Il ne fait aucun doute que l’IA transforme rapidement le paysage technologique aujourd’hui. L’IA se fraye un chemin partout, des voitures autonomes aux chatbots en passant par les fonctionnalités avancées de nos smartphones. En ce qui concerne les smartphones et les petits appareils, l’industrie se tourne maintenant vers l’IA intégrée aux appareils.
Maintenant, qu’est-ce que l’IA intégrée aux appareils exactement ? Comment ça marche et quels avantages cela apporte-t-il ? Eh bien, il y a beaucoup de choses à dire, et dans cette explication, vous trouverez tout ce que vous devez savoir à ce sujet.
Qu’est-ce que l’IA intégrée aux appareils ?
À l’étape actuelle, la plupart de l’IA grand public est soutenue par de vastes ensembles de données. Tous ces ensembles de données sont stockés dans le cloud et les appareils doivent y accéder via Internet pour offrir des fonctionnalités alimentées par l’IA. Bien que cela réduise la charge sur le hardware local, ce n’est pas bon pour la confidentialité.
Après tout, les appareils tels que les téléphones mobiles contiennent de nombreuses données personnelles. Dans la plupart des cas, pour accéder aux fonctionnalités d’IA offertes par les smartphones, vous devez télécharger des données personnelles sur les serveurs d’IA. C’est là que l’IA intégrée aux appareils entre en jeu.
Comme son nom l’indique, l’IA intégrée aux appareils fait référence aux appareils ayant la capacité d’exécuter localement des fonctionnalités d’intelligence artificielle. Cela signifie que tout le traitement de l’IA se fait directement sur l’appareil au lieu du cloud. Ainsi, il n’est pas nécessaire de télécharger des informations, et l’appareil n’a pas besoin d’être connecté à Internet.
Comment fonctionne l’IA intégrée aux appareils ?
Vous connaissez probablement déjà différents modèles d’IA. Pour en nommer quelques-uns, il y a DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney et GPT. Ces modèles d’IA sont entraînés dans le cloud et utilisent une tonne de données. De plus, ils ont besoin de beaucoup de puissance de calcul, ce qui rend leur utilisation assez coûteuse.
Maintenant, cela ne veut pas dire que vous ne pouvez pas accéder à ces modèles d’IA avec quelque chose de relativement moins puissant. Cela est possible, même si cela se fait par le biais d’API et de différentes techniques d’intégration. Mais même s’il semble que ces applications intégrées à l’API s’exécutent localement, ce n’est pas le cas. Elles reposent plutôt sur le modèle stocké dans le cloud.
Pour les intégrations basées sur l’IA intégrée aux appareils, ces modèles doivent être optimisés. Sinon, ils ne s’exécuteront pas efficacement sur les appareils ciblés. Les modèles IA optimisés sont ensuite intégrés aux applications, que les utilisateurs peuvent télécharger sur leurs propres appareils.
Lorsque ces applications avec l’IA intégrée aux appareils doivent effectuer une tâche, elles exécutent le modèle d’IA hors ligne. Tout le traitement se fait à l’aide d’un GPU embarqué, d’un CPU ou des deux. Cela signifie que toutes les données que vous fournissez pour la tâche se font sans envoyer quoi que ce soit de l’appareil. La même chose s’applique à la sortie que ces applications alimentées par l’IA fournissent.
Cela signifie que tout, y compris les données de l’application, reste isolé du cloud. Tout ce qui concerne la tâche se fait hors ligne avec l’IA intégrée aux appareils.
Avantages de l’IA intégrée aux appareils
Maintenant que vous avez une compréhension claire de l’IA intégrée aux appareils, parlons de certains des avantages qu’elle apporte.
Vie privée et sécurité
Comme mentionné précédemment, l’IA basée sur le cloud nécessite que vous téléchargiez vos données. Ce transfert de données et l’utilisation de données dans de nombreuses plateformes et différents services cloud augmentent les risques de confidentialité. Cela peut conduire à la manipulation des données, au vol de données et au suivi des données.
L’IA intégrée aux appareils contribue à maintenir la sécurité et l’isolation des données de l’utilisateur. Ainsi, elle offre une meilleure confidentialité. Cela signifie également que vous pouvez utiliser les fonctionnalités alimentées par l’IA intégrée aux appareils sans soucis, car les données restent sur l’appareil. Cela vous permettra éventuellement d’obtenir des fonctionnalités personnalisées.
Meilleure performance de l’IA
La performance de l’IA est généralement mesurée de différentes manières. Parmi elles, il y a la performance de traitement et la latence. La performance de l’IA intégrée aux appareils offre une amélioration significative par rapport à la performance de l’IA basée sur le cloud. En réalité, l’amélioration des performances est à deux chiffres dans la plupart des cas.
Étant donné le lancement récent de matériels mobiles puissants, la tendance à une meilleure performance de l’IA intégrée aux appareils continuera de croître. Finalement, les téléphones mobiles pourront exécuter de grands modèles génératifs sans aucun problème. Bien sûr, l’optimisation du modèle joue également un rôle à cet égard.
En ce qui concerne l’IA générative, la latence d’application joue un rôle crucial. Par exemple, les chatbots doivent répondre en temps réel pour offrir une bonne expérience utilisateur. Et lorsque ces applications de chatbot s’appuient sur l’IA intégrée aux appareils, il n’y a pas de problèmes de latence causés par les serveurs cloud ou les réseaux congestionnés.
Cette réduction de la latence permet également aux applications d’IA intégrée aux appareils d’être plus fiables. Et n’oublions pas que cela vous permet d’exécuter une requête n’importe où et partout à tout moment.
Fonctionnalités personnalisées améliorées
Grâce à une plus grande confidentialité, les modèles d’IA intégrés aux appareils peuvent être personnalisés pour répondre aux objectifs personnalisés des utilisateurs. L’IA générative intégrée aux appareils, par exemple, peut offrir des réponses personnalisées en fonction des réactions, des habitudes d’utilisation et d’autres facteurs personnalisés de l’utilisateur. Cela peut aider à rendre les appareils médicaux et les trackers de fitness plus fonctionnels.
IA intégrée aux appareils et coût
Les fournisseurs de cloud ont actuellement du mal à atténuer les coûts d’exploitation et d’équipement associés aux modèles d’IA. Et beaucoup ont commencé à mettre en place des programmes basés sur l’abonnement pour faire face à ces coûts. Ces frais sont susceptibles d’augmenter. Sinon, les solutions d’IA ne pourront pas répondre correctement à la base d’utilisateurs en pleine croissance.
L’IA intégrée aux appareils, en revanche, réduit la pression sur l’informatique en nuage. Après tout, tout le processus se déroule localement, et il n’est pas nécessaire de transférer des données vers des solutions de calcul en nuage. Cela signifie également que les consommateurs n’ont pas besoin de payer de frais supplémentaires pour accéder aux fonctionnalités alimentées par l’IA, car leurs propres appareils peuvent les exécuter hors ligne.