Comment mettre en œuvre l’Edge AI pour l’analyse en temps réel
Le progrès technologique qui a considérablement amélioré l’environnement commercial de la nouvelle génération est le traitement efficace en temps réel. Les environnements en nuage conventionnels peuvent donc ne pas être pratiques lorsqu’il s’agit d’accueillir les énormes volumes de données produits par les appareils et les applications contemporains. C’est là que l’Edge AI vient changer la donne. Le traitement des données à proximité de l’origine permet à l’Edge AI d’effectuer une analyse instantanée qui aboutit à de meilleures décisions dans le cadre des transactions commerciales. Nous expliquerons également comment utiliser l’Edge AI pour l’analyse des données en temps réel, avec quelques recommandations, et tous les avantages de l’intégration progressive de l’intelligence artificielle pour les données en temps réel.
Présentation de l’Edge AI et de son importance
L’Edge AI est l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle sur les appareils connectés au réseau pour analyser les données sur l’appareil et pas nécessairement dans le cloud. Ce mode de calcul permet également de réduire le temps de réponse, d’augmenter le niveau de confidentialité des données et d’améliorer les performances opérationnelles.
Pour les organisations impliquées dans le traitement de volumes massifs de données provenant d’appareils IoT, de caméras et de capteurs, l’Edge AI offre la possibilité de rendre les données compréhensibles en temps réel. L’utilisation de l’Edge AI pour fournir des analyses en temps réel est devenue plus importante dans divers domaines, notamment la fabrication, les soins de santé, la vente au détail et les villes intelligentes.
Comment les organisations peuvent-elles adopter l’Edge AI pour des analyses précises en temps réel ?
Pour appliquer l’Edge AI à l’analyse en temps réel, il faut accorder beaucoup d’attention à la planification de cette solution, au choix de la bonne infrastructure et à la création de modèles d’intelligence artificielle qui peuvent être déployés en périphérie. Voici une approche étape par étape :
Évaluer votre cas d’utilisation et vos objectifs
Il est nécessaire de procéder à une évaluation de votre contexte d’utilisation et des principaux objectifs à atteindre. Déterminez le type de données qui nécessitent un traitement en temps réel, les gadgets à utiliser et les choix à faire. Par exemple, dans un environnement industriel, l’application peut être utilisée pour identifier les équipements qui posent problème et y remédier rapidement.
Sélectionner les appareils et le matériel Edge appropriés
Le choix de la plate-forme matérielle appropriée est encore plus important pour les systèmes d’IA périphérique. Le type d’appareils périphériques, qui peuvent être des capteurs, des passerelles ou des appareils IoT, varie en fonction de la puissance opérationnelle, de l’espace de stockage et de la capacité à se connecter au cloud. Les dispositifs de pointe garantissent que les algorithmes d’intelligence artificielle sont exécutés sans interférence ni décalage.
Développement et optimisation de modèles d’intelligence artificielle pour les déploiements en périphérie.
Les modèles d’intelligence artificielle déployés dans le nuage ne sont pas particulièrement adaptés au déploiement en périphérie. Pour que l’intelligence artificielle en périphérie soit durable, les modèles déployés doivent être simples, de faible puissance et capables d’être exécutés sur des appareils en périphérie. L’application de caractéristiques telles que la compression et la quantification des modèles peut être utilisée lors de l’optimisation des algorithmes d’intelligence artificielle en vue de leur utilisation dans les systèmes périphériques.
L’utilisation de cadres et de plateformes orientés Edge
Pour faciliter l’optimisation, l’intégration de frameworks d’IA Edge tels que TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson ou Microsoft Azure IoT Edge peut être adoptée. Ils offrent les cadres et les API nécessaires pour déployer des modèles d’intelligence artificielle sur de tels dispositifs de périphérie. Ils fournissent également des facilités pour la gestion des modèles ainsi que pour le déploiement, la surveillance et la mise à jour des modèles.
Confidentialité et sécurité des données
Un autre avantage de l’IA périphérique est que les données sont conservées plus près de l’élément d’origine et qu’il n’y a pas autant d’informations à envoyer dans le nuage. Toutefois, il existe des domaines de préoccupation, par exemple la sécurité des données reste importante. Il convient d’appliquer des mesures de sécurité et de cryptage strictes, d’autoriser l’accès à ces dispositifs et de les mettre à jour régulièrement pour contrer les menaces.
Continuer à surveiller les liens académiques et les modèles mis à jour
Après avoir déployé votre solution Edge AI, il est essentiel d’en assurer la maintenance afin de vérifier si le système fonctionne comme prévu ou s’il fournit les performances attendues. L’une des solutions consiste à alimenter en permanence un modèle d’intelligence artificielle avec de nouvelles données afin de réduire le risque de dégradation de son analyse dans le cadre de l’analyse en temps réel de l’intelligence artificielle.
Examen systématique des meilleures pratiques pour le déploiement de l’intelligence artificielle en périphérie dans l’analyse en temps réel
Priorité à la faible latence et à la haute disponibilité
Le premier avantage de l’Edge AI est la réduction de la latence. Veillez à ce que votre architecture et vos algorithmes soient aussi peu sensibles aux délais que possible afin que le processus de prise de décision soit plus rapide.
Sélectionner les dispositifs et les équipements appropriés
Le choix du bon matériel est crucial pour de bonnes conceptions d’Edge AI. Les dispositifs de périphérie – qu’il s’agisse de capteurs, de passerelles ou de dispositifs IoT – dépendent de la puissance de traitement, du stockage des données ou du réseau. Des dispositifs de périphérie performants aident vos algorithmes d’intelligence artificielle à fonctionner sans interférence en offrant des performances élevées en périphérie.
Former et déployer des modèles d’intelligence artificielle basés sur l’apprentissage pour la périphérie
Les modèles développés pour les processus en nuage ne sont pas adaptés au déploiement en périphérie. Pour que l’intelligence artificielle en périphérie soit efficace, les modèles doivent être petits, peu gourmands en énergie et pouvoir être entraînés pour fonctionner sur les faibles ressources informatiques du matériel en périphérie. L’une des approches pouvant être appliquée aux algorithmes d’intelligence artificielle pour leur utilisation à la périphérie est la compression et la quantification des modèles.
Explorer les cadres et les plateformes orientés Edge
Voici quelques-uns des cadres d’intelligence artificielle en périphérie qui peuvent être adoptés pour faciliter le développement : TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson et Microsoft Azure IoT Edge. Ces plateformes proposent des composants et des cadres destinés à permettre aux utilisateurs de déployer des modèles d’intelligence artificielle à la périphérie. Elles fournissent également une certaine assistance aux modèles déployés, comme leur surveillance et leur mise à jour.
Protéger les données contre d’éventuelles violations de données
Une autre caractéristique de l’Edge AI est qu’elle permet le traitement des données à proximité de l’endroit où elles sont générées, ce qui minimise le flux d’informations vers le cloud. Mais la sécurité des données n’est pas en reste. Développez le cryptage correspondant, des accès puissants et des mises à jour périodiques pour protéger les dispositifs de périphérie contre les cyber-risques.
Organiser une surveillance continue et une mise à jour des modèles
Une fois encore, après le déploiement d’une solution Edge AI, la surveillance est essentielle pour garantir que le système fonctionne comme prévu et conformément aux normes de performance. Dans les scénarios d’analyse en temps réel, les données statiques sont chargées périodiquement dans les modèles d’intelligence artificielle afin de simuler la réutilisation et la précision du modèle.
Les approches actuellement recommandées pour l’application de l’Edge AI à l’analyse en temps réel sont les suivantes
Priorité à la faible latence et à la haute disponibilité
L’avantage le plus direct de l’Edge AI est l’élimination de la latence. Assurez-vous que votre architecture et vos algorithmes ont un délai aussi long que possible afin que votre prise de décision soit plus rapide.
Équilibre entre le cloud et l’Edge
L’Edge AI s’occupe du traitement des données, les solutions cloud restent une partie importante du système pour le stockage des données, l’entraînement des modèles et la mise à l’échelle. L’optimisation de votre système se fera à l’endroit où se trouvent la périphérie et le cloud.
Choisir les bons cadres et boîtes à outils d’intelligence artificielle
Les cadres mobiles tels que TensorFlow Lite, OpenVINO, ainsi que EdgeX Foundry, sont hautement compatibles avec le déploiement en périphérie.
Se concentrer sur l’évolutivité et la flexibilité
Les déploiements d’Edge AI devant être possibles à différents niveaux de granularité, les implémentations doivent être facilement évolutives et modulaires pour les différents cas d’utilisation. Évaluez les architectures modulaires et évitez de coder en dur de nombreuses solutions décentralisées de manière à ce qu’elles n’offrent pas beaucoup de flexibilité.
Optimiser la consommation d’énergie
Les dispositifs de périphérie doivent fonctionner en permanence – en raison de leur contexte, ils doivent souvent le faire dans des conditions de faible consommation d’énergie. Mettre en œuvre des modèles d’apprentissage en profondeur efficaces mais peu gourmands en ressources.
Voici quelques-uns des principaux défis relevés dans l’adoption de l’Edge AI pour les données en temps réel.
Malgré ses avantages, la mise en œuvre de l’Edge AI pour l’analyse en temps réel s’accompagne de certains défis :
Limitations des ressources : Les limites physiques des dispositifs de périphérie, telles que la capacité de calcul et la mémoire, signifient que les modèles d’intelligence artificielle sont souvent limités par ces dispositifs.
Complexité de la gestion des données : Travailler avec des données en temps réel sur plusieurs appareils périphériques est quelque peu difficile s’il y a plusieurs appareils périphériques connectés.
Intégration avec les systèmes existants : Le principal inconvénient de l’IA périphérique est qu’elle peut poser des problèmes d’intégration, car elle doit s’intégrer dans les structures et les systèmes actuels.
Maintenance et mises à jour : Les systèmes Edge AI installés sur différents appareils doivent être mis à jour et garantir l’uniformité des performances, ce qui n’est possible que par une supervision constante et l’utilisation de certaines méthodes spécifiques.
L’analyse en temps réel est un autre domaine dans lequel l’Edge AI trouve diverses applications
Fabrication intelligente : Les diagnostics en temps réel de la santé des équipements, la maintenance prédictive et l’augmentation de la production sont d’autres utilisations de l’Edge AI.
Analyse de la vente au détail : Elle est utilisée dans le secteur de la vente au détail pour capturer et analyser en temps réel le comportement des acheteurs, les stocks et même l’expérience d’achat.
Surveillance des soins de santé : L’Edge AI fait fonctionner des gadgets portables et des capteurs de suivi médical des patients pour le suivi en temps réel des signes vitaux des patients et la notification des médecins.
Villes intelligentes : Le traitement de l’intelligence artificielle des données en temps réel dans la gestion du trafic, la distribution de l’énergie et les systèmes de surveillance contribue au fonctionnement efficace des villes.
Véhicules autonomes : L’intelligence artificielle permet à la voiture de traiter les données provenant des capteurs et de prendre des décisions et des mouvements corrects en temps réel.
En conclusion
Le traitement des données et leur analyse à la périphérie ont rendu possible de nouvelles utilisations dans différents domaines. Comprendre comment utiliser l’Edge AI pour l’analyse en temps réel place les entreprises dans une position privilégiée en leur permettant de prendre des décisions en temps utile, de réduire les coûts et d’améliorer les performances. En examinant la fabrication intelligente et les soins de santé, l’impact positif de l’intelligence artificielle sur le traitement en flux de l’index des données en temps réel est indéniable. Comme on peut le voir, en suivant les conseils pour la mise en œuvre de l’Edge AI en temps réel et en tenant compte des problèmes rencontrés, les organisations seront en mesure d’atteindre le grand potentiel de l’Edge Computing.
Dans le même ordre d’idées, à mesure que la technologie de l’Edge AI progresse, la capacité à l’appliquer à votre modèle d’entreprise définira la compétitivité d’une entreprise dans le contexte du big data.
Les questions les plus fréquemment posées et leurs réponses
Qu’est-ce que l’Edge AI et pourquoi est-elle importante pour l’analyse en temps réel ?
L’Edge AI fait référence au déploiement d’algorithmes d’intelligence artificielle directement sur les appareils en périphérie, plutôt que dans des environnements cloud centralisés. Cette approche permet de traiter les données à proximité de leur source, ce qui réduit considérablement la latence et améliore les temps de réponse. Pour l’analyse en temps réel, l’Edge AI est cruciale car elle permet le traitement immédiat des données et la prise de décision, ce qui est essentiel pour l’utilisation nécessitant des réactions rapides, comme dans la fabrication intelligente, le suivi des soins de santé et les véhicules autonomes. En minimisant la nécessité d’envoyer des données vers et depuis le cloud, l’Edge AI améliore également la confidentialité des données et réduit l’utilisation de la bande passante.
Quelles sont les principales considérations à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l’Edge AI pour l’analyse en temps réel ?
Lors de la mise en œuvre de l’Edge AI pour l’analyse en temps réel, il convient de prendre en compte les facteurs clés suivants :
Évaluation des cas d’utilisation : Identifiez et évaluez les applications et les données spécifiques qui nécessitent un traitement en temps réel. Déterminez les objectifs et les exigences de votre modèle d’intelligence artificielle.
Sélection du matériel : Choisissez des périphériques appropriés dotés d’une puissance de traitement, d’une mémoire et d’une connectivité suffisantes pour prendre en charge vos modèles d’intelligence artificielle.
Optimisation du modèle d’intelligence artificielle : Veillez à ce que les modèles d’intelligence artificielle soient optimisés pour les appareils périphériques, en mettant l’accent sur la compression et la quantification des modèles pour qu’ils s’adaptent aux contraintes de l’appareil.
Cadres et plateformes : Utilisez des cadres et des plateformes orientés vers la périphérie, tels que TensorFlow Lite ou NVIDIA Jetson, qui offrent des outils pour déployer et gérer des modèles d’intelligence artificielle sur des dispositifs de périphérie.
Sécurité des données : Mettez en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger les données et les appareils, notamment le chiffrement, les contrôles d’accès et les mises à jour régulières.
Quelles sont les meilleures pratiques pour déployer l’Edge AI dans l’analyse en temps réel ?
Les meilleures pratiques pour le déploiement de l’Edge AI dans l’analyse en temps réel sont les suivantes :
Priorité à la faible latence : Concevez votre architecture et vos algorithmes pour minimiser les délais, en veillant à ce que les processus de prise de décision soient aussi rapides que possible.
Sélectionner le matériel approprié : Choisissez des appareils périphériques performants adaptés à vos besoins spécifiques, qu’il s’agisse de capteurs, de passerelles ou d’appareils IoT.
Optimisez les modèles d’intelligence artificielle : Utilisez la compression et la quantification des modèles pour adapter les modèles d’intelligence artificielle au déploiement en périphérie, en mettant l’accent sur l’efficacité énergétique et les faibles exigences en matière de calcul.
Exploiter les frameworks de périphérie : Utilisez des frameworks orientés edge comme TensorFlow Lite ou NVIDIA Jetson pour faciliter le déploiement et la gestion des modèles d’intelligence artificielle sur les appareils edge.
Maintenir la sécurité des données : Assurez un cryptage fort, des contrôles d’accès sécurisés et des mises à jour régulières pour vous protéger contre les violations de données et les cybermenaces.
Quels sont les défis courants associés à l’Edge AI pour l’analyse en temps réel ?
Les défis les plus courants sont les suivants :
Limitation des ressources : Les appareils Edge ont souvent une puissance de traitement et une mémoire limitées, ce qui peut limiter la complexité des modèles d’intelligence artificielle qui peuvent être déployés.
Complexité de la gestion des données : La gestion des données en temps réel sur plusieurs appareils périphériques peut s’avérer complexe, en particulier lors de l’intégration avec des systèmes existants.
Intégration avec les systèmes existants : Les solutions d’intelligence artificielle en périphérie peuvent être confrontées à des problèmes de compatibilité avec les systèmes existants, ce qui nécessite une planification et des stratégies d’intégration minutieuses.
Maintenance et mises à jour : Une maintenance et des mises à jour régulières sont nécessaires pour s’assurer que les appareils périphériques et les modèles d’intelligence artificielle fonctionnent de manière optimale et restent sécurisés.
Quelles sont les utilisations pratiques de l’Edge AI dans l’analyse en temps réel ?
Les utilisations pratiques de l’Edge AI dans l’analyse en temps réel sont les suivantes :
Fabrication intelligente : Diagnostics en temps réel et maintenance prédictive des équipements, amélioration de l’efficacité de la production et réduction des temps d’arrêt.
Analyse de la vente au détail : Analyse du comportement des acheteurs, gestion des stocks et amélioration de l’expérience d’achat grâce à des informations en temps réel.
Surveillance des soins de santé : Suivi des signes vitaux des patients à l’aide de dispositifs portables et de capteurs, permettant des alertes et des interventions immédiates.
Villes intelligentes : Améliorer la gestion du trafic, la distribution de l’énergie et les systèmes de surveillance pour des opérations urbaines plus efficaces.
Véhicules autonomes : Traitement des données des capteurs à la volée pour prendre des décisions de conduite en temps réel et assurer la sécurité du véhicule.
