L'Internet des Objets (IoT) connecte des appareils physiques à Internet pour collecter et échanger des données. Comme un réseau intelligent d'objets qui communiquent entre eux !
Actions automatiques selon conditions
Surveillance temps réel de vos équipements
Optimisation énergétique et maintenance
Programmation de microcontrôleurs ESP32, RP2350 avec MicroPython pour IoT
Systèmes de vision IoT avec ESP32-CAM, Raspberry Pi Camera pour surveillance
Intégration WiFi, Bluetooth, LoRaWAN pour communication inter-dispositifs
Développement sur Raspberry Pi 4/5 pour edge computing et gateway IoT
Microcontrôleurs WiFi/Bluetooth
Mini-ordinateurs Linux
Nouveaux microcontrôleurs
ESP32, RP2350 avec capteurs environnementaux
WiFi, Bluetooth, LoRaWAN pour communication
Raspberry Pi pour agrégation et edge computing
API REST, dashboard et analytics avancées
Domaine viticole Bordeaux - 25 hectares
Optimisation de l'irrigation et surveillance météorologique pour réduire la consommation d'eau de 40%
Bureau 2000m² - 150 employés
Gestion énergétique intelligente et amélioration du confort avec suivi de la qualité de l'air
# Capteur intelligent avec IA embarquée import machine, network, time import urequests as requests from machine import Pin, I2C, PWM import tensorflow_lite as tflite class SmartSensor: def __init__(self): self.led = Pin(2, Pin.OUT) self.sensor = ADC(Pin(36)) self.model = tflite.load('anomaly_detection.tflite') def connect_wifi(self): wlan = network.WLAN(network.STA_IF) wlan.active(True) wlan.connect('IoT_Network', 'password') while not wlan.isconnected(): self.led.on() time.sleep(0.1) self.led.off() time.sleep(0.1) print('📡 Connecté:', wlan.ifconfig()[0]) def predict_anomaly(self, sensor_data): """IA embarquée pour détection d'anomalies""" input_tensor = tflite.tensor(sensor_data) self.model.invoke(input_tensor) prediction = self.model.output_tensor(0) return prediction[0] > 0.8 # Seuil anomalie def send_alert(self, data): """Envoi alerte si anomalie détectée""" payload = { 'device_id': 'esp32_001', 'alert_type': 'anomaly_detected', 'sensor_data': data, 'timestamp': time.time(), 'confidence': 0.95 } try: response = requests.post( 'https://iot-api.oxelya.com/alerts', json=payload, headers={'Authorization': 'Bearer token'} ) print('🚨 Alerte envoyée:', response.status_code) except Exception as e: print('❌ Erreur envoi:', e) def main_loop(self): self.connect_wifi() while True: # Lecture capteur sensor_value = self.sensor.read() temperature = (sensor_value / 4095.0) * 100 # Prédiction IA embarquée is_anomaly = self.predict_anomaly([temperature]) if is_anomaly: print(f'🚨 ANOMALIE: {temperature}°C') self.send_alert({ 'temperature': temperature, 'anomaly': True }) # LED rouge clignotante for _ in range(5): self.led.on() time.sleep(0.2) self.led.off() time.sleep(0.2) else: print(f'✅ Normal: {temperature}°C') self.led.on() time.sleep(0.1) self.led.off() time.sleep(30) # Mesure toutes les 30s # Démarrage du capteur intelligent sensor = SmartSensor() sensor.main_loop()
"Oxelya a transformé notre exploitation agricole avec une solution IoT sur mesure. Les capteurs ESP32 et l'IA prédictive nous ont permis d'économiser 40% d'eau tout en augmentant nos rendements de 25%. L'équipe technique est exceptionnelle !"
"Le système de gestion énergétique IoT a réduit notre consommation de 35%. ROI atteint en moins de 12 mois !"
"Monitoring industriel avec ESP32 : maintenance prédictive qui nous fait économiser 50k€/an en pannes évitées."
Nous travaillons principalement avec ESP32, RP2350, Arduino, et Raspberry Pi. Nous privilégions ESP32 pour sa connectivité WiFi/Bluetooth intégrée et RP2350 pour ses performances et sa compatibilité MicroPython optimisée.
Cela dépend de la complexité : 2-3 semaines pour un prototype simple, 1-2 mois pour une solution complète avec dashboard, et 2-3 mois pour un système industriel avec IA embarquée.
Oui, nous proposons différents niveaux de support : de 1 mois (inclus) à 12 mois avec maintenance préventive, mises à jour OTA, monitoring 24/7 et intervention sur site si nécessaire.
Absolument. Nous implémentons le chiffrement AES-256, TLS 1.3, authentification mutuelle, et des audits sécurité automatisés. Toutes les communications sont chiffrées bout en bout.
Oui, nous utilisons TensorFlow Lite pour déployer des modèles d'IA directement sur ESP32 et RP2350. Cela permet la détection d'anomalies, la prédiction, et la prise de décision en temps réel sans connexion cloud.
Nos tarifs démarrent à 450€ pour un kit de démarrage. Pour un projet sur mesure, comptez 2000-5000€ pour une PME et 10k-50k€ pour une solution industrielle complète. Devis gratuit sous 48h.
Transformez vos idées en solutions IoT concrètes avec ESP32, RP2350, et Raspberry Pi. De la conception au déploiement, nous vous accompagnons à chaque étape.