LACROIX Impulse
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Les avancées en IA, edge computing et IoT offrent un nouveau terrain de jeu pour le traitement des données. En exploitant les informations précisément à l’endroit et au moment où c’est nécessaire, l’Edge AI répond à la demande d’instantanéité et de frugalité énergétique. Les systèmes basés sur l’Edge AI analysent et prennent des décisions plus rapidement, renforcent la confidentialité et la sécurité des données, consomment moins d’énergie et améliorent l’expérience utilisateur : des atouts majeurs dans tous les secteurs. Dans les villes, les industries, les transports, le traitement de l’information devient intelligent et instantané.
L’Edge AI désigne l’intégration de l’intelligence artificielle dans un environnement d’edge computing, c’est-à-dire en périphérie de réseau. Cette approche consiste à exploiter et stocker les données des capteurs ou objets connectés à l’intérieur ou à proximité de l’appareil utilisé, pour des décisions en temps réel sans connexion au cloud ou à des data centers distants.
Le traitement des données en périphérie est la caractéristique majeure de l’Edge AI d’où découlent les principaux avantages présentés par la suite dans cet article. Elle permet de surmonter les faiblesses reconnues du cloud computing : latence élevée, bande passante limitée et préoccupations liées à la confidentialité des données. Cette technologie fait également preuve de fiabilité et favorise l’efficience énergétique ainsi que la rentabilité.
Le transfert de données entre le cloud ou le data center et la machine opérante prend du temps et génère des problèmes de latence. L’Edge AI surmonte cet obstacle en traitant et stockant toutes les données directement sur l’appareil, ne se connectant à Internet que lorsque c’est indispensable ou souhaitable. Cela permet une réduction significative de la latence, cruciale pour les applications exigeant une réactivité instantanée telles que l’automatisation industrielle, la conduite autonome, les systèmes de surveillance ou certains dispositifs médicaux.
Toujours parce que l’information est traitée localement, l’Edge AI désengorge le réseau en réduisant la quantité de données à transmettre pour analyse. Cela optimise l’utilisation de la bande passante et minimise les problèmes de latence.
En exécutant des algorithmes d’intelligence artificielle directement sur l’appareil, tels que le continuous learning ou federated learning, l’Edge AI limite la transmission de données sensibles vers le cloud, renforçant la confidentialité et la protection de la vie privée. Les données sont stockées sur l’appareil ou dans un cloud local contrôlé par l’utilisateur, minimisant le risque d’interception ou de piratage lors de leur transmission sur des réseaux externes. Même si certaines données sont renvoyées vers le cloud à des fins d’apprentissage, elles peuvent être anonymisées pour préserver l’identité des utilisateurs. Il est cependant essentiel de mettre en place des mesures de sécurité rigoureuses pour garantir que les informations traitées localement demeurent protégées contre toute tentative d’accès non autorisé.
À la différence des solutions reposant sur le cloud, les dispositifs basés sur l’Edge AI sont capables de fonctionner sans connexion permanente à un réseau dédié ou à Internet. Leur autonomie vis-à-vis des fluctuations du réseau et des problèmes de connectivité accroît leur fiabilité, assurant un fonctionnement ininterrompu. Les capacités de l’IA s’étendent désormais à des zones jusque-là inaccessibles, où la connectivité Internet est absente ou peu fiable.
En déployant les ressources de calcul en périphérie, les processus de traitement des données et d’exécution des tâches consomment moins d’énergie. Cependant, il est nécessaire de faire appel à des techniques telles que la quantification des modèles pour diminuer la consommation d’énergie sur des systèmes aux ressources restreintes. Il peut aussi être intéressant d’intégrer des modes veille avec réactivation sur demande. Dans ce cas, la consommation d’énergie peut être quasi nulle lorsqu’un appareil n’est pas utilisé, prolongeant considérablement son autonomie sans nécessiter de recharge ni de nouvelle batterie. Cette fonctionnalité est particulièrement avantageuse pour les caméras vidéo à distance, les implants médicaux et les capteurs intégrés.
L’Edge AI diminue la dépendance vis-à-vis des infrastructures cloud coûteuses et des connexions réseau instables, réduisant les coûts de traitement et de transfert de données. De plus, en réalisant des analyses en temps réel et des décisions automatisées directement sur les appareils connectés, l’Edge AI accroît l’efficacité opérationnelle, limite les temps d’arrêt et optimise les processus, ce qui se traduit par une utilisation plus efficace des ressources et une augmentation de la productivité.
En dotant les véhicules de capacités de traitement et de décision locales, l’Edge AI marque une nouvelle ère dans l’industrie automobile. Les algorithmes d’IA embarqués peuvent analyser les données provenant des capteurs intégrés aux voitures, comme les caméras, les LiDARs et les radars, afin de détecter et de réagir aux obstacles, aux panneaux de signalisation, aux piétons et à d’autres véhicules sur la route. Cette analyse peut se faire en continu, y compris dans des zones dépourvues de connectivité, comme les tunnels ou les régions isolées. De plus, l’Edge AI améliore la réactivité des systèmes ADAS, tels que le freinage d’urgence automatique ou le maintien de voie, contribuant ainsi à réduire les accidents de la route et à accroître la sécurité des conducteurs et des passagers.
L’Edge AI peut également être utilisée pour gérer automatiquement la circulation urbaine via des données collectées à partir de capteurs intelligents placées au niveau des feux de circulation. Chaque capteur détecte les mouvements des voitures, des cyclistes et des piétons, et prend des décisions en conséquence. Cela permet de mieux comprendre le flux de circulation et d’adapter le timing des feux en conséquence.
Afin d’identifier les outils et technologies adaptés à leur cas d’usage, les entreprises doivent définir leurs besoins en termes de confidentialité, de sécurité des données et de latence, tout en prenant en compte les ressources informatiques disponibles et l’interconnexion des réseaux.
La mise en place d’un système opérationnel en périphérie de réseau efficace, fiable et en adéquation avec le cas d’usage implique de concevoir un alliage idéal software-hardware. Cela fait appel à un panel de connaissances et de compétences dans les domaines suivants :
Fort de son expertise en Computer Vision, IMPULSE, le bureau d’études intégré de LACROIX, développe des solutions logicielles et algorithmiques d’IA pour des systèmes de vision embarqués. Nous vous accompagnons en tenant compte de vos contraintes de latence, de volumes de données à traiter et de coûts, de la conception et l’implémentation jusqu’au déploiement des mises à jour, pour garantir un fonctionnement fiable et sécurisé à long terme.
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