« Edge AI », ou les avantages de l’intelligence artificielle locale

L’Edge AI est un domaine émergent de l’intelligence artificielle qui révolutionne l’industrie grâce à des appareils plus intelligents et autonomes capables de traiter les données en quelques millisecondes.

Qu’est-ce que l’Edge AI ?

L’Edge AI, ou intelligence artificielle en périphérie du réseau, désigne la mise en œuvre de l’IA dans un environnement d’edge computing. Cette technologie permet de réaliser les calculs à proximité de l’endroit où sont collectées les données, plutôt que dans une installation de cloud computing centralisée ou un datacenter hors site. Les appareils peuvent ainsi prendre des décisions plus intelligentes plus rapidement, donnant des réponses en temps réel quasi instantanément.

Quels sont les avantages du Edge AI ?

L’exploitation locale des méthodes avancées telles que l’apprentissage automatique ou machine learning offre plusieurs avantages :

• Analyse en temps réel. L’Edge IA permet une informatique haute performance à proximité du lieu où se trouvent, par exemple, des capteurs IoT générant des données, ce qui accélère la prise de décision.
• Temps de latence réduit. Le temps nécessaire au traitement des données est réduit, du fait que les appareils ne nécessitent pas de transferts aller-retour.
• Faibles exigences en bande passante. Le fait de traiter les données à proximité des objets permet d’économiser en stockage sur le cloud et en bande passante.
• Sécurité améliorée. Le traitement en local évite l’exposition des données sensibles à des cybercriminels potentiels, puisqu’elles ne sont pas envoyées hors site. Toutefois, ces données restent vulnérables et peuvent faire l’objet de menaces ou d’attaques.
• Vitesse accrue. L’Edge IA offre une vitesse de traitement plus élevée que le cloud computing.

L’une des principales différences entre l’Edge IA et l’intelligence artificielle classique est que, avec l’Edge IA, les informations ne sont pas transmises à un emplacement dans le cloud. En effet, les données sont traitées par les appareils connectés fonctionnant à la périphérie du réseau. Cela signifie une couche d’intelligence supplémentaire, c’est-à-dire que les appareils peuvent non seulement collecter des données, mais aussi mettre en œuvre la technologie du machine learning.

Les applications industrielles du Edge IA

L’Edge AI présente un potentiel considérable dans de nombreux secteurs, ce qui témoigne de ses grandes capacités :

• Automobile. Les véhicules dotés du Edge AI peuvent prendre des décisions telles que changer de voie pour éviter les collisions, ce qui contribue à améliorer la sécurité routière. C’est grâce à cette technologie que les voitures autonomes sont une réalité.
• Assistants vocaux. La capacité de ces dispositifs à reconnaître localement une voix leur permet de déterminer s’ils doivent s’activer et répondre.
• Contrôle des processus. L’analyse des données en temps réel offre aux entreprises une efficacité accrue.
• Énergie. Les installations telles que les usines pétrolières et gazières sont souvent situées dans des endroits éloignés. Grâce à l’Edge AI, elles peuvent traiter les informations de manière autonome.
• Industrie et intralogistique. Les robots peuvent répondre aux changements de l’environnement sans intervention humaine et exécuter des tâches en toute autonomie. Les robots de picking en sont un exemple. Parmi d’autres applications, on peut citer l’automatisation des lignes d’assemblage à l’aide du IIoT, la vision par ordinateur pour détecter les défauts d’un produit ou encore la maintenance prédictive des équipements.
• Santé et suivi des patients. Les traitements et les diagnostics sont plus précis lorsque les résultats sont analysés en temps réel. De plus, des outils tels que les moniteurs de fréquence cardiaque ou de glucose alertent le patient en cas d’anomalie.
• Systèmes de sécurité. Les dispositifs de surveillance dotés du Edge AI peuvent détecter les intrus et les incidents et le signaler de manière autonome.

De même, l’informatique avec Edge AI permet de suivre la consommation d’énergie liée aux activités industrielles afin de réduire l’impact sur l’environnement.

Avantages et inconvénients du Edge AI

Pour son déploiement, l’Edge AI nécessite une capacité de calcul suffisante sur les serveurs ou appareils locaux afin de permettre l’exécution des modèles d’analyse et des algorithmes d’intelligence artificielle. Par ailleurs, leur mémoire et leur espace de stockage de données sont parfois limités, et une alimentation par batterie peut signifier un inconvénient quant à l’autonomie.

Pour éviter ces inconvénients, il est conseillé de s’appuyer sur une architecture dédiée aux dispositifs à faible puissance et d’utiliser des processeurs conçus pour les applications d’IA, tels que ceux de la vision par ordinateur ou l’inférence basée sur les réseaux neuronaux.

La caractéristique distinctive de l’intelligence artificielle en périphérie du réseau par rapport à l’intelligence artificielle connectée au cloud, c’est l’emplacement d’exécution des algorithmes :

• Edge AI. Les données sont stockées et exploitées sur des appareils situés en périphérique du réseau, tels que des capteurs, des véhicules ou des dispositifs IoT. Cela nécessite donc moins de bande passante et le temps de latence est quasiment nul. Un fonctionnement dans des zones éloignées et dépourvues de connectivité est possible. Ses inconvénients sont la mémoire limitée et la nécessité d’optimiser les algorithmes et d’utiliser du matériel spécifique.
• IA dans le cloud. Les données sont traitées sur des serveurs cloud classiques et centralisés, généralement gérés par un fournisseur. Ses avantages sont une meilleure capacité et puissance de calcul face aux gros volumes de données. L’obligation de transférer les données peut toutefois ralentir la communication.

L’avenir de la logistique et de l’intelligence artificielle

L’Edge AI s’avère utile lorsque les informations doivent être analysées et traitées instantanément. Alors que cette technologie en est toujours à ses débuts, les développements de matériel spécifique à l’IA et l’amélioration des capacités de stockage et de traitement des appareils IoT se succèdent.

À l’heure où le monde est toujours plus interconnecté, l’IA est loin d’être en marge de la gestion logistique. Les systèmes de gestion d’entrepôt sont devenus le meilleur allié pour exercer un contrôle exhaustif des opérations et améliorer les performances des installations. Vous envisagez de faire avancer votre entreprise dans cette direction ? N’hésitez pas à nous contacter. Chez Mecalux, nous sommes experts en automatisation et digitalisation des entrepôts et nous restons à la pointe en matière de recherche sur l’intelligence artificielle afin d’équiper nos clients de capacités technologiques supérieures.