Le site du High Tech connecté

Catégorie : Entreprise & Digital

Quels sont les défis de l’Internet industriel des objets (IIoT) dans l’industrie ?

L’Internet Industriel des Objets (IIoT) a émergé comme une force transformative au sein de l’industrie, promettant des gains d’efficacité opérationnelle, une prise de décision plus éclairée et des opportunités d’innovation. Cependant, derrière ces avantages se cachent également une série de défis complexes et interconnectés. Alors que les entreprises adoptent de plus en plus l’internet des objets pour optimiser leurs opérations, elles sont confrontées à des préoccupations majeures liées à la sécurité, à l’intégration technologique, à l’impact sur la main-d’œuvre et à la complexité de la gestion des données. Dans cette perspective, il est essentiel d’explorer en profondeur les défis auxquels l’IIoT est confronté dans le secteur industriel, afin de mieux appréhender les mesures nécessaires pour une mise en œuvre réussie et durable.

Défi n° 1 : Coût d’investissement initial élevé

L’IIoT peut aider les organisations à améliorer leur gestion des actifs, leur veille stratégique, leur maintenance prédictive, l’automatisation des processus et la gestion de la maintenance à distance afin d’accroître la productivité, de favoriser l’efficacité et de réduire les coûts à long terme. Cependant, le coût élevé, en particulier si elles sont nouvelles dans la mise en œuvre de l’IIoT et ne peuvent pas entièrement quantifier les résultats ou les retours potentiels, rend difficile l’engagement. En tant qu’activité à forte intensité de matériel, le démarrage d’un projet internet des objets industriel est coûteux.

Défi n° 2 : Stockage et gestion sécurisés des données

Si vous pensez que nous sommes confrontés à un excès de données aujourd’hui, attendez que les mises en œuvre de l’IdO, et en particulier de l’IdOII, montent en puissance. L’IIoT est considéré comme le premier contributeur aux énormes volumes de données prévus.

Défi n° 3 : Connectivité de l’internet des objets industriels

La connectivité est au cœur des implémentations IIoT, et il y a plusieurs choses à décider en amont lors du choix des bons appareils et de leur connectivité, pour votre cas d’utilisation spécifique. Il s’agit notamment de la fréquence et de la distance à laquelle vos appareils IIoT doivent transmettre des données, des exigences en matière de consommation d’énergie et du type de connectivité le mieux adapté à votre projet. Les applications IIoT peuvent même nécessiter une combinaison.

Défi n° 4 : Combiner la technologie IIoT avec l’infrastructure existante

Les projets IIoT sont rarement des projets entièrement nouveaux. Au lieu de travailler dans le vide avec une ardoise vierge, l’objectif de nombreux projets est de libérer de la valeur dans les systèmes existants et d’optimiser les opérations en cours. Cela signifie que les nouveaux projets internet des objets doivent combiner de nouveaux dispositifs et de nouvelles technologies avec des systèmes et des équipements existants fabriqués par divers fabricants.
Cela peut représenter un défi pour les administrateurs IT et les ingénieurs OT.

Défi n° 5 : Accès aux compétences IIoT

L’accès au bon ensemble de compétences est un facteur de réussite essentiel pour obtenir le retour sur investissement promis par les projets IIoT. Actuellement, une pénurie de compétences et d’expertise internet des objets entrave la capacité des organisations à mettre en œuvre leurs projets IIoT. Ces compétences sont variées et comprennent l’expertise en intégration de données, l’expérience en matière de connectivité cellulaire, la sécurité, les mises à jour de micrologiciels en direct et l’optimisation de l’alimentation.
Pour assurer la réussite de vos projets, il sera essentiel de tirer parti de l’écosystème industriel florissant de l’IdO et de l’IIoT et d’établir des partenariats avec des experts. Évaluez ces défis et la manière dont ils s’appliquent à votre situation dès le départ et recherchez des partenaires qui peuvent vous aider à les surmonter.

Quels sont les défis liés à l’utilisation de l’IA en entreprise ?

Ce n’est plus un secret pour personne, l’IA en entreprise monte en puissance et bouleverse progressivement nos méthodes de travail. L’IA représente peut-être le deuxième grand changement industriel, après l’automatisation. Si cette dernière concernait surtout les métiers manuels, l’IA impacte beaucoup plus les métiers du tertiaire et/ou décisionnel. Comment l’IA impacte-t-elle l’entreprise ? Quels sont ses principaux pôles d’impact ? Comment une entreprise performante accompagne-t-elle ce changement ? Toutes les réponses dans notre article d’actualités de technologie & IA.

1er défi : la gestion des données

La gestion, le traitement et parfois même le traitement des données sont au centre des performances de l’IA. Pour alimenter l’IA, il est parfois nécessaire de « nourrir » le système avec des informations, des données. Plus les données initiales seront précises, plus les données produites par l’IA seront de qualité. Le principal défi des entreprises sera donc de collecter un maximum de données fiables afin d’enrichir l’intelligence artificielle. À noter que les modèles d’intelligence artificielle en entreprise doivent être alimentés en continu, ceci afin de tenir le système à jour. Si les données fournies par l’intelligence artificielle sont performantes, il convient cependant de les traiter avec soin. Celles-ci ne doivent surtout pas faire figure d’autorité. Chaque donnée un peu sensible ou sujette à débat doit être vérifiée en termes de fiabilité. Selon la complexité du modèle, l’interprétation des données doit être faite avec précaution et soin.

2ème défi : Adapter ses process existants à l’IA

L’IA peut profondément bouleverser certaines parties de vos entreprises. Pour accompagner le changement avec soin et douceur, voici quelques étapes à respecter. Pour un impact important de l’IA, identifiez les domaines où votre structure pourrait avoir besoin d’amélioration (par exemple, des modèles de données, service client, automatisation des tâches…). Par la suite, accompagnez vos collaborateurs dans une démarche explicative concernant l’IA en entreprise et ses impacts. La communication avec vos collaborateurs et vos responsables de secteurs est la clé pour vous permettre d’adapter vos process. L’offre en IA (de tout type) s’étant considérablement développée, prenez le temps d’analyser les différentes offres. Certains modèles d’IA seront plus adaptés à vos processus déjà existants. Si possible, testez les différentes solutions. Laissez la main libre aux opérateurs, qui seront directement en contact avec. Après une formation adéquate des employés, pensez à opérer un suivi des résultats. Tout comme les objets connectés par exemple, L’IA évolue à toute vitesse. Vous devez donc vous tenir au courant des dernières avancées et des mises à jour.

3ème défi : la confiance des employés

Beaucoup voient l’IA d’un mauvais œil, quant à la survie de leurs propres emplois parfois !
En effet, le processus d’automatisation créé par l’IA peut susciter des craintes quant à la sécurité de l’emploi, notamment dans le tertiaire. Certains employés sont ainsi dans la crainte que leurs tâches soient automatisées, entraînant ainsi une baisse de confiance envers l’IA et en son avenir. Le potentiel des IA semblant parfois presque infini, il peut être difficile d’appréhender ces outils. Pour une meilleure utilisation, l’entreprise doit fournir un ensemble de ressources pour la formation. Les formations auront un double intérêt : rassurer les employés quant au pouvoir de l’IA, tout en leur fournissant les outils pour les maîtriser. Afin de conserver la confiance des employés dans les processus de l’entreprise, il est important de continuer à impliquer les employés. En effet, ces derniers peuvent se sentir exclus de l’entreprise, il faut donc veiller à faire collaborer les deux parties. Si l’IA est impliquée dans la prise de décision, les employés pourraient se sentir dépossédés de leur rôle et de leur influence dans l’entreprise.

Quels sont les défis de l’Internet industriel des objets (IIoT) dans l’industrie ?

L’Internet Industriel des Objets (IIoT) a émergé comme une force transformative au sein de l’industrie, promettant des gains d’efficacité opérationnelle, une prise de décision plus éclairée et des opportunités d’innovation. Cependant, derrière ces avantages se cachent également une série de défis complexes et interconnectés. Alors que les entreprises adoptent de plus en plus l’internet des objets pour optimiser leurs opérations, elles sont confrontées à des préoccupations majeures liées à la sécurité, à l’intégration technologique, à l’impact sur la main-d’œuvre et à la complexité de la gestion des données. Dans cette perspective, il est essentiel d’explorer en profondeur les défis auxquels l’IIoT est confronté dans le secteur industriel, afin de mieux appréhender les mesures nécessaires pour une mise en œuvre réussie et durable.

Défi n° 1 : Coût d’investissement initial élevé

L’IIoT peut aider les organisations à améliorer leur gestion des actifs, leur veille stratégique, leur maintenance prédictive, l’automatisation des processus et la gestion de la maintenance à distance afin d’accroître la productivité, de favoriser l’efficacité et de réduire les coûts à long terme. Cependant, le coût élevé, en particulier si elles sont nouvelles dans la mise en œuvre de l’IIoT et ne peuvent pas entièrement quantifier les résultats ou les retours potentiels, rend difficile l’engagement. En tant qu’activité à forte intensité de matériel, le démarrage d’un projet internet des objets industriel est coûteux.

Défi n° 2 : Stockage et gestion sécurisés des données

Si vous pensez que nous sommes confrontés à un excès de données aujourd’hui, attendez que les mises en œuvre de l’IdO, et en particulier de l’IdOII, montent en puissance. L’IIoT est considéré comme le premier contributeur aux énormes volumes de données prévus.

Défi n° 3 : Connectivité de l’internet des objets industriels

La connectivité est au cœur des implémentations IIoT, et il y a plusieurs choses à décider en amont lors du choix des bons appareils et de leur connectivité, pour votre cas d’utilisation spécifique. Il s’agit notamment de la fréquence et de la distance à laquelle vos appareils IIoT doivent transmettre des données, des exigences en matière de consommation d’énergie et du type de connectivité le mieux adapté à votre projet. Les applications IIoT peuvent même nécessiter une combinaison.

Défi n° 4 : Combiner la technologie IIoT avec l’infrastructure existante

Les projets IIoT sont rarement des projets entièrement nouveaux. Au lieu de travailler dans le vide avec une ardoise vierge, l’objectif de nombreux projets est de libérer de la valeur dans les systèmes existants et d’optimiser les opérations en cours. Cela signifie que les nouveaux projets internet des objets doivent combiner de nouveaux dispositifs et de nouvelles technologies avec des systèmes et des équipements existants fabriqués par divers fabricants.
Cela peut représenter un défi pour les administrateurs IT et les ingénieurs OT.

Défi n° 5 : Accès aux compétences IIoT

L’accès au bon ensemble de compétences est un facteur de réussite essentiel pour obtenir le retour sur investissement promis par les projets IIoT. Actuellement, une pénurie de compétences et d’expertise internet des objets entrave la capacité des organisations à mettre en œuvre leurs projets IIoT. Ces compétences sont variées et comprennent l’expertise en intégration de données, l’expérience en matière de connectivité cellulaire, la sécurité, les mises à jour de micrologiciels en direct et l’optimisation de l’alimentation.

Pour assurer la réussite de vos projets, il sera essentiel de tirer parti de l’écosystème industriel florissant de l’IdO et de l’IIoT et d’établir des partenariats avec des experts. Évaluez ces défis et la manière dont ils s’appliquent à votre situation dès le départ et recherchez des partenaires qui peuvent vous aider à les surmonter.

Découvrez les dernières tendances en matière d’utilisation de l’IA en entreprise (apprentissage profond, l’apprentissage par renforcement, l’automatisation).

L’utilisation de l’intelligence artificielle entreprise (IA) en entreprise connaît une croissance rapide, et plusieurs tendances se démarquent dans ce domaine. Voici un aperçu des trois principales tendances en matière d’utilisation de l’IA et des technologies en entreprise.

Apprentissage profond (Deep Learning)

L’apprentissage profond est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux de neurones sont capables d’apprendre à partir de grandes quantités de données et d’identifier des modèles complexes, ce qui les rend extrêmement efficaces pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, le traitement du langage naturel et bien d’autres. Les entreprises utilisent de plus en plus l’apprentissage profond pour améliorer leurs processus de prise de décision, personnaliser les expériences clients, optimiser les opérations et développer de nouveaux produits et services.

Reconnaissance d’images et de vidéos en entreprise

L’apprentissage profond a révolutionné la reconnaissance d’images et de vidéos en entreprise. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont permis des avancées majeures dans cette technologie, rendant possible l’identification et la classification précise d’objets, de personnes, de scènes et d’événements dans des images et des vidéos. Dans le secteur du commerce électronique, par exemple, les entreprises peuvent utiliser la reconnaissance d’images pour permettre aux clients de rechercher des produits en utilisant des images plutôt que des mots-clés. Cela facilite le processus d’achat et améliore l’expérience client. Dans l’industrie de la sécurité, la reconnaissance d’images permet d’identifier les intrusions potentielles, de surveiller les comportements suspects et d’améliorer la sécurité globale des installations.

Traitement du langage naturel (TLN) et chatbots en entreprise

Le traitement du langage naturel (TLN) est une autre application majeure de l’apprentissage profond en entreprise. Les systèmes de TLN utilisent des modèles de langage complexes pour comprendre et interpréter le langage humain de manière naturelle. Cela ouvre de nombreuses possibilités, notamment l’utilisation de chatbots pour améliorer le service client et l’assistance clientèle. Les chatbots basés sur l’apprentissage profond peuvent répondre aux questions des clients, résoudre des problèmes courants et orienter les clients vers les bonnes ressources ou les bons services. Cela permet aux entreprises de fournir une assistance 24/7 et d’améliorer l’efficacité du service client sans nécessiter une intervention humaine constante.

Personnalisation des expériences clients en entreprise

L’apprentissage profond permet également de créer des expériences clients hautement personnalisées. En analysant les données comportementales et les préférences des clients, les entreprises peuvent utiliser des algorithmes d’apprentissage profond pour recommander des produits, des services ou du contenu adapté à chaque individu. Par exemple, les plateformes de streaming vidéo utilisent l’apprentissage profond pour recommander des films et des séries TV en fonction des habitudes de visionnage des utilisateurs. Dans le secteur du commerce en ligne, les recommandations de produits basées sur l’apprentissage profond augmentent les chances de conversions en proposant des produits qui correspondent aux intérêts et aux besoins spécifiques des clients. La personnalisation grâce à l’apprentissage profond peut également être utilisée dans le marketing, la publicité ciblée, les recommandations de voyages, les applications de fitness et bien d’autres domaines pour améliorer l’expérience globale des clients et favoriser la fidélisation.

Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)

L’apprentissage par renforcement est une méthode d’apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. L’agent apprend par essais et erreurs, en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Cette approche est largement utilisée dans des domaines tels que l’automatisation industrielle, la robotique, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et les jeux stratégiques. L’intelligence artificielle entreprise par renforcement est utilisée pour optimiser les stratégies commerciales, automatiser des processus complexes et créer des systèmes d’aide à la décision plus intelligents.

Gestion de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique en entreprise

Dans le domaine de la gestion de la chaîne d’approvisionnement et de la logistique, l’apprentissage par renforcement est utilisé pour optimiser les processus et les décisions. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser des agents d’apprentissage par renforcement pour optimiser la gestion des stocks en fonction des demandes en temps réel. Ces agents peuvent prendre en compte les fluctuations de la demande, les délais de livraison, les coûts de stockage et les contraintes logistiques pour déterminer la quantité et le moment optimal de réapprovisionnement des produits. De plus, l’apprentissage par renforcement peut être appliqué à la gestion des itinéraires et des transports pour optimiser les trajets, réduire les délais de livraison et minimiser les coûts opérationnels.

Systèmes de prise de décision intelligents en entreprise

L’apprentissage par renforcement est également utilisé pour créer des systèmes de prise de décision intelligents en entreprise. Ces systèmes peuvent aider à résoudre des problèmes complexes et à prendre des décisions dans des environnements incertains. Par exemple, dans le domaine de la finance, les entreprises peuvent utiliser des agents d’apprentissage par renforcement pour élaborer des stratégies de négociation optimales en fonction des conditions du marché en constante évolution. Dans les opérations commerciales, l’apprentissage par renforcement peut être utilisé pour planifier et optimiser les actions à prendre dans des situations dynamiques et changeantes. Les systèmes de prise de décision intelligents basés sur l’apprentissage par renforcement permettent aux entreprises d’améliorer leur réactivité, d’anticiper les problèmes potentiels et d’optimiser les résultats.

Automatisation

L’automatisation est un aspect essentiel de l’utilisation de l’IA en entreprise. Les systèmes d’IA automatisent des tâches répétitives, fastidieuses ou à faible valeur ajoutée, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des tâches plus complexes et stratégiques. L’automatisation peut être appliquée à divers domaines, tels que le service client, les processus de fabrication, la gestion des ressources humaines, le marketing, la gestion des stocks, etc. Grâce à l’automatisation, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les coûts et offrir une meilleure expérience client.

Gestion des ressources humaines et recrutement en entreprise

L’automatisation joue un rôle croissant dans la gestion des ressources humaines et le processus de recrutement en entreprise. Les systèmes d’automatisation aident les professionnels des RH à traiter et à suivre les candidatures, à trier les CV, et à identifier les profils correspondant aux critères requis. Les chatbots peuvent également être utilisés pour répondre aux questions des candidats sur les offres d’emploi, les processus de candidature, et les étapes du recrutement. L’automatisation du processus de recrutement permet d’accélérer le temps de recrutement, de réduire les biais humains, et de sélectionner les meilleurs candidats pour les postes vacants. En dehors du recrutement, l’automatisation peut être utilisée dans la gestion des horaires, la formation, et d’autres processus administratifs des RH pour gagner en efficacité et en précision.

Il est important de noter que ces tendances en matière d’utilisation de l’IA en entreprise ne sont pas limitées à elles seules. L’IA continue d’évoluer rapidement, et de nouvelles méthodes et applications émergent constamment notamment avec de nombreux outils d’objets connectés. Les entreprises doivent rester à l’affût des développements dans le domaine de l’IA pour saisir les opportunités d’innovation et de croissance qu’elle offre. Cependant, il est également crucial de prendre en compte les aspects éthiques et les implications de l’utilisation de l’IA, notamment en termes de confidentialité des données, de sécurité et d’impact sur les employés et la société dans son ensemble.

Comment la blockchain peut-elle être utilisée pour améliorer la transparence, la sécurité et l’efficacité dans l’industrie ?

La blockchain en entreprise se présente comme une technologie numérique qu’on pourrait assimiler à un grand livre de comptes décentralisé. Au lieu d’être stockées dans un seul endroit, les informations, data sont réparties sur de nombreux ordinateurs, qu’on appelle nœuds. Ils forment un réseau interconnecté entre eux. Chaque fois qu’un nouvel achat est effectué, elle est regroupée avec d’autres transactions dans un seul même « bloc ». Ce bloc est ensuite ajouté à une chaîne existante de blocs de manière chronologique, d’où le terme « blockchain ».
Chaque bloc contient un ensemble de transactions ainsi qu’un code cryptographique unique, appelé le « hash ». Il permet une identification de manière unique. Une fois qu’un bloc est ajouté à la chaîne, il devient immuable et ne peut pas être modifié sans le consensus de la majorité des nœuds du réseau. Cela rend la blockchain sécurisée et résistante à la falsification. La Blockchain en industrie est donc particulièrement important de nos jours.
Cette technologie permet donc de créer un système transparent où toutes les transactions sont enregistrées de manière sécurisée et fiable. Elle élimine également le besoin d’un intermédiaire de confiance, car cette dernière est établie grâce à des protocoles cryptographiques et la décentralisation du réseau. Découvrez aujourd’hui tous nos informations technologies sur la blockchain en entreprise.

Quels sont les avantages de la blockchain pour votre industrie ?

La blockchain en entreprise va présenter plusieurs avantages concrets :
Une transparence accrue : La blockchain va offrir une transparence certaine grâce au fait qu’elle soit décentralisée. Sa capacité de créer des registres transparents est aussi à souligner. Dans le secteur industriel, on l’utilise comme outil de traçage et d’enregistrement des entrées et de sorties de produits, permettant aux entreprises et aux consommateurs de vérifier l’origine et la qualité des produits.

Une Sécurité améliorée :

Le système de la blockchain utilise des algorithmes cryptographiques avancés pour sécuriser les datas. Avec l’utilisation de la blockchain, les entreprises pourront renforcer la sécurité de leurs transactions, leurs données sensibles et leurs contrats. A titre d’exemple, les contrats intelligents créés au travers de la blockchain permettent d’éliminer le besoin de tiers de confiance et de garantir la mise en place automatique des opérations de manière sécurisées.

La productivité et l’efficacité :

La technologie blockchain contribue à améliorer l’efficacité opérationnelle grâce à l’automatisation des processus et en éliminant les taches manuelles. A titre d’exemple la blockchain peut permettre un suivi en temps réel des envois, réduisant ainsi les délais et les erreurs dans le secteur de la logistique. De plus, la technologie de la blockchain peut faciliter les paiements transfrontaliers plus rapides et moins coûteux en éliminant les intermédiaires et les frais de transaction élevés.
Gestion active des données : On peut utiliser la blockchain pour stocker de manière durable et sécurisés une quantité importante de donnée. On pense ici au secteur bancaire, de la santé, ou la gestion des données clients est strictement confidentiel et représente donc un enjeu majeur. C’est aussi un relais d’échange rapide, ou les clients pourront partager leurs données de manière rapide et efficace avec un tiers.
Chaîne d’approvisionnement : Dans la logistique, la blockchain peut être utilisée pour optimiser les délais. A chaque étape de la distribution, la blockchain va demander une authentification sécurisée.

Quels types d’entreprises utilisent la blockchain ?

Du fait de sa nature polyvalente ultra sécurisée., on retrouve la blockchain en industrie dans de nombreux secteurs. Les secteurs qui demandent une bonne gestion des données clients sont particulièrement en demande de service e blockchain.
Dans le domaine des services financiers, les banques, les sociétés de paiement et les entreprises d’investissement utilisent la technologie pour simplifier et fluidifier les transactions, simplifier les opérations, réduire les coûts de transfert de fonds transfrontaliers, automatiser les processus de conformité réglementaire et renforcer la sécurité des données clients.
Les entreprises impliquées dans la chaîne d’approvisionnement, telles que la logistique, le transport, la vente au détail et l’agroalimentaire, peuvent utiliser la blockchain vont utiliser la technologie pour une gestion améliorée de la traçabilité des produits, la garantie de la conformité aux normes en place, la transparence de l’approvisionnement, le suivi parfois en temps réel des produits.
La blockchain va être particulièrement décisive dans le secteur de la santé. Ici, elle va servir à fluidifier les échanges de données avec la client. Surtout, elle va garantir la confidentialité des données des clients. Elle permettra de garder en sûreté les différents dossiers, tout en assurant une sécurité accrue en cas de transfert.
Les entreprises immobilières vont aussi être à même d’utiliser la blockchain, celle-ci va permettre de sécuriser des transactions très conséquentes.
Dans le secteur de l’énergie, la blockchain peut être utilisée pour faciliter les transactions énergétiques, créer des réseaux électriques décentralisés, retracer l’origine de l’énergie renouvelable et automatiser les processus de facturation.
On retrouve aussi la technologie dans de nombreux outils d’objets connectés, ils servent de nouveau à sécuriser des données clients et à fluidifier l’échange de data.

Les entreprises du domaine du divertissement et des médias peuvent également adopter la blockchain pour améliorer les modèles de distribution de contenu, lutter contre la fraude et les violations des droits d’auteur, et permettre des transactions directes entre les créateurs de contenu et les consommateurs.

Comment protéger vos infrastructures industrielles contre les cyberattaques ?

La cyber sécurité est un sujet désormais central pour toute structure. Souvent négligé par de nombreuses entreprises, 2022 est de nouveau une année ayant connu une recrudescence de cyberattaque en entreprise. La plateforme d’assistance Cybermalveillance.gouv.fr a d’ailleurs connu autant de visiteurs en 2022 que lors des quatre années précédentes réunies.
Les cyber attaques touchent désormais des entreprises de tailles différentes et de secteurs différents. Elles sont désormais au cœur des actualités digitales de chaque structure.
Aujourd’hui, découvrez notre point sur les cyberattaques et comment optimiser la protection de vos ressources stratégiques ?

Le danger croissant que représentent les cyber attaques en entreprise

Selon une étude de 2020 réalisée par IBM Security et le Ponemon Institute, le coût moyen entrainé par une violation de données pour une entreprise s’élevait à 3,85 millions de dollars. Selon le rapport de 2020 du Verizon Data Breach Investigations, environ 80 % des violations de données étaient motivées par des gains financiers, tandis que 20 % étaient motivées par l’espionnage. Les chiffres sont en hausse assez sensible sur plusieurs années, atteignant un pic record pendant les années COVID. De ce fait, la cybersécurité en entreprise devient un pôle essentiel pour le développement à court terme comme à long terme.

Quelles entreprises & structures sont concernées par les cyberattaques ?

Toutes les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité ou leur taille, peuvent potentiellement être touchées par des cyberattaques. Cependant, certaines industries sont souvent plus visées en raison de la valeur des données qu’elles détiennent ou de l’impact qu’une attaque pourrait avoir. Voici quelques exemples de secteurs qui sont souvent ciblés par les cyberattaques d’entreprise.

Services financiers :

Les banques, les sociétés de gestion de patrimoine, les institutions financières et les plateformes de paiement en ligne sont des cibles privilégiées en raison de la quantité d’argent et d’informations sensibles qu’elles traitent.

Santé :

Les hôpitaux, les cliniques, les compagnies d’assurances maladie et les entreprises pharmaceutiques sont souvent visés en raison de la valeur des dossiers médicaux, des informations personnelles et des données de recherche qu’ils possèdent.
Technologies de l’information : Les entreprises technologiques, y compris les fournisseurs de services cloud, les entreprises de logiciels et les réseaux sociaux, sont des cibles attrayantes en raison de la quantité de données qu’elles détiennent et de leur rôle central dans la connectivité en ligne.
Industrie manufacturière : Les entreprises du secteur manufacturier sont souvent ciblées en raison de la valeur des secrets commerciaux, des plans de conception et des données de production qu’elles possèdent.

Énergie et services publics :

Les entreprises du secteur de l’énergie, des services publics et des infrastructures critiques sont des cibles potentielles en raison de l’impact qu’une attaque pourrait avoir sur la distribution d’énergie, l’approvisionnement en eau ou les systèmes de transport.

Quelles étapes sont nécessaires pour mettre en place une stratégie de protection adaptée ?

Il faut garder à l’esprit que chaque entreprise et secteur est différent, ce qui vous expose donc à des cyberattaques en entreprise de différentes natures. Les protections nécessaires peuvent être donc complètement différentes d’une structure à une autre. Cependant, voici quelques recommandations et étapes vous permettant d’optimiser la sécurité de vos ressources :

Isolation des réseaux :

Isoler les réseaux industriels des réseaux informatiques généraux et d’Internet afin de réduire les risques d’attaque. Utilisez des pare-feu industriels pour contrôler le trafic entre les différents segments de réseau.
Segmentation du réseau : Divisez votre réseau industriel en zones afin de limiter la propagation d’une éventuelle attaque. Appliquez des contrôles d’accès stricts entre les zones et utilisez des passerelles de sécurité pour filtrer le trafic.
Mise à jour des systèmes : Assurez-vous de maintenir tous les systèmes à jour, y compris les équipements industriels, les automates programmables et les logiciels, en installant régulièrement les derniers correctifs de sécurité fournis par les fabricants.

Authentification et contrôles d’accès :

Utilisez des méthodes d’authentification robustes, telles que l’authentification à deux facteurs, pour sécuriser l’accès aux systèmes industriels. Limitez les privilèges d’accès en fonction des rôles et des responsabilités des utilisateurs. La biométrie est une technologie importante quand on parle de contrôle d’accès.
Surveillance en temps réel : Mettez en place des outils de surveillance en temps réel pour détecter les activités suspectes, les tentatives d’intrusion ou les comportements anormaux. Utilisez des solutions spécifiquement conçues pour les environnements industriels, telles que les systèmes de détection d’intrusion et de prévention des intrusions.
Sensibilisation et formation du personnel : Sensibilisez et formez votre personnel aux risques de cybersécurité en entreprise propres aux infrastructures industrielles. Veillez à ce qu’ils comprennent les bonnes pratiques de sécurité, comme l’identification des tentatives de phishing, l’utilisation sécurisée des mots de passe et la signalisation des incidents de sécurité.
Gestion des accès physiques : Contrôlez l’accès physique aux installations industrielles en utilisant des mesures de sécurité telles que les badges d’identification, les caméras de surveillance et les systèmes de verrouillage à accès restreint.
Plan de réponse aux incidents : Élaborez un plan détaillé pour répondre aux incidents de sécurité, comprenant des procédures à suivre en cas d’attaque ou d’incident. Cela implique l’identification rapide de l’incident, l’isolement des systèmes affectés, la récupération des données et la restauration des opérations normales.

Vous savez désormais comment mettre en place des mesures visant à optimiser la protection de vos ressources stratégiques et de vos données numériques.

Fièrement propulsé par WordPress & Thème par Anders Norén