Edge AI
Déployez l’IA au plus près de vos systèmes pour réduire la latence, sécuriser vos données et rendre vos équipements autonomes, sans dépendre du cloud.
Explorer la page :L’IA n’a pas toujours besoin du cloud pour être performante
Quand l’Edge AI devient nécessaire
Lorsque l’on parle d’IA aujourd’hui, les conversations se concentrent souvent sur les LLM, les infrastructures cloud et les besoins massifs en calcul.
Dans les environnements industriels et les systèmes critiques, les priorités sont différentes :
- Décisions en temps réel impératives,
- Données non externalisables (sécurité, souveraineté),
- Continuité de fonctionnement sans connectivité fiable,
- Dépendance au cloud difficilement acceptable (coûts, exploitation),
- Contraintes fortes côté hardware (énergie, mémoire, CPU).
Dans ces situations, rapprocher l’intelligence de la donnée n’est plus une optimisation, mais une nécessité.
Intégrer l’intelligence directement dans vos systèmes
Exécuter des algorithmes d’IA au plus près des données
L’objectif n’est pas de remplacer le cloud, mais de répartir intelligemment les traitements entre cloud et terrain.
Passer à l’Edge AI transforme la manière dont vos systèmes fonctionnent au quotidien.
Réactivité immédiate
Les décisions sont prises directement au niveau de l’équipement.
Systèmes autonomes
Le fonctionnement est maintenu même en cas de perte réseau.
Maîtrise des données
Le traitement des informations sensibles est réalisé en local.
Réduction des flux
Les échanges vers le cloud sont réduits.
Efficacité globale
Un meilleur équilibre entre performance et consommation.
Des applications concrètes
Trois situations où l’Edge AI s’impose
L’Edge AI ne répond pas à un secteur en particulier, mais à des contraintes opérationnelles fortes.
Voici plusieurs situations dans lesquelles son adoption devient naturelle.
Prendre des décisions en temps réel, au plus près du terrain
Quand la latence n’est plus acceptable, la décision doit être prise directement sur l’équipement.
Exemples :
- Contrôle qualité en production.
- Détection d’événements en environnement industriel.
- Automatisation de systèmes embarqués.
Valeur apportée : des systèmes réactifs, capables d’agir instantanément.
Maintenir le système opérationnel, même sans réseau
Quand la connectivité n’est pas garantie, le système doit fonctionner en autonomie.
Exemples :
- Déploiements en environnement contraint.
- Systèmes critiques (industrie, défense, médical).
- Infrastructures isolées.
Valeur apportée : continuité de fonctionnement et fiabilité.
Industrialiser un modèle IA dans un système électronique embarqué
Passer d’un modèle à un système déployé impose des contraintes fortes.
Exemples :
- Adaptation des modèles à la mémoire disponible.
- Optimisation de la consommation énergétique.
- Intégration sur MCU, FPGA ou SoC.
Valeur apportée : une IA réellement exploitable en conditions opérationnelles.
Des contraintes techniques à traiter dès la conception
Du prototype au système industriel
L’Edge AI ne se limite pas à intégrer un modèle d’IA dans un système.
Son déploiement impose de traiter des contraintes techniques fortes, dès les premières phases du projet.
C’est à ce niveau que se joue la différence entre un prototype et un système réellement déployable.
Acquérir la donnée
Collecte, qualité, structuration et exploitation dans des environnements contraints.
Adapter les modèles
Réduction mémoire, optimisation des calculs, compromis performance / consommation.
Choisir la bonne architecture de calcul
MCU, FPGA, SoC : chaque cible impose des choix techniques spécifiques.
Intégrer et déployer sur des systèmes hétérogènes
Du prototype au terrain, avec des contraintes réelles d’exploitation.
Garantir la fiabilité et la sécurité
Fonctionnement stable, traçabilité, protection des données et des systèmes.
Transformer des modèles en systèmes opérationnels
De la R&D au déploiement industriel
Les projets Edge AI nécessitent de maîtriser l’ensemble de la chaîne, de la validation technique des modèles jusqu’à leur mise en œuvre sur des systèmes embarqués.
Chez ADVANS Group, nous intervenons de manière transverse, en mobilisant plusieurs expertises :
- Data / IA : conception, entraînement et optimisation des modèles.
- Software embarqué : intégration, optimisation et exécution sur cible.
- Hardware : prise en compte des contraintes liées aux MCU, FPGA et SoC.
- Système : validation, intégration et mise en conditions opérationnelles.
Notre objectif : passer de la R&D à des systèmes exploitables en conditions opérationnelles.
Nos activités de R&D peuvent, selon leur nature, être éligibles aux dispositifs CIR et CII, offrant un levier fiscal sur les projets innovants.
R&D, exploration & validation
Études amont, expérimentation, validation des approches Edge AI.
Développement et intégration
Conception des modèles, adaptation aux contraintes embarquées, implémentation sur cible.
Industrialisation
Optimisation des performances, robustesse et passage à l’échelle.
Déploiement et exploitation
Mise en production, suivi et évolutions.
Notre expertise en action, sur des projets à forte valeur technologique
Références projets
ADVANS Group mène des travaux de R&D sur l’Edge AI et accompagne ses clients sur des projets complexes, de la conception des modèles jusqu’à leur déploiement sur des systèmes embarqués.
Les exemples ci-dessous sont anonymisés afin de respecter la confidentialité de nos clients.
Détection d’attaques sur systèmes embarqués
Développement de modèles d’IA embarqués capables de détecter des comportements anormaux au niveau des microcontrôleurs. Modèles déployés directement sur cible, avec analyse des instructions et des flux mémoire pour identifier des tentatives d’intrusion. Projet orienté cybersécurité embarquée, avec des contraintes fortes de consommation, de performance et de fiabilité.
Classification temps réel de données LiDAR sur Edge
Mise en œuvre d’un algorithme de classification de nuages de points sur architecture hybride CPU/FPGA. Déploiement sur un système embarqué basse consommation, permettant le traitement en temps réel de données issues de capteurs LiDAR. Optimisation conjointe du modèle et de l’architecture matérielle pour atteindre un équilibre performance / consommation.
Plateforme MLOps pour systèmes Edge AI
Conception d’un framework permettant d’industrialiser le déploiement de modèles Edge AI. Pipeline complet incluant entraînement, optimisation, déploiement sur cible et traçabilité des modèles. Objectif : garantir reproductibilité, sécurité et supervision sur des environnements embarqués hétérogènes.
Edge computing pour applications spatiales
Participation au consortium européen CEOS2030 pour le développement d’un datacenter spatial nouvelle génération. Conception d’algorithmes d’IA et implémentation sur architectures embarquées à forte contrainte énergétique. Projet multi-acteurs, combinant hardware avancé et optimisation logicielle.
Traitement audio embarqué basse consommation
Développement de modèles d’IA frugaux pour traitement du signal audio sur microcontrôleur. Implémentation sur cible ultra basse consommation, avec contraintes strictes de mémoire et de temps de réponse. Application orientée dispositifs portables et systèmes autonomes.
Optimisation de l’exécution de modèles IA
Conception d’une chaîne de compilation et d’une plateforme d’évaluation pour l’exécution de modèles d’IA sur architectures spécifiques. Exploration de solutions d’accélération matérielle et d’optimisation de l’exécution. Objectif : adapter les modèles aux contraintes des architectures cible et améliorer les performances globales.
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