Le choix entre l’IA en périphérie (Edge) et dans le cloud est crucial pour la performance, la sécurité et la rentabilité des services IA. Ce choix est avant tout une décision business : le cloud offre une puissance quasi illimitée pour l’entraînement, tandis que l’Edge garantit une très faible latence (< 10 ms), essentielle pour le traitement en temps réel. La solution optimale repose sur une approche hybride, combinant le « grand cerveau » Cloud aux « petits cerveaux » Edge.

Ce que vous allez découvrir :

  • 4 variables critiques pour arbitrer Edge vs Cloud : volume de données, capacités réseau, latence requise, résilience/sécurité
  • Cas d'usage concrets : Google Waze (cloud LLM centralisé) vs Voiture autonome (SLM local temps réel)
  • IT vs OT : Pourquoi la technologie opérationnelle privilégie l’Edge computing