IA embarquée : de quoi parle-t-on ?
IA embarquée : de quoi parle-t-on ?
Vous avez déjà sûrement entendu parler d’intelligence artificielle depuis longtemps. D’aussi loin que je me souvienne, la première fois que j’ai entendu ce terme, c’était en 2001. J’avais 9 ans, je sortais d’une salle de cinéma où je venais de visionner le dernier film de Spielberg, bien nommé “A.I Intelligence Artificielle”. Il y était question de l’histoire d’une I.A humanoïde, un jeune David à la recherche de son identité. D’autres me citeraient Terminator, Matrix, et autre Ex Machina ou Her (liste non exhaustive). Tous nourrissent l’image d’une IA forte et indépendante, bien loin de la réalité concrète de ce qu’est une IA. Outre la récente évolution des modèles de langage (dont Chat GPT fait partie), l’IA est présente au quotidien. De plus en plus, elle est directement implémentée sur des dispositifs électroniques, comme les téléphones portables, les voitures autonomes ou les robots. C’est ce qu’on appelle l’IA embarquée. Et c’est l’occasion pour moi de vous faire découvrir à travers cet article thématique vulgarisé ce qu’est réellement une IA embarquée et comment elle fonctionne. En route !
L’IA embarquée : une révolution technologique
L’IA embarquée est une technologie qui consiste à intégrer des capacités d’intelligence artificielle (les capacités d’évaluer ses propres opérations) directement dans des dispositifs électroniques tels que des ordinateurs, des capteurs, des robots ou encore des véhicules.
Contrairement à l’IA traditionnelle, qui fonctionne principalement sur des serveurs distants, l’IA embarquée permet aux dispositifs électroniques de prendre des décisions en temps réel, sans avoir besoin d’une connexion Internet constante. Cette capacité de traitement en temps réel permet non seulement une prise de décision plus rapide et efficace, mais également une anonymisation des données des utilisateurs sans avoir à les partager sur des serveurs externes. Ces capacités uniques permettent des gains de productivité importants dans de nombreux domaines.
Comment cela fonctionne ?
L’IA embarquée est rendue possible par les progrès de la miniaturisation de l’électronique et de l’optimisation des algorithmes de machine learning. Car pour fonctionner, une IA a besoin de deux prérequis :
- un matériel “physique”(ici des composants électroniques)
- des lignes codes pour réaliser des tâches spécifiques (ici algorithme de machine learning).
Les dispositifs électroniques modernes sont aujourd’hui suffisamment puissants pour exécuter des modèles sophistiqués, tout en restant suffisamment compacts et économes en énergie pour être embarqués dans des objets du quotidien.
A titre d’exemple, une IA embarquée sur un smartphone ou dans une voiture autonome n’aura pas le même matériel, ni les mêmes algorithmes. Les contraintes seront donc différentes.
Zoom sur l’algorithme de deep learning
L’IA fonctionne grâce à un algorithme de machine learning. La dimension des modèles va varier en fonction des tâches à résoudre (par dimension on entend le nombre de paramètres que le modèle doit apprendre à partir des données d’entraînement). C’est un enjeu clé en machine learning. Le principal défi est de trouver un juste équilibre entre complexité du modèle et sa capacité à généraliser. Si le modèle est trop petit, il risque de sous-apprendre et de ne pas capturer la complexité des données. S’ il est trop grand, il risque de sur-apprendre. Il aura du mal à généraliser et cela peut entraîner des baisses de performances avec des nouvelles données. Trouver un modèle de taille optimal est crucial pour obtenir des résultats précis et cohérents tout en réduisant les risques de sur-apprentissage.
Zoom sur les types de matériels les plus utilisés pour embarquer une IA
L’IA embarquée peut être réalisée grâce à l’utilisation de processeurs spécialisés qui sont conçus pour effectuer des calculs massivement parallèles en temps réel, ou en utilisant des modèles d’IA tels que les réseaux de neurones.
Les contraintes de l’IA embarquée
Pour réaliser des tâches spécifiques, des algorithmes de machine learning sont développés. Plus la tâche est complexe, plus l’algorithme sera “grand” et consommateur de ressources. L’IA embarquée représente un défi complexe puisqu’elle implique un dimensionnement spécifique de ces modèles nécessitant une prise en compte de plusieurs contraintes :
La contrainte de puissance de traitement
Les appareils électroniques ont des ressources limitées en termes de puissance de calcul et de mémoire. Les modèles d’IA doivent être suffisamment petits pour être exécutés efficacement sur ces appareils. Il est crucial de trouver un équilibre entre la taille du modèle et sa précision.
La contrainte de consommation d’énergie
Les modèles d’IA exécutés sur des appareils électroniques doivent être économes en énergie pour maximiser l’autonomie de la batterie et réduire les coûts d’exploitation. Les modèles trop grands ou complexes peuvent consommer beaucoup d’énergie et entraîner une diminution significative de l’autonomie de l’appareil.
La contrainte de stockage
Les modèles doivent être suffisamment petits pour être stockés sur les appareils sans épuiser leur capacité de stockage. Les appareils électroniques disposent de différents types de stockage, tels que la mémoire flash ou la mémoire vive (RAM) qui ont des caractéristiques différentes en termes de vitesse d’accès et de consommation d’énergie.
Comment développer un modèle qui prenne en compte toutes ses contraintes ?
Les développeurs vont pouvoir utiliser plusieurs techniques pour réduire la taille des modèles :
- La compression de modèle permet de réduire la taille du modèle en supprimant les paramètres inutiles ou en utilisant des techniques de compression de données
- L’optimisation de l’architecture consiste à choisir des architectures de modèles qui sont optimisées pour les ressources limitées des appareils électroniques
- La quantisation, qui est une méthode d’optimisation pour limiter l’usage de la mémoire
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IA embarquée et vie quotidienne : vous aussi vous l’utilisez !
L’IA embarquée est de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Difficile aujourd’hui d’imaginer passer une journée sans y avoir recours. Smartphones, montres connectées, voitures autonomes, thermostats intelligents et assistants vocaux … tous utilisent des algorithmes de machine learning pour offrir une meilleure expérience utilisateur. En image, une journée rythmée par l’IA embarquée !
En somme, l’IA embarquée est utilisée pour améliorer les fonctionnalités des appareils électroniques, rendre les appareils plus intelligents et plus autonomes et offrir une expérience utilisateur plus personnalisée et plus pratique. Son utilisation se généralise de plus en plus dans notre vie quotidienne et il est probable que d’autres applications se développent à l’avenir.
Perspectives de développement pour le futur
Vous l’aurez compris, l’IA embarquée est une technologie en constante évolution, avec de nouvelles applications et défis éthiques et réglementaires en cours de développement. Elle offre des performances améliorées, une faible consommation d’énergie et une plus grande confidentialité des données. Les avancées technologiques continuent de rendre l’IA embarquée plus puissante et efficace. Les nouvelles architectures de traitement, telles que les réseaux de neurones spiking ou les processeurs quantiques, pourraient permettre de nouvelles applications d’IA embarquée.
Bien que le développement de l’IA embarquée soit complexe, cette technologie est déjà largement adoptée dans de nombreux domaines. Pour autant, il reste encore de nombreuses applications à découvrir. Par exemple, les dispositifs médicaux intégrant de l’IA pourraient améliorer le diagnostic et le traitement des patients, tandis que les smart cities pourraient utiliser l’IA embarquée pour optimiser l’utilisation de l’énergie et des ressources.
Cependant, son utilisation soulève des questions éthiques et réglementaires importantes. Comment garantir la transparence et la responsabilité des algorithmes d’IA embarquée ? Comment protéger la vie privée des utilisateurs lorsque les données sont traitées localement sur le dispositif électronique ?
Ces défis réglementaires sont adressés à échelle européenne pour s’assurer d’une IA souveraine, éthique et responsable.
Une partie des vecteurs utilisés pour nos illustration sont des contributions gratuites de Freepik macrovector & ibrandify.
