Top 5 des tendances Edge AI à surveiller en 2023 | Blog NVIDIA
L’état du monde étant en constante évolution en 2022, certaines tendances technologiques ont été suspendues tandis que d’autres ont été accélérées. Les défis de la chaîne d’approvisionnement, les pénuries de main-d’œuvre et l’incertitude économique ont poussé les entreprises à réévaluer leurs budgets pour les nouvelles technologies.
Pour de nombreuses organisations, l’IA est considérée comme la solution à une grande partie de l’incertitude en améliorant l’efficacité, la différenciation, l’automatisation et la réduction des coûts.
Jusqu’à présent, l’IA fonctionnait presque exclusivement dans le cloud. Mais des flux de données de plus en plus diversifiés sont générés 24 heures sur 24 à partir de capteurs en périphérie. Celles-ci nécessitent une inférence en temps réel, ce qui conduit davantage de déploiements d’IA à passer à l’informatique de pointe.
Pour les aéroports, les magasins, les hôpitaux et plus encore, l’IA apporte une efficacité, une automatisation et même une réduction des coûts avancées, c’est pourquoi l’adoption de l’IA de pointe s’est accélérée l’année dernière.
En 2023, attendez-vous à voir un environnement tout aussi difficile, qui conduira aux tendances suivantes de l’IA de pointe.
1. Concentrez-vous sur les cas d’utilisation de l’IA avec un retour sur investissement élevé
Le retour sur investissement est toujours un facteur important pour les achats de technologie. Mais avec les entreprises à la recherche de nouvelles façons de réduire les coûts et d’acquérir un avantage concurrentiel, attendez-vous à ce que les projets d’IA deviennent plus courants.
Il y a quelques années, l’IA était souvent considérée comme expérimentale, mais, selon une étude d’IBM, 35 % des entreprises déclarent aujourd’hui utiliser l’IA dans leur entreprise, et 42 % supplémentaires déclarent explorer l’IA. Les cas d’utilisation Edge AI, en particulier, peuvent contribuer à accroître l’efficacité et à réduire les coûts, ce qui en fait un lieu incontournable pour concentrer de nouveaux investissements.
Par exemple, les supermarchés et les grandes surfaces investissent massivement dans l’IA aux caisses automatiques pour réduire les pertes dues au vol et à l’erreur humaine. Avec des solutions capables de détecter les erreurs avec une précision de 98 %, les entreprises peuvent rapidement constater un retour sur investissement en quelques mois.
L’inspection industrielle par IA a également un retour immédiat, aidant à augmenter les inspecteurs humains sur les lignes d’usine. Amorcée avec des données synthétiques, l’IA peut détecter les défauts à un taux beaucoup plus élevé et traiter une variété de défauts qui ne peuvent tout simplement pas être capturés manuellement, ce qui se traduit par plus de produits avec moins de détections de faux négatifs ou positifs.
2. Croissance de la collaboration homme-machine
Souvent considérée comme un cas d’utilisation lointain de l’intelligence artificielle de pointe, l’utilisation de machines intelligentes et de robots autonomes est en augmentation. Des installations de distribution automatisées pour répondre aux demandes de livraisons le jour même, aux robots surveillant les épiceries pour les déversements et les ruptures de stock, aux bras robotiques travaillant aux côtés des humains sur une chaîne de production, ces machines intelligentes deviennent de plus en plus courantes.
Selon Gartner, l’utilisation de la robotique et des machines intelligentes devrait croître de manière significative d’ici la fin de la décennie. D’ici 2030, 80 % des humains utiliseront quotidiennement des robots intelligents, en raison des progrès des robots intelligents en matière d’intelligence, d’interactions sociales et de capacités d’augmentation humaine, contre moins de 10 % aujourd’hui. (Gartner, Emerging Technologies: AI Roadmap for Smart Robots Journey to a Super Intelligent Humanoid Robot, G00761328, juin 2022)
Pour que cet avenir se produise, un domaine d’attention qui doit être pris en compte en 2023 est l’aide à la collaboration entre l’homme et la machine. Les processus automatisés bénéficient de la force et des actions répétables effectuées par les robots, laissant les humains effectuer des tâches spécialisées et adroites qui sont plus adaptées à nos compétences. Attendez-vous à ce que les organisations investissent davantage dans cette collaboration homme-machine en 2023 afin d’atténuer les pénuries de main-d’œuvre et les problèmes de chaîne d’approvisionnement.
3. Nouveaux cas d’utilisation de l’IA pour la sécurité
La sécurité fonctionnelle de l’IA est liée à la tendance de la collaboration entre l’homme et la machine. Vu pour la première fois dans les véhicules autonomes, de plus en plus d’entreprises cherchent à utiliser l’IA pour ajouter des mesures de sécurité proactives et flexibles aux environnements industriels.
Historiquement, la sécurité fonctionnelle a été appliquée dans les environnements industriels de manière binaire, avec le rôle principal de la fonction de sécurité pour empêcher immédiatement l’équipement de causer des dommages ou des dommages lorsqu’un événement est déclenché. L’IA, d’autre part, fonctionne en combinaison avec la conscience du contexte pour prédire qu’un événement se produit. Cela permet à l’IA d’envoyer de manière proactive des alertes concernant les futurs événements de sécurité potentiels, en prévenant les événements avant qu’ils ne se produisent, ce qui peut réduire considérablement les incidents de sécurité et les temps d’arrêt associés dans les environnements industriels.
De nouvelles normes de sécurité fonctionnelle définissant l’utilisation de l’IA en toute sécurité devraient être publiées en 2023 et ouvriront la porte à une adoption précoce dans les usines, les entrepôts, les cas d’utilisation agricole et plus encore. L’un des premiers domaines d’adoption de la sécurité de l’IA se concentrera sur l’amélioration de la sécurité des travailleurs, y compris la détection de la posture des travailleurs, la prévention des chutes d’objets et la détection des équipements de protection individuelle.
4. L’informatique se concentre sur la cybersécurité à la périphérie
Les cyberattaques ont augmenté de 50 % en 2021 et n’ont pas ralenti depuis, ce qui en fait une priorité pour les organisations informatiques. L’informatique de périphérie, en particulier lorsqu’elle est associée à des cas d’utilisation de l’IA, peut augmenter le risque de cybersécurité pour de nombreuses organisations en créant une surface d’attaque plus large en dehors du centre de données traditionnel et de ses pare-feu.
Edge AI dans des secteurs tels que la fabrication, l’énergie et les transports nécessite que les équipes informatiques étendent leur empreinte de sécurité dans des environnements traditionnellement gérés par des équipes technologiques opérationnelles. Les équipes de technologie opérationnelle se concentrent généralement sur l’efficacité opérationnelle comme principale mesure, en s’appuyant sur des systèmes isolés sans connectivité réseau avec le monde extérieur. Les cas d’utilisation d’Edge AI commenceront à briser ces restrictions, obligeant le service informatique à activer la connectivité cloud tout en maintenant des normes de sécurité strictes.
Avec des milliards d’appareils et de capteurs dans le monde qui seront tous connectés à Internet, les organisations informatiques doivent à la fois protéger les appareils périphériques contre les attaques directes et prendre en compte la sécurité du réseau et du cloud. En 2023, attendez-vous à voir l’IA appliquée à la cybersécurité. Les données de journal générées à partir des réseaux IoT peuvent désormais être alimentées par des modèles de sécurité intelligents qui peuvent signaler les comportements suspects et demander aux équipes de sécurité de prendre des mesures.
5. Connecter les jumeaux numériques à la périphérie
Le terme jumeau numérique fait référence à des représentations virtuelles parfaitement synchronisées et physiquement précises d’actifs, de processus ou d’environnements réels. L’année dernière, NVIDIA s’est associé à Siemens pour permettre des cas d’utilisation du métaverse industriel, aidant les clients à accélérer leur adoption des technologies d’automatisation industrielle. Des entreprises leaders couvrant la fabrication, la vente au détail, les biens de consommation emballés et les télécommunications, telles que BMW, Lowes, PepsiCo et Heavy.AI, ont également commencé à créer des jumeaux numériques opérationnels leur permettant de simuler et d’optimiser leurs environnements de production.
Ce qui relie les jumeaux numériques au monde physique et à l’informatique de pointe, c’est l’explosion des capteurs et des données IoT qui est à l’origine de ces deux tendances. En 2023, bien voir les organisations connectent de plus en plus les données en direct de leur environnement physique dans leurs simulations virtuelles. Ils s’éloigneront des simulations basées sur des données historiques vers un environnement numérique en direct, un véritable jumeau numérique.
En connectant les données en direct du monde physique à leurs jumeaux numériques, les organisations peuvent obtenir un aperçu en temps réel de leur environnement, ce qui leur permet de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Bien qu’il soit encore tôt, attendez-vous à voir une croissance massive dans cet espace l’année prochaine pour les fournisseurs d’écosystèmes et l’adoption par les clients.
L’année de l’IA Edge
Alors que l’environnement économique de 2023 reste incertain, l’IA de pointe sera certainement un domaine d’investissement pour les organisations qui cherchent à favoriser l’automatisation et l’efficacité. Bon nombre des tendances que nous avons vues l’année dernière continuent de s’accélérer avec le nouvel accent mis sur les initiatives qui aident à stimuler les ventes, à réduire les coûts, à accroître la satisfaction des clients et à améliorer l’efficacité opérationnelle.
Visitez la page NVIDIA Edge Computing Solutions pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle de pointe et sur la manière dont les entreprises l’ont mise en œuvre dans leurs environnements aujourd’hui.