Capteurs Senzemo et TagoIO : du premier uplink à une application complète

Si vous construisez une solution autour des capteurs LoRaWAN Senzemo, l’étape la plus lente de votre projet vient de disparaître. TagoIO propose désormais des Connectors prêts à l’emploi pour la gamme Senstick : les payloads se décodent tout seuls. Vous choisissez le modèle de capteur, vous le raccordez via votre réseau LoRaWAN, et les relevés arrivent sous forme de variables nommées, température, pluviométrie ou humidité du sol, au lieu de chaînes hexadécimales.

Senzemo est un fabricant européen de matériel basé en Slovénie, spécialisé dans les capteurs LoRaWAN résistants et de longue durée de vie pour la surveillance environnementale, l’agriculture, la sécurité alimentaire et la gestion des déchets. Sa famille Senstick couvre un périmètre inhabituellement large pour une seule gamme de produits, et c’est cette étendue qui rend cette intégration intéressante : un même compte sur la plateforme peut maintenant surveiller le microclimat d’un vignoble, les congélateurs d’une chaîne de restaurants et les andains d’un site de compostage, avec des capteurs d’un seul fournisseur et sans une ligne de code de décodage.

Quels capteurs Senzemo fonctionnent nativement avec TagoIO ?

Chacun des capteurs ci-dessous se décode aujourd’hui via un Connector TagoIO public. Créez le Device, choisissez le Connector, et le Payload Parser est déjà en place.

Les Connectors fonctionnent avec les network servers LoRaWAN déjà intégrés à TagoIO, dont The Things Network, Actility, Everynet et d’autres. Si vos gateways transmettent déjà vers l’un d’eux, le chemin des données capteur relève de la configuration, pas du développement. La procédure est documentée dans Ajouter des Devices avec des Connectors.

Comment connecter un capteur Senzemo à TagoIO ?

Du carton au dashboard, il y a trois étapes. Déclarez le capteur sur votre network server LoRaWAN et dirigez ses uplinks vers TagoIO via l’intégration réseau correspondante. Créez un Device dans TagoIO et sélectionnez le Connector Senzemo de votre modèle. Regardez le premier uplink arriver déjà décodé.

C’est cette dernière étape qui coûtait des journées entières. Écrire et tester un Payload Parser suppose de lire la documentation de payload du fabricant, de gérer chaque port et chaque type de message, puis de déboguer des décalages d’octets face à du trafic réel. Le Connector porte tout cela, maintenu du côté de la plateforme. Votre projet démarre à la partie intéressante : quoi faire des données.

Que construire avec le capteur de microclimat extérieur et le pluviomètre ?

Associez le SMC30-OUT au pluviomètre SRM10 et au capteur d’humidité du sol SSM40 : vous obtenez une station de terrain complète pour un vignoble, un verger, le pourtour d’une serre ou une parcelle d’essai.

La valeur vient du croisement des flux. La pluviométrie seule ne dit pas s’il faut irriguer ; la pluviométrie plus l’humidité du sol à la profondeur des racines, oui. La température de l’air seule ne protège pas une culture ; une alerte gel qui envoie un SMS à 2 h du matin, construite avec une Action TagoIO sur les relevés du SMC30-OUT, laisse à l’exploitant le temps d’agir. Les exploitants se servent aussi de l’humidité et de la température au niveau du feuillage pour caler les traitements fongicides, car les modèles de pression parasitaire tournent exactement sur les variables que produit cette station.

Le même trio sort du cadre agricole : chantiers qui suivent les conditions de coulage, communes qui surveillent les microclimats urbains, équipes d’assainissement qui corrèlent l’intensité des pluies au comportement du réseau d’évacuation.

Comment la sonde alimentaire et les capteurs de température gèrent-ils la surveillance HACCP ?

C’est en sécurité alimentaire que les capteurs de température de Senzemo se distinguent, parce que les quatre modèles correspondent aux quatre endroits où la température dérape.

La sonde alimentaire STF40 mesure la température à cœur pendant la cuisson et le refroidissement. Le STB10 maintient une masse de simulant alimentaire à côté d’un second capteur de température de l’air : une porte de réfrigérateur ouverte trente secondes ne déclenche donc pas d’alarme, alors qu’un vrai dépassement, celui qui réchaufferait le produit, oui. Le STO10 couvre les congélateurs et les chambres froides où seule la température de l’air compte, et la sonde industrielle du STP40 va jusque dans les équipements de process.

Dans TagoIO, chaque relevé arrive horodaté dans une série temporelle que vous pouvez présenter à un auditeur. Une Action se déclenche quand un équipement sort de sa plage, le registre HACCP se construit tout seul au lieu de vivre sur une fiche papier, et un portail TagoRUN donne à chaque restaurant, magasin ou entrepôt une vue à sa marque sur ses propres équipements. Pour un exploitant multisite, l’écart entre les rondes papier et ce dispositif se compte en heures de main-d’œuvre par site et par semaine, plus les incidents rattrapés à 3 h du matin que le papier ne rattrape jamais.

Et le compost, la gestion des déchets et le KOU20 ?

Le KOU20 est un capteur en forme de lance, conçu pour être planté dans un andain de compost et remonter la température à cœur. La réglementation sur le compostage impose en général aux andains de tenir une température d’hygiénisation pendant une durée donnée, et les sites le prouvent aujourd’hui en parcourant les rangées avec un thermomètre à main et un cahier.

Avec un KOU20 dans chaque andain, la courbe de température se dessine toute seule : la montée en température, le plateau actif dans la plage d’hygiénisation, puis le refroidissement qui signale qu’il est temps de retourner l’andain. TagoIO tire de cette courbe les deux résultats dont le site a réellement besoin : un enregistrement de conformité du temps passé au-dessus du seuil, andain par andain, et une Action qui prévient l’équipe quand un andain refroidit trop tôt ou surchauffe. L’exploitant arrête de collecter des données et se met à gérer des exceptions.

Et l’air intérieur : bureaux, écoles et archives ?

Le SMC30 et le SPU30 couvrent l’intérieur. Les équipes de maintenance s’en servent pour traiter les plaintes de confort avec des données plutôt qu’avec des avis, pour contrôler la ventilation des salles de classe et des salles de réunion, et pour surveiller l’humidité dans les archives, les musées et les salles serveurs, où les plages de tolérance sont étroites et où une dérive coûte cher. Le même enchaînement Connector, dashboard, alerte s’applique ; seuls les seuils changent.

Comment TagoAI Assistant transforme-t-il ces capteurs en application ?

Les données décodées sont la matière première. L’application autour, les dashboards, les alertes, les accès utilisateurs, les rapports, c’est là que les projets calent depuis toujours. C’est cette partie que TagoAI fait maintenant avec vous.

TagoAI est l’assistant IA intégré à l’Admin TagoIO. Il lit le contexte de votre compte, donc vous travaillez au niveau de l’intention : “crée un dashboard pour mes trois stations de terrain qui montre la pluviométrie face à l’humidité du sol, avec une carte des capteurs” produit le dashboard, les Widgets configurés, les variables raccordées. Il ne s’arrête pas aux dashboards. Demandez-lui de créer l’Action qui envoie l’alerte gel, d’écrire le script Analysis qui calcule les degrés-jours à partir des données du SMC30-OUT, ou de monter le portail TagoRUN sur lequel vos clients se connectent. Vous décrivez l’application ; l’assistant construit les pièces sur la plateforme où elles tournent.

Pour un intégrateur système, cela change l’économie d’un déploiement Senzemo. Le Connector supprime le travail de décodage et TagoAI réduit le travail applicatif, si bien que votre proposition peut parler du problème du client au lieu d’heures d’ingénierie. La documentation TagoAI détaille les modes de conversation, et tago.io/ai donne la vue d’ensemble de l’IA sur la plateforme.

Ces données peuvent-elles prédire au lieu de seulement rapporter ?

Oui, et c’est là qu’un parc Senzemo se rentabilise une deuxième fois. TagoIO Analytics entraîne des modèles statistiques sur l’historique que vos capteurs ont déjà accumulé, puis renvoie les prédictions comme des variables ordinaires, qui s’affichent sur les dashboards et déclenchent des Actions comme n’importe quel relevé.

Des exemples concrets avec ces capteurs : une prévision saisonnière sur l’humidité du sol du SSM40, qui annonce plusieurs jours à l’avance quand une parcelle franchira son seuil d’irrigation ; une estimation du délai avant seuil sur la tendance du STO10 d’une chambre froide, qui signale un compresseur en fin de vie avant que l’alarme de dépassement ne sonne ; une détection de dérive sur un STB10, qui distingue un réfrigérateur qui meurt lentement des cycles quotidiens normaux ; une analyse des régimes de pluie sur les données du SRM10, pour alimenter un modèle de capacité d’évacuation. L’entraînement se fait sur des données qui sont déjà les vôtres, via un assistant pas à pas, sans équipe de data science. Si vos capteurs remontent des données depuis quelques semaines, l’historique dont les modèles ont besoin existe déjà.

Pour commencer

Commandez le matériel chez Senzemo ; côté TagoIO, il vous faut un compte et une intégration réseau LoRaWAN. Créez votre Device avec le Connector Senstick correspondant, ouvrez TagoAI et décrivez l’application que vous voulez. Les étapes sont dans Ajouter des Devices avec des Connectors.

Si vous évaluez ce duo pour un déploiement plus large, demandez une démo et venez avec votre cas d’usage : le moyen le plus rapide de juger si le duo convient, c’est de voir les données de votre propre capteur devenir une application en une seule session.