Comprendre les applications réelles de l'Edge AI

La technologie Edge AI, qui traite et analyse les données directement sur des appareils tels que des ordinateurs personnels, des appareils IoT ou des serveurs edge spécialisés, rend le stockage et le traitement des données plus rapides et plus accessibles en traitant les opérations localement. Elle permet d'éviter les problèmes courants des systèmes cloud, tels que la latence et les limites de la bande passante, ce qui se traduit par des performances plus rapides et plus fiables. Par exemple, dans les véhicules autonomes, le traitement local est essentiel pour la prise de décision en temps réel, comme la détection d'obstacles ou la réponse instantanée aux feux de circulation. En traitant les données directement sur le véhicule, l'Edge AI permet des réponses en une fraction de seconde qui seraient trop lentes si l'on s'appuyait sur un serveur cloud distant.

L'Edge AI devient de plus en plus populaire, le marché mondial devant atteindre 143,06 milliards de dollars d'ici 2034. Différents secteurs utilisent l'edge AI pour améliorer les flux de travail, automatiser les tâches et susciter l'innovation tout en relevant des défis tels que la latence, la sécurité et le coût.

Dans cet article, nous allons voir comment l'IA de pointe fait la différence dans des domaines tels que les soins de santé et la fabrication, ainsi que quelques éléments à garder à l'esprit pour la mettre en œuvre. Commençons !

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Comment fonctionne l'Edge AI

L'IA en périphérie combine l'informatique en périphérie et l'intelligence artificielle (IA). L'edge computing est un cadre technologique qui traite les données plus près de l'endroit où elles sont générées, ce qui permet des analyses en temps réel, une meilleure fiabilité et des économies. Le composant IA apporte des algorithmes d'apprentissage automatique directement à la périphérie, ce qui permet aux appareils de prendre des décisions intelligentes localement. Cette approche réduit le besoin d'un cloud 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 plus 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 des données: Les capteurs de l'appareil recueillent des informations brutes de l'environnement, comme les relevés de température ou l'état de l'équipement dans les milieux industriels.
• Données de nettoyage: Les données collectées sont rapidement traitées sur l'appareil pour filtrer le bruit et se concentrer sur les détails pertinents.
• Faire des prédictions: Les données nettoyées sont analysées par un modèle d'IA intégré directement dans l'appareil périphérique.
• Prise de décision: Sur la base de l'analyse, le système d'IA prend des décisions et lance toutes les actions ou réponses nécessaires.

L'IA en périphérie et l'IA dans le nuage

Edge AI et Cloud AI 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 confidentialité accrue et une dépendance minimale à la connectivité Internet. 

Contrairement à l'Edge AI, l'IA dans le 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 détriment d'une latence plus élevée et d'une utilisation accrue de la bande passante en raison de la nécessité de transmettre les données sur Internet. L'IA dans le 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 clé réside dans le coût et la tension du réseau associés à l'IA dans le nuage. Le traitement sur de puissants serveurs distants peut être coûteux, surtout 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 une contrainte supplémentaire.

L'Edge AI relève ces défis en traitant les données directement sur l'appareil, ce qui permet de réduire les coûts liés au cloud, d'alléger la charge du réseau et de sécuriser les informations sensibles sur place. Au lieu d'envoyer des données brutes, seuls les résultats finaux (ou inférences) sont généralement transmis, ce qui offre 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. Envoyer toutes ces données à un serveur cloud distant pour les traiter peut s'avérer inefficace dans les situations qui nécessitent une surveillance 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 par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 sont souvent formés dans le cloud, mais peuvent être déployés à la périphérie pour prendre en charge des applications en temps réel directement sur place. 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 périphérique, examinons de plus près quelques applications du monde réel. 

L'IA de pointe dans les applications de santé

Un diagnostic rapide et d'excellents soins aux patients sont des priorités absolues pour chaque établissement de santé, et l'edge AI 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'edge AI et des appareils intelligents. Ensemble, ces technologies créent des systèmes de santé plus rapides, plus sûrs et plus réactifs.

Par exemple, les appareils portables alimentés par l'IA de pointe peuvent surveiller en permanence les signes vitaux comme la fréquence cardiaque, la pression artérielle, le taux de glucose et la respiration. Ils peuvent même détecter les chutes soudaines et en informer immédiatement les soignants. Dans les ambulances, l'edge AI peut analyser les données des moniteurs des patients sur place. Les idées 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.

Edge AI peut également aider au déploiement de modèles de vision par ordinateur, par ex. YOLO11Les modèles de vision artificielle sont utilisés pour des applications telles que la détection d'objets par le personnel médical. Cette application particulière se concentre sur la détermination des emplacements et des mouvements des professionnels de santé dans une salle en temps réel, ce qui aide à surveiller le respect des protocoles de sécurité et à améliorer la conscience de la situation.

La détection d'objets peut aider à vérifier si le personnel est correctement positionné pendant les procédures et s'il adhère aux directives d'hygiène et de sécurité, comme le maintien d'un positionnement sûr 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 soignantes.

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L'IA de pointe pour l'automatisation industrielle

Les fabricants du monde entier utilisent la technologie edge AI pour rendre leurs opérations plus rapides, plus efficaces et plus productives. En utilisant des données en temps réel provenant de capteurs et d'appareils IoT, l'edge AI permet une maintenance prédictive, ce qui permet aux usines de détecter les signes précoces de défaillance des équipements et de prédire les pannes avant que des problèmes majeurs ne surviennent. Cette approche proactive permet de réduire les temps d'arrêt, de prolonger la durée de vie des équipements et de maintenir des opérations fluides. 

Edge AI améliore également le contrôle de la qualité en utilisant Vision AI pour repérer les défauts des produits avant qu'ils ne soient emballés pour être expédiés. En analysant les images et les vidéos directement sur place, edge AI peut rapidement identifier les défauts, ce qui garantit que seuls les produits de haute qualité parviennent aux clients. Le retour d'information immédiat permet aux fabricants de régler les problèmes tout de suite, ce qui réduit le gaspillage, améliore les normes des produits et stimule la satisfaction des clients.

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'IA de pointe 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 grâce à son smartphone, la technologie edge rend cela possible en traitant les données directement sur place au lieu de dépendre d'un serveur distant. L'utilisation de l'Edge AI permet de protéger la vie privée du résident et de réduire le risque d'accès non autorisé aux données personnelles.

En ce qui concerne la domotique, le traitement local par edge AI est crucial pour les applications qui ont besoin d'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. De plus, l'IA intégrée à la vision par ordinateur peut améliorer l'accessibilité dans les 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 Edge AI sont encore en pleine évolution et font face à certains défis et limites. Voici quelques limites à prendre en compte avant de décider d'intégrer des solutions d'Edge AI dans ton entreprise ou à la maison.

• Risques de sécurité: Si l'edge AI améliore la sécurité en conservant les données au niveau local, elle est également confrontée à certains risques au niveau local, principalement dus à l'erreur humaine et aux mots de passe non sécurisés. 

• Limitée puissance informatique: Les systèmes d'Edge AI ont généralement une puissance de calcul inférieure à celle de l'IA basée sur le cloud, ce qui la limite à des tâches spécifiques. Alors que le cloud peut gérer de grands modèles, l'Edge AI est mieux adapté aux tâches plus simples et plus petites.

• Problèmes de compatibilité des machines : En particulier dans le cadre professionnel, l'edge AI est confrontée à des défis avec différents types de machines, et les problèmes de compatibilité peuvent entraîner des défaillances et des pannes lorsque des machines incompatibles sont utilisées ensemble.

Exploiter le pouvoir de la bordure

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 accélère les opérations, renforce la sécurité des données et réduit les coûts liés à Internet. 

Dans des secteurs comme la 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 potentiels de sécurité 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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