LEBIGDATA.FR I.A, Cloud & Cybersécurité
Alors que les systèmes d’IA générative comme ChatGPT ont monopolisé l’attention ces deux dernières années, l’Edge AI pourrait également jouer un rôle crucial dans ces avancées technologiques.
Ce système réussit à répondre à des défis majeurs comme la sécurité des données, le traitement plus rapide et efficace des données, et la personnalisation. L’Edge AI constitue donc un atout pour des technologies comme la robotique, l’info-divertissement ou encore la conduite autonome.
L’Edge AI est le fruit de l’association entre deux technologies : l’intelligence artificielle et l’edge computing. L’edge computing constitue pour les entreprises un moyen plus efficace et plus rapide de traiter les données grâce à une architecture informatique décentralisée. Les informations sont collectées, traitées et gérées à partir d’un emplacement local au lieu d’un datacenter.
Combinées à l’IA, les capacités de cette technologie vont plus loin. Avec le machine learning, les appareils sont capables d’imiter le raisonnement humain au lieu d’envoyer les données pour analyse à un serveur centralisé. Pourtant, leur fonctionnement ne requiert pas forcément une connexion internet. Les assistants virtuels comme Alexa d’Amazon ou Siri d’Apple constituent les meilleurs exemples de Edge AI.
Comment fonctionne l’Edge AI ?
L’Edge AI combine plusieurs technologies, à commencer par l’intelligence artificielle, l’edge computing, l’internet des objets et même les systèmes embarqués. Chacune d’entre elles joue un rôle majeur dans le traitement des données et la prise de décision.
L’Edge AI s’appuie sur des algorithmes intégrés dans le traitement des données et la surveillance des activités d’un appareil distant. Il peut prendre la forme d’un drone, caméra, capteur, smartphone ou autres appareils IoT. Les informations collectées par ces appareils servent à entraîner les algorithmes de l’Edge AI. Cela lui permet ensuite de comprendre son environnement, de distinguer les anomalies et de réagir face aux changements.
L’utilisation de l’Edge AI devient pertinente dans un contexte où il est peu pratique, voire impossible, d’analyser et d’exploiter ces données via un centre de données centralisé. Pour cause, autant de données à traiter peuvent engendrer de la latence ainsi qu’une saturation de la bande passante. L’entreprise s’expose également à des risques liés à la confidentialité et à la sécurité.
Prenons l’exemple des véhicules autonomes. Leur système de navigation a besoin de détecter en temps réel les obstacles comme les feux de circulation et les piétons et d’y réagir aussitôt. Cela est rendu possible grâce à la capacité de l’Edge AI à traiter localement les informations. Cette technologie réduit les risques qui peuvent se présenter avec un serveur distant comme les problèmes de connectivité.
Quels sont les défis qui attendent l’Edge AI ?
L’utilisation de l’Edge AI permet de faire l’impasse sur la transmission des données à un serveur centralisé. Néanmoins, la collecte de données par le serveur cloud reste indispensable pour entraîner l’IA. L’Edge AI soulève donc de nombreux défis comme :
- la pertinence des données,
- les contraintes de ressources,
- et l’hétérogénéité.
C’est dans ce contexte que la DAI (intelligence artificielle distribuée) intervient. Celle-ci peut prendre en main la collecte intelligente des données, la gestion de leur cycle de vie et l’optimisation des pipelines de données.
Par ailleurs, l’Edge AI repose entièrement sur les performances de calcul. Son développement dépendra donc des évolutions en matière de calcul des appareils périphériques qui évoluent dans un environnement contraint.
Pour obtenir la puissance de calcul escomptée, l’appareil doit disposer de plusieurs infrastructures comme les unités de traitement graphiques, les unités centrales de traitement ou encore les contrôleurs logiques programmables (PLC).
Un autre défi qui attend l’Edge AI réside dans la particularité des secteurs. Dans le domaine médical par exemple, l’accent est davantage mis sur la précision des données et leur sécurité. Dans l’industrie, les professionnels ont besoin d’une technologie qui garantit la précision, le respect de la réglementation et la sécurité. Pour les véhicules autonomes, la latence se trouve au centre des préoccupations. En somme, chaque secteur pose des défis extrêmes avec des exigences qui évoluent constamment.
Comment déployer l’Edge AI ?
Le déploiement de cette technologie implique l’acquisition de nombreux appareils et d’autres composants. Dans un environnement professionnel par exemple, les composants indispensables sont :
- les appareils périphériques qui intègrent des capteurs ainsi que des modèles d’IA pour collecter les données. Cela peut être les caméras de surveillance, thermostats intelligents ou encore smartphones.
- l’infrastructure qui comprend un réseau sans fil ou filaire pour favoriser la communication entre les appareils Edge AI ou avec un serveur central. Cela inclut donc des routeurs, des serveurs de pointe ou encore des passerelles.
- la technologie nécessaire pour faire fonctionner le tout est l’algorithme d’IA.
Néanmoins, les entreprises doivent également tenir compte des limites de l’Edge AI à l’heure actuelle comme :
- Le coût de déploiement peut vite grimper avec la nécessité des GPU (unité de traitement graphique) plus puissants. En s’alignant sur les contraintes budgétaires, cela limite aussi le choix des algorithmes d’IA à intégrer dans les appareils périphériques.
- La puissance de calcul n’est pas toujours garantie sachant que ces appareils présentent un mémoire de stockage et une puissance limités.
- La confidentialité des données peut également être remise en cause sachant que ces appareils traitent des données sensibles. Il est donc important de s’assurer qu’ils s’alignent sur les réglementations du RGPD par exemple.
- La gestion des appareils constitue le dernier point à surveiller. Prenons le cas des caméras de surveillance qui sont dispersées sur un site industriel, la maintenance peut s’avérer difficile. L’entreprise a besoin de mettre en place une gestion plus efficace de la maintenance de ces appareils.
Quels secteurs profitent le plus de cette technologie ?
De nombreux appareils s’appuient aujourd’hui sur l’Edge AI. Les montres intelligentes, par exemple, assurent une surveillance de la santé. Chez les voitures intelligentes, l’IA est capable de mettre à jour le trafic. Bref, l’Edge AI investit de nombreux secteurs grâce à ses nombreux avantages.
L’industrie
Plusieurs entreprises ont intégré l’Edge AI à leur processus de production, l’objectif étant de gagner en efficacité et en productivité. Grâce aux données transmises par les capteurs, il est possible d’anticiper les pannes des machines, ce que l’on appelle la maintenance prédictive.
Dès que des imperfections sont détectées par les capteurs, l’équipe de la maintenance est directement informée. Cela réduit le temps de réaction pour résoudre rapidement un problème. La production fait ainsi l’impasse sur les longs temps d’arrêt opérationnels.
Au-delà du processus de production, l’Edge AI peut également intervenir au niveau du contrôle qualité des produits finis. Dans le cas de la supply chain par exemple, l’analyse des données lui permet d’informer les responsables en cas de failles détectées chez un fournisseur.
Le domaine médical
Le secteur médical est celui qui profite le plus de l’introduction des appareils basés sur l’Edge AI. L’intelligence artificielle a favorisé l’apparition de systèmes de santé plus intelligents. Ces technologies réduisent les délais de réponse tout en préservant les données confidentielles des patients.
L’IA intégrée aux appareils de santé portables traite directement des données comme la pression artérielle, la glycémie, la fréquence cardiaque ou encore la respiration. L’Edge AI est alors capable de détecter une chute soudaine de la tension artérielle et alerte son médecin. Cette fonctionnalité est déjà présente dans les montres intelligentes qui se trouvent sur le marché actuellement.
L’Edge AI équipe également les véhicules d’urgence. Les ambulanciers peuvent s’appuyer sur les données traitées pour mieux prendre en charge un patient durant le trajet. De leur côté, le personnel soignant est déjà prêt à accueillir le patient grâce aux informations transmises. En somme, cette technologie améliore les échanges d’informations médicales pour une prise en charge plus efficace des patients.
La domotique
La domotique n’est pas une technologie récente, les maisons intelligentes existent depuis quelques années. Elle est notamment portée par le contrôle depuis un smartphone de l’éclairage, du système de divertissement, des appareils électroménagers, etc.
Cet écosystème connecté bénéficie désormais de l’Edge AI. Son plus grand avantage réside dans la confidentialité des données. En effet, les appareils n’ont plus besoin d’envoyer les informations pour traitement à un serveur distant. L’intelligence artificielle intégrée traite localement les données pour une prise de décision rapide.
Le domaine de la sécurité et la surveillance
Dans la surveillance, les vidéos de sécurité constituent des données massives à traiter. Néanmoins, l’analyse en temps réel n’est pas toujours possible puisqu’il faut encore les transmettre vers un serveur basé sur le cloud. Il est alors question de vitesse, un facteur crucial en matière de sécurité. Le temps de réagir, la menace est déjà en exécution.
C’est là que le traitement local des données intervient. Au lieu d’attendre le téléchargement et le traitement des données, l’Edge AI agit rapidement. Cette technologie identifie les activités suspectes et en avertit aussitôt les équipes de sécurité.
La vente au détail
Avec l’essor de l’e-commerce, les magasins physiques multiplient d’ingéniosité pour attirer les clients. Cela implique de l’innovation pour améliorer l’expérience d’achat. Dans ce contexte, des technologies comme le « pick-and-go » ont vu le jour. Il s’agit d’un panier d’achats intelligent équipé de capteurs. Ces technologies s’appuient sur l’Edge AI pour être plus efficaces.
Restez à la pointe de l'information avec LEBIGDATA.FR !
- Partager l'article :
