IA embarquée
Faire tourner l’IA directement dans vos équipements : décisions en temps réel, données protégées, autonomie.
De quoi s’agit-il ?
L’IA embarquée traite les données directement sur l’équipement, sans dépendre du cloud. Elle apporte des décisions en temps réel, une meilleure confidentialité des données et davantage d’autonomie. L’enjeu : trouver le meilleur compromis entre précision des modèles et contraintes du matériel (consommation, coût, puissance de calcul, mémoire, taille et poids).
Ce que nous maîtrisons
Le bon algorithme
Apprentissage automatique classique pour les capteurs simples, réseaux convolutifs pour la vision embarquée, réseaux récurrents pour les données temporelles.
Des modèles compacts
Compression, quantification et outils comme TinyML pour obtenir des modèles légers et performants.
La bonne cible
Microcontrôleurs, processeurs, FPGA, accélérateurs neuronaux ou architectures RISC-V, choisis pour l’efficacité énergétique, la vitesse et l’évolutivité.
Notre méthode
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Sélection de l’algorithme
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Compression et quantification
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Tests sur bancs embarqués
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Déploiement optimisé sur la cible matérielle
Exemples d’application
- IoT industriel et maintenance prédictive
- Santé connectée et objets portables
- Véhicules autonomes ou semi-autonomes
- Sécurité embarquée en temps réel
- Robotique autonome
Technologies et méthodes
- TinyML
- CNN
- RNN et LSTM
- Quantification
- RISC-V
- FPGA
- NPU
Projets associés
Projet de recherche
IOT-NGIN
Environnement de développement de solutions professionnelles dans l’IIoT
Un projet dans ce domaine ?
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