Déploiements d'IA Edge plus rapides
L'IA Edge passe rapidement d'un niveau d'abstraction à des applications réelles. Dans ce processus, la puissance de calcul et les fonctions d'IA se déplacent vers le point d'origine – loin des infrastructures cloud distribuées vers des dispositifs Edge sur site. Cependant, cela impose de fortes exigences aux développeurs de systèmes d'IA Edge, car ils doivent intégrer des systèmes d'exploitation, des environnements d'exécution, des conteneurs, des modèles d'IA et des couches de sécurité directement dans l'application, ce qui conduit souvent à des problèmes et augmente considérablement l'effort. Les projets d'IA Edge échouent souvent non pas à cause du concept, mais à cause de l'effort d'intégration.
La plateforme Clea de SECO s'attaque à la complexité en fournissant aux développeurs un cadre pour des systèmes d'IA Edge évolutifs. Le Application Hub de SECO joue un rôle central, permettant un accès rapide à des composants utilisables grâce à des conteneurs prêts à être déployés, des applications d'exemple et des guides de déploiement. Cela transforme rapidement une idée en une application d'IA Edge testable et validée.
Clea OS comme fondation d'exécution pour l'IA Edge
La fondation technique pour les applications d'IA Edge est la plateforme logicielle Clea OS de SECO. En tant que distribution Linux embarquée sécurisée basée sur le projet Yocto LTS, Clea OS est prédestinée aux applications embarquées et Edge et prend en charge les plateformes d'architecture Arm et x86. Dans ce contexte, elle fournit un environnement d'exécution contrôlé et orienté vers la production. Contrairement à un Linux embarqué générique, Clea OS est conçu pour des déploiements répétables, des mises à jour sécurisées, une haute maintenabilité et une exécution cohérente des applications.
Pour les développeurs, cela signifie moins d'effort pour construire la fondation du système et plus de concentration sur la logique de l'application, les modèles et les cas d'utilisation. En combinaison avec le Clea Software Framework, Clea OS prend en charge la connectivité des appareils, l'orchestration des données, la gestion de flotte et les services d'IA à la périphérie. L'Application Hub complète cette fondation avec des applications disponibles, des conteneurs et des composants logiciels. Cela fait de Clea OS le pont entre les blocs de construction prêts à l'emploi du Hub et leur exécution pratique sur du matériel Edge réel.
Application Hub: Activer les cas d'utilisation plus rapidement
Le SECO Application Hub s'appuie sur la fondation d'exécution de Clea OS et accélère la mise en œuvre concrète des déploiements d'IA Edge. Alors que Clea OS fournit l'environnement d'exécution contrôlé sur le matériel Edge, l'Application Hub livre les blocs de construction logiciels appropriés pour la couche d'application.
Au lieu de devoir chercher longuement des modèles d'IA adaptés et des conteneurs de paquets, préparer des environnements d'inférence et vérifier la compatibilité matérielle individuelle, les développeurs peuvent accéder à une bibliothèque organisée de conteneurs logiciels prêts à l'emploi, d'applications d'exemple, de modèles d'IA préconstruits, de guides de déploiement et de composants d'IA Edge pour une large gamme de cas d'utilisation via le SECO Application Hub.
Les développeurs peuvent sélectionner des composants adaptés directement depuis l'Application Hub, les tester sur le matériel cible prévu, puis les intégrer dans un environnement Edge basé sur Clea. Cela crée un processus cohérent depuis la fondation d'exécution jusqu'aux blocs de construction logiciels disponibles jusqu'à l'application exécutable.
Cela réduit sensiblement l'effort requis pour la configuration, l'emballage et l'intégration initiale, ce qui réduit l'effort et assure un temps de développement plus court. Les décideurs techniques peuvent également évaluer plus rapidement si le matériel, la performance et la valeur commerciale sont suffisants pour une mise en œuvre proche de la production.
Cas d'utilisation: Comptage intelligent de personnes
Un exemple de cas d'utilisation de "Comptage intelligent de personnes" montre comment une application d'IA Edge peut être mise en œuvre en pratique plus rapidement avec l'Application Hub et Clea OS de SECO. Développer une application de comptage de personnes à partir de zéro nécessiterait normalement plusieurs étapes d'intégration : connecter la caméra, configurer le dispositif Edge, configurer l'environnement d'inférence et transmettre les résultats aux systèmes en aval.
L'Application Hub réduit cet effort en fournissant une application de compteur de personnes préfabriquée, devenant le point de départ d'un flux guidé qui déplace les développeurs de la découverte de l'application à la création de flux de travail et au déploiement Edge. Les développeurs peuvent en effet sélectionner le composant, adapter l'entrée de la caméra et les paramètres du dispositif cible, et le tester localement sur le matériel Edge.
Dans l'étape suivante, on peut utiliser Clea Studio AI pour connecter la sortie du modèle aux flux de travail en aval tels que les tableaux de bord, les alertes, l'analyse d'occupation ou les systèmes IoT en utilisant des blocs d'entrée visuels, de modèle et de sortie. Les développeurs sélectionnent simplement le composant approprié dans le Hub, ajustent les paramètres tels que l'entrée de la caméra et le dispositif cible, et configurent le flux de sortie dans Clea Studio AI.
De nombreuses tâches liées au packaging, à l’exécution runtime et à l’intégration du workflow sont couvertes par la plateforme. Les développeurs bénéficient de la possibilité de créer rapidement un use case, puis de passer à la validation sans devoir construire l’application entièrement à partir de zéro. Les configurations manuelles longues et répétitives appartiennent ainsi au passé.
Application Hub dans le processus
Dans un projet pilote, Application Hub devient l’outil central pour évaluer rapidement et facilement la faisabilité technique. Les équipes peuvent vérifier à un stade précoce si un use case fonctionne de manière fiable sur le matériel edge prévu, si la puissance de calcul disponible est suffisante et si les résultats justifient un investissement supplémentaire. À cette fin, le Hub fournit des composants adaptés à la validation, tels que des conteneurs, des modèles d’IA, des applications d’exemple et des guides de déploiement, qui peuvent être testés directement sur le dispositif cible.
Plutôt que de commencer par des tâches d’intégration de base, comme reconstruire le packaging, configurer le runtime ou définir la logique de déploiement, les développeurs peuvent passer directement à l’évaluation fonctionnelle et technique. Ils peuvent adapter les paramètres au use case spécifique, configurer des sources d’entrée telles que des données de caméra ou de capteurs, tester l’application sur le matériel cible prévu et mesurer des métriques de performance pertinentes telles que la latence, le débit ou l’utilisation des ressources.
En même temps, ils peuvent vérifier comment les résultats générés peuvent être intégrés dans les systèmes existants – par exemple des dashboards, des plateformes IoT, des alertes ou des workflows d’analytics. Cela déplace l’attention de la construction de la base technique vers l’évaluation du fonctionnement du use case dans des conditions réalistes.
Clea Studio AI: du modèle au workflow
Après avoir sélectionné un composant approprié dans Application Hub, Clea Studio AI guide la mise en œuvre vers un workflow exécutable. Après tout, un modèle d’IA seul ne constitue pas encore une application complète : les sources de données doivent être connectées, l’exécution du modèle doit être configurée et les résultats doivent être transmis aux systèmes cibles.
Clea Studio AI accompagne les développeurs avec un environnement visuel dans lequel connecter des blocs d’entrée, de modèle et de sortie. Dans le cas du comptage de personnes, par exemple, le bloc d’entrée peut représenter le flux caméra, le bloc modèle utilise un composant sélectionné depuis Application Hub, et le bloc de sortie peut transmettre les résultats du comptage à des dashboards, des alertes ou des workflows IoT.
Ainsi, un modèle devient un flux applicatif concret sans devoir construire manuellement chaque intégration dans le code. Dans le même temps, les développeurs conservent le contrôle sur le modèle, la source de données et le chemin de sortie.
Conclusion
L’exemple du comptage de personnes illustre la manière dont Clea OS, Application Hub et Clea Studio AI de SECO fonctionnent ensemble. Un composant Edge AI préparé devient rapidement un workflow validable sur du matériel Edge AI réel.
Pour les développeurs, « near-production » signifie qu’ils n’ont pas à recommencer depuis le début avec l’intégration de base, mais peuvent continuer à travailler de manière ciblée. Par exemple, à travers l’ajustement des paramètres, la validation des performances, la revue de sécurité et la préparation du rollout sur plusieurs dispositifs edge compatibles.
De plus, les décideurs techniques disposent d’une base fiable pour évaluer plus rapidement la faisabilité, l’évolutivité et la valeur business d’un use case. Cela permet de transformer plus rapidement un prototype validé en une véritable application Edge AI évolutive.
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