L'IA de pointe expliquée en 5 minutes ou moins

L’IA périphérique fait passer l’IdO et l’informatique périphérique à la vitesse supérieure.

Alors que les industries s’efforcent d’accroître l’automatisation, l’efficacité et la sécurité, l’IA de pointe est devenue la technologie la plus demandée. De l’agriculture à la conduite automobile en passant par les soins de santé, elle peut apporter des changements positifs et ouvrir la voie à des milliers de nouvelles possibilités.

L’IA périphérique aide les applications à reconnaître les modèles et à effectuer des tâches répétitives en toute sécurité. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur cette technologie en vogue.

Qu’est-ce que l’IA périphérique ?

L’IA périphérique est une technologie qui fait appel à l’informatique périphérique et à l’intelligence artificielle. Ce concept dépend donc largement de l’informatique de pointe. Il s’agit de déployer des applications d’intelligence artificielle dans des appareils périphériques afin que l’intelligence artificielle puisse fonctionner à la périphérie du réseau.

Avec l’aide de l’internet, la périphérie peut se situer littéralement n’importe où. Il peut s’agir de feux de circulation, de magasins de détail, d’hôpitaux, de téléphones, etc. Quel que soit l’endroit, l’intelligence artificielle en périphérie peut effectuer des calculs autonomes et partager des données avec d’autres appareils IdO. Ainsi, elle fonctionne et prend des décisions localement sans déplacer les données vers le nuage ou un serveur distant.

Comment fonctionne l’IA périphérique ?

Supposons qu’une machine doive fonctionner comme un être humain et effectuer des tâches telles que l’identification d’objets, parler en langage naturel, conduire une voiture ou comprendre un discours. Dans ce cas, elle doit reproduire l’intelligence humaine.

Ici, l’IA reproduit la cognition humaine à l’aide d’un réseau neuronal profond (DNN), qui est une structure de données. Ces réseaux sont entraînés à partir de milliers de questions sur un sujet particulier et de leurs réponses correctes. Ils deviennent ainsi capables de répondre à ce type de question.

Ces modèles peuvent fonctionner directement à la périphérie d’un réseau donné sur l’IA périphérique. La périphérie est généralement située près du système où les données sont générées.

Ces modèles peuvent collecter et traiter les données de l’appareil tout en surveillant son comportement. L’appareil peut ainsi corriger les problèmes, prendre des décisions et faire des prédictions.

Avantages de l’IA périphérique

Traitement des données en temps réel

La périphérie du réseau est l’endroit où sont placés les capteurs et les appareils IoT. Le plus grand avantage de cette technologie est qu’elle rend la périphérie capable d’exécuter un calcul à haute performance. Grâce à cette technologie, les applications d’IA exécutent des algorithmes DL et ML pour traiter les données de terrain instantanément.

Confidentialité et sécurité

Étant donné que la plupart des opérations d’intelligence artificielle se déroulent sur un appareil périphérique, moins de données sont envoyées vers des sites externes. Cela signifie qu’il y a moins de risques de détournement de données et que la vie privée est préservée. Même lorsqu’il est nécessaire d’envoyer les données vers le cloud, toutes les données redondantes et inutiles sont exclues du processus.

Réduction de la bande passante et des coûts liés à l’informatique dématérialisée

Dans le même ordre d’idées que le point précédent, l’IA périphérique utilise moins de bande passante internet, car moins de données sont envoyées vers le cloud. Elle réduit donc vos dépenses liées au service cloud et à la bande passante.

Moins de consommation d’énergie

Les appareils fonctionnant avec l’IA périphérique sont généralement très efficaces en termes de consommation d’énergie. Ils ont donc besoin de moins d’énergie que les appareils qui utilisent des centres de données en nuage pour le traitement et l’analyse des données.

Évolutivité et polyvalence

De plus en plus d’entreprises rendent leurs appareils compatibles avec la technologie de pointe, ce qui leur permet d’évoluer facilement en cas de besoin.

Inconvénients de l’IA périphérique

• Bien qu’elle soit plus sûre que l’informatique en nuage, l’IA périphérique peut également être confrontée à des problèmes de sécurité dus à des erreurs humaines et à des applications non sécurisées au niveau local.
• Si un système d’IA périphérique se débarrasse de données pertinentes par erreur ou par le biais d’un algorithme inefficace, il produira une analyse erronée.
• Ne disposant pas de la puissance de calcul complète de l’IA en nuage, ces dispositifs ne peuvent exécuter qu’un nombre limité de tâches.
• Si les appareils sont incompatibles avec l’IA périphérique, des défaillances et des pannes sont inévitables.

Cas d’utilisation de l’IA périphérique

#1. IoT industriel

L’Edge AI peut être utilisée pour inspecter la qualité des produits grâce à des algorithmes d’IA. Ainsi, il n’y a pas besoin d’inspections manuelles dans la chaîne de production.

#2. Sécurité domestique

L’Edge AI devient populaire pour la sécurité des maisons et des bureaux. Par rapport aux caméras traditionnelles, les appareils dotés de l’intelligence artificielle peuvent détecter les personnes et les activités suspectes en temps réel. Les utilisateurs bénéficient ainsi d’un service efficace à moindre coût.

#3. Fabrication

Dans ce secteur, les dispositifs et les capteurs d’IA périphérique collectent des données rapides et les analysent instantanément. Ainsi, les fabricants peuvent superviser et contrôler leurs actifs et mettre en œuvre les protocoles de maintenance nécessaires.

#4. Commerce de détail

L’Edge AI peut améliorer l’expérience client grâce aux commandes vocales et aux ordres vocaux. Tout ce dont ils ont besoin, c’est d’une enceinte intelligente ou d’un smartphone pour rechercher des produits ou passer des commandes en ligne avec des commandes vocales.

#5. Énergie

Les usines pétrolières et gazières, généralement situées dans des zones reculées, utilisent l’Edge AI pour l’analyse en temps réel et le traitement des informations. Sa capacité à travailler hors ligne en fait la meilleure option pour ces sites qui ne disposent pas d’une forte connectivité internet.

#6. Soins de santé

La technologie Edge AI est utilisée dans le domaine de la santé pour le suivi des patients. Les applications d’IA périphérique traitent localement les données des appareils de surveillance. Ainsi, les hôpitaux bénéficient d’une visibilité en temps réel sur l’état des patients.

Avantages de l’Edge AI pour les entreprises

• L’Edge AI apporte plus de puissance et d’efficacité au processus commercial.
• Elle peut fournir les données nécessaires en temps réel, sans aucun retard.
• Le coût du réseau et de la bande passante de l’Edge AI est également inférieur à celui de l’Edge AI dans le nuage.
• Les modèles d’IA utilisés dans cette technologie s’améliorent en fonction des besoins de l’industrie.
• En tant que technologie décentralisée et hors ligne, elle offre une disponibilité et une fiabilité accrues.
• Elle garantit la confidentialité des données en les stockant localement et en ne téléchargeant l’analyse que dans le nuage.

Edge AI vs. Cloud AI : différences

Puissance

Les dispositifs d’Edge AI ont moins de puissance de calcul que ceux de Cloud AI. Lorsque vous avez besoin de traiter un grand nombre de données, l’IA en nuage est le meilleur choix.

Largeur de bande Internet

L’Edge AI traite la plupart des données sur l’appareil périphérique. Elle a donc besoin de moins de bande passante que l’IA en nuage, qui envoie toutes les données au serveur en nuage.

Temps de latence

L’Edge AI est préférable pour les applications qui nécessitent une inférence rapide en temps réel. Dans le cas de l’IA en nuage, le retard dans le transfert des données peut poser des problèmes.

Sécurité

L’Edge AI peut préserver la confidentialité et la sécurité des données, alors que l’IA en nuage est sujette à la perte d’intégrité des données et aux cyber-attaques.

Ressources d’apprentissage de l’Edge AI

#1. Edge AI : Convergence de l’informatique de pointe et de l’intelligence artificielle

Ce livre vous apprend comment l’informatique de pointe et l’intelligence artificielle peuvent être bénéfiques lorsqu’elles sont mises en œuvre ensemble. Outre l’intelligence de pointe et l’intelligence de pointe intelligente, leurs méthodes de mise en œuvre et leurs technologies vous seront présentées ici.

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Il vous aidera également à comprendre l’inférence de l’IA, la formation de l’IA, l’application de la périphérie et les tendances futures de ce sujet qui façonneront l’avenir.

#2. L’IA à la périphérie : résoudre les problèmes du monde réel avec l’apprentissage automatique embarqué

Si vous souhaitez devenir un expert en IA et en ML pour les appareils Edge, ce livre est fait pour vous. Après l’avoir lu, vous comprendrez quels sont les projets qui se prêtent le mieux à l’utilisation de l’IA en périphérie.

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En plus d’explorer les modèles de conception pour les applications d’IA périphérique, ce livre vous enseigne également le flux de travail du développement de systèmes d’IA.

#3. Applied Edge AI : Concepts, Platforms, and Industry Use Cases (IA appliquée en périphérie : concepts, plateformes et cas d’utilisation dans l’industrie)

Ce livre traite des concepts, des plateformes et des cas d’utilisation de l’IA périphérique. Il vous permettra de découvrir les technologies, les systèmes, les processus, les modèles, les applications et les pratiques liés à ce concept.

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En outre, cette ressource vous éclairera sur les boîtes à outils, les algorithmes, les puces et les plateformes d’IA que vous pouvez utiliser pour l’intelligence périphérique.

#4. L’intelligence périphérique en devenir : Optimisation, apprentissage profond et applications

Ce livre vous forme à l’intégration de l’IA dans les réseaux périphériques, afin que vous puissiez exploiter pleinement le potentiel de l’IdO et du big data grâce à l’IA périphérique ou à l’intelligence périphérique. Il s’agit d’une compilation des recherches menées sur l’edge AI.

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Cette ressource vous donne un aperçu des architectures, des cadres et des technologies à venir utilisées pour la périphérie du réseau. En outre, elle comprend une discussion sur les applications, le marché et les futures possibilités de recherche dans ce domaine.

Conclusion

De plus en plus d’entreprises adopteront l’IA en périphérie pour obtenir des informations en temps réel, réduire les coûts et améliorer la confidentialité. Une bonne compréhension de ce concept vous aidera à relever les défis.

Vous pouvez vous référer à cet article en tant que guide de l’IA périphérique, dans lequel nous avons également inclus des ressources d’apprentissage sur l’IA périphérique. Vous pouvez également consulter les articles sur l’informatique de pointe et l’analyse de pointe.