Rendre l’IA plus intelligente, plus légère et plus rapide pour les appareils périphériques

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’informatique de pointe est devenue une force avec laquelle il faut compter dans divers secteurs. Cette convergence promet de modifier le traitement des données pour prendre en charge les applications d’IA en temps réel et à faible latence. Le modèle de quantification, une méthode qui optimise les modèles d’IA en vue de leur déploiement sur des appareils périphériques dotés de ressources informatiques limitées, est au cœur du processus.

Importance de l’IA périphérique

L’Edge AI est un changement dans le traitement des données en rapprochant le calcul de la source de données. Cela signifie qu’au lieu de s’appuyer uniquement sur des serveurs en nuage distants pour les tâches d’IA, telles que la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel, ces tâches sont effectuées sur des dispositifs périphériques tels que des capteurs IoT, des smartphones ou des serveurs locaux. On ne saurait trop insister sur l’importance de ce changement.

Réduction de la latence : L’un des principaux avantages de l’IA périphérique est la réduction de la latence. Les systèmes d’IA traditionnels basés sur l’informatique en nuage souffrent souvent de retards dus à la transmission des données vers des serveurs distants et vice-versa. En revanche, l’IA périphérique traite les données localement, ce qui permet de prendre des décisions en temps réel. Ceci est particulièrement crucial dans les applications où des réponses immédiates sont essentielles, telles que les véhicules autonomes et l’automatisation industrielle.

Des coûts moins élevés : L’Edge AI peut réduire considérablement les coûts en minimisant la nécessité d’un transfert constant de données vers le cloud. Cela permet d’économiser sur les frais de bande passante et de réduire la consommation d’énergie associée à la transmission des données.

Amélioration de la protection de la vie privée : L’Edge AI améliore la confidentialité des données en conservant les informations sensibles au niveau local. Cela déplace les préoccupations liées aux violations de données et de la vie privée, car les données sensibles restent confinées dans l’appareil périphérique ou le serveur local. Ceci est particulièrement intéressant dans les secteurs de la santé, de la finance et d’autres secteurs traitant des données sensibles.

Meilleure évolutivité : L’évolutivité est un élément essentiel du déploiement de l’IA. Edge AI offre une meilleure évolutivité en répartissant les charges de travail d’IA sur un réseau d’appareils périphériques. Cela permet une mise à l’échelle souple et efficace sans nécessiter d’investissements importants dans l’infrastructure.

Techniques de quantification des modèles

La quantification des modèles est un ensemble de techniques visant à rendre les modèles d’intelligence artificielle plus légers et adaptés au déploiement en périphérie. Ces techniques consistent à réduire la précision numérique des paramètres du modèle, ce qui leur permet de s’adapter aux contraintes des dispositifs de bord. Les trois principales techniques de quantification des modèles sont les suivantes :

Quantification post-entraînement généralisée (GPTQ) :

GPTQ est une méthode qui compresse les modèles après leur apprentissage. Il est idéal pour les environnements où la mémoire et les ressources informatiques sont limitées. GPTQ réalise la compression du modèle en quantifiant les poids et les activations du modèle à des largeurs de bits inférieures, typiquement 8 bits ou même moins. Cette réduction de la précision permet de réduire considérablement l’utilisation de la mémoire tout en maintenant une précision d’inférence acceptable. Par conséquent, GPTQ est particulièrement utile dans les scénarios où la mémoire est rare, tels que les appareils IoT et les smartphones.

Adaptation de faible rang (LoRA) :

LoRA est une technique de quantification de modèle qui se concentre sur le réglage fin de petites matrices au sein de grands modèles pré-entraînés. Elle est utile pour adapter les modèles à de nouvelles tâches ou à de nouveaux domaines. En approximant les poids du modèle original par des matrices de rang inférieur, LoRA réduit la taille et la complexité du modèle tout en préservant sa capacité à s’adapter à de nouvelles données. La LoRA est donc bien adaptée à l’apprentissage par transfert et à l’adaptation au domaine, qui sont des exigences courantes dans les applications d’intelligence artificielle de pointe.

Adaptation quantifiée de faible rang (QLoRA) :

QLoRA est une option peu gourmande en mémoire qui exploite la mémoire du GPU pour la quantification du modèle. Cette technique est spécialement conçue pour les scénarios où les ressources informatiques sont limitées mais où les ressources GPU sont disponibles. QLoRA combine les avantages de l’approximation de bas rang et de la quantification, ce qui permet d’obtenir des modèles très efficaces qui peuvent être déployés sur des appareils périphériques dotés d’une capacité GPU limitée. Il établit un équilibre entre la taille du modèle, la complexité informatique et la précision de l’inférence.

Ces techniques de quantification de modèles illustrent l’innovation permanente dans le domaine de l’IA, la rendant plus accessible et plus efficace, en particulier dans les environnements à ressources limitées tels que l’informatique en périphérie. À mesure que les modèles d’IA sont optimisés grâce à la quantification, leur déploiement sur les appareils périphériques devient de plus en plus pratique et avantageux.

Applications et avenir de l’Edge AI

Les applications de l’IA de pointe sont vastes et s’étendent à un large éventail d’industries.

• Des caméras intelligentes pour l’inspection des wagons – Les caméras intelligentes alimentées par l’intelligence artificielle révolutionnent des secteurs tels que le transport et la logistique. Les inspections de wagons, par exemple, bénéficient d’une analyse d’image en temps réel qui permet de détecter les défauts, d’évaluer l’usure et de prévoir les besoins de maintenance. En traitant les données d’image localement, ces systèmes réduisent le temps d’inspection, améliorent la sécurité et minimisent les temps d’arrêt.

• Dispositifs de santé à porter sur soi – Dans le secteur des soins de santé, les dispositifs portables dotés de capacités d’intelligence artificielle sont de plus en plus populaires. Ces appareils peuvent surveiller les signes vitaux, détecter les anomalies et même fournir des alertes précoces en cas de problèmes médicaux. Les patients peuvent recevoir un retour d’information et des alertes immédiates sans dépendre de la connectivité en nuage, ce qui garantit un suivi continu et des interventions opportunes.

• Commerce de détail et engagement des clients – Dans le commerce de détail, l’edge AI est utilisée pour accroître l’engagement des clients. Les étagères intelligentes équipées de caméras et de capteurs peuvent analyser le comportement des clients, suivre les niveaux de stock et fournir des recommandations de produits personnalisées en temps réel.

• Véhicules autonomes – L’industrie automobile est à l’avant-garde de l’adoption de l’IA de pointe. Les véhicules autonomes s’appuient sur le traitement local de l’IA pour la perception, la prise de décision et le contrôle en temps réel. En réduisant la dépendance à l’égard de la connectivité en nuage, ces véhicules peuvent fonctionner de manière plus sûre et plus efficace, même dans les zones où la couverture réseau est limitée.

La demande d’IA périphérique continue de croître, tout comme le besoin de piles et de bases de données complètes d’inférence périphérique. IDC prévoit que les dépenses mondiales en informatique de pointe atteindront 317 milliards de dollars d’ici 2028, ce qui reflète l’importance croissante de la technologie de pointe pour façonner l’avenir du traitement des données.

L’avenir de l’IA en périphérie impliquera probablement un mélange d’IA, d’informatique en périphérie et de gestion de bases de données. Cette intégration débouchera sur des solutions rapides, en temps réel et sécurisées qui répondront aux besoins évolutifs de diverses industries. Les entreprises qui adoptent cette technologie et investissent dans son développement sont prêtes à acquérir un avantage concurrentiel en exploitant le potentiel de transformation de l’IA à la périphérie.

Informations contextuelles

La convergence de l’IA et de l’edge computing représente à la fois une avancée technologique et un changement fondamental dans la manière dont les données sont traitées et les applications mises à l’échelle.

L’évolution continue des techniques de quantification de modèles telles que GPTQ, LoRA et QLoRA montre clairement l’innovation permanente visant à rendre l’IA plus accessible et plus efficace, en particulier dans les environnements où les ressources sont limitées. Grâce à ces techniques, les modèles d’IA fonctionnent de manière optimale sur les appareils périphériques, ce qui ouvre la voie à une adoption généralisée dans tous les secteurs d’activité.