Qu’est-ce que Edge AI et comment fonctionne-t-il ? [Everything You Need To Know]

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Edge AI représente une révolution significative dans l’informatique moderne, en rationalisant la façon dont les organisations traitent et gèrent les données. Cette technologie innovante a émergé dans des cas d’utilisation uniques, notamment :

• industrie manufacturière
• secteur de la santé
• systèmes bancaires et autres systèmes financiers

Selon une étude, la valeur du marché de l’IA Edge s’élevait à 11,98 milliards de dollars en 2021. On estime actuellement qu’elle passera de 15,60 milliards de dollars en 2022 à 107,47 milliards de dollars d’ici 2029. Cela représente un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 31,7 % sur toute la période projetée.

Dans ce blog complet, vous en découvrirez plus en détail sur la solution révolutionnaire appelée Edge AI, y compris son fonctionnement.

Qu’est-ce que l’IA Edge ?

Aussi appelé L’IA à la pointe dans certains cercles, Edge AI implique le déploiement de l’intelligence artificielle dans un environnement informatique de pointe. Cela permet au traitement des données d’être plus proche de leur source de collecte au lieu de s’appuyer sur des installations de cloud computing distantes ou des centres de données externes pour accomplir les tâches.

Pour mieux comprendre son fonctionnement, découvrez les principales fonctionnalités d’Edge AI dans la section suivante.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Edge AI ?

Edge AI est une révolution technologique dans le traitement des données et la prise de décision dans divers scénarios et applications du monde réel. Dans ce réseau, les appareils et les services collaborent de manière transparente pour générer et traiter des données à la volée.

Ce type d’interaction transparente et les décisions immédiates basées sur les données qui en résultent sont quelques-unes des caractéristiques des applications Edge AI.

Certaines caractéristiques clés et raisons de son efficacité sont les suivantes :

• Modèles d’apprentissage automatique (MLM) spécifiques à une tâche

Il a été démontré que ces algorithmes puissants aident les modèles d’IA à apprendre et à généraliser la manière dont des tâches simples sont gérées et exécutées. Les experts ont conçu la plupart des applications Edge AI pour accomplir des tâches spécifiques, avec des modèles d’IA capables de recréer avec précision le comportement au niveau du système.

• Capacités de traitement parallèle

Selon la loi de Moore, les puces de traitement parallèle ont évolué pour permettre un fonctionnement économe en énergie et le déploiement de MLM complexes sur des appareils qui ne consomment pas beaucoup d’énergie. Ces appareils dédiés à la périphérie du réseau peuvent optimiser les calculs sans compromettre les performances.

• Adoption généralisée des appareils Internet des objets (IoT)

Les appareils IoT ont été largement adoptés dans le monde entier ces dernières années. Leur connectivité haut débit et leurs faibles besoins énergétiques en font des candidats parfaits pour exécuter des algorithmes d’IA à la périphérie des systèmes informatiques. Cette approche innovante élimine le besoin de transférer constamment des données sur le cloud.

Comment fonctionne l’IA Edge ?

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Edge AI traite les données à la source de collecte sans les transmettre à plateformes cloud. Le matériel qui traite ces données est directement intégré au dispositif d’entrée ou de capteur. Cette méthode accélère le traitement et l’analyse des données, augmentant ainsi l’efficacité globale de l’application.

L’illustration montre que les appareils envoient des métadonnées au cloud pour un post-traitement et des analyses avancés. Si les données capturées sont fondamentales, elles seront également envoyées vers le cloud, les décisions étant toujours prises en temps réel.

Quoi qu’il en soit, l’IA at the Edge n’exige pas que les appareils envoient continuellement des données vers le cloud, ce qui améliore le coût et la vitesse de leur transfert.

Pourquoi choisir Edge AI

L’intelligence artificielle a rapidement étendu en termes de portée et de capacité ces dernières années, générant d’énormes quantités de données. Si elles sont analysées correctement, ces données peuvent fournir des informations précieuses sur l’industrie à laquelle elles appartiennent. Ces systèmes d’IA nécessitent les éléments suivants pour aider les modèles à fonctionner efficacement et à fournir des résultats de meilleure qualité :

• ressources informatiques avancées
• capacité à analyser de grandes quantités de données
• mesures de sécurité strictes
• protocoles pour protéger les données générées
• capacités d’automatisation

À mesure que l’intelligence artificielle se développe, les systèmes doivent être capables de gérer tous les calculs et données sans latence ni décalage. C’est là que Edge AI brille. Il fournit une analyse avancée et une collecte de données plus proches de la source de génération au lieu de s’appuyer uniquement sur une solution basée sur le cloud.

Traiter les données sur l’appareil ou à proximité au lieu de les transmettre réduit la latence et améliore la vitesse des applications. Il offre également divers avantages, que vous découvrirez dans la section ci-dessous.

Avantages et cas d’utilisation de Edge AI

Véritable révolution informatique, Edge AI offre plusieurs avantages aux organisations de toutes tailles dans divers secteurs et secteurs. Certains avantages essentiels de Edge AI incluent :

• sécurité renforcée des données
• vitesses de calcul améliorées
• améliorations de la gestion et de la continuité des activités
• algorithmes avancés pour les appareils IoT, les modèles ML et les applications de modèles d’apprentissage profond autonomes

L’une des principales utilisations modernes des systèmes Edge AI se situe dans le secteur manufacturier. En conséquence, les fabricants de toutes tailles ont commencé à modifier leurs processus en utilisant l’IA en périphérie.

Voici quelques cas d’utilisation liés à Edge AI :

1. Rationalisation de la maintenance prédictive

C’est ici que les données des capteurs de l’appareil sont utilisées pour découvrir les problèmes potentiels le plus rapidement possible et anticiper le moment où une machine pourrait nécessiter des réparations. Edge AI permet de traiter immédiatement tout problème tout en minimisant les temps d’arrêt de production.

2. Edge AI comme outil d’hyper-personnalisation utilisé par les spécialistes du marketing numérique

De nombreux spécialistes du marketing utilisent Edge AI comme outil pour faciliter les achats en ligne avec les services suivants :

• recommandations de produits en temps réel
• ajuster la tarification dynamique
• permettre un essai virtuel basé sur la réalité augmentée

De même, les chatbots pilotés par Edge AI peuvent fournir un service client plus pertinent en s’adaptant en temps réel aux requêtes et au ton du client, tout en analysant les données localement sur l’appareil de l’utilisateur.

3. Des flux de travail révolutionnés

Une autre utilisation intéressante d’Edge AI dans le monde réel est la manière dont elle peut contribuer à révolutionner les flux de travail en aidant les professionnels à automatiser les aspects les plus fastidieux de leur travail à l’aide d’applications assistées par Edge AI.

Par exemple, l’automatisation des documents comparaisons entre les formats PDF, Word et Office peut être une bouée de sauvetage pour les professionnels occupés. L’utilisation d’applications assistées par Edge AI pour la comparaison de documents aide à de nombreuses choses, telles que :

• rationaliser le processus d’examen
• amélioration de la précision
• minimiser l’erreur humaine
• libérant un temps précieux que les professionnels peuvent investir dans des tâches plus stratégiques

Ces fonctionnalités clés aident à démontrer à quoi ressemblera la journée de travail du futur et à quoi ressemblera le monde dans son ensemble avec Edge AI.

Défis de l’IA de pointe

Alors que les différentes applications de l’IA à la périphérie peut profiter aux entreprises et aux organisations de toutes tailles, cela n’est pas sans défis potentiels.

1. Déploiement et gestion du modèle

Les organisations peuvent avoir besoin d’aide pour déployer et gérer les modèles d’IA utilisés dans leurs appareils de périphérie. Par conséquent, il peut être difficile de garantir que les modèles fonctionnent correctement sur tous les appareils.

2. Manque de professionnels expérimentés

En tant que concept émergent en informatique, il n’y a tout simplement pas assez de personnes possédant l’expérience et les connaissances pour faciliter tout ce qui entre dans Edge AI. Un expert doit savoir comment créer et optimiser des modèles pour les appareils Edge, malgré une incertitude générale entourant les implications plus larges de l’utilisation de ces appareils.

3. Problèmes de sécurité et de confidentialité

Les appareils Edge AI sont souvent situés dans des zones publiques ou semi-publiques, ce qui les rend vulnérables aux cyberattaques physiques. Ces appareils gèrent également souvent des données sensibles, ce qui augmente le risque de violation de données.

4. Interopérabilité

Avec de nombreux appareils et plates-formes disponibles, il peut être difficile de garantir que les différents composants fonctionnent ensemble de manière transparente. L’adoption de normes et de protocoles ouverts est essentielle, car elle réduit le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur et favorise l’interopérabilité.

Pour garantir une intégration facile, vous pouvez travailler en étroite collaboration avec les parties prenantes, notamment :

• fabricants d’appareils
• développeurs de logiciels
• fournisseurs de plateformes

Edge AI : à quoi s’attendre à l’avenir

Malgré les défis présentés dans la section précédente, l’avenir d’Edge AI est encore plein de promesses. Voici deux choses majeures auxquelles s’attendre à l’avenir :

1. À mesure que la gestion et l’efficacité du traitement des données d’IA s’améliorent, les appareils peuvent effectuer des prédictions et des décisions beaucoup plus précises avec un minimum de données d’entrée.
2. Les améliorations apportées aux modèles d’IA contribueront à augmenter les performances des systèmes Edge tout en réduisant le temps et les ressources nécessaires à leur formation efficace.

L’IA à la périphérie commence seulement à émerger dans des applications et des scénarios du monde réel. L’avenir recèle le potentiel de nombreuses autres avancées innovantes et transformatrices.

Pensées d’adieu

De nombreuses industries et entreprises utilisent déjà l’Edge computing et l’IA conjointement. Il ne faudra pas longtemps avant que davantage d’entreprises les adoptent pleinement.

À mesure que l’IA générative devient plus standardisée, les gens verront une attention particulière portée au traitement à la périphérie. Après tout, beaucoup ne possèdent pas d’énormes espaces cloud pour traiter les données. Ils auront besoin de l’IA générative pour fonctionner de manière efficace et efficiente là où ils se trouvent.

Cela dit, dans un monde où la technologie évolue rapidement, les anciennes méthodes seront remplacées au profit de Edge Computing et Edge AI. En conséquence, d’autres s’adapteront pour intégrer ces nouvelles technologies et leurs avantages.