Plateforme
Une couche de contexte NGSI-LD fédérée, des adaptateurs pour les systèmes que vous exploitez déjà, et des modèles de données qui gardent leur sens entre eux.
La couche de contexte
Chaque système raccordé garde sa propre base de données. Au-dessus tourne un context broker NGSI-LD qui tient une seule description de chaque chose réelle : une rue, un poste électrique, un capteur, une salle. Vos applications posent alors une question au broker au lieu d’en poser douze à douze systèmes.
Une entité NGSI-LD porte ses propriétés, ses relations et son @context. Cela suffit pour qu’une requête comme « chaque capteur de température de ce quartier et le bâtiment auquel il appartient » franchisse les frontières des systèmes sans code de liaison écrit pour l’occasion.
{
"id": "urn:ngsi-ld:Streetlight:BB-1042",
"type": "Streetlight",
"powerState": { "type": "Property", "value": "off",
"observedAt": "2026-08-30T19:04:00Z" },
"location": { "type": "GeoProperty",
"value": { "type": "Point", "coordinates": [19.146, 48.736] } },
"refRoadSegment": { "type": "Relationship",
"object": "urn:ngsi-ld:RoadSegment:BB-Nam-SNP" },
"@context": ["https://smartdatamodels.org/context.jsonld"]
}
Comment les brokers se passent les données
Un broker unique pour toute une organisation est rarement accepté. Les services possèdent leurs données et les confient avec prudence, ce qui se comprend. Les brokers s’enregistrent donc les uns auprès des autres comme sources de contexte : une requête arrive sur un broker, poursuit vers celui qui détient ces entités, et revient sous forme d’une réponse fusionnée.
Le service des eaux garde sa base et ses règles d’accès. Un tableau de bord municipal affiche quand même ses données à côté des comptages de trafic.
Adaptateurs et ingestion
Dans tout projet, l’essentiel du travail se situe sous le broker.
- IoT et télémétrie : flux MQTT, LoRaWAN et OPC UA, normalisés en entités et mis à jour au fil des mesures.
- Géospatial : couches WFS, GeoJSON et PostGIS, pour que les entités gardent une vraie géométrie plutôt qu’un couple de coordonnées.
- Observations de capteurs : OGC SensorThings et services compatibles STA pour les séries temporelles.
- Registres et fichiers : bases d’actifs, exports CSV, extraits BIM et IFC, données cadastrales.
- Historique : les requêtes temporelles disent à quoi ressemblait un jumeau mardi dernier, pas seulement maintenant.
Des modèles qui gardent leur sens
Une entité ne circule entre deux systèmes que s’ils désignent la même chose par elle. Nous partons des smart data models publiés là où ils conviennent et les étendons là où ils ne conviennent pas ; chaque extension est consignée dans la livraison. Les contextes JSON-LD obtenus sont à vous, vous les versionnez comme tout autre artefact et vous les emportez.
L’exploitation
La pile est open source. Elle tourne sur votre Kubernetes, sur un cluster géré dans une région européenne de votre choix, ou sur un seul serveur pour un pilote. Vous recevez le déploiement sous forme de code, les modèles, les adaptateurs et un runbook écrit pour quelqu’un qui n’était pas dans le projet. Si vous nous remplacez plus tard, tout continue de tourner.
Ce que nous laissons aux autres
Nous ne vendons ni jumeaux, ni tableaux de bord, ni équipements. La visualisation revient à l’outil que vos équipes ouvrent déjà le matin, et nous lui fournissons le contexte relié dans lequel puiser.