Il y a quelques mois, Apple a racheté en toute discrétion la start-up Silk Labs, un petit éditeur qui développe des logiciels légers d’intelligence artificielle dédiés aux équipements connectés grand public (montres, caméras, boîtiers TV, matériels domotiques, etc.). Avec ce rachat, Apple souhaite ainsi se renforcer dans l’IA Edge Computing (ou IA embarquée), une approche consistant à apporter de l’intelligence dans le traitement des données et la prise de décision au plus près des objets sans passer nécessairement par le Cloud. Le fait d’être très proche de la source permet de réduire au maximum les problématiques liées à la bande passante, à la latence, au coût et à la sécurité. L’un des meilleurs exemples de l’IA embarquée est celui de la voiture autonome où les décisions sont prises en temps réel au cœur du véhicule sans passer par un datacenter externe.

D’ailleurs, depuis quelques mois, les annonces autour de l’IA Edge Computing se multiplient à l’image d’Intel qui a annoncé, lors de sa dernière conférence développeurs dédiée à l'intelligence artificielle à Pékin, la deuxième génération de sa clé USB Neural Compute Stick2 (dotée d’un processeur VPU Movidius Myriad X, huit fois plus performant que son prédécesseur) dont l’objectif est de permettre aux développeurs de créer des programmes dopés au Deep Learning pour une multitude d’objets (IoT, drones, robotique, caméras, etc.). Intel a aussi annoncé, en partenariat avec Alibaba, Joint Edge Computing Platform, une plateforme ouverte dédiée aux équipements connectés intégrant des outils IA. A titre d’exemple, l’industriel chinois YuMei, spécialiste du moulage d’aluminium sous pression, exploite déjà cette plateforme dans ses outils de production pour la détection automatique des défauts de ses produits, laquelle était auparavant réalisée manuellement.

Microsoft montre également un fort intérêt pour l’IA appliquée au Edge Computing. En mai dernier, l’éditeur s’est associé à Qualcomm autour de sa plateforme Azure IoT Edge, l’idée étant de créer des solutions IA à intégrer directement dans les équipements, notamment les caméras. En France, l’intelligence artificielle embarquée s’émancipe, de nombreuses startups sont déjà à l’œuvre à l’instar de Snips qui a développé un assistant vocal intelligent capable de fonctionner en local contrairement aux offres américaines (Amazon Alexa par exemple) qui se connectent à distance pour collecter vos données. Autre exemple, celui de Scortex, une startup qui propose, au secteur industriel, une solution d’inspection intelligente en recourant au Deep Learning, à la vision industrielle et à l’edge computing pour automatiser les contrôles qualité complexes.