Edge AI
iaDéfinition
Déploiement de modèles IA directement sur des appareils embarqués (téléphones, IoT, caméras) sans connexion cloud, réduisant latence, coûts et problèmes de confidentialité.
Description
L'Edge AI consiste à déployer des modèles IA directement sur des appareils embarqués (smartphones, IoT, caméras, équipements industriels) sans connexion cloud permanente. Cette approche réduit la latence, les coûts de bande passante et préserve la confidentialité des données traitées localement.
Fonctionnement
Des techniques de compression (quantization, pruning, distillation) rendent les modèles assez légers pour des contraintes matérielles sévères. Des frameworks comme TensorFlow Lite, Core ML (Apple), ONNX Runtime et SNPE (Qualcomm) optimisent l'exécution sur les puces spécialisées NPU et DSP.
Points clés
- Critique pour les systèmes IA de détection de menaces dans des environnements industriels ou militaires sans connectivité
- Réduit la surface d'attaque liée aux transferts de données vers le cloud en traitant localement les informations sensibles
- Les attaques contre les modèles Edge AI (adversarial examples physiques) sont difficiles à défendre sans mise à jour OTA
Besoin d'un expert sur ce sujet ?
Audit, pentest, conformité ISO 27001, développement IA sécurisé — demandez un devis gratuit.
Demander un devis