Étude de cas
Dashboard IoT - Capteurs IUT Blagnac
Contexte
Cette SAÉ (Situation d'Apprentissage et d'Évaluation) du semestre 4 porte sur le développement d'un système IoT complet. Le contexte réel est l'exploitation des capteurs AM107 installés dans les salles du département informatique de l'IUT de Blagnac, qui remontent en continu des données environnementales via le protocole MQTT.
Le projet répond à un besoin exprimé par le pôle recherche : disposer d'une interface de visualisation et d'analyse des données environnementales pour optimiser la gestion des espaces. Cette SAÉ mobilise l'ensemble des compétences du référentiel, avec un accent particulier sur Administrer (infrastructure) et Gérer (données temporelles).
Problème & objectifs
Problème
- Données de 9 types de capteurs disponibles mais non exploitées
- Absence de système de stockage adapté aux séries temporelles
- Besoin d'une interface de visualisation pour les analystes du pôle recherche
- Exigence de reproductibilité du déploiement
Objectifs
- Concevoir une architecture IoT intégrant collecte, stockage et visualisation
- Implémenter un pipeline d'ingestion temps réel des données MQTT
- Développer une interface web avec visualisations interactives
- Conteneuriser l'ensemble des services pour un déploiement reproductible
Approche
Le développement suit une approche architecturale modulaire :
- analyse du besoin et conception de l'architecture système (diagrammes de déploiement) ;
- mise en place de l'infrastructure conteneurisée avec Docker Compose ;
- implémentation du pipeline d'ingestion avec Node-RED et stockage TimescaleDB ;
- développement de l'interface de visualisation avec plan interactif SVG et graphiques Chart.js.
Cette approche illustre la compétence Administrer : concevoir et déployer une infrastructure logicielle maintenable et évolutive.
Points techniques
Frontend : Interface PHP avec plan interactif SVG des salles, cartes de métriques en temps réel avec indicateurs d'évolution colorés, et graphiques Chart.js interactifs avec filtres par légende.
Base de données : TimescaleDB pour le stockage optimisé des séries temporelles, permettant des requêtes performantes sur l'historique des données.
IoT / MQTT : Node-RED pour la souscription aux topics MQTT des capteurs AM107 et l'ingestion automatique vers la base de données.
Infrastructure : Docker Compose orchestrant Nginx, PHP-FPM, Node-RED et TimescaleDB pour un déploiement reproductible.
Résultats
Le système déployé propose :
- un tableau de bord avec plan interactif permettant la sélection des salles (B101-B115) ;
- l'affichage temps réel des 9 métriques avec indicateurs d'évolution ;
- des graphiques historiques interactifs avec filtres temporels ;
- une architecture 100% conteneurisée et documentée.
Le dashboard est en production et répond au cahier des charges du pôle recherche de l'IUT.
Ce que j'ai appris
- Administrer : concevoir et déployer une infrastructure multi-services conteneurisée ;
- Gérer : modéliser et exploiter des données temporelles avec une base spécialisée ;
- Réaliser : développer une interface de visualisation interactive ;
- Administrer : manipuler des protocoles IoT (MQTT) et des outils d'intégration (Node-RED) ;
- Conduire : répondre à un cahier des charges avec des livrables documentés.
Cette SAÉ constitue une mise en situation professionnelle complète, couvrant l'ensemble du cycle de développement d'un système IoT depuis l'expression du besoin jusqu'au déploiement en production.