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Suivi sans traque !
La composante temporelle et le contexte sont des facteurs décisifs qui rendent la différence entre le suivi et le traçage encore plus évidente :
Le tracking consiste à suivre en temps réel la position et le mouvement exacts d’un objet. Pour cela, les données de localisation sont souvent collectées et transmises en continu et avec une grande précision afin de connaître à tout moment l’endroit exact où l’on se trouve. Toutefois, cette localisation en temps réel implique des efforts et des coûts importants.
Le suivi quant à lui, ne collecte pas de données continues en temps réel, mais seulement des points de passage individuels ou même des informations contextuelles à des moments précis.
Dans ce contexte, une détection approximative de la position ou de l’état est souvent suffisante, tant que le contexte est connu.
Grâce à cette collecte de données contextuelles à des moments pertinents, qui peuvent être déterminés sur le tracker lui-même, il est possible de reconstruire a posteriori l’historique des mouvements de manière très efficace, sans avoir à transmettre en permanence des données de localisation très précises. En même temps, avec d’autres fichiers et l’application de l’apprentissage automatique, il est possible de fournir une localisation précise à partir des informations du réseau en reliant la périphérie au réseau dans le cloud ex post.
Le suivi est nettement moins gourmand en ressources que le tracking.
La clé est donc de ne pas toujours chercher à obtenir une localisation directe et précise en temps réel sur le terrain, mais de cibler les informations contextuelles pertinentes pour chaque cas d’utilisation, qu’il s’agisse du statut du transport, des conditions environnementales sur le réseau ou des contacts avec d’autres objets ou personnes, afin d’obtenir ensuite une localisation indirecte mais néanmoins précise. Combinée à la composante temporelle, elle permet de suivre l’évolution des mouvements de manière très efficace et économique.
En bref
Le traçage ne capture donc que les points de passage importants ou les informations contextuelles, ce qui le rend peu gourmand en ressources et peu coûteux. Il permet une reconstruction efficace du mouvement sans transmission continue et précise des données. Il est donc particulièrement adapté aux applications qui ne nécessitent pas une localisation permanente en temps réel, ce qui réduit considérablement la charge de travail.
Suivi
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Suivi en temps réel de la position et du mouvement exacts d’un objet
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Collecte continue et très précise des données de localisation
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Coût et intensité des ressources élevés
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Convient aux applications nécessitant une précision constante
Traquer
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Collecte de points de passage ou d’informations contextuelles à des moments précis
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Détermination approximative mais suffisante de la position
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Préservation des ressources et coûts réduits
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Reconstruction efficace du mouvement grâce à la collecte de données contextuelles
