Comprendre les applications réelles de l'Edge AI

Comment fonctionne l'Edge AI

L'IA en périphérie combine l'informatique en périphérie et l'intelligence artificielle (IA). L'informatique de périphérie est un cadre technologique qui traite les données au plus près de l'endroit où elles sont générées, ce qui permet des analyses en temps réel, une meilleure fiabilité et des économies. La composante IA apporte des algorithmes d'apprentissage automatique directement à la périphérie, ce qui permet aux appareils de prendre des décisions intelligentes au niveau local. Cette approche réduit le besoin d'un nuage ou d'un centre de données centralisé, qui peut introduire des retards de traitement. Le cloud peut toujours être utilisé pour le stockage de données plus complexes, l'analyse à grande échelle et les mises à jour des modèles d'IA, en complément du traitement plus rapide et localisé fourni par l'Edge AI.

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Voici un aperçu du fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle Edge :

• Collecte de données: Les capteurs de l'appareil recueillent des informations brutes sur l'environnement, telles que les relevés de température ou l'état des équipements dans les environnements industriels.
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• Données de nettoyage: Les données collectées sont rapidement traitées sur l'appareil afin de filtrer le bruit et de se concentrer sur les détails pertinents.
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• Faire des prévisions: Les données nettoyées sont analysées par un modèle d'intelligence artificielle intégré directement dans l'appareil périphérique.
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• Prise de décision: Sur la base de l'analyse, le système d'IA prend des décisions et lance les actions ou les réponses nécessaires.

Edge AI vs. cloud AI

L'IA périphérique et l'IA en nuage sont deux approches distinctes de la mise en œuvre de l'IA, chacune présentant des avantages et des compromis uniques. Comme nous l'avons déjà évoqué avec l'Edge AI, les données sont traitées directement sur les appareils locaux, ce qui garantit une faible latence, une meilleure confidentialité et une dépendance minimale à l'égard de la connectivité internet. 

Contrairement à l'Edge AI, l'IA en nuage utilise des serveurs distants pour le traitement des données, ce qui offre une plus grande évolutivité et une plus grande flexibilité. Cependant, cela se fait souvent au prix d'une latence plus élevée et d'une utilisation accrue de la bande passante en raison de la nécessité de transmettre les données sur l'internet. L'IA en nuage peut également soulever des problèmes de confidentialité, car les données sensibles doivent être transmises et stockées sur des serveurs externes.

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Une autre différence essentielle réside dans les coûts et les contraintes de réseau associés à l'IA en nuage. Le traitement sur de puissants serveurs distants peut être coûteux, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter de gros volumes de données comme la vidéo ou l'audio, et la diffusion de ces données sur le réseau ajoute encore à la pression.

L'Edge AI relève ces défis en traitant les données directement sur l'appareil, en réduisant les coûts liés à l'informatique en nuage, en allégeant la charge du réseau et en sécurisant les informations sensibles sur place. Au lieu d'envoyer des données brutes, seuls les résultats finaux (ou déductions) sont généralement transmis, ce qui constitue une solution plus efficace et plus respectueuse de la vie privée.

Edge AI pour la reconnaissance d'images

Les applications de vision par ordinateur impliquent souvent l'analyse d'énormes quantités de données non structurées (données qui n'ont pas de format prédéfini), principalement des images et des vidéos. L'envoi de toutes ces données à un serveur en nuage distant pour traitement peut s'avérer inefficace dans les situations qui nécessitent un suivi en temps réel. Une excellente solution à ce problème consiste à exécuter des modèles de vision par ordinateur sur des appareils périphériques. 

Les modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 sont souvent formés dans le nuage, mais peuvent être déployés à la périphérie pour prendre en charge des applications en temps réel directement sur site. YOLO11 est spécialement conçu pour les tâches nécessitant des réponses instantanées, ce qui le rend particulièrement utile pour des applications telles que les systèmes de sécurité, les systèmes de contrôle de la qualité et les appareils domestiques intelligents. Ces applications fonctionnent plus efficacement lorsqu'elles traitent les données localement, à l'endroit même où les informations visuelles (provenant de caméras, de capteurs, etc.) sont recueillies.

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Applications de l'intelligence artificielle

Maintenant que nous avons exploré ce qu'est l'IA de pointe, examinons de plus près quelques applications du monde réel. 

L'IA de pointe dans les applications de soins de santé

Un diagnostic rapide et d'excellents soins aux patients sont des priorités absolues pour tous les établissements de santé, et l'IA périphérique joue un rôle clé dans la réalisation de ces objectifs. Les prestataires de soins de santé constatent des changements transformateurs grâce à l'utilisation de l'IA périphérique et des dispositifs intelligents. Ensemble, ces technologies créent des systèmes de santé plus rapides, plus sûrs et plus réactifs.

Par exemple, les dispositifs portables alimentés par l'IA de pointe peuvent surveiller en permanence les signes vitaux tels que le rythme cardiaque, la pression artérielle, les niveaux de glucose et la respiration. Ils peuvent même détecter les chutes soudaines et en informer immédiatement les soignants. Dans les ambulances, l'intelligence artificielle peut analyser les données des moniteurs des patients sur place. Les informations recueillies à partir de l'analyse peuvent être partagées avec les médecins, ce qui les aide à préparer les traitements avant que le patient n'arrive à l'hôpital.

L'Edge AI peut également contribuer au déploiement de modèles de vision artificielle, tels que YOLO11, pour des applications telles que la détection d'objets par le personnel médical. Cette application particulière vise à déterminer en temps réel l'emplacement et les mouvements des professionnels de la santé dans une salle, ce qui permet de contrôler le respect des protocoles de sécurité et d'améliorer la connaissance de la situation.

La détection d'objets peut aider à vérifier si le personnel est correctement positionné pendant les procédures et s'il respecte les consignes d'hygiène et de sécurité, comme le maintien d'une position sûre autour de l'équipement. L'Edge AI permet de fournir des informations précieuses sans nécessiter une connectivité constante au cloud dans une salle d'opération, en garantissant la confidentialité et en fournissant un retour d'information immédiat aux équipes de soins de santé.

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Edge AI pour les appareils IoT à la maison

Des sonnettes intelligentes qui sonnent automatiquement lorsque quelqu'un s'approche aux lumières qui s'éteignent lorsqu'une pièce est vide, les maisons intelligentes sont remplies d'appareils qui utilisent l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de vie des résidents. Qu'un résident veuille voir qui est à la porte ou régler la température de la maison à l'aide de son smartphone, la technologie de pointe le permet en traitant les données sur place au lieu de dépendre d'un serveur distant. L'utilisation de l'Edge AI contribue à protéger la vie privée des résidents et réduit le risque d'accès non autorisé aux données personnelles.

En ce qui concerne la domotique, le traitement local par l'intelligence artificielle est essentiel pour les applications qui nécessitent un retour d'information immédiat. Ces applications comprennent les systèmes de sécurité, les systèmes d'éclairage et les contrôles environnementaux. En traitant les données à la périphérie, les maisons intelligentes peuvent fonctionner de manière autonome sans avoir besoin d'une connexion internet. Par ailleurs, l'IA intégrée à la vision par ordinateur peut améliorer l'accessibilité des maisons. En utilisant des techniques telles que l'estimation de la pose humaine, des systèmes de détection des gestes de la main peuvent être créés pour contrôler d'autres systèmes à l'intérieur de la maison, tels que les lumières ou les téléviseurs.

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Défis et limites

Malgré les avantages qu'ils offrent, les systèmes d'IA périphérique sont encore en évolution et doivent faire face à certains défis et limitations. Voici quelques limites à prendre en compte avant de décider d'intégrer des solutions d'IA de pointe dans votre entreprise ou votre foyer.

• Risques liés à la sécurité: Si l'IA périphérique améliore la sécurité en maintenant les données au niveau local, elle est également confrontée à certains risques au niveau local, principalement en raison d'erreurs humaines et de mots de passe non sécurisés. 

• Limitée puissance de calcul: Les systèmes d'Edge AI disposent généralement d'une puissance de calcul inférieure à celle de l'IA en nuage, ce qui les limite à des tâches spécifiques. Alors que l'informatique en nuage peut gérer de grands modèles, l'Edge AI est mieux adaptée à des tâches plus simples et plus petites.

• Problèmes de compatibilité des machines : En particulier dans les entreprises, l'IA de pointe est confrontée à différents types de machines, et les problèmes de compatibilité peuvent entraîner des défaillances et des pannes lorsque des machines incompatibles sont utilisées ensemble.

Exploiter la puissance de la périphérie

L'Edge AI permet aux industries de travailler plus rapidement et de prendre des décisions plus intelligentes en traitant les données directement là où elles sont créées. Cette approche permet d'accélérer les opérations, de renforcer la sécurité des données et de réduire les coûts liés à l'internet. 

Dans des secteurs tels que les soins de santé, la fabrication et les maisons intelligentes, l'Edge AI stimule l'efficacité et permet une prise de décision rapide sans dépendre d'un accès constant au cloud. Bien qu'il existe certaines limites, telles que les risques de sécurité potentiels et la capacité limitée pour les tâches complexes, la capacité de l'Edge AI à gérer les tâches en temps réel en fait un outil précieux pour l'avenir.

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