Robots industriels ou d’assistance à la personne, smart grids, réseaux de capteurs, systèmes complexes de surveillance, l’Internet des objets fait sa révolution et embarque l’Intelligence artificielle. En jeu : des solutions toujours plus fiables et innovantes qui révolutionnent les usages et s’étendent à tous les secteurs industriels, dans la conception et la fabrication.

 

Un système embarqué repose sur la miniaturisation des puces électroniques pour rendre les objets de notre quotidien à la fois puissants, intelligents et communicants. D’où la nécessité d’afficher une fiabilité sans faille car il consiste à collecter et conserver en permanence et en toute sécurité des données, parfois confidentielles, afin de fournir des résultats pertinents en temps réel. De plus en plus, l’intelligence artificielle s’invite dans les systèmes embarqués au point que les livraisons de terminaux dotés de technologies IA devraient atteindre cette année 161,4 millions dans le monde, et jusqu’à 2,5 milliards en 2025 (*)

 

Tous les secteurs industriels concernés

On comprend l’intérêt grandissant des industriels pour les systèmes embarqués. Et plus encore à l’heure où l’IA se met à irriguer les transports, l’énergie, l’aéronautique… des avions aux drones en passant par les voitures et les robots. La raison ? Il faut y voir les enjeux liés au temps réel et à la sécurité qui sont deux facteurs particulièrement critiques.

Un exemple : les systèmes embarqués dans l’automobile deviennent indispensables pour résoudre la complexité d’appréhension des comportements, des interactions et des prises de décisions. Le véhicule autonome, qui puise dans les données des capteurs embarqués, a besoin d’avoir une bonne « lecture » de son environnement pour hiérarchiser les obstacles et prédire les comportements. Mais il ne s’agit là que d’un exemple parmi d’autres tant les applications sont nombreuses dans la robotique, les systèmes de contrôle-commande industriels, la maintenance prédictive ou encore les systèmes de pilotage des réseaux d’énergie

 

Vers l’intelligence embarquée

L’intégration de l’intelligence artificielle pose toutefois de nombreux défis, notamment dans l’optimisation des algorithmes. Outre les contraintes de consommation d’énergie et de coût, les systèmes embarqués ont une capacité limitée de traitement, de mémoire et de communication. Or les performances des systèmes d’IA dépendent du volume et de la qualité des données qu’ils assimilent pour apprendre et se perfectionner.

Cela suppose donc de « désiloter » pour mieux faire « dialoguer » l’électronique, le logiciel, les data et les réseaux. Autre paradoxe : pour devenir un modèle apprenant capable d’analyser et traiter les données, le système embarqué a le plus souvent recours au Cloud Computing et aux grandes capacités de calcul requises par le Machine Learning et le Deep Learning… ce qui permet de mettre à jour le système mais peut poser d’autres contraintes en termes de temps de latence, de bande passante des réseaux et de sécurité des données.

C’est là qu’intervient le Edge computing. Sa définition la plus simple est le fait de pouvoir exécuter les calculs au plus près du besoin. Pour une voiture autonome, il s’agit de pouvoir prendre ses décisions de la manière la plus rapide possible, de l’ordre de la microseconde, et sans dépendance à un système externe. Il existe de nombreux autres cas d’utilisation du Edge Computing, et des matériels dédiés à l’exécution de modèles d’IA dans des systèmes embarqués font leur apparition (Intel Movidius, Microsoft Brainwave, Google Edge TPU etc.). Ces puces embarquent bien évidemment des mécanismes de sécurité et de protection les plus robustes.

Transports du futur, distribution d’énergie, santé, domotique… Après les systèmes embarqués, « l’intelligence artificielle embarquée » a de l’avenir sur le marché de l’IoT qui devrait atteindre les 50 à 80 milliards d’objets connectés d’ici 2020, selon Gartner et l’Idate.

 

(*) Source : cabinet Tractica

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