L’IA en périphérie combine l’informatique en périphérie et l’intelligence artificielle, et traite les données localement sur des appareils physiques (comme des téléphones ou l’IdO) pour réduire la latence et l’utilisation de la bande passante tout en améliorant la confidentialité. L’IA en périphérie tire son nom du fait qu’elle s’exécute à la « périphérie » du réseau, permettant à l’IA d’opérer directement là où les données sont générées.
L’époque des serveurs centralisés uniques et des centres de données hors site est révolue. L’informatique moderne est sans fil, mobile et fluide. Cela est incarné dans le concept de l’informatique en périphérie. L’informatique en périphérie est une approche décentralisée qui rapproche les calculs et le stockage de données de l’endroit où ils sont nécessaires, plutôt que de se fier à une communication constante avec les réseaux distants. L’augmentation de l’informatique mobile et la prolifération des appareils intelligents ont agi comme catalyseurs pour l’informatique en périphérie, ce qui permet des temps de réponse plus rapides et une latence réduite en traitant les données sur les appareils locaux.
La décentralisation réduit non seulement la pression sur la bande passante du réseau; elle améliore également l’efficacité et la réactivité des services numériques, ouvrant la voie au traitement des données en temps réel dans une gamme d’applications. Parmi les capacités améliorées rendues possibles par l’informatique en périphérie se trouve le potentiel d’une amélioration de l’IA.
L’IA en périphérie est le résultat naturel : Un changement qui permet un véritable traitement et une analyse des données en temps réel dans les modèles d’IA fonctionnant sur des appareils de périphérie.
L’IA en périphérie représente une évolution majeure de la façon dont les données sont traitées et les décisions sont prises en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. Cette technologie combine les capacités de traitement localisées de l’informatique en périphérie avec la puissance analytique avancée de l’IA, facilitant le traitement des données en temps réel et la prise de décision directement sur les appareils. Voici une description détaillée des étapes opérationnelles de l’IA en périphérie :
1. Génération et collecte de données
La première étape consiste à capturer des données à partir d’appareils d’IdO ou d’ordinateurs mobiles. Ces appareils sont souvent intégrés à des capacités informatiques en périphérie, ce qui leur permet de traiter les données localement.
2. Traitement des données localement
Une fois les données recueillies, elles sont traitées directement sur l’appareil à l’aide de l’infrastructure informatique en périphérie. Cela peut impliquer le nettoyage, le filtrage ou la compression des données préliminaires pour préparer les données à analyser.
3. Inférence du modèle d’apprentissage machine
Avec l’IA en périphérie, la phase d’inférence des modèles d’apprentissage machine a également lieu directement sur l’appareil. Ces modèles ont déjà été entraînés sur de grands ensembles de données dans un environnement basé sur le nuage ou centralisé. Le modèle entraîné est déployé sur l’appareil de périphérie, où il peut faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur des données en temps réel sans avoir à consulter des serveurs externes.
4. Action et rétroaction
En fonction des interférences faites par le modèle d’IA, l’appareil peut prendre des mesures immédiates : ajustement des paramètres opérationnels, envoi d’alertes, correction autonome des problèmes, etc. Cette étape comprend souvent des mécanismes de rétroaction, où les résultats des mesures prises sont surveillés et utilisés pour affiner la prise de décision future.
5. Apprentissage fédéré pour l’amélioration des modèles
Cette approche consiste à former des modèles d’apprentissage machine sur plusieurs appareils décentralisés qui détiennent des échantillons de données locaux, sans les échanger. Seules les mises à jour de modèles sont partagées avec un serveur central, qui regroupe ces mises à jour pour améliorer le modèle. L’utilisation de l’apprentissage fédéré est une étape facultative, mais de nombreux systèmes d’IA en périphérie bénéficient du processus, car il améliore la confidentialité et permet aux modèles d’apprendre à partir d’une variété de sources de données.
Il vaut la peine de reconnaître que même si l’IA en périphérie se concentre sur le traitement local, elle n’élimine pas complètement le besoin d’informatique en nuage. Pour les tâches nécessitant un calcul plus intensif ou l’agrégation des aperçus à partir de plusieurs appareils de périphérie, les ressources en nuage peuvent être utilisées avec l’IA en périphérie. Cette approche hybride garantit que les systèmes d’IA en périphérie peuvent bénéficier de l’évolutivité et de la puissance de calcul du nuage au besoin.
La vie fonctionne en temps réel, et l’IA en périphérie permet à l’informatique intelligente de suivre le rythme. Son importance réside dans sa capacité à amener l’IA à l’endroit où les gens magasinent, communiquent, travaillent et vivent. Cette décentralisation des capacités d’IA permet aux appareils de traiter et d’analyser les données sur place, ce qui permet des réponses immédiates aux changements environnementaux, aux interactions avec les utilisateurs et aux situations émergentes. Une telle approche améliore la réactivité des systèmes tout en libérant le potentiel des applications qui nécessitent une prise de décision instantanée, des véhicules autonomes qui naviguent dans les rues animées de la ville aux appareils de soins de santé qui surveillent les signes vitaux des patients avec une précision qui permet de sauver des vies.
L’IA en périphérie ouvre également la voie à une utilisation plus durable et plus efficace des ressources technologiques. En réduisant la dépendance aux centres de données centralisés à forte consommation d’énergie, l’IA en périphérie contribue à réduire l’empreinte carbone associée au traitement des données. De plus, elle démocratise l’accès aux technologies de pointe en permettant des opérations plus intelligentes dans les régions éloignées ou mal desservies.
En d’autres termes, l’IA en périphérie favorise un paysage technologique plus inclusif, résilient et respectueux de l’environnement, ouvrant la voie à des innovations qui pourraient redéfinir notre interaction avec les mondes numérique et physique.
En reprenant les avantages mondiaux et sociétaux de l’informatique en périphérie, il est important de reconnaître que cette approche décentralisée offre également des avantages commerciaux clairs. Parmi les plus importants, on retrouve :
La capacité de l’IA en périphérie à traiter et à analyser les données sur les appareils locaux transforme les processus de prise de décision dans divers secteurs. Dans les scénarios où chaque seconde compte, comme lors de la surveillance d’une infrastructure critique ou de la prestation immédiate de diagnostics médicaux, les analyses en temps réel de l’IA en périphérie permettent des actions rapides basées sur les données actuelles. Cette instantanéité est essentielle pour prévenir les défaillances, optimiser les opérations et sauver des vies en prenant des décisions éclairées sans le retard parfois présent dans la communication en nuage.
La nature décentralisée de l’IA en périphérie permet une infrastructure qui évolue avec les besoins d’une entreprise sans ressources informatiques centrales accablantes. Qu’il s’agisse d’ajouter plus d’appareils d’IdO dans un projet de ville intelligente ou d’étendre le réseau de capteurs dans une usine de fabrication, l’IA en périphérie s’adapte parfaitement à cette croissance. L’évolutivité sans restriction permet aux systèmes d’évoluer avec l’augmentation des volumes de données et des demandes informatiques, en soutenant l’innovation et l’expansion sans l’engorgement des limites de traitement centralisées.
Les violations de données sont de plus en plus courantes, et beaucoup sont centrées sur la vulnérabilité des données en mouvement. L’IA en périphérie offre une solution en traitant les données localement. Cela minimise l’exposition des informations sensibles à une éventuelle interception lors de la transmission sur Internet. En conservant les données critiques sur l’appareil, l’IA en périphérie garantit que les renseignements personnels et exclusifs sont protégés, répondant directement aux préoccupations des utilisateurs et des organisations en matière de confidentialité et de sécurité.
L’indépendance de l’IA en périphérie par rapport à la connectivité Internet constante garantit que les services essentiels peuvent continuer sans interruption, quelle que soit la stabilité du réseau. Cela est particulièrement important dans les zones où la connectivité est faible ou dans les situations où une défaillance du réseau peut entraîner des temps d’arrêt critiques du système. En permettant aux appareils de fonctionner efficacement hors ligne, l’IA en périphérie veille à ce que les applications telles que les véhicules autonomes, les systèmes d’intervention d’urgence et les services de surveillance à distance demeurent fonctionnelles et fiables en tout temps.
La proximité du traitement des données à sa source réduit considérablement le délai de réponse du système, ce qui rend l’IA en périphérie indispensable pour les applications nécessitant une rétroaction instantanée. En éliminant le besoin d’attendre que les données se déplacent vers et depuis un serveur central, l’IA en périphérie facilite une interaction plus fluide et plus rapide entre les utilisateurs et la technologie.
L’IA en périphérie contribue à réduire considérablement les coûts en réduisant au minimum la dépendance aux services en nuage pour le traitement et le stockage des données. Le traitement local réduit le besoin de bande passante étendue pour déplacer les données, réduisant ainsi les coûts d’exploitation associés à la transmission de données et à l’informatique en nuage. Les entreprises bénéficient également d’une réduction des coûts d’entretien en raison de la réduction de la pression exercée sur les serveurs centraux.
Peu de nouveaux progrès technologiques peuvent égaler le pouvoir de l’IA pour révolutionner et perturber les affaires modernes. L’IA en périphérie distribue simplement cette puissance davantage, apportant des solutions d’IA puissantes aux secteurs, personnes et circonstances où cela ne serait pas possible autrement. Permettant le traitement des données en temps réel et la prise de décision à la source, l’IA en périphérie transforme la façon dont les entreprises fonctionnent, améliorant ainsi l’expérience client et l’efficacité opérationnelle.
Voici comment plusieurs secteurs tirent parti (ou pourraient tirer parti) de l’IA en périphérie :
Les tablettes intelligentes équipées de capteurs de poids et de caméras peuvent surveiller les niveaux d’inventaire en temps réel, en déclenchant automatiquement les processus de réapprovisionnement afin de réduire les situations de rupture de stock. De plus, l’IA en périphérie dans la vente au détail permet des expériences de magasinage personnalisées grâce à des assistants virtuels intelligents et des analyses en temps réel.
L’IA en périphérie joue un rôle essentiel dans l’entretien prédictif au sein de la fabrication, en analysant les données des capteurs de machinerie pour prédire les défaillances avant qu’elles ne se produisent. Cela permet aux organisations de résoudre les problèmes mécaniques et connexes, de réduire les temps d’arrêt et de prolonger par le fait même la durée de vie de l’équipement. De plus, l’IA en périphérie peut optimiser les lignes de production en temps réel, en ajustant les paramètres d’efficacité en fonction de l’analyse immédiate des données, ce qui permet d’améliorer la productivité et de réduire les déchets.
Dans le domaine du transport, l’IA en périphérie est essentielle au développement de véhicules autonomes. Elle traite en temps réel de grandes quantités de données de capteurs pour prendre des décisions en une fraction de seconde cruciales pour une navigation sécuritaire. L’IA en périphérie facilite les systèmes intelligents de gestion de la circulation qui analysent les données de circulation sur place, optimisant les feux de circulation et réduisant la congestion sur place sans avoir besoin d’un traitement central du serveur.
Les dispositifs de surveillance à distance utilisant l’IA en périphérie permettent des alertes immédiates en cas de lectures anormales. Cette analyse en temps réel peut sauver des vies dans les situations de soins intensifs. L’IA en périphérie prend également en charge les systèmes de gestion des patients en milieu hospitalier : elle simplifie les opérations en surveillant le flux de patients et l’utilisation de l’équipement.
L’IA en périphérie permet des techniques d’agriculture de précision, où les capteurs peuvent surveiller l’humidité du sol et les niveaux d’éléments nutritifs, ce qui permet une irrigation et une fertilisation ciblées. Cela augmente non seulement le rendement des cultures, mais également la conservation de l’eau et réduit l’impact environnemental.
Dans le secteur de l’énergie, l’IA en périphérie optimise la distribution et la consommation d’énergie. Elle peut prédire les pics de demande et ajuster l’approvisionnement en conséquence, améliorant ainsi l’efficacité du réseau. Les sources d’énergie renouvelable comme le vent et l’énergie solaire peuvent également tirer profit de l’IA en périphérie en optimisant la production d’énergie en fonction de l’analyse des données météorologiques.
L’IA en périphérie améliore les systèmes de sécurité en permettant la détection et la réponse aux menaces en temps réel. Elle peut analyser les flux vidéo pour identifier les activités suspectes ou l’accès non autorisé, déclencher des alarmes et aviser les autorités sans délai. Ce traitement en temps réel réduit les faux positifs et assure une réponse plus rapide aux menaces réelles.
Dans l’industrie du divertissement, l’IA en périphérie est utilisée pour créer des expériences plus immersives et interactives. Par exemple, l’IA en périphérie dans le jeu peut fournir une adaptation du contenu en temps réel en fonction du comportement du joueur. Dans les services de diffusion en continu, il peut optimiser la diffusion de contenu pour réduire la mise en mémoire tampon et améliorer la qualité, même dans des conditions de réseau fluctuantes.
La trajectoire de l’IA en périphérie annonce un monde de plus en plus interconnecté, où l’intelligence s’intègre dans chaque aspect de la vie quotidienne. À mesure que la technologie devient plus intelligente et performante, la présence de l’IA en périphérie devrait se renforcer. Plus d’appareils seront équipés de capacités d’IA; ils auront aussi leur propre voix. Cet avenir, où la technologie est plus rapide, plus intelligente et plus intégrée à nos environnements, proviendra d’un passage vers l’informatique ambiante, où l’intelligence est omniprésente, peu importe la connectivité Internet.
En même temps, la synergie entre l’IA en périphérie et l’informatique en nuage devrait s’approfondir à mesure que l’IA devient plus sophistiquée. Bien que l’IA en périphérie offre les avantages d’un traitement localisé et d’une réduction de la dépendance à la connectivité en nuage, elle ne signifie pas l’obsolescence de l’informatique en nuage. Une relation complémentaire devrait plutôt évoluer, et les services en nuage continuent de répondre aux besoins des entreprises en matière d’infrastructure et de gestion des données.
Les progrès réalisés dans les réseaux neuronaux, la prolifération des appareils d’IdO, le calcul parallèle et la technologie 5G constituent une base solide pour que l’IA en périphérie s’élargisse, permettant aux entreprises de tirer parti des informations détaillées en temps réel et d’améliorer la confidentialité à moindre coût. Alors que nous nous tenons à la base de cette évolution technologique, les applications potentielles de l’IA en périphérie semblent illimitées, promettant de redéfinir le paysage de fonctionnement des entreprises et la façon dont les consommateurs interagissent avec la technologie.
L’IA en périphérie a le potentiel de redéfinir le paysage de l’informatique, de rendre nos appareils plus intelligents, nos décisions plus rapides et nos vies plus connectées. Toutefois, exploiter toute la puissance de l’IA en périphérie nécessite des solutions de gestion sophistiquées qui peuvent intégrer de façon harmonieuse ces capacités avancées dans l’infrastructure informatique existante d’une organisation. C’est là que Gestion des opérations informatiques (ITOM) de ServiceNow entre en jeu, offrant un pont entre le potentiel novateur de l’IA en périphérie et les besoins opérationnels des entreprises modernes.
ITOM offre une suite complète d’outils conçus pour optimiser les opérations informatiques, assurant ainsi l’efficacité et le rendement du déploiement et de la gestion des technologies d’IA en périphérie. Bénéficiez d’une visibilité en temps réel des appareils de périphérie. Gérez les grandes quantités de données générées par ces appareils. Assurez-vous que les modèles d’IA qui fonctionnent en périphérie sont toujours à jour et fonctionnent de façon optimale. Et grâce à tout cela, tirez parti des capacités d’ITOM en matière de gestion des incidents et d’analyse prédictive pour résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils n’aient une incidence sur les opérations, en veillant à ce que vos solutions d’IA en périphérie offrent une valeur maximale.
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