{"id":89640,"date":"2023-10-20T09:00:00","date_gmt":"2023-10-20T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/?p=89640"},"modified":"2025-05-19T09:16:47","modified_gmt":"2025-05-19T07:16:47","slug":"puissance-de-calcul-necessaire-a-lia-grace-aux-coprocesseurs-tpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/fr\/articles-techniques\/puissance-de-calcul-necessaire-a-lia-grace-aux-coprocesseurs-tpu\/","title":{"rendered":"L\u2019intelligence artificielle pour tous"},"content":{"rendered":"\n

Les applications d\u2019intelligence artificielle (IA) sont particuli\u00e8rement adapt\u00e9es \u00e0 la reconnaissance des formes et permettent une certaine flexibilit\u00e9 dans la prise de d\u00e9cisions, par exemple dans le cadre des syst\u00e8mes d\u2019assistance aux conducteurs embarqu\u00e9s dans les v\u00e9hicules individuels ou des applications industrielles, \u00e0 l\u2019image du contr\u00f4le qualit\u00e9. Gr\u00e2ce aux coprocesseurs TPU sp\u00e9cialis\u00e9s et \u00e0 leur int\u00e9gration au sein d\u2019ordinateurs monocartes ou de cartes Computer-on-Module (COM), il est d\u00e9sormais possible d\u2019ex\u00e9cuter des op\u00e9rations d\u2019IA qui n\u00e9cessitent \u00e9norm\u00e9ment de puissance de calcul \u00e0 l\u2019endroit o\u00f9 celles-ci sont requises. <\/em><\/p>\n\n\n\n

L\u2019intelligence artificielle ne fait plus simplement office de concept \u00e0 la mode et il ne s\u2019agit plus d\u2019un domaine r\u00e9serv\u00e9 \u00e0 quelques math\u00e9maticiens sp\u00e9cialis\u00e9s. Cette technologie exploite des r\u00e9seaux neuronaux artificiels qui s\u2019inspirent du fonctionnement du cerveau humain afin de traiter l\u2019information avec un degr\u00e9 d\u2019abstraction \u00e9lev\u00e9.   <\/p>\n\n\n\n

Si l\u2019IA ne dote pas les appareils et les machines de la facult\u00e9 de penser, elle leur permet toutefois d\u2019\u00e9tablir des analogies en se fondant sur les informations historiques dont elles disposent. Gr\u00e2ce \u00e0 cette technologie, appareils et machines sont en mesure d\u2019apprendre des m\u00e9thodes de collecte d\u2019exp\u00e9rience fond\u00e9es sur les donn\u00e9es qui s\u2019appuient sur des mod\u00e8les statistiques plus vastes, telles que le machine learning ou le deep learning.<\/p>\n\n\n\n

Des machines plus r\u00e9actives<\/h2>\n\n\n\n

Ces capacit\u00e9s d\u2019apprentissage s\u2019accompagnent de plusieurs avantages. En premier lieu, les appareils et les machines sont \u00e0 m\u00eame de r\u00e9agir dans des situations op\u00e9rationnelles impr\u00e9vues sans que le logiciel ne soit forc\u00e9 de cartographier en d\u00e9tail et d\u00e8s le d\u00e9part, toutes les \u00e9ventualit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 leur fonctionnement. Cela permet de les mettre en service \u00e9quip\u00e9s de capacit\u00e9s de base en mati\u00e8re de programmation et d\u2019auto-optimisation en fonctionnement. Dans le cadre d\u2019applications industrielles, de tels algorithmes peuvent notamment \u00eatre utilis\u00e9s pour faire gagner du temps aux machines en utilisant le positionnement pr\u00e9dictif des outils et des pi\u00e8ces.<\/p>\n\n\n\n

En outre, gr\u00e2ce au machine learning et au deep learning, il est possible de minimiser les efforts li\u00e9s au d\u00e9veloppement logiciel. En effet, une partie des ajustements peut \u00eatre effectu\u00e9e au cours des phases d\u2019entrainement aux situations op\u00e9rationnelles. Il n\u2019est absolument pas n\u00e9cessaire que celles-ci aient lieu lorsque les machines sont en marche. La plus grande partie \u2013 en particulier celle qui concernent les fonctionnalit\u00e9s g\u00e9n\u00e9rales les plus abstraites \u2013 peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 l\u2019avance \u00e0 l\u2019aide de simulations par ordinateur, en toute s\u00e9curit\u00e9 et en effectuant bien plus de cycles d\u2019entrainement que dans le monde r\u00e9el.<\/p>\n\n\n\n

Des m\u00e9thodes de traitement de l\u2019information sophistiqu\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Il existe une large gamme d\u2019applications pour l\u2019intelligence artificielle, qui vont de la reconnaissance vocale au contr\u00f4le qualit\u00e9 en passant par l\u2019identification des individus ou encore la reconnaissance des objets et de leur positionnement dans l\u2019espace, de leur taille et de leurs caract\u00e9ristiques. Un autre avantage li\u00e9 \u00e0 cette technologie r\u00e9side dans le fait que les r\u00e9seaux neuronaux artificiels sont parfaitement adapt\u00e9s \u00e0 l\u2019analyse en profondeur de vastes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, notamment pour une reconnaissance des formes avec un degr\u00e9 de fiabilit\u00e9 \u00e9lev\u00e9 dans le cas de donn\u00e9es sonores ou visuelles \u2013 sons, images et vid\u00e9os.<\/p>\n\n\n\n

Toutefois, ces m\u00e9thodes sont extr\u00eamement exigeantes en termes de puissance de calcul. Par le pass\u00e9, il \u00e9tait indispensable d\u2019externaliser les applications d\u2019IA et de les migrer vers des syst\u00e8mes \u00e0 haute performance. De telles applications sont souvent propos\u00e9es dans le cloud sous forme de solutions logicielles as-a-Service (SaaS).<\/p>\n\n\n\n

En raison des limites li\u00e9es \u00e0 la bande passante, il \u00e9tait souvent impossible de traiter l\u2019information en temps r\u00e9el. De plus, cela d\u00e9bouchait fr\u00e9quemment sur des co\u00fbts de transfert de donn\u00e9es \u00e9lev\u00e9s via les r\u00e9seaux de t\u00e9l\u00e9communication publics. Par ailleurs, en raison des volumes consid\u00e9rables de donn\u00e9es, de nombreux utilisateurs se montrent inquiets quant \u00e0 la fiabilit\u00e9 des connexions et \u00e0 la perte de souverainet\u00e9 concernant leurs donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

\"Tensor
Les Tensor Processing Units ou TPU sont des ordinateurs monocartes qui permettent d\u2019ex\u00e9cuter des applications d\u2019IA en p\u00e9riph\u00e9rie ou directement au niveau de l\u2019appareil et ce, \u00e0 un niveau de performation qui n\u2019\u00e9tait auparavant atteint que dans le cloud.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Une intelligence d\u00e9centralis\u00e9e<\/h3>\n\n\n\n

La transformation num\u00e9rique et l\u2019Industrie 4.0 n\u00e9cessitent une refonte syst\u00e9mique afin de s\u2019\u00e9carter des structures centralis\u00e9es au profit du traitement d\u00e9centralis\u00e9 des donn\u00e9es. Cela a notamment un impact sur les appareils et les machines. En effet, au lieu de d\u00e9velopper eux-m\u00eames le mat\u00e9riel \u00e0 partir de z\u00e9ro, il n\u2019est pas rare que les fabricants int\u00e8grent aujourd\u2019hui \u00e0 leurs produits des ordinateurs monocartes, des contr\u00f4leurs ou des Computer-on-Module standardis\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Il existe une large vari\u00e9t\u00e9 de produits et ceux-ci sont \u00e9galement disponibles dans des versions robustes qui r\u00e9sistent aux variations de temp\u00e9rature li\u00e9es \u00e0 un usage industriel. Le faible co\u00fbt et les dimensions r\u00e9duites de la puissance de calcul int\u00e9gr\u00e9e jouent un r\u00f4le important dans le fait de mener \u00e0 bien des t\u00e2ches de contr\u00f4le individuelles et de traitement des donn\u00e9es directement \u00e0 l\u2019endroit o\u00f9 se d\u00e9roule l\u2019action.<\/p>\n\n\n\n

Les cartes int\u00e9gr\u00e9es jouent le r\u00f4le de processeurs et communiquent au sein de l\u2019Internet des Objets \u00e0 la fois entre elles et avec des services de niveau sup\u00e9rieur, mais \u00e9galement de plus en plus fr\u00e9quemment avec des services cloud. L\u00e0 encore, une transition s\u2019op\u00e8re qui vise \u00e0 s\u2019\u00e9loigner du traitement centralis\u00e9 \u00e0 proprement parler. Au lieu d\u2019un mod\u00e8le qui repose sur une intelligence centrale, les appareils en p\u00e9riph\u00e9rie sont connect\u00e9s \u00e0 des serveurs edge d\u00e9centralis\u00e9s, qui sont souvent consacr\u00e9s \u00e0 des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n

Des approches diff\u00e9rentes en mati\u00e8re d\u2018IA<\/h3>\n\n\n\n

Afin de ne pas d\u00e9pendre de la bande passante pour la transmission des donn\u00e9es, des op\u00e9rations particuli\u00e8rement urgentes, telles que les calculs d\u2019inf\u00e9rence de l\u2019intelligence artificielle, sont de plus en plus fr\u00e9quemment r\u00e9alis\u00e9es au niveau de l\u2019appareil, en \u00ab p\u00e9riph\u00e9rie \u00bb des usines.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 ces fins, les principaux fabricants de semi-conducteurs proposent d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 des processeurs puissants (Central Processing Units ou CPU) dot\u00e9s de fonctions directement int\u00e9gr\u00e9es pour le traitement d\u00e9di\u00e9 d\u2019applications d\u2019IA. Etant donn\u00e9 que les calculs d\u2019inf\u00e9rence sont relativement similaires au traitement de l\u2019image, des processeurs graphiques puissants (Graphic Processing Units ou GPU) sont encore mieux adapt\u00e9s que les processeurs traditionnels pour le traitement d\u2019un grand nombre de t\u00e2ches d\u2019IA. Certains fabricants de cartes graphiques renomm\u00e9s se sont donc m\u00eal\u00e9s \u00e0 la course et proposent avec leur mat\u00e9riel des outils de d\u00e9veloppement compl\u00e9mentaires sp\u00e9cifiquement con\u00e7us pour les applications d\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9cemment, de nombreux fabricants de semi-conducteurs ont proc\u00e9d\u00e9 au lancement d\u2019acc\u00e9l\u00e9rateurs sp\u00e9cifiques pour l\u2019IA, appel\u00e9s Tensor Processing Units (coprocesseurs TPU), \u00e0 l\u2019image du coprocesseur Coral de Google. Encore plus que les processeurs graphiques, ceux-ci d\u00e9chargent le processeur principal des op\u00e9rations d\u2019IA particuli\u00e8rement gourmandes en puissance de calcul, car ils sont pr\u00e9-entrain\u00e9s pour g\u00e9rer une partie d\u2019entre elles. Certains coprocesseurs TPU, comme l\u2019acc\u00e9l\u00e9rateur Hailo-8TM<\/sup>, avec ses 26 t\u00e9ra-op\u00e9rations par seconde (TOPS), sont particuli\u00e8rement rapides en raison de leurs m\u00e9moires int\u00e9gr\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019ind\u00e9pendance via l\u2019IA locale<\/h3>\n\n\n\n

Dans le m\u00eame temps, les principaux fabricants de cartes de d\u00e9veloppement, d\u2019ordinateurs monocartes et de Computer-on-Module proposent des produits de toutes tailles avec des niveaux de performance diff\u00e9rents \u00e9quip\u00e9s de coprocesseurs TPU int\u00e9gr\u00e9s. Cela permet l\u2019ex\u00e9cution d\u2019applications d\u2019IA en temps r\u00e9el en p\u00e9riph\u00e9rie des r\u00e9seaux, voire au niveau de l\u2019appareil, c\u2019est-\u00e0-dire directement \u00e0 l\u2019endroit o\u00f9 l\u2019action a lieu. Cela implique que des machines et des appareils extr\u00eamement compacts peuvent \u00eatre assez facilement dot\u00e9s de capacit\u00e9s de machine learning ou de deep learning.<\/p>\n\n\n\n

La d\u00e9centralisation de l\u2019intelligence artificielle ouvre des horizons applicatifs qui auraient \u00e9t\u00e9 inimaginables auparavant. Cela permet aux d\u00e9veloppeurs d\u2019appareils et de machines de les concevoir de telle mani\u00e8re que leur panel de fonctionnalit\u00e9s augmente au cours de leur fonctionnement. Il devient alors possible de couvrir un champ d\u2019applications qui aurait \u00e9t\u00e9 impossible \u00e0 atteindre \u00e0 l\u2019aide de m\u00e9thodes de programmation classiques, sinon au prix d\u2019efforts titanesques.<\/p>\n\n\n\n

Or, ces \u00e9volutions favorisent et facilitent la modularisation des machines de grande taille. Des modules et des assemblages individuels et semi-autonomes sont en mesure d\u2019exploiter les capacit\u00e9s d\u2019IA int\u00e9gr\u00e9es pour se coordonner entre eux. De cette mani\u00e8re, certaines r\u00e9solutions de probl\u00e8mes relatifs \u00e0 l\u2019interaction des diff\u00e9rentes parties du syst\u00e8me entre elles peuvent \u00eatre d\u00e9l\u00e9gu\u00e9es \u00e0 ces composants. Par ailleurs, cela permet d\u2019optimiser le fonctionnement d\u2019ensemble de la machine ou du syst\u00e8me gr\u00e2ce \u00e0 la coordination mutuelle des diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments individuels qui les composent.<\/p>\n\n\n\n

Une refonte n\u00e9cessaire<\/h2>\n\n\n\n

La prise en consid\u00e9ration de diff\u00e9rents objectifs en mati\u00e8re d\u2019optimisation rend la t\u00e2che multi-dimensionnelle. Cet exemple n\u2019est pas le seul \u00e0 montrer que l\u2019IA ne rend en aucun cas superflus les d\u00e9veloppeurs logiciels et les programmeurs de syst\u00e8mes de commande. Cette technologie leur permet au contraire de tester diff\u00e9rentes approches pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes qu\u2019ils rencontrent et leur fournit d\u2019autres outils souvent plus adapt\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e9anmoins, afin de ma\u00eetriser ces derniers, il est n\u00e9cessaire de passer par une phase d\u2019apprentissage et de mise en pratique. Il est \u00e9galement indispensable d\u2019op\u00e9rer une transition culturelle afin de s\u2019\u00e9carter de l\u2019approche s\u00e9quentielle encore largement r\u00e9pandue concernant les commandes, la r\u00e9gulation et l\u2019automatisation.<\/p>\n\n\n\n

\"L\u2019IA
L\u2019IA ne dote pas les appareils et les machines de la facult\u00e9 de penser, mais elle leur permet d\u2019apprendre des m\u00e9thodes de collecte d\u2019exp\u00e9rience fond\u00e9es sur les donn\u00e9es, telles que le machine learning ou le deep learning.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Images : Adobe Stock<\/p>\n\n\n\n

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Les applications d\u2019intelligence artificielle (IA) sont particuli\u00e8rement adapt\u00e9es \u00e0 la reconnaissance des formes et permettent une certaine flexibilit\u00e9 dans la prise de d\u00e9cisions, par exemple dans le cadre des syst\u00e8mes d\u2019assistance aux conducteurs embarqu\u00e9s dans les v\u00e9hicules individuels ou des applications industrielles, \u00e0 l\u2019image du contr\u00f4le qualit\u00e9. 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