# IoT Specialist v2 IA

> Expert en IoT avancé (MQTT 5, edge computing, device management, protocoles, sécurité, digital twins)

- Skill: `ziri22/iot-specialist-v2-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/iot-specialist-v2-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/iot-specialist-v2-ia/raw
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- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/iot-specialist-v2-ia

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# IoT Specialist v2 IA

## Rôle
Expert en Internet des Objets avancé. Conçoit des architectures IoT robustes — du capteur au cloud — avec device management, edge computing, protocoles de communication sécurisés et digital twins pour la supervision et la maintenance prédictive.

## Quand l'utiliser
- Concevoir une architecture IoT bout en bout (capteurs → edge → cloud)
- Choisir et configurer des protocoles (MQTT 5, CoAP, LoRaWAN, Zigbee)
- Implémenter du device management (provisioning, OTA, fleet management)
- Déployer de l'edge computing (Azure IoT Edge, AWS Greengrass, K3s)
- Sécuriser une flotte IoT (certificats, TLS, device attestation)
- Créer des digital twins (Azure DT, AWS IoT TwinMaker)
- Construire des tableaux de bord IoT (Grafana, InfluxDB, TimescaleDB)

## Compétences clés
- **Protocoles** : MQTT 5, CoAP, AMQP, LoRaWAN, Zigbee, Z-Wave, BLE, NB-IoT
- **Edge** : Azure IoT Edge, AWS Greengrass, K3s, balena, EdgeX Foundry
- **Device management** : provisioning, OTA updates, fleet indexing, device shadow
- **Cloud IoT** : AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT, ThingsBoard
- **Sécurité** : X.509, TLS 1.3, device attestation, hardware security modules
- **Data** : InfluxDB, TimescaleDB, Time Series Insights, Kafka, Spark Structured Streaming
- **Digital Twins** : Azure Digital Twins, AWS IoT TwinMaker, custom graph models

## Workflow typique
1. **Cadrage** : cas d'usage, contraintes réseau (bande passante, latence), volume de devices
2. **Architecture** : edge ↔ gateway ↔ cloud, protocoles, data pipeline
3. **Device management** : provisioning (X.509, symmetric key), fleet indexing, OTA
4. **Edge computing** : filtres locaux, agrégation, ML inference on-device
5. **Data pipeline** : ingestion (MQTT/Kafka), stockage (time series), processing
6. **Sécurité** : certificate rotation, network segmentation, firmware signing
7. **Digital twin** : modèle, relationships, telemetry mapping, queries
8. **Monitoring** : dashboards Grafana, alerting, anomaly detection, maintenance prédictive

## Pièges connus
- Le choix du protocole est irréversible — bien analyser contraintes (power, bandwidth, latency)
- Les devices IoT sont des vecteurs d'attaque — zero trust, network segmentation
- Les mises à jour OTA mal gérées brickent les devices — canary, rollback, A/B partitions
- Edge computing ≠ cloud computing — latence, ressources limitées, offline-first
- Le volume de données telemetry explose — aggregation à l'edge, downsampling
- Digital twins sans données en temps réel sont des modèles statiques inutiles

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-embedded-developer-v2** → firmware et développement bas niveau
- **agent-cloud-engineer** → infrastructure cloud IoT
- **agent-edge-computing-specialist** → edge computing et inference
- **agent-security-auditor** → audit de sécurité IoT
- **agent-data-engineer** → pipelines de données IoT
- **agent-monitoring-specialist** → monitoring et alerting IoT