Le passage à l'inférence par l'IA propulse l'intelligence en temps réel à la pointe de la technologie

Le secteur de l'IA, et le dialogue qui en découle, se détourne progressivement des efforts d'entraînement des modèles d'IA. Cette histoire, qui se déroulait auparavant de manière centralisée dans le cloud ou les centres de données (ou les deux), est désormais dépassée. Aujourd'hui, avec une multitude de cas d'utilisation dans la plupart des secteurs, ces modèles sont déployés et exécutés dans des environnements distribués et décentralisés. Le secteur passe de la phase d'entraînement à celle d'inférence, et cette évolution se produit à la périphérie, avec l'intelligence en temps réel nécessaire à tous les domaines, des caméras intelligentes aux appareils intégrés aux machines industrielles. L'accent est mis sur l'apprentissage centralisé de l'IA au profit de l'IA Edge, ou déploiements hybrides.

À une époque où la vitesse, la précision et la confidentialité des données sont plus essentielles que jamais, IA de pointe redéfinit les processus opérationnels aux points de contact les plus critiques des entreprises. Contrairement aux modèles d'IA traditionnels qui s'appuient sur une infrastructure cloud, l'IA Edge rapproche la prise de décision du point de génération des données.

La valeur de l'IA Edge

Réduire la distance entre la génération des données et la prise de décision minimise la latence en éliminant le décalage de transmission réseau, ce qui accélère la fourniture d'informations prédictives et l'automatisation des décisions. Ce traitement en temps réel permet aux organisations de gagner en efficacité, améliorant ainsi l'expérience client, la qualité des produits et même la sécurité des employés. Quel que soit le cas d'utilisation, cette distance plus courte améliore également la sécurité et la fiabilité en réduisant la quantité de données sensibles en mouvement et en diminuant la bande passante requise.

L’immédiateté et la pertinence sont primordiales, quel que soit le secteur d’activité.

Par exemple, dans le secteur manufacturier, l'IA Edge peut alimenter des systèmes d'assurance qualité qui signalent instantanément les défauts des produits. Dans le secteur de la santé, elle peut soutenir systèmes de surveillance des patients qui déclenchent des alertes dès la détection d'anomalies. Les détaillants utiliseront l'IA Edge pour personnaliser l'expérience client en magasin et gérer les stocks de manière dynamique. Dans tous ces scénarios, l'intelligence requise en périphérie constitue un atout majeur. L'IA Edge est essentielle lorsque chaque milliseconde compte.

Le contexte est important du centre de données à la périphérie

Si les GPU sont souvent associés à l'IA, l'IA Edge implique davantage de nuances, car les besoins et la nature des charges de travail d'inférence sont fondamentalement différents de ceux de l'entraînement des modèles. De nombreuses charges de travail d'inférence, notamment les applications basées sur la vision, peuvent être gérées efficacement par les processeurs, plus économes en énergie et en coûts. Même si un déploiement en périphérie exige des performances supérieures, une nouvelle catégorie de GPU basse consommation a émergé, offrant des solutions sur mesure pour la périphérie.

En fin de compte, choisir la configuration adéquate consiste à trouver le juste équilibre entre la charge de travail spécifique, le débit souhaité et les contraintes environnementales. Les déploiements d'IA Edge nécessitent un matériel capable d'équilibrer performances et opérabilité pratique sur le terrain.

La réussite en périphérie exige une approche fondamentalement différente, capable de gérer les contraintes d'espace, d'alimentation et de refroidissement tout en préservant les performances. Le matériel et les logiciels doivent être conçus spécifiquement pour répondre aux exigences de la périphérie, qui incluent souvent la capacité de fonctionner de manière fiable dans des environnements difficiles sans compromettre la capacité de calcul. L'alternative est l'indisponibilité, qui peut avoir des conséquences dévastatrices en aval.

La voie du succès

La réussite de l'IA Edge commence par l'identification d'un cas d'utilisation unique à fort impact et par un déploiement initial ciblé. Cette approche permet de maîtriser le périmètre de l'entreprise tout en créant une dynamique positive lors du déploiement, permettant ainsi à l'organisation d'exploiter le potentiel de cette technologie tout en affinant ses processus opérationnels et ses cadres de support.

Mais c’est aussi plus facile à dire qu’à faire !

La plupart des organisations souhaitant tirer parti des déploiements d'IA ne maîtrisent pas parfaitement les technologies sous-jacentes et n'y sont pas encore familiarisées. Ce manque de connaissances les pousse à rechercher des conseils et des capacités renforcées auprès de partenaires externes. Face à la multiplication des déploiements et à l'évolution du secteur de la formation au cœur de l'IA vers l'inférence en périphérie, les exigences logicielles et de services liées au matériel gagnent également en importance. De plus, la complexité ne fera qu'augmenter. En périphérie, notamment, où les temps d'arrêt peuvent avoir des conséquences massives et coûteuses en aval, il est indispensable de s'appuyer sur l'expertise et les services nécessaires pour garantir des performances constantes.

Un piège fréquent pour les entreprises est de se concentrer trop étroitement sur des projets de démonstration de faisabilité sans plan d'évolution clair. Elles doivent également tenir compte de la complexité opérationnelle, de la gestion à distance et de la tolérance aux pannes au support tout au long du cycle de vie. Il est crucial de multiplier les raisons de collaborer avec un partenaire expérimenté. Contrairement aux centres de données, où les systèmes sont surveillés de près et mis à jour fréquemment, l'infrastructure edge doit être conçue pour durer, avec un objectif typique de cinq à sept ans.

De plus, les entreprises souhaitent de plus en plus consolider leurs ressources informatiques de pointe afin de réduire leur empreinte et leurs coûts. Cette approche combine les charges de travail traditionnelles avec des applications d'IA sur des plateformes unifiées et virtualisées, éliminant ainsi le besoin d'infrastructures distinctes, mais augmentant le besoin d'intelligence en temps réel.

L'IA de pointe à l'avenir

L'IA Edge évolue rapidement, passant de systèmes basés sur des règles à une intelligence plus adaptative et contextuelle. Grâce aux avancées de l'IA générative et des modèles fondamentaux, les systèmes Edge commencent à prendre en charge des boucles d'apprentissage continu, s'adaptant de manière autonome en fonction des données saisies, sans recourir au cloud.

Les déploiements basés sur Kubernetes et les modèles conteneurisés assurent la cohérence nécessaire à l'efficacité des déploiements Edge AI. La conteneurisation facilite le transfert rapide des mises à jour du cloud vers la périphérie, et Kubernetes orchestre les conteneurs à grande échelle, gérant automatiquement les déploiements, les mises à jour et les contrôles d'intégrité. Cette efficacité et cette fiabilité accrues des mises à jour transmises aux nœuds périphériques améliorent également la précision des modèles et offrent une résilience et une disponibilité accrues, essentielles pour préserver la valeur de tout déploiement Edge AI. Parallèlement, les appareils périphériques peuvent collecter de nouvelles données qui contribueront à l'entraînement de meilleurs modèles dans un système d'IA en boucle fermée.

Edge AI est bien plus qu’un simple mot à la mode. Il s'agit d'une évolution tangible de la façon dont les industries exploiteront l'intelligence au point d'interaction à l'avenir, et elle est imminente. Avec une offre Edge AI associée à une infrastructure et des capacités système adaptées, les entreprises peuvent exploiter de nouvelles et puissantes performances en matière d'IA, gagnant ainsi en réactivité tout en évitant les temps d'arrêt coûteux.