Dans un déploiement idéal, toutes les charges de travail seraient centralisées dans le cloud afin de bénéficier des avantages de la mise à l’échelle et de la simplicité. Toutefois, les préoccupations liées à la latence, à la sécurité, à la bande passante et à l’autonomie nécessitent un déploiement des modèles d’intelligence artificielle (IA) en périphérie.
Ces déploiements peuvent prendre la forme de l’IA edge et/ou de l’IA cloud, chacune offrant ses propres cas d’utilisation potentiels, avantages et défis. Dans ce contexte, le choix du modèle le mieux adapté à votre entreprise devra faire l’objet d’une réflexion approfondie.
- L’IA edge et l’IA cloud comme modèles complémentaires
- Infrastructure et interopérabilité
- Algorithmes d’entraînement et d’inférence dans les applications d’IA
- Avantages de l’utilisation conjointe de l’IA edge et de l’IA cloud
- L’inconvénient de combiner l’IA cloud et l’IA edge
- Cas d’utilisation
- L’avenir de l’IA edge et de l’IA cloud
L’IA edge et l’IA cloud comme modèles complémentaires
Edge AI et l’IA cloud jouent un rôle complémentaire en veillant à ce que les modèles qui alimentent les déploiements d’IA s’améliorent continuellement sans compromettre la qualité et la quantité des données. L’IA cloud complète la prise de décision instantanée de l’IA edge en fournissant des analyses plus approfondies à partir de données longitudinales.
La principale différence entre l’IA cloud et l’IA edge réside dans le lieu où les données sont traitées. L’IA cloud traite et stocke les données dans un environnement cloud, ce qui offre une plus grande flexibilité en matière de conception et d’architecture. Toutefois, les appareils doivent disposer d’une connexion Internet pour fonctionner correctement et prendre des décisions, ce qui peut entraîner des problèmes de latence et de sécurité.
En comparaison, l’IA edge traite les données à l’extrême périphérie. Cela permet une prise de décision sécurisée en temps réel en périphérie, indépendamment de toute connexion.
Les appareils ciblés par l’IA edge ne sont souvent ni assez puissants ni assez rapides pour répondre pleinement aux exigences de mémoire, de performances, de taille et de consommation énergétique de la périphérie. En outre, le choix des algorithmes d’apprentissage automatique et de leur taille repose sur une capacité limitée en matière de taille et de mémoire.
À l’inverse, les capacités de calcul et de stockage du cloud permettent à l’IA cloud de servir avec flexibilité une grande variété d’appareils, sans restrictions de mémoire, de taille, de performances ou de consommation énergétique, au prix toutefois d’un coût financier.
Infrastructure et interopérabilité
Les entreprises peuvent combiner l’IA edge et l’IA cloud afin d’éliminer les silos de données déconnectés qui entravent le partage des informations et leur valorisation dans les différents secteurs de l’entreprise. Utiliser uniquement l’IA edge pour les applications d’IA et d’Internet des objets (IoT) peut empêcher le partage des données au sein d’infrastructures informatiques plus vastes, ce qui risque de limiter la pleine exploitation des informations précieuses qu’elles contiennent.
Pour garantir l’interopérabilité de l’IA cloud et de l’IA edge, les entreprises peuvent introduire des plates-formes cloud parallèlement à leurs applications edge afin de créer un lien entre les applications et les services de l’entreprise.
Par exemple, les données peuvent être traitées en périphérie, et l’IA edge peut fournir rapidement des informations aux utilisateurs, tandis que le cloud traite les données afin de produire des analyses à plus long terme et d’éclairer la prise de décision dans les différents secteurs de l’entreprise.
En outre, lorsque les entreprises disposent de cas d’utilisation nécessitant une combinaison d’IA edge et cloud, elles peuvent définir les priorités entre les informations en périphérie et celles qui ne sont pas sensibles au facteur temps. Elles peuvent ensuite créer ou adapter leur infrastructure informatique pour répondre aux exigences des applications d’IA cloud et edge.
Algorithmes d’entraînement et d’inférence dans les applications d’IA
Pour utiliser efficacement l’IA edge et l’IA cloud, les entreprises doivent comprendre la nature des algorithmes d’apprentissage automatique qu’elles envisagent pour leurs cas d’utilisation. Elles doivent déterminer si leur approche repose sur des algorithmes d’entraînement ou d’inférence.
L’utilisation d’algorithmes d’entraînement signifie que les algorithmes d’apprentissage automatique effectuent des prédictions en utilisant leur flux de données comme source d’entraînement. Ces algorithmes gagnent en précision grâce à une boucle de rétroaction constante qui améliore leurs performances et réduit les erreurs.
Toutefois, cette approche peut être gourmande en ressources de calcul, car ces modèles nécessitent des mises à jour et des révisions constantes à mesure qu’ils continuent à produire des résultats. Cela peut entraîner de la latence. L’approche par entraînement est finalement mieux adaptée au cloud, qui peut répondre à ses importants besoins de calcul afin de fournir des résultats précis.
Une approche fondée sur un algorithme d’inférence consiste à implémenter un algorithme entraîné pour effectuer des prédictions sur l’appareil où de nouvelles données sont reçues. En l’absence de raffinement ou de boucle d’entraînement, le système d’inférence peut facilement être situé en périphérie.
Avantages de l’utilisation conjointe de l’IA edge et de l’IA cloud
Performances améliorées
Le cloud seul n’est pas idéal pour les applications d’IA. Lorsque l’IA edge et l’IA cloud se complètent, elles peuvent améliorer les performances en accélérant le traitement parfois partiel qui crée de la latence.
Apprentissage distribué
L’edge computing contribue à réduire la charge du cloud. Ainsi, les appareils edge peuvent entraîner en coopération des modèles d’apprentissage automatique localement, plutôt que d’utiliser une approche d’entraînement centralisée.
Une meilleure prise de décision
En combinant les capacités de prise de décision en temps réel de l’IA edge avec les capacités de calcul et de stockage du cloud qui prennent en charge l’IA basée sur le cloud, les entreprises bénéficient d’une prise de décision non seulement plus rapide, mais aussi plus intelligente et plus flexible.
Un accès fluide aux données et aux informations
Un équilibre entre l’IA cloud et l’IA edge permet à une entreprise de tirer le meilleur parti des informations exploitables et des capacités de prise de décision offertes par les deux approches. Les données partagées entre les modèles edge et cloud influencent la manière dont les modèles d’apprentissage automatique apprennent et sont améliorés afin de produire de la valeur à l’échelle de l’entreprise.
L’inconvénient de combiner l’IA cloud et l’IA edge
Pour faire fonctionner ensemble l’IA cloud et l’IA edge, les applications doivent être conçues pour répartir et gérer délibérément les charges de travail entre les deux.
Cas d’utilisation
Véhicules autonomes
Les technologies d’IA edge et cloud peuvent se combiner pour améliorer les performances des véhicules autonomes. L’IA edge fournit des capacités de prise de décision rapides et précises afin que les véhicules prennent des décisions en temps réel. Cela améliore l’identification des éléments routiers et environnementaux, renforçant ainsi la sécurité, l’efficacité et l’autonomie globale des véhicules. En outre, l’IA edge garantit que les véhicules autonomes sont plus fiables face aux problèmes de connectivité.
L’IA cloud permet de recevoir les données des véhicules autonomes et, grâce à l’apprentissage automatique et à l’apprentissage profond, d’évaluer des indicateurs tels que les performances des véhicules. Le traitement embarqué peut ainsi être mis à jour avec de meilleures capacités de conduite dérivées de ces données. Les véhicules bénéficient également des capacités de stockage et de calcul du cloud.
Caméras dotées de capacités edge
L’IA edge permet aux caméras dotées de capacités edge de traiter les informations provenant de leurs capteurs sans surcharger le réseau avec des données insignifiantes. Les données peuvent ensuite être transmises au cloud pour une analyse plus approfondie lorsque les objets ciblés sont détectés en périphérie.
L’avenir de l’IA edge et de l’IA cloud
L’avenir des applications d’intelligence artificielle pourrait nécessiter de répartir l’intelligence artificielle entre des applications cloud natives, edge natives ou hybrides. Comme de plus en plus d’applications d’IA nécessitent un entraînement en temps réel plus rapide, l’utilisation de l’IA edge continuera de progresser comme option de déploiement de l’IA.
Les entreprises rechercheront de plus en plus des solutions entièrement intégrées plutôt que des composants technologiques fragmentés qu’elles devraient assembler elles-mêmes. Cela favorisera à son tour les partenariats technologiques visant à développer et à préassembler des solutions complètes à proposer aux clients.
Les architectures hybrides d’IA cloud-edge deviendront la norme, à mesure que les entreprises comprendront que le traitement et la prise de décision doivent être effectués à la fois dans le cloud et en périphérie.