Les applications d'IA en périphérie représentent un potentiel de revenus considérable. Effectuer des inférences directement sur des appareils locaux ouvre un large éventail d'applications puissantes, y compris la détection d'objets, le contrôle vocal et gestuel, la maintenance prédictive et les systèmes autonomes.
Cependant, déployer ces applications n'est pas une tâche facile. Comparés au matériel traditionnel, les systèmes embarqués contraints par la taille ont des ressources limitées. Le succès dépend donc de la sélection de l'architecture de modèle appropriée et de l'utilisation des bonnes techniques d'apprentissage pour équilibrer les exigences opérationnelles avec les limitations techniques du matériel de périphérie.
Le parcours des données brutes à un modèle entraîné
Développer un modèle d'IA de périphérie efficace nécessite un pipeline bien défini qui transforme les informations brutes en une solution déployable.
Ce parcours commence par la collecte de données. Avant que tout entraînement puisse avoir lieu, un modèle d'IA a besoin de données de haute qualité qui soient représentatives et complètes. Il est crucial de considérer non seulement d'où proviendront les données, mais aussi comment elles seront prétraitées, stockées et sécurisées. Une fois collectées, ces données doivent être dotées de sens grâce à l'étiquetage, où elles sont annotées manuellement ou semi-automatiquement avec des balises ou des catégories. Ce processus permet au modèle de comprendre ses entrées et aide à atténuer les biais et à améliorer la précision.
Avec les données étiquetées préparées, l'accent se déplace vers la sélection de l'architecture de modèle qui convient le mieux au matériel et au cas d'utilisation. Les options clés incluent :
- Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), qui se spécialisent dans les données spatiales et sont principalement utilisés pour le traitement d'images, la vision par ordinateur et la détection d'objets.
- Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont conçus pour traiter des données séquentielles ou temporelles. La capacité d'un RNN à se souvenir des entrées précédentes le rend idéal pour des tâches comme le traitement du langage naturel (NLP) et la prévision.
- TinyML, qui utilise diverses architectures pour créer des modèles spécifiquement conçus pour fonctionner sur des appareils avec une mémoire et une puissance extrêmement faibles, tels que les microcontrôleurs. Ceux-ci sont souvent utilisés pour la maintenance prédictive ou la détection en temps réel d'objets et de sons.
L'architecture sélectionnée prend ensuite vie lors de la phase d'entraînement, un processus itératif où le modèle apprend progressivement à reconnaître et extrapoler des motifs à partir des données étiquetées. Cela lui permet de devenir de plus en plus précis lorsqu'il effectue des classifications ou des décisions basées sur de nouvelles informations.
Cependant, l'entraînement n'est pas l'étape finale. Pour s'assurer que le modèle peut fonctionner dans le monde réel, il subit une validation, un réglage et des tests rigoureux. Une partie des données est mise de côté pendant l'entraînement pour évaluer la capacité du modèle à généraliser et pour le régler contre des problèmes comme le surapprentissage. Enfin, il est testé avec un autre ensemble de données non vues qui sert de mesure finale de sa performance, de sa précision et de son biais.
Le rôle crucial des données de haute qualité
Un modèle d'IA n'est aussi bon que les données sur lesquelles il est entraîné, un principe particulièrement vrai pour l'IA de périphérie. En raison de la mémoire limitée, de la puissance de traitement et des ressources énergétiques, les modèles de périphérie sont généralement plus petits et ont une tolérance beaucoup plus faible à l'erreur que les modèles traditionnels. Des données de haute qualité et pertinentes permettent au modèle d'apprendre des motifs significatifs et rendent possible l'entraînement de modèles compacts idéaux pour les contraintes du matériel de périphérie.
Pour y parvenir, une approche approfondie de la préparation des données est nécessaire. Ce processus continu implique de définir des stratégies de collecte, d'identifier tous les scénarios possibles pour le modèle et d'évaluer de manière itérative les données au fur et à mesure qu'elles sont collectées.
Des ensembles de données propres et équilibrés sont également essentiels pour empêcher le modèle d'apprendre des caractéristiques non pertinentes ou biaisées. Les données doivent être prétraitées pour éliminer les doublons, les erreurs et le bruit, tout en corrigeant les incohérences. À partir de là, les caractéristiques les plus pertinentes sont isolées, les entrées sont standardisées, et l'ensemble de données est étendu et équilibré grâce à des techniques comme l'augmentation.
L'équilibre délicat du choix d'une architecture de modèle
Choisir une architecture de modèle d'IA de périphérie est un exercice d'équilibre délicat entre précision, vitesse d'inférence, disponibilité des ressources, flexibilité et spécialisation. Une architecture complexe comme un grand CNN pourrait offrir une haute précision mais au prix d'une plus grande puissance de calcul et de mémoire. À l'inverse, des architectures légères comme les modèles TinyML sont rapides et efficaces mais peuvent nécessiter de sacrifier une partie des performances du modèle. De même, un modèle à usage général peut être plus largement applicable mais nécessiter plus de ressources qu'un modèle spécialisé, qui est plus efficace mais moins adaptable.
Ces compromis doivent être pesés en gardant à l'esprit les limitations matérielles. Par exemple, un modèle comme YOLO est spécialement conçu pour la vision par ordinateur et offre des tailles évolutives allant du YOLOv8 complet au YOLOv10-Nano léger, convenant à différentes capacités matérielles. En revanche, les modèles de Hugging Face, une plateforme open-source de grands modèles de langage, excellent en NLP et sont bien adaptés aux applications multimodales. Une autre option, Mistral, offre une grande flexibilité avec un support pour de nombreux langages de développement, ce qui le rend idéal pour l'analyse contextuelle.
Garder à l'esprit les limitations matérielles
Les limitations matérielles doivent être gardées à l'esprit lors de la prise de décision, car les appareils de périphérie et les modèles doivent être correctement assortis en termes de mémoire, de puissance de traitement et d'utilisation énergétique. Notre précédent blog sur Choisir la bonne IA pour la sécurité vidéo illustre comment ce processus fonctionne en pratique.
SECO simplifie cet exercice d'équilibre en offrant un large portefeuille de plateformes matérielles et logicielles d'IA de périphérie adaptées à une gamme de performances, de puissance et de facteurs de forme. Des modules à haute efficacité aux ordinateurs industriels puissants, SECO permet aux développeurs d'associer le bon modèle d'IA au bon système.
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Optimisations finales pour des performances optimales à la périphérie
Parce que les environnements de périphérie sont contraints en ressources, optimiser la taille et la complexité d'un modèle est essentiel pour qu'il fonctionne efficacement. Plusieurs techniques courantes aident à atteindre cet objectif :
- La quantification réduit la taille d'un modèle et améliore sa vitesse en réduisant la précision de ses valeurs numériques, par exemple en convertissant des valeurs en virgule flottante 32 bits en entiers 8 bits.
- L'élagage réduit encore la complexité en identifiant et en supprimant les segments redondants ou inactifs du réseau de neurones.
- Des outils spécialisés de compression et de déploiement tels que TensorFlow Lite, ONNX et PyTorch aident à la conversion, à l'optimisation et au déploiement de ces modèles allégés sur des appareils de périphérie.
Conclusion
Le potentiel de l'IA de périphérie est significatif, mais le débloquer nécessite les bonnes données d'entraînement, l'architecture de modèle et le matériel. Les organisations doivent soigneusement équilibrer leurs objectifs commerciaux et leurs besoins opérationnels avec les contraintes de ressources inhérentes à l'informatique de périphérie.
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