L’IA périphérique est-elle une solution intelligente pour votre entreprise ?

L’Edge AI réduit la latence et améliore le traitement en temps réel

L’IA ne peut pas donner sa pleine mesure si elle est constamment en train d’attendre le cloud. C’est le problème que l’IA périphérique est en train de résoudre, et rapidement. Au lieu d’envoyer des données brutes sur l’internet vers des serveurs centralisés et d’attendre que les décisions reviennent, l’IA périphérique maintient la réflexion à proximité de l’endroit où les données sont créées. Nous parlons ici de modèles d’IA installés directement sur l’appareil, les téléphones, les capteurs IoT, les systèmes en magasin. Il en résulte des actions en temps réel, sans décalage.

Baris Sarer, qui dirige la pratique de Deloitte en matière d’IA dans les domaines de la technologie, des médias et des télécommunications, l’a expliqué clairement. Les données restent là où elles sont générées. Elles ne circulent pas sur les réseaux publics. Cela permet de réduire la latence, les coûts et d’éviter les problèmes de confidentialité liés au cloud. Lorsque le temps et la réponse sont essentiels à la mission, pensez aux machines autonomes, à l’analyse des flux de sécurité en direct, aux systèmes de contrôle industriel, l’IA périphérique se déplace plus rapidement, plus intelligemment et plus près de la source.

Pour les dirigeants de la suite, il s’agit d’un avantage stratégique. Il s’agit de transférer le contrôle. Vous ne dépendez plus des conditions externes du réseau ou des fournisseurs de cloud pour faire fonctionner votre IA. Vous possédez le flux de travail. Cela signifie une meilleure disponibilité, de meilleurs résultats et moins de risques lorsque chaque milliseconde compte.

L’Edge AI améliore la confidentialité des données et l’efficacité opérationnelle

Les données n’aiment pas voyager loin, surtout lorsqu’elles sont privées, volumineuses ou coûteuses à déplacer. Avec l’IA périphérique, elles ont moins à voyager. Le système traite les données directement sur l’appareil au lieu de les envoyer constamment vers le cloud. Ce simple changement change tout en matière de confidentialité, de conformité et de performance.

Mat Gilbert, responsable de l’IA et des données chez Synapse (qui fait partie de Capgemini Invent), a expliqué pourquoi cela est important. Moins de transmission signifie moins d’exposition. Pour les industries qui travaillent avec des informations sensibles sur les patients, le comportement des clients ou des images de sécurité, c’est crucial. Et dans les endroits où l’internet n’est pas fiable ou coûteux, comme les ateliers de fabrication, les installations rurales ou même les véhicules en mouvement, l’exécution locale de l’IA augmente le temps de fonctionnement et réduit les coûts d’exploitation.

Cela permet également aux équipes de mieux contrôler la manière dont l’information circule. Vous décidez de ce qui reste au niveau local et de ce qui est transmis à l’échelon supérieur. Ce contrôle est de plus en plus important à mesure que les exigences réglementaires se renforcent, notamment en ce qui concerne les données des clients. Du point de vue des coûts, l’informatique Cloud et la bande passante ne sont pas bon marché. Vous les réduisez tous deux lorsque vos appareils se chargent eux-mêmes d’une plus grande partie des tâches lourdes.

Ainsi, si vous gérez des opérations dans des environnements distants ou à forte conformité, ou si vous souhaitez simplement mieux maîtriser vos données, l’IA de pointe devient plus qu’une simple mise à niveau technologique. Elle devient un atout opérationnel.

L’Edge AI a un potentiel de transformation dans de nombreux secteurs d’activité

Lorsque vous déployez des modèles d’IA directement sur des appareils, vous les rendez plus rapides, plus réactifs et moins dépendants de la latence du cloud ou des limites de connectivité. Cela se traduit par des résultats tangibles dans les secteurs qui investissent déjà massivement dans l’automatisation, la personnalisation et l’analyse en temps réel.

Baris Sarer de Deloitte l’a dit directement, l’edge AI réduit la dépendance au cloud en permettant aux appareils de gérer des tâches complexes de manière autonome. Dans le domaine de la santé, elle alimente les diagnostics portables et fournit des informations en temps réel sur la santé qui peuvent guider les décisions cliniques immédiates. Dans les transports, en particulier les véhicules autonomes, l’IA périphérique aide à interpréter les données des capteurs sans délai, ce qui permet de réagir en une fraction de seconde. Dans l’industrie, elle améliore le temps de fonctionnement et le débit en permettant aux capteurs et aux machines de prendre des décisions sur place.

Les systèmes de vente au détail commencent également à utiliser l’IA basée sur la vision à la périphérie : moins de ruptures de stock, une meilleure détection des vols et des passages en caisse plus fluides. L’électronique grand public l’utilise pour personnaliser l’expérience de l’utilisateur, qu’il s’agisse de l’amélioration des caméras ou des systèmes de reconnaissance vocale qui apprennent de l’utilisateur lui-même. À plus grande échelle, les villes intelligentes s’appuient sur l’IA pour la gestion du trafic en direct et l’analyse des infrastructures. Il s’agit là d’avantages opérationnels en cours d’élaboration.

Pour les dirigeants, la conclusion est simple : l’IA de pointe apporte déjà des améliorations mesurables. Cette technologie permet aux entreprises de contrôler les données en temps réel, d’évoluer rapidement et de bénéficier d’un avantage de premier plan en matière de transformation numérique. C’est une position qui mérite d’être prise au sérieux.

L’adoption réussie de l’edge AI nécessite un alignement clair et une architecture robuste et hiérarchique.

L’adoption de l’IA de pointe commence par la concentration, en sachant exactement quel problème commercial vous devez résoudre. Si vous travaillez dans le commerce de détail, cela peut signifier utiliser les flux de caméras pour repérer les étagères vides ou détecter les anomalies aux caisses. Dans des environnements tels que la logistique ou les télécommunications, il peut s’agir de la stabilisation du réseau, de la maintenance prédictive ou de l’automatisation au niveau des appareils. L’objectif final : des cas d’utilisation bien définis qui justifient l’investissement.

Debojyoti Dutta, vice-président de l’ingénierie de l’IA chez Nutanix, souligne que les entreprises doivent faire correspondre chaque cas d’utilisation à un flux de travail, à un modèle d’IA et à une charge de travail informatique adaptée. Vous ne commencez pas par construire une infrastructure, vous commencez par les résultats. Peut-être visez-vous une augmentation du chiffre d’affaires en améliorant les taux de réapprovisionnement des stocks et en réduisant les abandons de panier. Peut-être s’agit-il de réduire la démarque inconnue grâce à un meilleur suivi en magasin. Une fois l’objectif fixé, vous définissez l’architecture.

Cette architecture ne sera pas unique. M. Dutta décrit une configuration à plusieurs niveaux : un système informatique léger à la périphérie (comme les magasins individuels) et des systèmes plus puissants aux points d’agrégation (comme les hubs régionaux ou les centres de distribution). Ce modèle hiérarchique permet d’éviter les frais généraux inutiles tout en offrant une certaine souplesse. Et pour les entreprises internationales, il permet d’évoluer sans perdre le contrôle de la latence ou de la performance.

Les décideurs de la suite devraient aborder l’IA de pointe comme un défi d’architecture orienté vers l’entreprise. Les cadres doivent prendre en charge les cas d’utilisation réels et les objectifs opérationnels. De cette manière, l’edge AI cesse d’être un centre de coûts et devient un multiplicateur de performances.

Défis liés au déploiement de l’IA périphérique

Les dirigeants qui souhaitent mettre en œuvre l’IA en périphérie doivent d’emblée en comprendre les limites. Les appareils qui exécutent des charges de travail en périphérie n’ont généralement pas la capacité de calcul ou d’énergie des centres de données centralisés. Cela signifie que les modèles nécessitent une optimisation importante, adaptée à un matériel, à des environnements et à des cas d’utilisation spécifiques, simplement pour atteindre le niveau de base en termes de performances et de fiabilité.

Baris Sarer, de Deloitte, explique que le déploiement de l’IA à la périphérie implique de faire face à des ressources limitées. Si vous faites l’impasse sur l’optimisation, vos modèles ne fonctionneront pas efficacement, voire pas du tout. Mat Gilbert de Capgemini Invent met en évidence un fardeau supplémentaire : les modèles qui fonctionnent bien dans les environnements cloud sont souvent peu performants sur les appareils en périphérie, à moins d’être repensés pour un fonctionnement à échelle réduite et économe en batterie. Cela est d’autant plus vrai dans les secteurs utilisant des appareils portables ou embarqués, où la durée de vie de la batterie et la précision doivent être soigneusement équilibrées.

La complexité va au-delà du code. Pour que l’IA de pointe fonctionne à grande échelle, vous avez besoin d’ingénieurs spécialisés, d’architectes système et de protocoles de sécurité adaptés aux opérations des points finaux. Il ne s’agit pas d’investissements ponctuels. Les réglages, la surveillance et la maintenance sont permanents, surtout si vous utilisez des appareils dans plusieurs pays. De plus, la mise en place d’une infrastructure périphérique dédiée n’est pas bon marché. Les dépenses d’investissement et d’exploitation doivent être clairement justifiées par l’impact sur l’entreprise, et le déploiement doit être sécurisé du point d’extrémité au cœur de l’entreprise.

Les dirigeants doivent évaluer ces obstacles à la mise en œuvre par rapport à la flexibilité à long terme qu’offre l’IA. Il s’agit de gérer la mise en place de manière stratégique, de comprendre où l’optimisation est la plus importante et d’investir à la fois dans l’infrastructure et dans les talents nécessaires pour en tirer toute la valeur.

Les avancées technologiques réduisent continuellement les barrières à l’entrée pour l’IA de pointe.

Malgré les difficultés, la dynamique est en marche. Le matériel s’améliore. Les processeurs et les microprocesseurs d’IA spécifiques à la périphérie sont plus puissants tout en consommant moins d’énergie. Parallèlement, les modèles d’IA eux-mêmes deviennent plus légers, plus rapides et plus faciles à déployer sur une plus grande variété d’appareils. Ces tendances rendent l’IA périphérique plus pratique et plus évolutive pour les entreprises de presque toutes les tailles.

Mat Gilbert de Synapse (Capgemini Invent) souligne que ces avancées techniques réduisent directement le coût et la complexité des déploiements en périphérie. Ce qui nécessitait auparavant une construction sur mesure fonctionne désormais avec du matériel de périphérie disponible dans le commerce et des modèles compressés pré-entraînés. Au fur et à mesure de cette évolution, le spectre des applications viables s’élargit, des opérations sur le terrain à l’engagement des consommateurs en passant par la surveillance de l’infrastructure.

Pour les cadres, cet environnement crée des opportunités évidentes. Le coût d’entrée est en baisse. Les options de déploiement sont plus souples. Il est possible de localiser davantage de charges de travail sans renoncer à la performance ou à la précision. Cela ouvre la voie à l’IA périphérique, qui dépasse les premiers adeptes et s’impose comme la base d’une intelligence décentralisée en temps réel.

Les entreprises qui prennent les devants et alignent les déploiements d’IA de pointe sur les objectifs commerciaux auront davantage de contrôle sur l’expérience client, les décisions opérationnelles et les actifs de données à l’avenir. C’est la véritable monnaie d’échange dans cet espace : des données exploitables au plus près des processus métier.

Faits marquants

• Les décisions rapides nécessitent des données locales : Le traitement des données sur l’appareil avec l’edge AI réduit la latence, diminue les coûts du cloud et prend en charge les décisions critiques en temps réel là où le timing compte le plus.
• Gardez les données à proximité pour les protéger : Les dirigeants devraient déployer l’IA de pointe pour améliorer la confidentialité des données, en particulier dans les environnements à bande passante limitée ou à conformité élevée, en réduisant l’exposition à la transmission et en améliorant le contrôle.
• Appliquez l’IA périphérique là où elle a un impact sur les résultats : Des secteurs comme la santé, le commerce de détail, l’automobile et les infrastructures urbaines utilisent déjà l’IA pour améliorer la réactivité, automatiser des tâches et améliorer les résultats.
• Alignez l’architecture sur les cas d’utilisation réels : Les stratégies d’Edge AI devraient commencer par des problèmes commerciaux ciblés et se développer à partir de là, en utilisant une infrastructure hiérarchisée qui équilibre les coûts, l’alimentation et les performances entre les différents sites.
• Investissez en gardant les yeux ouverts : Les dirigeants doivent tenir compte de la complexité, du coût et de l’optimisation nécessaires pour faire fonctionner l’IA sur des appareils de bord limités. Le succès dépend de talents spécialisés, d’un réglage minutieux et d’une vision à long terme.
• Tirez parti de l’élan : Avec l’amélioration du matériel et l’efficacité accrue des modèles, c’est maintenant qu’il faut mettre à l’échelle l’IA de pointe. Une adoption précoce permet aux entreprises de mieux contrôler l’intelligence en temps réel et l’agilité opérationnelle.