entreprises qui conçoivent ces systèmes qu'elles imaginent une méthode conviviale permettant aux utilisateurs finaux de choisir leurs préférences de confidentialité pour préserver la confidentialité. Des exemples de cette flexibilité dans la confidentialité pilotée par l'utilisateur incluent les systèmes de santé, où certains utilisateurs peuvent accorder ou non plus d'importance à la confidentialité des informations de santé qu'à leur accès en cas d'urgence (Henze et al., 2016).
D'autres préoccupations concernant la sécurité dans les environnements infonuagiques IdO incluent la vulnérabilité de ces systèmes aux attaques de cybersécurité. Un exemple en est l'explosion du pipeline sibérien en 1982 due à un piratage de la sécurité des données du système SCADA. En utilisant des systèmes basés sur le nuage, les industries risquent de perdre des données ou de les voir modifiées et attaquées par des cyberterroristes. Ces systèmes peuvent être soumis à tous les risques associés à l'infrastructure infonuagique typique et ne pas utiliser des contrôles de sécurité adéquats ou renforcés au-delà des solutions commerciales « prêtes à l'emploi » standard (Sajid et al., 2016).
Les entreprises qui utilisent l'architecture infonuagique IdO pour des applications industrielles devraient privilégier des systèmes infonuagiques spécialement conçus avec des contrôles de sécurité renforcés. Parmi les autres protocoles de sécurité possibles à employer, on trouve la ségrégation de chaque réseau et l'augmentation de la surveillance des violations de sécurité. La surveillance continue devrait être utilisée, ainsi que les analyses continues, des journaux, du trafic réseau et des vidages mémoire, afin de détecter toute intrusion réseau ou tout piratage sophistiqué de cybersécurité (Sajid et al., 2016).
Une tendance émergente qui peut également être appliquée à l'architecture IdO pour sécuriser les données et protéger la vie privée des utilisateurs est l'utilisation de la technologie de la chaîne de blocs, actuellement associée aux cryptomonnaies. La technologie de chaîne de blocs utilise des systèmes décentralisés avec des ordinateurs (nœuds) qui maintiennent un registre distribué d'informations. Elle emploie également des algorithmes tels que les fonctions de preuve de travail ou de preuve d'enjeu afin de vérifier et de sécuriser les informations des utilisateurs, de sorte que les cyberattaquants ne puissent corrompre l'ensemble d'une chaîne ou d'une information par la modification de données. Grâce au minage de chaque bloc de données supplémentaire, il est difficile de modifier ultérieurement les anciens blocs d'informations téléchargés sur plusieurs nœuds de son registre distribué. Il est donc possible de sécuriser les informations et la vie privée des utilisateurs.
L'Internet des objets connectera personnes et machines dans une grande variété d'environnements et peut donc fournir des informations précieuses grâce à la collecte et à l'analyse des données des utilisateurs. L'Industrie 4.0 a apporté un certain nombre de solutions à l'industrie, aux affaires et aux activités quotidiennes dont la croissance était jusqu'à présent limitée par les coûts ainsi que par les contraintes énergétiques et de stockage de données. Cependant, avec l'expansion rapide et souvent non réglementée de la cybertechnologie, les organisations doivent aussi s'efforcer de concevoir des systèmes intrinsèquement sécurisés, capables d'une authentification robuste et d'une sécurité des données, afin d'instaurer la confiance et d'apaiser les préoccupations de confidentialité des utilisateurs finaux. Des risques de sécurité plus importants apparaissent à mesure que les systèmes deviennent plus interconnectés ; chaque système doit donc être aussi robuste que celui auquel il est connecté, sous peine de compromettre la sécurité de l'ensemble.
Bio de l'auteur :
Gregory Miller est rédacteur chez DO Supply (https://www.dosupply.com) où il couvre la robotique, l'intelligence artificielle et l'automatisation. Lorsqu'il n'écrit pas, il aime la randonnée, l'escalade et discourir sur les vertus du café.
BMBF-Internetredaktion (21 janvier 2016). « Zukunftsprojekt Industrie 4.0 - BMBF ». Bmbf.de. Consulté le 17 juin 2019 : https://www.bmbf.de/de/zukunftsprojekt-industrie-4-0-848.html
Brettel, M., Friederichsen, N., Keller, M. et Rosenberg, M. 2014. How Virtualization, Decentralization and Network Building Change the Manufacturing Landscape: An Industry 4.0 Perspective. World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Information and Communication Engineering Vol:8, No:1. Consulté le 17 juin 2019 : http://scholar.waset.org
Gunasekaran, M., Thota, C., Lopez, D. et Sundarasekar. 2017. Big Data Security Intelligence for Healthcare Industry 4.0. L. Thames et D. Schaefer (éd.), Cybersecurity for Industry 4.0, Springer Series in Advanced Manufacturing. Consulté le 17 juin 2019 : https://doi.org/10.1007/978-3-319-50660-9_5
Henze, M., Hermerschmidt, L., Kerpen, D., Häußling, R., Rumpe, B. et Wehrle, K. 2014. User-driven Privacy Enforcement for Cloud-based Services in the Internet of Things. The 2nd International Conference on Future Internet of Things and Cloud. 6 p. Consulté le 17 juin 2019 : https://doi.org/10.1109/FiCloud.2014.38
Henze, M., Hermerschmidt, L., Kerpen, D., Häußling, R., Rumpe, B. et Wehrle, K. 2016. A comprehensive approach to privacy in the cloud-based Internet of Things. Future Generation Computer Systems : Volume 56, p. 701-718. Consulté le 17 juin 2019 : https://doi.org/10.1016/j.future.2015.09.016
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Pereira, T., Barreto, L. et Amaral, A. 2017. Networking and information security challenges within Industry 4.0 paradigm. Manufacturing Engineering Society International Conference 2017, MESIC 2017, 28-30. Consulté le 17 juin 2019 : https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.09.047
Roman, R., Zhou, J. et Lopez, J. 2013. On the features and challenges of security and privacy in distributed internet of things, Comput. Netw. 14 p. Consulté le 17 juin 2019 : https://doi.org/10.1016/j.comnet.2012.12.018
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