Quelles techniques innovantes peuvent réduire la charge de calcul sur les appareils mobiles et comment la véritable IA mobile peut-elle s'étendre au-delà des smartphones aux appareils IoT ? Ici, Mark Gamble, un professionnel, partage son opinion.

Étendre l'IA mobile au-delà des smartphones

Alors que les entreprises explorent le potentiel de GenAI et des grands modèles linguistiques, Mark pense que la véritable IA mobile peut s'étendre au-delà des smartphones aux appareils IoT.

"L'IA mobile peut s'étendre au-delà des smartphones aux appareils IoT grâce à une architecture « edge AI », où les applications et le traitement des données s'exécutent localement, y compris directement sur les appareils eux-mêmes. « Cette approche implique l'exploitation de modèles d'IA légers et intégrables, optimisés pour les environnements aux ressources limitées, comme les ordinateurs monocartes dans les capteurs ou les appareils électroménagers intelligents, ainsi qu'une base de données mobile avec recherche vectorielle qui s'exécute sur l'appareil et synchronise les données avec le cloud », explique-t-il.

Cela permet à une organisation d'équilibrer le traitement sur l'appareil avec le support basé sur le cloud, apportant l'échelle nécessaire pour gérer les immenses quantités de données requises par l'IA et l'immédiateté pour les exploiter le plus efficacement possible.

« Cette stratégie peut rendre les objets du quotidien plus intelligents tout en gérant des ressources limitées et réduit la transmission et la latence des données », ajoute-t-il.

Alors, comment cela peut-il créer un système opérationnel véritablement intelligent ? Selon Mark, en étendant l'IA et le traitement des données aux appareils IoT, cela crée des systèmes opérationnels intelligents en permettant aux appareils individuels de fonctionner de manière plus autonome, sans dépendre d'un point de contrôle cloud central, permettant un traitement et une prise de décision en temps réel. 

« Cela permet des réponses plus rapides et une disponibilité améliorée, même sans connectivité cloud constante », explique Mark. « La combinaison de cela avec la synchronisation des données crée une intelligence distribuée qui peut fonctionner et partager des données de manière isolée, créant ainsi un réseau d'appareils intelligents qui peuvent s'adapter à différentes situations et collaborer efficacement. »

L'avenir du traitement de l'IA mobile

Mark est convaincu que l'edge computing est essentiel pour libérer pleinement le potentiel de l'IA mobile.

« En traitant les données et en exécutant des modèles d'IA directement sur les appareils, l'edge computing réduit la latence, améliore la confidentialité et prend en charge l'IA dans les zones où la connectivité est limitée ou inexistante », explique-t-il. « Cela garantit des applications d'IA plus réactives et plus fiables sur les appareils mobiles et IoT. FrançaisL'informatique de pointe facilite les expériences d'IA personnalisées grâce au traitement local des données, améliore la sécurité en conservant les informations sensibles sur l'appareil et permet des applications pilotées par l'IA dans des environnements distants où le cloud n'est peut-être pas une option."

Avec une base de données cloud-to-edge, les utilisateurs peuvent créer des applications qui tirent le meilleur parti des appareils aux ressources limitées en traitant l'IA là où elle est la plus appropriée pour le cas d'utilisation. 

"Vous pouvez avoir une application mobile qui traite les entrées de base, telles que des invites simples, de l'audio ou des images, via un modèle d'IA léger sur l'appareil", conclut Mark. "Mais pour des entrées plus complexes comme des invites très détaillées, l'application peut appeler de grands modèles basés sur le cloud pour obtenir la réponse la plus précise. La capacité de traitement des données et de recherche vectorielle sur l'appareil et dans le cloud, ainsi que la synchronisation automatique des données, sont à l'origine de cette optionnalité qui permet l'utilisation la plus efficace des appareils périphériques."

Source : Mobile Magazine