L’IA de périphérie associe edge computing et IA, en traitant les données localement sur des appareils physiques (comme les téléphones ou l’IoT) afin de réduire les temps de latence et l’utilisation de la bande passante tout en renforçant la confidentialité. L’IA de périphérie est appelée ainsi car elle s’exécute à la « périphérie » du réseau, ce qui lui permet de fonctionner directement là où les données sont générées.
L’époque des serveurs uniques et centralisés et des centres de données hors site est révolue. L’informatique moderne est autonome, mobile et fluide. Ces caractéristiques se traduisent dans le concept de l’edge computing. L’edge computing est une approche décentralisée qui rapproche les calculs et le stockage de données de l’endroit où ils sont nécessaires, plutôt que de s’appuyer sur une communication constante avec des réseaux distants. L’essor de l’informatique mobile et la multiplication des appareils intelligents ont joué un rôle de catalyseur pour l’edge computing, qui a permis d’accélérer les délais de réponse et de réduire la latence en traitant les données sur les appareils locaux.
La décentralisation réduit non seulement la pression sur la bande passante du réseau, mais elle améliore également l’efficacité et la réactivité des services digitaux, ouvrant ainsi la voie au traitement des données en temps réel dans un large éventail d’applications. Le potentiel d’amélioration de l’IA fait partie des capacités avancées offertes par l’edge computing.
L’IA de périphérie en est le résultat naturel : une évolution qui permet un traitement et une analyse des données en temps réel dans les modèles d’IA fonctionnant sur des appareils en périphérie.
L’IA de périphérie représente une évolution majeure des méthodes de traitement des données et de prise de décision en termes d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine. Cette technologie associe les capacités de traitement localisé de l’edge computing à la puissance d’analyse avancée de l’IA, facilitant ainsi le traitement des données en temps réel et la prise de décision directement sur les appareils. Les étapes opérationnelles liées à l’IA de périphérie se décomposent ainsi :
1. Génération et collecte de données
La première étape consiste à capturer des données issues d’appareils IoT ou de terminaux portables. Ces appareils sont souvent dotés d’options d’edge computing, ce qui leur permet de traiter les données localement.
2. Traitement local des données
Une fois collectées, les données sont traitées directement sur l’appareil à l’aide d’une infrastructure d’edge computing. Cela peut impliquer un nettoyage, un filtrage ou une compression préliminaire des données, afin de les préparer pour analyse.
3. Inférence des modèles d’apprentissage machine
Avec l’IA de périphérie, la phase d’inférence des modèles d’apprentissage machine se déroule également directement sur l’appareil. Ces modèles ont déjà été entraînés sur de grands ensembles de données dans un environnement basé sur le cloud ou centralisé. Le modèle entraîné est déployé sur l’appareil en périphérie, où il peut faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur des données en temps réel sans avoir à consulter de serveurs externes.
4. Action et feedback
En fonction des déductions faites par le modèle d’IA, l’appareil peut entreprendre des actions immédiates : ajustement des paramètres opérationnels, envoi d’alertes, correction autonome des problèmes, etc. Cette étape comporte souvent des mécanismes de feedback, où les résultats des actions entreprises sont surveillés et utilisés pour améliorer les futures décisions.
5. Apprentissage fédéré pour l’amélioration des modèles
Cette approche concerne l’entraînement de modèles d’apprentissage machine sur plusieurs appareils décentralisés contenant des échantillons de données locales, sans les échanger. Seules les mises à jour de modèle sont partagées avec un serveur central, qui les regroupe pour améliorer le modèle. Le recours à l’apprentissage fédéré est une étape facultative, mais il est utile pour de nombreux systèmes d’IA de périphérie car il renforce la confidentialité et permet aux modèles d’apprendre à partir d’un large éventail de sources de données.
Il est important de souligner que même si l’IA de périphérie se concentre sur le traitement local, elle n’exclut pas complètement le cloud computing. Pour les tâches nécessitant des calculs plus intensifs ou l’agrégation d’informations provenant de plusieurs appareils en périphérie, il est possible d’utiliser des ressources cloud avec l’IA de périphérie. Cette approche hybride garantit que les systèmes d’IA de périphérie tirent parti de la capacité d’adaptation et de la puissance de calcul du cloud, le cas échéant.
La vie se déroule en temps réel, et l’IA de périphérie permet à l’informatique intelligente de suivre le rythme. Son intérêt réside dans sa capacité à intégrer l’IA dans les lieux où les gens font leurs achats, communiquent, travaillent et vivent. Cette décentralisation des options d’IA permet aux appareils de traiter et d’analyser les données sur site, afin de réagir immédiatement aux changements environnementaux, aux interactions des utilisateurs et aux problèmes qui se présentent. Cette approche améliore la réactivité des systèmes tout en libérant le potentiel des applications qui nécessitent une prise de décision instantanée : véhicules autonomes qui parcourent des villes embouteillées, appareils médicaux qui surveillent les signes vitaux des patients avec une précision permettant de sauver des vies, etc.
L’IA de périphérie ouvre également la voie à une utilisation plus durable et plus efficace des ressources technologiques. En réduisant la dépendance vis-à-vis des centres de données centralisés gourmands en énergie, l’IA de périphérie contribue à réduire l’empreinte carbone associée au traitement des données. En outre, elle démocratise l’accès aux technologies de pointe en permettant d’améliorer l’efficacité des opérations dans les zones éloignées ou mal desservies.
En d’autres termes, l’IA de périphérie favorise un paysage technologique plus inclusif, résilient et respectueux de l’environnement, en ouvrant la voie à des innovations susceptibles de redéfinir nos interactions avec les mondes physique et digital.
En prenant du recul par rapport aux avantages sociétaux et mondiaux de l’edge computing, il est important de reconnaître que cette approche décentralisée offre également des avantages business évidents. Voici les plus importants :
La capacité de l’IA de périphérie à traiter et analyser les données sur les appareils locaux transforme les processus décisionnels dans divers secteurs. Dans les cas où chaque minute compte, par exemple, la surveillance d’une infrastructure capitale ou l’établissement de diagnostics médicaux immédiats, les analyses en temps réel de l’IA de périphérie permettent d’agir rapidement en fonction des données actuelles. Cette immédiateté est cruciale pour empêcher les pannes, optimiser les opérations et sauver des vies. Elle permet de prendre des décisions éclairées sans le délai parfois présent dans les communications dans le cloud.
De par sa nature décentralisée, l’IA de périphérie permet de créer une infrastructure qui évolue avec les besoins d’une entreprise sans surcharger les ressources informatiques centrales. Qu’il s’agisse d’ajouter plus d’appareils IoT à un projet de ville intelligente ou d’étendre le réseau de capteurs dans une usine de production industrielle, l’IA de périphérie s’adapte parfaitement à cette croissance. Grâce à une capacité d’adaptation illimitée, les systèmes peuvent évoluer parallèlement à l’augmentation des volumes de données et des besoins informatiques. L’innovation et l’expansion ne sont plus contraintes par les limites du traitement centralisé.
Les violations de données sont de plus en plus fréquentes, et beaucoup concernent la vulnérabilité des données en mouvement. L’IA de périphérie offre une solution en traitant les données localement. Cela réduit l’exposition des informations sensibles à une interception potentielle lors de leur transmission sur Internet. En conservant les données critiques sur l’appareil, l’IA de périphérie garantit la protection des informations personnelles et propres à l’entreprise. Les problèmes de confidentialité et de sécurité pour les utilisateurs et les entreprises sont traités directement.
Comme l’IA de périphérie ne dépend pas d’une connectivité Internet constante, les services essentiels peuvent continuer sans interruption, quelle que soit la stabilité du réseau. Cela est particulièrement important dans les zones où la connectivité n’est pas bonne ou dans les situations où une panne réseau peut entraîner l’indisponibilité de systèmes vitaux. En permettant aux appareils de fonctionner efficacement hors ligne, l’IA de périphérie garantit que les applications telles que les véhicules autonomes, les systèmes d’intervention d’urgence ou les services de surveillance à distance restent fonctionnelles et fiables à tout moment.
La proximité du traitement des données avec sa source réduit considérablement le délai de réponse du système, ce qui rend l’IA de périphérie indispensable pour les applications nécessitant un retour d’informations instantané. Nul besoin d’attendre que les données se déplacent vers et depuis un serveur central : l’IA de périphérie fluidifie et accélère les interactions entre les utilisateurs et la technologie.
L’IA de périphérie contribue à réduire considérablement les coûts en limitant la dépendance aux services cloud pour le traitement et le stockage des données. Le traitement local diminue les besoins en bande passante pour déplacer les données, réduisant ainsi les coûts opérationnels associés à la transmission des données et au cloud computing. Les entreprises bénéficient également d’une baisse des coûts de maintenance, car les serveurs centraux sont moins sollicités.
Peu de nouvelles avancées technologiques peuvent égaler la capacité de l’IA à venir révolutionner et bouleverser l’entreprise moderne. L’IA de périphérie diffuse simplement cette puissance plus largement, en apportant des solutions d’IA très performantes à des domaines, des personnes et des situations où cela ne serait pas possible autrement. En permettant le traitement des données en temps réel et la prise de décision à la source, l’IA de périphérie transforme le mode de fonctionnement des entreprises, améliorant ainsi l’expérience client et l’efficacité opérationnelle.
Voici comment plusieurs secteurs exploitent (ou pourraient exploiter) l’IA de périphérie :
Les étagères intelligentes équipées de capteurs de poids et de caméras peuvent surveiller les niveaux d’inventaire en temps réel. Cela permet de déclencher automatiquement les processus de réapprovisionnement et réduit les ruptures de stock. En outre, l’IA de périphérie dans le secteur de la vente au détail permet des expériences d’achat personnalisées grâce à des assistants virtuels intelligents et à des analyses en temps réel.
En production industrielle, l’IA de périphérie joue un rôle essentiel dans la maintenance prédictive : elle analyse les données des capteurs de machines afin de prévoir les défaillances avant qu’elles ne se produisent. Les entreprises sont en mesure de résoudre les problèmes mécaniques et connexes. Ce faisant, elles réduisent les temps d’arrêt et prolongent la durée de vie des équipements. De plus, l’IA de périphérie peut optimiser les lignes de production en temps réel, en ajustant les paramètres pour plus d’efficacité en fonction de l’analyse immédiate des données. Cela permet d’améliorer la productivité et de réduire les pertes.
Dans le secteur des transports, l’IA de périphérie est essentielle au développement des véhicules autonomes : elle traite en temps réel de grandes quantités de données de capteurs afin de prendre en une fraction de seconde des décisions cruciales pour une navigation en toute sécurité. L’IA de périphérie permet la mise en place de systèmes intelligents de gestion du trafic qui analysent les données des flux de circulation sur place, en optimisant les feux de signalisation et réduisant les embouteillages sur site sans avoir à recourir à un traitement du serveur central.
Grâce à l’IA de périphérie, les appareils de surveillance à distance émettent immédiatement des alertes en cas de relevés anormaux. Cette analyse en temps réel peut sauver des vies dans des situations de soins intensifs. L’IA de périphérie prend également en charge les systèmes de gestion des patients à l’hôpital : elle permet de rationaliser les opérations en surveillant le flux de patients et l’utilisation du matériel.
L’IA de périphérie permet d’utiliser des techniques agricoles de précision, où des capteurs peuvent surveiller l’humidité du sol et les niveaux de nutriments, pour une irrigation et une fertilisation ciblées. Cela permet non seulement de booster le rendement des cultures, mais également d’économiser l’eau et de réduire l’impact environnemental.
Dans le secteur de l’énergie, l’IA de périphérie optimise la distribution et la consommation d’énergie. Elle peut prévoir les pics de demande et ajuster l’offre en conséquence, améliorant ainsi l’efficacité du réseau. Les sources d’énergie renouvelable, telles que l’éolien et le solaire, peuvent également bénéficier de l’IA de périphérie. En effet, celle-ci peut optimiser la production d’énergie en fonction de l’analyse des données météorologiques.
L’IA de périphérie améliore les systèmes de sécurité en permettant la détection des menaces en temps réel et les interventions en conséquence. Elle peut analyser les flux vidéo pour identifier les activités suspectes ou les accès non autorisés, déclencher des alarmes et avertir rapidement les autorités. Ce traitement en temps réel réduit les faux positifs et garantit une réponse plus rapide aux menaces réelles.
Dans le secteur du divertissement, l’IA de périphérie est utilisée pour créer des expériences plus immersives et interactives. Par exemple, dans les jeux vidéo, l’IA de périphérie peut fournir une adaptation du contenu en temps réel en fonction du comportement du joueur. Dans les services de streaming, elle peut optimiser la diffusion de contenu pour réduire la mise en mémoire tampon et améliorer la qualité, malgré les aléas du réseau.
La trajectoire de l’IA de périphérie annonce un monde de plus en plus interconnecté, dans lequel l’intelligence est intégrée à chaque pan de notre vie quotidienne. À mesure que la technologie devient plus intelligente et plus performante, la présence de l’IA de périphérie devrait se renforcer. Davantage d’appareils seront non seulement dotés d’options d’IA, mais ils auront également leur propre voix. Cet avenir, dans lequel la technologie est plus rapide, plus intelligente et mieux intégrée dans nos environnements, découlera d’une transition vers l’informatique ambiante, où l’intelligence est omniprésente, quelle que soit la connectivité Internet.
En parallèle, la synergie entre l’IA de périphérie et le cloud computing devrait s’intensifier à mesure que l’IA devient plus sophistiquée. Bien que l’IA de périphérie offre les avantages d’un traitement localisé et d’une dépendance réduite à la connectivité du cloud, elle ne signifie pas l’obsolescence du cloud computing. Au lieu de cela, une relation complémentaire devrait évoluer, les services dans le cloud continuant à prendre en charge les besoins des entreprises en matière d’infrastructure et de gestion des données.
Les avancées en matière de réseaux neuronaux, de multiplication des appareils IoT, de parallélisme et de technologie 5G constituent une assise solide pour l’expansion de l’IA de périphérie, en permettant aux entreprises de tirer parti d’informations en temps réel et d’une confidentialité renforcée à moindre coût. Alors que nous sommes à l’orée de cette évolution technologique, les applications potentielles de l’IA de périphérie semblent illimitées. Elle promet de redéfinir le mode de fonctionnement des entreprises et la façon dont les consommateurs interagissent avec la technologie.
L’IA de périphérie a le potentiel de redéfinir le monde de l’informatique, en rendant nos appareils plus intelligents, nos décisions plus rapides et notre vie plus connectée. Cependant, exploiter toute la puissance de l’IA de périphérie nécessite des solutions de gestion sophistiquées, capables d’intégrer en toute transparence ces options avancées dans l’infrastructure IT existante d’une entreprise. C’est là que Gestion des opérations IT (ITOM) de ServiceNow entre en jeu : cette solution offre une passerelle entre le potentiel d’innovation de l’IA de périphérie et les besoins opérationnels des entreprises modernes.
ITOM fournit une suite complète d’outils conçus pour optimiser les opérations IT, garantissant ainsi l’efficacité du déploiement et de la gestion des technologies d’IA de périphérie. Bénéficiez d’une visibilité en temps réel sur les appareils en périphérie. Gérez les grandes quantités de données générées par ces appareils. Assurez-vous que les modèles d’IA exécutés en périphérie sont toujours à jour et fonctionnent de manière optimale. Et en parallèle, tirez parti des options d’ITOM en matière de gestion des incidents et d’analyses prédictives pour résoudre de manière préventive les problèmes potentiels avant qu’ils ne nuisent aux opérations : cela garantit que vos solutions d’IA de périphérie offrent une valeur maximale.
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