{"id":52081,"date":"2022-05-04T08:00:00","date_gmt":"2022-05-04T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/magazinnew.reichelt.de\/magazin\/?p=52081"},"modified":"2025-06-04T09:38:21","modified_gmt":"2025-06-04T07:38:21","slug":"edge-ai-ou-bien-lia-a-la-pointe-de-la-technologie-apportez-lintelligence-artificielle-la-ou-elle-est-necessaire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/fr\/actualites\/edge-ai-ou-bien-lia-a-la-pointe-de-la-technologie-apportez-lintelligence-artificielle-la-ou-elle-est-necessaire\/","title":{"rendered":"Edge AI ou bien l’IA \u00e0 la pointe de la technologie : apportez l’intelligence artificielle l\u00e0 o\u00f9 elle est n\u00e9cessaire"},"content":{"rendered":"\n

Qu’il s’agisse d’automatiser des processus ou d’analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, les syst\u00e8mes intelligents et auto-apprenants deviennent de plus en plus un \u00e9l\u00e9ment important des processus d’entreprise. Dans le pass\u00e9, ces syst\u00e8mes intelligents devaient \u00eatre connect\u00e9s \u00e0 un cloud, car c’\u00e9tait le seul moyen de fournir la puissance de calcul n\u00e9cessaire \u00e0 l’ex\u00e9cution des algorithmes math\u00e9matiques. D\u00e9sormais, Edge AI, abr\u00e9viation de Edge Artificial Intelligence, rend possible la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de syst\u00e8mes intelligents et transf\u00e8re le savoir-faire aux appareils eux-m\u00eames.<\/p>\n\n\n\n

Conserver la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Le stockage et l’analyse de donn\u00e9es personnelles ou critiques pour l’entreprise peuvent poser de s\u00e9rieux probl\u00e8mes de protection des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Outre la surface d’exposition face aux piratages et autres cybermenaces via la connexion Internet, il convient \u00e9galement de tenir compte de diverses dispositions l\u00e9gales et r\u00e9glementaires. <\/p>\n\n\n\n

Ainsi, le CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act), sign\u00e9 en 2018, permet aux autorit\u00e9s am\u00e9ricaines d’acc\u00e9der largement aux donn\u00e9es stock\u00e9es sur Internet. Dans ce contexte, Edge AI peut contribuer \u00e0 la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es en \u00e9valuant les donn\u00e9es directement l\u00e0 o\u00f9 elles sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Rentabilit\u00e9 et \u00e9conomie<\/h3>\n\n\n\n

Les capteurs LIDAR ou d’images modernes<\/a> g\u00e9n\u00e8rent d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. En ne transmettant que les r\u00e9sultats des calculs \u00e0 d’autres syst\u00e8mes, il est possible de r\u00e9duire consid\u00e9rablement la quantit\u00e9 de donn\u00e9es transmises. Un autre avantage est qu’avec Edge AI, vous pouvez \u00e9galement utiliser l’intelligence artificielle et ses avantages, l\u00e0 o\u00f9 les connexions r\u00e9seau et Internet sont rares ou inexistantes.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9alisations pratiques avec Raspberry et Google<\/h3>\n\n\n\n<\/span>Le Raspberry Pi polyvalent, qui est arriv\u00e9 depuis longtemps dans l’environnement industriel, convient aussi parfaitement \u00e0 l’ex\u00e9cution locale de l’AI.<\/p>\n\n\n\n

Google propose \u00e0 cet effet la Coral USB Accelerator, une cl\u00e9 USB dot\u00e9e d’une Tensor Processing Unit (TPU) capable d’effectuer jusqu’\u00e0 4 billions d’op\u00e9rations de calcul par seconde avec une consommation de seulement 2 watts.<\/p>\n\n\n\n

Ceux qui souhaitent utiliser une carte autonome \u00e0 la place peuvent utiliser la Coral Dev Board 1 Go<\/a>de Google. Celle-ci utilise le m\u00eame TPU. De plus, elle utilise un d\u00e9riv\u00e9 Debian d\u00e9velopp\u00e9 par Google et sp\u00e9cialement con\u00e7u pour les besoins du d\u00e9veloppement de l’IA.<\/p>\n\n\n\n

L’alternative de Maxim<\/h3>\n\n\n\n

Avec le MAX78000 Feather, nous souhaitons vous pr\u00e9senter une alternative qui marque des points tant par son prix que par son \u00e9conomie d’\u00e9nergie. Ses algorithmes ne n\u00e9cessitent que quelques microjoules d’\u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n<\/span>La petite carte d’\u00e0 peine 2,3 x 6,6 cm contient n\u00e9anmoins, outre l’acc\u00e9l\u00e9rateur pour r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN), le c\u00e9l\u00e8bre Arm\u00ae Cortex\u00ae M4 et un coprocesseur RISC-V pour les t\u00e2ches en temps r\u00e9el. En g\u00e9n\u00e9ral, les CNN peuvent traiter tr\u00e8s efficacement les donn\u00e9es 1D et 2D, c’est-\u00e0-dire la reconnaissance d’objets dans la parole et l’image.<\/p>\n\n\n\n

Maxim met \u00e0 disposition \u00e0 cet effet un kit de d\u00e9veloppement logiciel (SDK) bas\u00e9 sur Eclipse, avec de nombreux exemples de programmes. Pour que vous puissiez vous lancer directement, l’un d’entre eux est d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9install\u00e9 pour la reconnaissance vocale.<\/p>\n\n\n\n

Vous trouverez des exemples et des explications plus d\u00e9taill\u00e9s dans le kit d’apprentissage d’Elektor, qui est accompagn\u00e9 d’un livre en anglais en plus de la carte. Vous y trouverez de nombreux exemples pratiques sur plus de 250 pages en couleur.<\/p>\n\n\n\n

Conclusion<\/h2>\n\n\n\n

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique n’ont pas besoin d’\u00e9normes centres de calcul ni d’acc\u00e9l\u00e9rateurs sp\u00e9ciaux co\u00fbteux, comme le GPU Hopper de NVIDIA. Apportez l’IA l\u00e0 o\u00f9 vous en avez besoin, dans des haut-parleurs mobiles ou des appareils portables. Le MAX78000 Feather est d\u00e9j\u00e0 pr\u00eat \u00e0 fonctionner sur batterie gr\u00e2ce au MAX20303 int\u00e9gr\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

Le microcontr\u00f4leur MAX78000EXG+<\/a> du MAX78000 Feather permet de r\u00e9aliser des designs compl\u00e8tement ind\u00e9pendants. Ces microcontr\u00f4leurs, ainsi que de nombreux autres microcontr\u00f4leurs 32 bits<\/a>, sont disponibles dans la boutique reichelt.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Image: Adobe Stock<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Qu’il s’agisse d’automatiser des processus ou d’analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, les syst\u00e8mes intelligents et auto-apprenants deviennent de plus en plus un \u00e9l\u00e9ment important des processus d’entreprise. 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