L'Edge AI est un système d'intelligence artificielle qui vise à se rapprocher des utilisateurs. Depuis toujours, l'IA ne cesse d'évoluer pour répondre aux demandes des utilisateurs.
Avec la croissance de l'activité des entreprises, le cloud computing est également devenu une part importante de l'évolution de l'intelligence artificielle. D'autre part, la multiplication des appareils technologiques pousse les entreprises à prendre de plus en plus conscience de l'utilité de mettre l'IA à leur disposition.
Qu'est-ce que l'Edge AI ?
Essentiellement, l'Edge AI signifie que des algorithmes d'intelligence artificielle sont exécutés sur un périphérique matériel en utilisant des données générées localement. Il peut être question d'un ordinateur, d'un appareil IoT ou d'un serveur Edge. Le dispositif n'a pas besoin d'être connecté à internet pour analyser des informations et prendre des décisions en temps réel. En d'autres termes, ce système traite les données au point d'interaction le plus proche de l'utilisateur.
Cela permet de réduire considérablement les coûts de communication à la différence du système de cloud computing. Il suffit qu'un appareil dispose d'un microprocesseur et de capteurs pour exploiter l'Edge AI. Par ailleurs, il réduit les risques liés à la confidentialité en termes de stockage des données sur le cloud. De même, les limites de bande passante et de latence affaiblissent la transmission de ces informations.
Edge AI et Edge Computing
La notion de Edge Computing consiste à rendre les calculs et le stockage de données plus accessibles aux utilisateurs. Ce système s'exécute sur des appareils locaux comme les ordinateurs ou les objets connectés (IoT). En outre, il existe également des serveurs Edge dédiés. Contrairement au cloud computing, il n'est pas affecté par les problèmes de latence et de bande passante. Autrement dit, les appareils et les opérations sont plus performants et plus rapides. C'est très utile pour les applications qui nécessitent une grande réactivité, ou pour les utilisateurs situés dans des régions éloignées.
Maintenant, l'Edge AI est une combinaison du Edge Computing et de l'intelligence artificielle. En termes simples, il s'agit d'opérer des algorithmes IA sur un périphérique local qui dispose d'une capacité de Edge Computing. En fonctionnant indépendamment d'une connexion internet, le traitement des données en temps réel devient possible. D'une manière générale, tous les systèmes d'intelligence artificielle sont exécutés dans des serveurs cloud centralisés. Avec ce système, le processus fait partie du flux de travail d'un appareil local, donc les données ne sont pas transférées ailleurs.
Quelques exemples d'IA en périphérie
Nous pouvons observer un système Edge AI sur les enceintes connectées comme Alexa de Google ou encore Homepod de Apple. Elles ont appris des mots et des phrases grâce au machine learning qu'elles ont stockées dans leur propre système. En communiquant des informations à Siri ou à Google, les enceintes transmettent les commandes vocales vers un réseau Edge. Là, elles sont transcrites en texte afin de générer une réponse. Sans le système, les appareils prendraient quelques secondes à traiter les réponses, alors que grâce à Edge, il en faut moins de 400 millisecondes.
Par définition, un appareil portable est, par exemple, à la périphérie du réseau. Le logiciel Edge AI qui fonctionne grâce à un microprocesseur sur le dispositif peut traiter les données en temps réel. Autrement dit, il génère et stocke les résultats sur le périphérique. Au bout de quelques heures, l'appareil peut se connecter à internet pour faire une sauvegarde sur le cloud. En effet, utiliser cette technologie n'implique pas forcément de couper les liens avec le cloud. Toutefois, de ce deuxième exemple, un avantage clé concerne l'économie d'énergie. Si l'appareil portable était connecté en permanence pour transmettre les données au cloud, la batterie se viderait en un rien de temps.
Quelle importance ?
L'utilisation de l'Edge AI peut bénéficier à plusieurs domaines. Les exemples les plus courants sont les reconnaissances faciales et les mises à jour automatiques sur les smartphones, les véhicules semi-autonomes ou encore les appareils intelligents. Les jeux vidéos, les robots, les drones, les caméras de sécurité, etc. peuvent également en tirer parti.
Pour faire court, il n'y a aucune limite pour l'application de cette technologie. En conséquence de la pandémie de Covid-19, les entreprises sont contraintes à déployer des solutions d'intelligence artificielle pour le traitement de données en temps réel. Par exemple, dans le domaine de la santé, elle contribue à la surveillance, aux tests et aux traitements des patients. Sa seule limite est donc l'imagination de la communauté des développeurs. Voilà pourquoi il existe déjà des initiatives pour former des étudiants et professionnels sur cette technologie.
D'autre part, le déploiement du réseau 5G augmentera encore plus l'utilité de l'Edge AI. En effet, cela implique une vitesse plus rapide et une faible latence pour la transmission des données. En combinant ces deux technologies, les entreprises pourront gérer plus facilement les charges de travail sur plusieurs appareils.
Les avantages de l'Edge AI
Certes, nous avons mentionné quelques avantages de l'intelligence artificielle en périphérie. Néanmoins, afin de mieux comprendre son importance, nous allons les développer point par point.
Un avantage essentiel concerne la réduction des coûts. Précisons d'abord que les charges qui se rapportent aux données dépendent de l'utilisation de bande passante. Étant donné que l'Edge AI s'exécute en local, les utilisateurs peuvent limiter les dépenses en termes de communication. Par ailleurs, il facilite l'intégration de logiciels axés sur l'expérience utilisateur sur les appareils portables. Nous parlons ici des applications qui nécessitent des paiements en temps réel ou encore les montres ou bracelets de sports connectés.
D'autre part, l'IA en périphérie assure la sécurité des utilisateurs. Une menace pèse souvent sur la transmission des données qui peuvent se perdre. Une fois de plus, le traitement en périphérie élimine ce risque. D'autant plus que les utilisateurs ont le contrôle sur qui a accès aux informations, contrairement au cloud centralisé.
Ensuite, rappelons encore l'importance de l'exécution en temps réel. Cette caractéristique de l'Edge AI permet d'accélérer toutes les tâches le plus rapidement possible. Et enfin, les dispositifs utilisés n'ont pas besoin de maintenance particulière qui nécessiterait l'intervention de datascitentits ou de développeur IA.
Applications de l'Edge AI
Pour vous donner une idée plus précise de l'application de l'Edge Ai dans la vie quotidienne, voici une liste de quelques domaines que nous avons effleurés plus tôt.
L'internet industriel des objets (IIoT)
L'application de l'IoT dans le domaine industriel repose sur l'automatisation des processus de fabrication et d'exploitation. Cette fonctionnalité permet d'augmenter la productivité. En utilisant un système d'Edge AI, les dispositifs IIoT peuvent avant tout effectuer des inspections visuelles. D'un autre côté, ils peuvent également mettre au point un contrôle robotique à prix réduit.
Les véhicules à conduite autonome
Les véhicules autonomes utilisent également des appareils IA qui sont capables de générer leurs propres données. C'est important car ils requièrent des traitements immédiats, comme quand il s'agit de détecter une voiture qui se rapproche. Grâce au machine learning en périphérie, ces véhicules peuvent reconnaître les panneaux de signalisation ainsi que d'autres éléments pour la sécurité routière.
Les caméras de surveillance
L'Edge AI bénéficie également aux systèmes de surveillance tels que les caméras. Ils ne nécessitent plus de traiter les signaux en passant par le cloud, les algorithmes ML peuvent le faire en local. De cette manière, les appareils peuvent suivre le mouvement de gens ou d'objets en temps réel. Les sauvegardes cloud ne se feront que si nécessaire, ce qui permettra de réduire l'occupation de mémoire.
Les entreprises et les développeurs sont conscients que la technologie Edge offre des services plus efficaces et plus rapides. Avec les utilisateurs qui passent de plus en plus de temps avec leurs appareils mobiles, ils peuvent générer plus de profit. C'est une opportunité qui peut révolutionner l'industrie de l'intelligence artificielle. Cependant, comme nous l'avons cité précédemment, le Edge AI ne remplacera jamais le cloud, ils sont en réalité complémentaires.
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