Blog
Analyses, tutoriels et actualités de l'équipe TagoIO.
Abonnez-vous pour recevoir nos actualités
À quoi ressemble un vrai déploiement IoT, du début à la fin
Un déploiement type, 40 chambres froides sur 6 sites, déroulé phase par phase dans l'ordre des dépendances, avec des durées réalistes et le détail de là où part vraiment le temps.
Capteurs Senzemo et TagoIO : du premier uplink à une application complète
Les capteurs LoRaWAN Senzemo Senstick disposent désormais de Connectors TagoIO prêts à l'emploi. Découvrez des cas d'usage réels en microclimat, pluviométrie, humidité du sol, sécurité alimentaire et compostage, et comment TagoAI et Analytics transforment ces données en applications et en prévisions.
TagoAI expliqué : l'assistant IA intégré à votre plateforme IoT
TagoAI est l'assistant IA intégré à TagoIO, ancré dans vos vrais appareils et vos vraies données. Où il tourne, ce qu'il fait dans une session, les trois modes au choix, et comment le brancher sur votre propre fournisseur d'IA.
Ce qui creuse des douves dans l'IoT
Les dirigeants de fabricants de matériel savent nommer tous leurs concurrents, jamais leurs propres douves. Ce qui défend une activité IoT, ce qui ne la défend pas, et pourquoi l'IA appartient à la seconde liste.
Gravir l'échelle de la fusion
Après 25 ans passés auprès des fabricants de matériel, le schéma est difficile à manquer : la meilleure machine ne gagne plus. Celle qui apprend gagne.
Modèles d'analytics pour l'IoT : des dashboards du passé aux prévisions exploitables
Comment les modèles d'analytics transforment les données de capteurs IoT en prévisions, scores d'anomalie et délais avant seuil : le pipeline en quatre étapes, quelle famille de modèles répond à quelle question, pourquoi un modèle ajusté surpasse un LLM pour évaluer de la télémétrie, et ce que dit la recherche sur le retour.
À quoi ressemble vraiment un bon dashboard IoT de gestion technique de bâtiment
Ce que contient vraiment un bon dashboard IoT de gestion de bâtiment : les quatre vues qui comptent, pourquoi la mise en page suit le bâtiment et pourquoi les meilleures interfaces commencent aujourd'hui par des prévisions et des anomalies signalées plutôt que par des graphiques bruts.
Plateformes IoT open source vs managées : ce que la différence coûte vraiment
Les plateformes IoT open source échangent des frais de licence contre de l'exploitation : hébergement, correctifs, montée en charge et construction de la couche analytics. Ce que chaque modèle contient vraiment, ce qu'il coûte vraiment et comment choisir honnêtement.
Network server LoRaWAN vs plateforme applicative IoT : ce que fait vraiment chaque couche
Un network server LoRaWAN transporte des paquets ; une plateforme applicative IoT les transforme en dashboards, alertes, prévisions et applications. Ce que fait chaque couche, pourquoi les deux sont nécessaires et comment elles se connectent.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive pour l'IoT, et comment se lancer ?
Un guide clair de l'analyse prédictive pour l'IoT : ce que cela signifie, où cela rapporte, les vraies exigences, et un premier projet à mettre en production sur TagoIO.
Détection d'anomalies ou prévision : de quoi votre projet IoT a-t-il besoin ?
La détection d'anomalies et la prévision résolvent des problèmes IoT différents. Comment les distinguer, quand vous avez besoin de chacune et comment elles se complètent sur TagoIO.
De combien de données historiques avez-vous besoin pour prévoir vos métriques IoT ?
Quelle quantité de données IoT historiques une prévision exige réellement : la règle liée à votre cycle saisonnier, pourquoi plus n'est pas toujours mieux, et comment démarrer avant d'en avoir des années.