AI device
L’IA, le machine learning, l’apprentissage profond, les systèmes autonomes et les réseaux neuronaux ne sont pas que des mots et expressions à la mode. L’augmentation de la puissance de calcul, l’efficacité accrue du matériel et la robustesse des logiciels, ainsi que l’explosion des données de capteurs provenant de l’internet des objets, alimentent l’apprentissage automatique et déplacent les données et l’intelligence exploitables vers les périphériques. À mesure que l’IA rend les appareils – y compris les smartphones et les automobiles – plus intelligents, le mobile devient la plateforme clé pour améliorer tous les aspects de notre vie.
Des appareils de plus en plus intelligents et performants
Nous imaginons un monde où les appareils, les machines, les automobiles et les objets sont beaucoup plus intelligents, simplifiant et enrichissant notre vie quotidienne. Ils seront capables de percevoir, de raisonner et de prendre des mesures intuitives basées sur la connaissance de la situation, améliorant ainsi toute expérience et résolvant des problèmes que nous avons jusqu’à présent laissés à l’utilisateur ou à des algorithmes plus conventionnels.
L’intelligence artificielle (IA) est la technologie à l’origine de cette révolution. Vous avez peut-être entendu cette vision ou alors, vous pensez que l’IA est en fait une affaire de big data et de cloud. Pourtant, les solutions commencent à avoir la puissance, la thermique et l’efficacité de traitement nécessaires pour exécuter de puissants algorithmes d’IA sur le périphérique lui-même, ce qui présente plusieurs avantages.
L’IA est une tendance omniprésente qui s’accélère rapidement grâce aux grandes quantités de données, aux progrès des algorithmes et de la capacité de traitement des appareils modernes. Une nouvelle technologie peut sembler sortir de nulle part, mais souvent, les chercheurs et les ingénieurs ont travaillé dur pendant de nombreuses années avant que le moment soit venu et que d’importants progrès soient réalisés.
L’inférence, la solution pour intégrer l’IA à nos appareils
De plus en plus de devices actuels prennent en charge de nombreux cas d’utilisation de l’IA, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la détection des logiciels malveillants, tant pour les smartphones que pour les voitures. De même, des sujets plus larges sont étudiés, l’IA pour la connectivité sans fil, la gestion de l’énergie et la photographie par exemple.
Pour que les appareils intelligents deviennent réalité, les solutions basées sur l’apprentissage automatique doivent être exécutées sur l’appareil, qu’il s’agisse d’un smartphone, d’une voiture, d’un robot, d’un drone, d’une machine ou d’un autre objet. L’exécution des algorithmes d’IA – également appelée inférence – sur l’appareil plutôt que dans le cloud présente divers avantages : une réponse immédiate, une fiabilité accrue, une meilleure confidentialité et une utilisation efficace de la bande passante du réseau.
Le cloud reste bien sûr très important et complète le traitement des données sur le device. Il est nécessaire pour la mise en commun de grands volumes de données et l’entraînement des modèles. Toutefois, dans de nombreux cas, l’inférence entièrement exécutée dans le cloud posera des problèmes pour les applications en temps réel qui sont sensibles à la latence et critiques cas d’usages, comme la conduite autonome. Ces applications ne peuvent pas se permettre le temps d’aller-retour ou compter sur des fonctions critiques pour fonctionner dans une couverture sans fil variable. En outre, l’inférence sur le dispositif est par nature meilleure d’un point de vue de la cyber sécurité.
