DAE-0001

Vigie Technique Bus — Architecture Design Document

FALS · Banc d'essai Phase 1–4 · STM Direction Ingénierie bus
✓ Livré 2026-02-18 32 Fact Sheets · 38 Relations LeanIX v4 Validé
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Vue d'ensemble

32
Fact Sheets LeanIX
38
Relations modélisées
6
Intégrations de données
9
Diagrammes produits
Objectif : Déployer une plateforme analytique libre-service (FALS) sur Microsoft Fabric pour outiller la vigie technique des ingénieurs bus à la STM. Le projet intègre les données de télémétrie (Consat), de référence équipements et codes de faute (SAP PM), de météo (Environnement Canada) et de demandes de service (OptiMax), le tout via la couche d'intégration Maestro (Azure APIM). Il s'inscrit dans l'objectif stratégique 3.1.3 — Maintenance préventive et prédictive.
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🟩 Nouveaux
4
🟨 Modifiés
17
⬜ Existants
3
Phases de livraison
5
Couches LeanIX v4
Statut : Livré et validé — Banc d'essai Phase 4 complété le 2026-02-18. Page Confluence publiée (ID: 149028865). Pipeline EA complet : 4 walks → intake → LeanIX → 9 diagrammes → workbook Excel → Confluence.
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Contexte et objectifs

La Direction Ingénierie bus de la STM réalise la surveillance technique de la flotte en s'appuyant sur des données de télémétrie bus (Consat), des données de référence équipements (SAP PM) et des données contextuelles (météo). Jusqu'à présent, ces analyses étaient conduites avec des outils non structurés, sans environnement analytique corporatif dédié.

Ce projet déploie FALS (Fondation Analytique Libre-Service) sur Microsoft Fabric — une plateforme analytique unifiée qui centralise les données, outille le processus de vigie technique et formalise le flux de demandes via OptiMax.

Alignement stratégique

Objectif STMDescriptionLien
3.1 Améliorer la livraison du service Objectif stratégique principal Existant
3.1.3 Maintenance préventive et prédictive Sous-objectif direct — outillé par FALS pour analyses de cause racine, études ad hoc et modélisation prédictive Outillé

Parties prenantes

RôleOrganisationImpact
Ingénieur busDirection Ingénierie busUtilisateur principal — analyse dans FALS, consultation Grafana / Power BI
COP / DemandeurCentre des opérationsDéclencheur des demandes RCA via OptiMax
Direction IngénierieSTMCommanditaire — porteuse de la capacité « Soutien à la performance »
Équipe TI / AzureSTMResponsable de FALS, Maestro et des intégrations
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Sommaire des impacts

DomaineÉlément / PortéeChangement / ImpactType
Organisation Direction Ingénierie bus Inchangée — utilisation d'une capacité analytique corporative Existant
Rôle Ingénieur bus Inchangé — nouvelles capacités analytiques disponibles Existant
Processus Vigie technique Formalisation du processus — demande via OptiMax → analyse dans FALS → rapport Modifié
Solution d'affaires FALS — Fondation Analytique Libre-Service Nouvelle plateforme analytique sur Microsoft Fabric : stockage analytique, time-series, visualisation Nouveau
Application Consat, SAP PM, Env. Canada Aucun changement applicatif — nouvelles intégrations de données Existant
Application FALS (Microsoft Fabric), Grafana / Power BI Mise en place de l'environnement analytique banc d'essai Nouveau
Application OptiMax (Fujitsu) Ajout type de demande « Analyse Ing Bus » — centralisation et traçabilité des demandes Modifié
Intégrations 6 interfaces via Maestro (Azure APIM) 5 nouvelles + 1 existante (MQTT std) — toutes via Maestro Nouveau
Données 8 objets de données 3 existants · 3 nouveaux (météo, demandes, jeu analytique) · 2 modifiés (équipements, codes faute) Nouveau / Modifié
Plateforme Microsoft Fabric Nouvelle plateforme analytique PaaS hébergeant FALS Nouveau
Intégration API Maestro (Azure APIM) Couche d'intégration API — toutes les interfaces transitent par Maestro Nouveau
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Processus d'affaires

Capacités et processus touchés

ÉlémentTypeDescriptionImpact
Fournir les services de soutien à la performance Business Capability Capacité de soutenir la performance des actifs par l'analyse, l'interprétation et la validation de données techniques Existant
Vigie technique Processus principal Processus de surveillance analytique, d'analyse et d'interprétation des données techniques en réponse à des besoins identifiés. Désormais outillé et formalisé via FALS + OptiMax. Modifié

Cas d'usage

Cas d'usageDescriptionFréquenceLivrable
Analyse de cause racine (RCA) ~90% des cas Analyse post-incident ou post-appel COP pour identifier les causes probables d'une panne ou défaillance Ponctuelle Rapport d'analyse, constats RCA
Études techniques ad hoc Analyse de comportements, performances ou écarts observés (consommation, bris, filtre à particules diesel) Ponctuelle Analyse technique, graphiques
Soutien à la décision Rapports analytiques permettant d'éclairer des décisions techniques ou stratégiques Occasionnelle Tableaux d'évolution, tendances
Modélisation et apprentissage Analyses avancées et modélisation prédictive pour anticipation des pannes Rare Modèles analytiques, prédictions

Diagramme séquentiel — Processus de vigie technique

Flux de la demande COP/ingénieur → analyse FALS → livrable
sequenceDiagram actor ING as Ingénieur bus actor COP as COP / Demandeur participant OPT as OptiMax participant MAESTRO as Maestro (APIM) participant CONSAT as Consat participant SAPPM as SAP PM participant ENVCAN as Env. Canada participant FALS as FALS (Fabric) participant VISU as Grafana / Power BI COP->>OPT: Soumet demande d'analyse (RCA, étude ad hoc) OPT->>ING: Notifie demande assignée ING->>FALS: Ouvre session d'analyse activate FALS Note over FALS: Extraction données via Maestro FALS->>MAESTRO: Requête télémétrie (bus, période) activate MAESTRO MAESTRO->>CONSAT: API datalogger / MQTT CONSAT-->>MAESTRO: Données télémétrie MAESTRO-->>FALS: Données télémétrie deactivate MAESTRO FALS->>MAESTRO: Requête équipements + codes faute activate MAESTRO MAESTRO->>SAPPM: API équipements et fautes SAPPM-->>MAESTRO: Structure + codes MAESTRO-->>FALS: Données référence deactivate MAESTRO FALS->>MAESTRO: Requête météo (période) activate MAESTRO MAESTRO->>ENVCAN: API météo ENVCAN-->>MAESTRO: Données météo MAESTRO-->>FALS: Données météo deactivate MAESTRO Note over FALS: Intégration et analyse FALS->>FALS: Corrélation télémétrie + référence + météo FALS->>FALS: Stockage jeu de données analytique FALS->>VISU: Publication tableaux de bord deactivate FALS ING->>VISU: Exploration visuelle des données ING->>OPT: Complète analyse — constats et recommandations OPT-->>COP: Résultat livré
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Applications touchées

ApplicationTypeDescriptionSolution d'affairesImpact
Consat Application Données de télémétrie bus — datalogger + MQTT. Source primaire. Télémétrie Existant
SAP PM Application Structure des équipements et codes de défaillance. Données de référence. Entretien des actifs Existant
Environnement Canada API Application externe Données météorologiques contextuelles (température, précipitation, humidité) Données contextuelles Existant
FALS — Fondation Analytique Libre-Service Application Nouveau Plateforme analytique sur Microsoft Fabric. Fonctions : stockage analytique, time-series, traditionnel, visualisation. Vigie technique Ingénierie Nouveau
Grafana / Power BI Application Nouveau Grafana : dashboards time-series. Power BI : rapports analytiques et tableaux de bord. Vigie technique Ingénierie Nouveau
OptiMax (Fujitsu) Application Modifié Outil de gestion des demandes de service. Ajout du type « Analyse Ing Bus » pour centraliser et tracer les demandes. Gestion demandes de service Modifié

Architecture technique

ComposantTypeRôleFournisseurImpact
Microsoft Fabric Platform (PaaS) Plateforme analytique hébergeant FALS — stockage unifié, traitement et analyse Microsoft Nouveau
Maestro (Azure API Management) IT Component (PaaS) Couche d'intégration API — toutes les interfaces de données transitent par Maestro (routage, sécurité, transformation) Microsoft Nouveau
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Modèle LeanIX — Architecture 5 couches

Décision KDD-001 : Structure LeanIX v4 validée avec 5 couches distinctes (2 Digital Platforms + Technology Platforms), conforme au méta-modèle officiel SAP. 32 Fact Sheets · 38 Relations · Statut : ✓ VALIDÉ
Couche 1 — Business Capability (TOGAF : Métier)
Vigie Technique Bus
Surveillance performance et analyse fautes — ingénierie bus
Fournir les services de soutien à la performance
↑ supports
Couche 2a — Platform (Digital) · Banc d'essai
VT Zone Exploratoire
Budget: 43k$ · Personas: data scientists, ingénieurs
Fabric NotebooksExploration Python/R
KQL QuerysetRequêtes ad-hoc Time Series
Couche 2b — Platform (Digital) · Acte 1 (hors portée)
VT Zone Analytique
Budget: 71k$ · Personas: opérateurs, gestionnaires
Power BITableaux de bord
GrafanaVisualisation temps réel
↓ runs on
Couche 4a — Platform (Technical) · PaaS
Microsoft Fabric (FALS)
Plateforme données unifiée · 180k$
Eventhouse KQLStockage Time Series · 45k$
Lakehouse DeltaEntrepôt analytique · 80k$
Semantic ModelCouche métier Power BI · 15k$
Data PipelineTransformation ETL · 12k$
Couche 4b — Platform (Technical) · PaaS
Azure API Management (Maestro)
Plateforme intégration API · 18k$
API GatewayRoutage + sécurité
Policy EngineTransformation + règles

Inventaire Fact Sheets — Par couche TOGAF

#NomType LeanIXImpact
STRATEGY & TRANSFORMATION
13.1.3 Maintenance préventive et prédictiveObjectiveExistant
2Microsoft FabricPlatformNouveau
BUSINESS ARCHITECTURE
3Fournir les services de soutien à la performanceBusiness CapabilityExistant
4Vigie techniqueBusiness Context (Process)Modifié
5Analyse de cause racine (RCA)Business Context (Process)Existant
6Études techniques ad hocBusiness Context (Process)Existant
7Soutien à la décisionBusiness Context (Process)Existant
8Modélisation et apprentissageBusiness Context (Process)Existant
32Direction Ingénierie busOrganizationExistant
APPLICATION & DATA ARCHITECTURE
9ConsatApplicationExistant
10SAP PMApplicationExistant
11FALS (Fondation Analytique Libre-Service)ApplicationNouveau
12Visualisation (Grafana / Power BI)ApplicationNouveau
13OptiMaxApplicationModifié
14Environnement Canada APIApplicationExistant
15Télémétrie dataloggerInterface (API)Nouveau
16Télémétrie MQTT stdInterface (API)Existant
17Équipement BusInterface (API)Nouveau
18Code FauteInterface (API)Nouveau
19MétéoInterface (API)Nouveau
20Jeu de données analytiqueInterfaceNouveau
21Télémétrie bus — DataloggerData ObjectExistant
22Télémétrie bus — MQTT sparkplugData ObjectExistant
23Télémétrie bus — MQTT stdData ObjectExistant
24MétéoData ObjectNouveau
25Structure Équipements BusData ObjectModifié
26Codes de fauteData ObjectModifié
27Demande soutien — Ing BusData ObjectNouveau
28Jeu de données analytique — Banc d'essaiData ObjectNouveau
TECHNICAL ARCHITECTURE
29Maestro (Azure API Management)IT Component (PaaS)Nouveau
30MicrosoftProviderExistant
31FujitsuProviderExistant
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Données et intégrations

Données clés

DonnéeSourceType d'impactDescription
Télémétrie DataloggerConsatExistantDonnées capteurs bus — performance, diagnostic, validation technique
Télémétrie MQTT SparkplugConsatExistantDonnées métriques via protocole MQTT Sparkplug
Télémétrie MQTT stdConsatExistantDonnées via protocole MQTT standard
Structure Équipements BusSAP PMModifiéHiérarchie équipements et composantes — ajout données de référence
Codes de fauteSAP PMModifiéAnomalies, événements et regroupements de pannes — ajout données de référence
MétéoEnvironnement Canada APINouveauTempérature, précipitation, humidité — nouveau modèle de données
Demande soutien — Ing BusOptiMaxNouveauDemandes de support analytique — nouveau type de demande
Jeu de données analytique — Banc d'essaiFALSNouveauModèle intégré combinant toutes les sources pour analyses ad hoc exploratoires

Intégrations de données (via Maestro)

InterfaceSourceCibleProtocoleImpact
Télémétrie dataloggerConsatFALS (via Maestro)API RESTNouveau
Télémétrie MQTT stdConsat MQTTFALS (via Maestro)MQTTExistant
Équipement BusSAP PMFALS (via Maestro)APINouveau
Code FauteSAP PMFALS (via Maestro)APINouveau
MétéoEnvironnement Canada APIFALS (via Maestro)API RESTNouveau
Jeu de données analytiqueFALSGrafana / Power BIInterface interneNouveau

Diagramme d'intégration des données

Sources → Maestro (intégration) → FALS (Microsoft Fabric) → Visualisation
flowchart LR subgraph ORG["Direction Ingénierie bus"] subgraph BCAP["Capacité: Soutien à la performance"] VIGIE["Vigie technique\nProcessus\n🟨 Modifié"] end end subgraph SRC_TEL["Sources — Télémétrie"] CONSAT["Consat\nApplication\n✅ Existant"] end subgraph SRC_REF["Sources — Référence"] SAPPM["SAP PM\nApplication\n✅ Existant"] end subgraph SRC_EXT["Sources — Externes"] ENVCAN["Env. Canada API\n✅ Existant"] end subgraph SRC_DEM["Sources — Demandes"] OPTIMAX["OptiMax\nFujitsu\n🟨 Modifié"] end subgraph INTEGRATION["Couche d'intégration — Maestro (Azure APIM)"] INT_TEL_DL["Télémétrie\ndatalogger\n🟩 Nouveau"] INT_TEL_MQTT["Télémétrie\nMQTT std\n✅ Existant"] INT_EQUIP["Équipement\nBus\n🟩 Nouveau"] INT_FAULT["Code\nFaute\n🟩 Nouveau"] INT_METEO["Météo\n🟩 Nouveau"] INT_JEU["Jeu données\nanalytique\n🟩 Nouveau"] end subgraph PLATFORM["Microsoft Fabric — Platform"] subgraph FALS_APP["FALS — Fondation Analytique Libre-Service"] FALS_STOCK["Stockage\nanalytique"] FALS_TS["Stockage\ntime-series"] FALS_TRAD["Stockage\ntraditionnel"] end end subgraph VISU["Visualisation"] GRAFANA["Grafana / Power BI\n🟩 Nouveau"] end CONSAT -- "API datalogger" --> INT_TEL_DL CONSAT -- "MQTT std" --> INT_TEL_MQTT SAPPM -- "API équipements" --> INT_EQUIP SAPPM -- "API fautes" --> INT_FAULT ENVCAN -- "API météo" --> INT_METEO INT_TEL_DL --> FALS_TS INT_TEL_MQTT --> FALS_TS INT_EQUIP --> FALS_STOCK INT_FAULT --> FALS_STOCK INT_METEO --> FALS_STOCK FALS_APP --> INT_JEU --> GRAFANA OPTIMAX -.-> VIGIE VIGIE -.-> FALS_APP

Modèle de données conceptuel (ER)

Entités clés, sources et relations entre données
erDiagram TELEMETRIE_DATALOGGER { string bus_id PK datetime timestamp PK float valeur string type_capteur } STRUCTURE_EQUIPEMENTS { string equipement_id PK string bus_id FK string composante string hierarchie } CODES_FAUTE { string code_faute_id PK string equipement_id FK string description string regroupement } METEO { string station_id PK date date_mesure PK float temperature float precipitation } DEMANDE_SOUTIEN { string demande_id PK datetime date_creation string demandeur string type_analyse string statut } JEU_DONNEES_ANALYTIQUE { string analyse_id PK string bus_id FK datetime periode_debut datetime periode_fin json donnees_combinees } TELEMETRIE_DATALOGGER }o--|| STRUCTURE_EQUIPEMENTS : "provient de" CODES_FAUTE }o--|| STRUCTURE_EQUIPEMENTS : "affecte" JEU_DONNEES_ANALYTIQUE ||--|{ TELEMETRIE_DATALOGGER : "intègre" JEU_DONNEES_ANALYTIQUE ||--|{ STRUCTURE_EQUIPEMENTS : "référence" JEU_DONNEES_ANALYTIQUE ||--|{ CODES_FAUTE : "corrèle" JEU_DONNEES_ANALYTIQUE }o--o{ METEO : "contextualise" DEMANDE_SOUTIEN ||--o{ JEU_DONNEES_ANALYTIQUE : "déclenche"
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Stratégie de livraison

Phase 1
Banc d'essai — Fondation
  • Microsoft Fabric (FALS) provisionné
  • Maestro (APIM) configuré
  • Intégration télémétrie datalogger
  • Intégration MQTT std
  • Dashboards Grafana initiaux
Dépendances : Accès API Consat · Provisionnement Fabric · Maestro
Phase 2
Enrichissement données
  • Intégration SAP PM — Équipements
  • Intégration SAP PM — Codes faute
  • Intégration météo Env. Canada
  • Modèle de données intégré (jeu analytique)
Dépendances : Phase 1 · Accès API SAP PM · API Env. Canada
Phase 3
Opérationnalisation
  • Dashboards Power BI finalisés
  • OptiMax modifié (type demande)
  • Processus vigie technique formalisé
  • Formation ingénieurs bus
Dépendances : Phase 2 · Validation tableaux de bord avec ingénieurs

Jalons et décisions clés

Décision / JalonDescriptionAvant
Choix Microsoft Fabric (FALS)Plateforme analytique PaaS retenue pour le banc d'essaiPhase 1
Maestro comme seule couche d'intégrationToutes les interfaces de données transitent par Azure APIM (Maestro)Phase 1
Environnement Azure (souscription, région)Souscription corporative STM ou souscription projet dédiéePhase 1
Validation modèle de données Banc d'essaiValidation avec les ingénieurs bus des données intégréesPhase 2
Approbation modification OptiMaxValidation de l'ajout du type demande « Analyse Ing Bus »Phase 3
Grafana (time-series) vs Power BI (analytique)Séparation des outils de visualisation selon le type de donnéesPhase 1
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Risques et dépendances

ÉLEVÉ
Dépendance API Consat
L'accès aux données de télémétrie datalogger via API est nouveau. La disponibilité et la performance de l'API doivent être validées avant Phase 1. Risque de blocage critique si l'API n'est pas exposée.
ÉLEVÉ
Disponibilité de Maestro (APIM)
Toutes les intégrations de données transitent par Maestro. Sa disponibilité est critique pour l'ensemble de la solution. Besoin de SLA fort et de redondance.
MOYEN
Qualité données SAP PM
La qualité et la complétude des codes de faute et de la structure des équipements dans SAP PM impactent directement la pertinence des analyses. Validation requise avant Phase 2.
MOYEN
Adoption OptiMax
L'utilisation d'OptiMax pour la centralisation des demandes d'analyse doit être validée avec le business. Risque de résistance au changement ou d'outil non adapté.
MOYEN
MQTT Sparkplug — statut à clarifier
Le flux MQTT Sparkplug est identifié dans les données existantes mais n'a pas d'intégration formelle documentée. Actif ou prévu ? À clarifier avant Phase 1.
MOYEN
Budget et licences
Disponibilité des ressources Azure et des licences Power BI / Grafana. Budget total estimé : ~350k$ (Fabric 180k$ + composants). Gouvernance budgétaire par zone (Exploratoire 43k$ · Analytique 71k$).
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Décisions architecturales clés (KDD)

KDD-001

Structure LeanIX v4 pour Vigie Technique Bus

2026-02-18 · Validé

Question : Comment structurer le méta-modèle SAP LeanIX v4 pour distinguer les zones métier (Exploratoire / Analytique), exposer les plateformes techniques (Fabric, APIM) et maintenir la gouvernance budgétaire par projet ?

❌ Option A — Modèle plat (1 Digital Platform + Applications directes)
Simple, 11 objets seulement. Rejeté car : masque la couche technique PaaS, impossibilité de gouverner les budgets par zone, VT Exploratoire et Analytique confondus, non conforme LeanIX v4.
✅ Option B — Modèle stratifié 5 couches (2 Digital Platforms + Technology Platforms) — RETENU
15 objets (+36% vs Option A). Avantages : séparation métier explicite (Exploratoire vs Analytique), gouvernance budgétaire distincte (43k$ vs 71k$), visibilité complète sur PaaS (Fabric + APIM), conforme LeanIX v4 officiel, évolutif (ajout de zones ou composants facile). Mitigation : CSV pré-rempli + KDD documenté.
❌ Option C — VT comme Applications "workspace"
Suit la perception initiale (VT Exploratoire = une application). Rejeté car : non conforme LeanIX v4 (VT Exploratoire n'est pas une application utilisateur), mélange niveaux de modélisation, perte de gouvernance budgétaire.

Règles architecturales issues de cette décision

RègleDéfinition
R1 — NommageSi solution déterminée : Nom court (Nom physique) — ex: « Rapport (Power BI) ». Si non déterminée : nom conceptuel seul.
R2 — APIs = IT ComponentsLes APIs dans LeanIX STM = IT Components (pas des Interfaces). Elles s'ajoutent sous l'IT Component Azure APIM / Maestro.
R3 — Sources externes = Application hors portéeUn SI externe fournissant des données = Application hors portée. L'API d'ingestion = IT Component nouveau. Les données = Data Object nouveau.
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Questions ouvertes

À valider avec les parties prenantes avant de passer en phase de livraison. Ces points impactent soit le périmètre LeanIX, soit l'architecture technique.
1
Stratégie
Le projet a-t-il un identifiant d'initiative STM ? (numéro de projet, programme) — Requis pour créer le Fact Sheet Initiative dans LeanIX et lier les Fact Sheets du projet.
2
Technique
Les IT Components de Consat, SAP PM et OptiMax sont-ils hors périmètre de ce A100 ? Ils sont considérés comme des applications existantes inchangées, mais leurs infrastructures ne sont pas documentées.
3
Technique
La Visualisation (Grafana / Power BI) tourne-t-elle sur Microsoft Fabric ou sur une infrastructure séparée ? Cela impacte la relation LeanIX « runs on » et les coûts.
4
Données
Télémétrie MQTT Sparkplug : flux actif ou prévu ? Faut-il retirer ce Data Object du périmètre ou ajouter une intégration formelle Maestro → FALS ?