Qu'est-ce que l'IA sur les réseaux en bordure de l'Internet ?

Les avancées technologiques rapides ont fait de l'intelligence artificielle (IA) l'une des technologies les plus prometteuses et les plus importantes du 21e siècle. Alors que les exigences informatiques de l'IA continuent de croître à un rythme exponentiel, de nombreux workflows d'IA passent désormais des environnements cloud aux réseaux en bordure de l'Internet, ce qui permet aux calculs de se rapprocher de l'endroit où les données sont collectées, plutôt que de se situer dans des centres de données cloud centralisés distants. Cette proximité permet aux systèmes d'IA d'améliorer considérablement les vitesses de traitement tout en rendant les données d'IA plus sécurisées. Le passage du cloud à la bordure de l'Internet jouera probablement un rôle essentiel pour permettre à l'IA d'atteindre de nouvelles capacités passionnantes et audacieuses.

Les réseaux en bordure de l'Internet sont une architecture informatique dans laquelle des fonctions informatiques telles que le traitement, le stockage de données, la mise en réseau et la sécurité se déroulent à la périphérie du réseau, plus près des utilisateurs, des terminaux et des applications qui génèrent et consomment des données. Ce modèle offre un contraste avec le cloud computing, qui fournit un accès à la demande aux ressources informatiques virtualisées sur Internet, à partir de centres de données qui peuvent résider n'importe où dans le monde. En traitant, stockant et diffusant des données à partir de sites plus proches de l'endroit où les données sont générées, les réseaux en bordure de l'Internet contribuent à minimiser la latence, à améliorer la sécurité, à augmenter la disponibilité et à améliorer l'expérience utilisateur.

Au début de l'IA, la plupart des fonctions informatiques étaient exécutées dans des centres de données basés sur le cloud qui offraient la puissance, la capacité et l'évolutivité nécessaires à cette technologie en plein essor. Au fur et à mesure que la technologie évolue et que les sources de collecte de données s'étendent à l'Internet des objets (IoT) et à des milliards de smartphones et de terminaux connectés, la quantité massive de données qui en résulte a augmenté la latence et l'utilisation de la bande passante réseau dans les opérations d'IA basées sur le cloud. Par conséquent, les technologies d'IA se déplacent désormais en bordure de l'Internet et traitent des ensembles de données beaucoup plus proches des terminaux, des applications et des utilisateurs où les données sont générées. L'exécution de l'IA sur des serveurs en bordure de l'Internet permet aux technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, l'accélération du réseau neuronal et le deep learning de s'adapter plus facilement et de fournir des informations et des analyses en temps réel pour prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides.

L'exécution de l'IA sur les réseaux en bordure de l'Internet bouleverse le cadre traditionnel des systèmes d'intelligence artificielle. Par le passé, les données générées par des sources liées à l'IA étaient envoyées à un environnement de cloud computing central où d'énormes quantités de puissance de calcul pouvaient agréger, analyser, interpréter et communiquer des informations sur les données collectées à partir de sources d'IA. Aujourd'hui, plutôt que de fonctionner de manière centralisée, les modèles d'IA sont configurés sur des processeurs connectés ou à l'intérieur de terminaux en bordure de l'Internet, y compris les terminaux IoT, les téléphones portables, les véhicules autonomes, les montres intelligentes, les terminaux intelligents et les dispositifs médicaux en plus des terminaux périphériques standards tels que les ordinateurs portables, les PC et les serveurs physiques.

Les applications d'IA en bordure de l'Internet offrent des avantages considérables pour ce domaine en constante évolution.

• Réduction de la latence. Le traitement des charges de travail d'IA sur les terminaux en bordure de l'Internet réduit ou élimine les retards qui surviennent lorsque les données doivent se déplacer vers et depuis des serveurs cloud distants.
• Fiabilité accrue. Les opérations d'IA en bordure de l'Internet peuvent continuer à fonctionner même lorsque les centres de données centraux sont hors ligne. Les réseaux en bordure de l'Internet sont très doués pour acheminer le trafic autour des goulots d'étranglement et de la congestion du réseau afin de maintenir la fiabilité et la disponibilité.
• Confidentialité et sécurité accrues. En traitant les données plus près de l'endroit où elles sont générées, les réseaux en bordure de l'Internet réduisent le risque que les données sensibles soient exposées sur l'Internet public ou interceptées par les cybercriminels lorsqu'elles sont transmises à des centres cloud distants.
• Réduction de la bande passante. La gestion locale des données d'IA réduit la consommation de bande passante sur les réseaux, augmentant ainsi les performances et la disponibilité globales du réseau.
• Réduction des coûts. En utilisant une myriade de terminaux en bordure de l'Internet plutôt qu'une base de données cloud centrale pour le processeur, le processeur graphique et la mémoire, les opérations d'IA en périphérie peuvent réduire considérablement le coût de la bande passante pour la transmission des données.

L'IA sur les réseaux en bordure de l'Internet est à l'origine de nouvelles fonctionnalités dans pratiquement tous les secteurs.

• Énergie. Les modèles d'IA en bordure de l'Internet utilisent des données en temps réel relatives aux modèles météorologiques, à la consommation d'énergie et à la santé du réseau pour générer et fournir de l'énergie plus efficacement.
• Santé. Les instruments médicaux intelligents s'appuient sur la technologie d'IA de pointe pour scanner les images médicales, assister la chirurgie et communiquer des informations vitales sur la santé des patients aux cliniciens.
• Sécurité. La reconnaissance faciale, la détection d'objets et la vision par ordinateur améliorent considérablement la sécurité dans de nombreux secteurs. Dans de nombreuses applications, ces technologies nécessitent une latence ultra-faible fournie par le traitement de l'IA en bordure de l'Internet pour prendre des décisions de sécurité en temps opportun.
• Fabrication. Les réseaux industriels de l'Internet des objets (IIoT) s'appuient sur des algorithmes d'IA pour surveiller la qualité de la production et la sécurité sur le lieu de travail, et effectuer des ajustements en temps réel des processus de production.
• Reconnaissance vocale. La possibilité d'exécuter l'IA sur les terminaux en bordure de l'Internet est essentielle pour activer les algorithmes qui alimentent la reconnaissance vocale sur les téléphones portables et les assistants virtuels.