Découvrez comment choisir le périphérique adapté à votre projet de vision par ordinateur en fonction des performances, de l'efficacité énergétique et des exigences de déploiement.
L'IA en périphérie est en passe de devenir l'une des principales tendances dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la vision par ordinateur. Elle apporte une intelligence en temps réel directement aux appareils, au lieu de s'appuyer sur le cloud computing, où les données sont envoyées vers un autre emplacement pour être traitées. En effet, le marché mondial de l'IA en périphérie devrait atteindre environ 143,06 milliards de dollars d'ici 2034.
Grâce aux récentes avancées technologiques, l'IA de pointe redéfinit l'automatisation en temps réel basée sur la vision dans de nombreux secteurs. Le contrôle qualité dans l'industrie manufacturière en est un excellent exemple.
Ici, des caméras équipées d'une intelligence artificielle analysent en continu les produits sur un tapis roulant. Elles permettent de detect rapidement detect et les anomalies. Cela est particulièrement important dans les secteurs qui exigent une grande précision, comme la fabrication d'instruments chirurgicaux.
Mais que sont exactement les périphériques de pointe ? Il s'agit de systèmes matériels capables d'exécuter des modèles d'IA et de vision par ordinateur, tels que Ultralytics , à l'endroit même où les données sont générées ou à proximité.
Cela peut être dans une usine, à l'intérieur d'une caméra intelligente ou à bord de véhicules autonomes. En effectuant l'inférence localement, ces appareils permettent des temps de réponse plus rapides. Ils réduisent également l'utilisation de la bande passante, car les données visuelles n'ont pas besoin d'être transmises au cloud.
Cependant, choisir le bon périphérique pour votre projet de vision par ordinateur peut s'avérer difficile. Un matériel qui fonctionne bien dans un environnement peut ne pas convenir à un autre.
Par exemple, un appareil qui fonctionne de manière fiable dans une usine peut ne pas convenir aux inspections par drone, où les contraintes de poids et de puissance sont très différentes. Choisir le mauvais appareil peut augmenter les coûts, ralentir les déploiements et compliquer la mise à l'échelle.
C'est pourquoi les équipes doivent évaluer des facteurs tels que la taille de l'appareil, la consommation électrique, les limites thermiques et la disponibilité industrielle, plutôt que de se limiter à la puissance de calcul. Dans cet article, nous allons explorer l'IA en périphérie et voir comment choisir le bon appareil en périphérie pour votre application de vision par ordinateur. C'est parti !
Avant d'aborder la manière de choisir le périphérique périphérique adapté à votre projet spécifique d'IA visuelle, prenons un peu de recul et examinons certains des avantages liés à l'utilisation de périphériques périphériques pour les projets d'IA visuelle.
Voici quelques-uns des principaux avantages du déploiement de l'IA visuelle à la périphérie :
La première étape pour choisir le bon périphérique de pointe consiste à comprendre les besoins réels de votre application. Le matériel que vous sélectionnez doit correspondre aux tâches attendues du système, à la vitesse à laquelle il doit fonctionner et à l'endroit où il sera déployé.
Vous pouvez commencer par définir les exigences en matière de performances. Alors que certaines solutions nécessitent une inférence IA en temps réel à un nombre élevé d'images par seconde (FPS), d'autres peuvent traiter les images par groupes ou par lots.
La complexité et la taille des modèles jouent également un rôle important. Les modèles légers de détection d'objets peuvent souvent fonctionner sur des appareils plus petits et moins puissants, tandis que les modèles plus complexes et lourds ou les pipelines à plusieurs étapes nécessitent davantage de puissance de calcul et de mémoire.
Ensuite, examinez la configuration de vos données. Cela inclut la résolution de la caméra, la fréquence d'images, le nombre de flux parallèles et les types de capteurs tels que RVB, thermique ou profondeur. Ces facteurs ont une incidence directe sur la bande passante, le débit, l'utilisation de la mémoire et la charge globale du système.
Au-delà des exigences matérielles et en matière de données, le choix du modèle joue un rôle essentiel dans les performances globales du système. La plupart des déploiements en périphérie impliquent un compromis entre latence et précision. Les modèles plus précis sont généralement plus gourmands en ressources informatiques et peuvent augmenter le temps d'inférence.
Les modèles plus rapides, en revanche, peuvent sacrifier une partie de la précision. L'objectif est de trouver le bon équilibre entre vitesse et précision en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et de vos contraintes opérationnelles.
Par exemple, dans les chaînes de production alimentaire automatisées, des systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour inspecter les produits avant leur conditionnement et leur expédition. Ces systèmes doivent fonctionner en temps réel afin de ne pas ralentir le convoyeur.
Prenons l'exemple d'une chaîne de fabrication de pizzas, où le système doit vérifier que chaque pizza est garnie correctement. Un modèle tel que Ultralytics peut detect pizza et ses garnitures en temps réel, identifiant les ingrédients manquants ou incorrects. Dans ce scénario, le modèle doit être suffisamment précis pour détecter les erreurs tout en étant suffisamment rapide pour suivre le rythme de production sur le matériel périphérique.
Outre les performances informatiques, la taille physique du dispositif périphérique est un autre facteur important dans la planification du déploiement. Le format du dispositif (sa taille physique, sa forme, son mode de montage et ses interfaces d'extension) influence directement sa facilité d'intégration dans l'environnement et ses performances dans des conditions réelles.
Le matériel Edge AI se présente sous différentes formes, allant des serveurs montés en rack complet et des cartes accélératrices PCIe (Peripheral Component Interconnect Express) aux modules M.2 compacts, en passant par les plateformes SoM (System-on-Module), les ordinateurs monocarte (SBC), les caméras intelligentes et même les capteurs de vision intelligents avec traitement AI sur puce. Chaque format offre des compromis différents en termes de performances, d'efficacité énergétique, de conception thermique et de complexité d'intégration.
La taille de l'appareil est étroitement liée aux besoins en refroidissement, à la disponibilité de l'alimentation électrique et à l'architecture globale du système. Les systèmes plus grands, tels que les PC industriels montés en rack ou les stations de travail en tour, prennent généralement en charge les GPU PCIe pleine hauteur, plusieurs cartes d'extension et le refroidissement actif. Ces plateformes sont bien adaptées au traitement multi-caméras, aux hubs périphériques centralisés ou à l'analyse vidéo à haut débit.
En revanche, les formats compacts tels que les accélérateurs M.2, les SoM montés sur des cartes porteuses personnalisées, les SBC ou les caméras intelligentes tout-en-un sont conçus pour les environnements où l'espace est limité. Ces appareils plus petits privilégient souvent l'efficacité énergétique et le refroidissement passif, ce qui les rend idéaux pour les systèmes embarqués, les robots mobiles, les drones, les kiosques et les unités d'inspection distribuées.
À l'extrême limite de la miniaturisation, certains déploiements s'appuient sur des capteurs de vision intelligents ou des plateformes basées sur des microcontrôleurs (TinyML), où l'inférence s'effectue directement sur le capteur d'image ou le processeur à faible consommation. Ces systèmes réduisent considérablement l'encombrement physique et la consommation d'énergie, mais sont généralement adaptés à des charges de travail plus restreintes et hautement optimisées.
Ces différences en termes de taille, de modularité et de modèle d'intégration conduisent généralement à deux catégories courantes de déploiement en périphérie : les déploiements évolutifs et les déploiements à espace restreint. Chaque approche répond à des contraintes différentes en matière de performances, de puissance et d'environnement, tout en façonnant la maintenabilité à long terme et la conception du système.
Les accélérateurs PCIe et les ordinateurs personnels (PC) montés en rack ou industriels sont couramment utilisés lorsqu'un projet nécessite une puissance de calcul élevée ou doit traiter simultanément les données provenant de plusieurs caméras. Un accélérateur PCIe est une carte matérielle installée à l'intérieur d'un ordinateur plus grand via un emplacement PCIe.
Il ajoute des ressources informatiques dédiées, telles qu'un processeur graphique (GPU) ou un autre accélérateur IA, afin d'augmenter la capacité du système à gérer les charges de travail IA. Cela s'apparente à la manière dont une carte graphique améliore les performances d'un ordinateur de bureau.
Les PC industriels ou montés en rack sont des systèmes plus grands et plus robustes, conçus pour fonctionner en continu dans des environnements tels que les usines, les ateliers de production ou les salles de contrôle. Ils offrent plus d'espace pour le refroidissement, l'extension matérielle et les composants à haute puissance, ce qui les rend parfaitement adaptés aux charges de travail exigeantes telles que l'inspection qualité multi-caméras ou l'analyse vidéo à grande échelle.
Les déploiements dans des espaces restreints sont courants dans les environnements où un périphérique périphérique doit fonctionner dans des limites physiques, thermiques ou énergétiques strictes. Cela inclut souvent les caméras intelligentes montées sur les chaînes de production, les robots mobiles, les drones, les kiosques ou les systèmes d'inspection compacts.
Dans ces cas, le matériel doit être petit, léger et économe en énergie, tout en offrant des performances d'IA fiables. Les deux options matérielles courantes pour ces déploiements sont les modules M.2 et les ordinateurs monocarte.
Un module M.2 est une carte d'extension compacte qui s'insère dans un emplacement M.2 à l'intérieur d'un système hôte. Bien que M.2 soit simplement un format et une norme d'interface, certains modules sont spécialement conçus pour l'accélération de l'IA.
Ces modules accélérateurs IA permettent aux petits appareils d'exécuter plus efficacement des modèles de vision par ordinateur sans augmenter de manière significative leur taille ou leur consommation d'énergie. Les accélérateurs M.2 sont souvent intégrés dans des systèmes embarqués où l'ajout d'une carte d'extension PCIe pleine taille ne serait pas pratique.
Quant à l'ordinateur monocarte, il s'agit d'un ordinateur complet intégré à une seule carte de circuit imprimé. Il intègre le CPU, la mémoire, les interfaces de stockage et les connexions d'entrée/sortie (E/S) dans un format compact. Comme tout est contenu sur une seule carte, les ordinateurs monocarte sont largement utilisés dans les applications embarquées et périphériques où l'espace est limité et où la simplicité est importante.
Bien que les systèmes à encombrement réduit offrent généralement des performances de calcul brutes inférieures à celles des systèmes montés en rack plus volumineux, ils permettent une inférence sur l'appareil, à proximité du lieu où les données sont générées. Cela réduit la latence, diminue l'utilisation de la bande passante et améliore la flexibilité de déploiement dans les environnements où du matériel plus volumineux ne pourrait pas être installé.
De nombreux fournisseurs de matériel informatique se concentrent spécifiquement sur l'accélération IA compacte et économe en énergie pour la vision embarquée. Par exemple, Axelera AI propose des accélérateurs Metis® AI Processing Unit (AIPU) dans plusieurs formats, notamment des cartes PCIe, des modules M.2 et des cartes de calcul intégrées pour les déploiements dans des espaces restreints.
Grâce à une intégration avec Ultralytics, YOLO pris en charge tels que Ultralytics YOLOv8 et YOLO26 peuvent être exportés au format Axelera à l'aide du Python Ultralytics et optimisés via le SDK Voyager, qui gère la compilation et la quantification INT8 pour une inférence périphérique efficace.
La consommation électrique est également une contrainte majeure dans les déploiements en périphérie, car elle influe directement sur la production de chaleur et les besoins en refroidissement. Elle détermine si le système peut fonctionner de manière fiable à l'intérieur d'enceintes hermétiques ou de boîtiers industriels compacts.
Cela devient particulièrement important dans les environnements alimentés par batterie, tels que les robots mobiles, les drones ou les stations de surveillance à distance, où chaque watt (W) a un impact sur l'autonomie et la stabilité globale du système.
La plupart des appareils périphériques se répartissent en trois grandes catégories en termes de puissance. Voici un aperçu plus détaillé de chacune d'entre elles :
Il est important de garder à l'esprit que les caractéristiques de la charge de travail jouent un rôle majeur dans la détermination du niveau de puissance approprié. Des fréquences d'images plus élevées, des modèles de vision plus grands et plusieurs flux de caméras parallèles augmentent tous la demande de calcul, ce qui augmente à son tour la consommation d'énergie.
De nos jours, de nombreux fournisseurs de matériel informatique se concentrent sur l'accélération de l'IA à faible consommation d'énergie. Par exemple, les modules périphériques DEEPX sont conçus pour une inférence à faible consommation d'énergie dans les déploiements périphériques. Intel offrent également des fonctionnalités de gestion de l'énergie et de mise à l'échelle qui permettent d'ajuster les performances en fonction des exigences environnementales et de la charge de travail.
Supposons que vous ayez mené à bien un déploiement pilote. Le modèle fonctionne bien, le matériel répond aux exigences de performance et le système fonctionne de manière fiable lors des tests.
Le prochain défi consiste à mettre cette solution à l'échelle pour une production à grande échelle. C'est là que la disponibilité industrielle et le soutien tout au long du cycle de vie deviennent essentiels.
La plupart des systèmes périphériques sont censés fonctionner en continu pendant des années. Choisir du matériel susceptible d'être retiré du marché peu après son déploiement comporte un risque important. Même si un appareil fonctionne bien pendant la phase pilote, il peut devenir un handicap s'il arrive en fin de vie ou s'il devient difficile à trouver une fois la production lancée.
Les cycles de vie courts des produits peuvent perturber la chaîne logistique, augmenter les coûts de maintenance et imposer des modifications imprévues. Dans les déploiements multi-sites, le remplacement des composants indisponibles peut ralentir l'expansion et compliquer la gestion du système.
Le matériel conçu pour un usage industriel offre généralement des délais de production plus longs, des politiques de cycle de vie plus claires et une assistance continue pour les micrologiciels ou les logiciels. Cette stabilité facilite la mise à l'échelle des déploiements sans modifications matérielles majeures en cours de cycle.
Avant de finaliser le choix d'un périphérique, les équipes peuvent examiner la feuille de route du fabricant, ses engagements en matière de cycle de vie et sa stratégie d'assistance à long terme.
Le choix et le déploiement d'un dispositif périphérique dépendent également de l'expérience de votre équipe. Certaines plateformes sont plus faciles à utiliser et fournissent une documentation claire, des étapes de configuration simples et des outils prêts à l'emploi. D'autres offrent un meilleur contrôle des performances, mais nécessitent des connaissances techniques plus approfondies et plus de temps consacré à l'optimisation et au débogage.
Par exemple, lePython Ultralytics facilite la formation, le test et le déploiement de modèles tels que YOLO26. Il simplifie les tâches courantes et prend également en charge l'exportation de modèles vers différents formats utilisés dans les déploiements périphériques. Cela permet aux équipes de passer plus facilement du développement au matériel réel sans avoir à reconstruire leur flux de travail à partir de zéro.
Pour les équipes qui découvrent l'IA en périphérie, un écosystème logiciel solide et bien documenté peut réduire le temps de développement et diminuer les risques liés au déploiement. Les équipes plus expérimentées peuvent préférer les plateformes qui permettent une personnalisation et un réglage plus poussés, en particulier dans les applications qui nécessitent un traitement multi-caméras ou qui ont des exigences strictes en matière de latence.
En termes simples, les écosystèmes et les outils des fournisseurs peuvent faire une différence significative. Une documentation claire, un support actif et des options de déploiement flexibles aident les équipes à passer plus facilement des projets pilotes aux systèmes de production complets.
Maintenant que nous avons passé en revue les principaux facteurs à prendre en compte lors du choix d'un dispositif périphérique, examinons quelques détails pratiques qui peuvent faire une grande différence dans les déploiements réels. Ces considérations peuvent ne pas sembler urgentes au premier abord, mais elles jouent souvent un rôle essentiel dans la prise de décision et déterminent le bon déroulement d'un projet une fois qu'il a dépassé le stade pilote.
La connectivité et la compatibilité des E/S font souvent partie des premiers défis pratiques rencontrés lors des déploiements en périphérie. En règle générale, un périphérique en périphérie doit prendre en charge la configuration de votre caméra et de vos capteurs, y compris les interfaces courantes telles que USB 3.0, GigE avec Power over Ethernet (PoE) et MIPI.
Les systèmes de vision industrielle peuvent également nécessiter des déclencheurs matériels, des signaux de synchronisation ou une prise en charge spécifique de la synchronisation afin de garantir un fonctionnement fiable.
La bande passante est un autre facteur critique, en particulier dans les configurations multi-caméras. Même de légers décalages entre la sortie de la caméra et la capacité d'entrée de l'appareil peuvent réduire le débit ou introduire une latence supplémentaire.
La compatibilité logicielle joue également un rôle crucial. Certains déploiements s'appuient sur des frameworks d'inférence légers tels que NCNN et MNN, qui sont couramment utilisés dans les environnements mobiles et embarqués.
Dans les déploiements de capteurs intelligents, des appareils tels que le Sony IMX500 intègrent le traitement IA directement sur le capteur d'image, réduisant ainsi le transfert de données et la latence. Dans ces cas, la compatibilité des modèles et la prise en charge de l'exportation deviennent particulièrement importantes, car le modèle doit être converti dans un format pris en charge par la chaîne d'outils du capteur.
Par exemple, lePython Ultralytics prend en charge l'exportation de modèles tels que Ultralytics YOLO11 vers des formats compatibles avec les pipelines de déploiement en périphérie, y compris les plateformes construites autour d'appareils tels que le Sony IMX500.
Lorsque les appareils périphériques traitent en continu des données visuelles, la fiabilité thermique et environnementale devient un facteur essentiel. Dans ce contexte, la fiabilité signifie que l'appareil peut fonctionner pendant de longues périodes sans surchauffe ni panne, même dans des conditions difficiles telles que la poussière, les vibrations ou les températures extrêmes.
À mesure que les charges de travail de l'IA en périphérie deviennent plus exigeantes, l'efficacité thermique est devenue un facteur déterminant dans la conception des systèmes. L'importance accordée aux performances thermiques a été mise en évidence lors du CES 2026 à Las Vegas, où DeepX a exécuté des charges de travail d'IA identiques sur plusieurs puces sur lesquelles était placé un petit morceau de beurre.
Alors que les puces concurrentes généraient suffisamment de chaleur pour faire fondre le beurre, ce n'était pas le cas du dispositif DeepX, ce qui illustre à quel point une consommation d'énergie réduite et une meilleure stabilité thermique peuvent avoir un impact direct sur la fiabilité dans le monde réel.
La conception du refroidissement joue un rôle central dans le maintien d'une performance stable. À mesure que les processeurs travaillent plus intensément, ils génèrent de la chaleur, et cette chaleur doit être gérée efficacement.
Dans de nombreux environnements industriels, le refroidissement passif est préféré car les ventilateurs mécaniques peuvent s'user ou tomber en panne au fil du temps, en particulier dans les environnements poussiéreux ou soumis à de fortes vibrations. Les dissipateurs thermiques en aluminium sans ventilateur sont couramment utilisés pour dissiper la chaleur sans recourir à des pièces mobiles, ce qui améliore leur durabilité à long terme.
Les conditions environnementales peuvent également avoir un impact. Chaque appareil a une plage de température de fonctionnement nominale, et les déploiements dans des armoires scellées ou à l'extérieur peuvent piéger la chaleur ou exposer le matériel à des fluctuations de température. Dans ces cas, la conception du boîtier et la circulation de l'air deviennent tout aussi importantes que les performances de calcul brutes.
Lors du choix du périphérique adapté, la puissance de son écosystème logiciel est tout aussi importante que ses spécifications matérielles. Un périphérique peut offrir d'excellentes performances informatiques sur le papier, mais sans outils fiables et sans prise en charge de la plateforme, le passage du prototype à la production peut s'avérer lent et complexe.
Une plateforme bien prise en charge rationalise l'ensemble du processus de déploiement, de la préparation du modèle à l'inférence optimisée sur le matériel cible. Les écosystèmes qui fournissent des outils intégrés pour la quantification, l'optimisation des performances et le débogage facilitent la validation des modèles dans des conditions de charge de travail réelles et réduisent les problèmes imprévus lors du déploiement.
Par exemple,YOLO Ultralytics , tels que YOLO26, peuvent être exportés directement au OpenVINO , ce qui permet une inférence optimisée sur Intel , les processeurs graphiques intégrés et les unités de traitement neuronal (NPU). OpenVINO des optimisations de performances telles que la conversion de modèles, la quantification (y compris FP16 et INT8) et l'exécution hétérogène sur Intel pris en charge.
Grâce auPython Ultralytics , les équipes peuvent exporter des modèles à l'aide d'une simple commande et exécuter des inférences soit via l'interface haut niveau Ultralytics, soit directement avec le OpenVINO natif, créant ainsi un workflow de déploiement rationalisé et prêt pour la production pour les systèmes périphériques Intel.
De nombreux appareils périphériques semblent impressionnants sur le papier, mais leurs performances peuvent changer une fois qu'ils exécutent un pipeline de vision complet. Dans les déploiements réels, le système ne se contente pas d'exécuter des inférences.
Il gère également le prétraitement, le post-traitement et parfois plusieurs flux de caméras en même temps. C'est pourquoi il est important de ne pas se limiter à la moyenne d'images par seconde.
Une latence constante est souvent plus importante que des performances de pointe. Surveiller les goulots d'étranglement de la mémoire et vérifier la stabilité du système sous une charge constante permet d'avoir une idée plus précise de ses performances en production.
Il est utile de tester le temps de démarrage à froid, les performances élevées à long terme pendant plusieurs heures de fonctionnement et le comportement de l'appareil lorsque d'autres tâches sont exécutées en parallèle de l'inférence, telles que l'encodage, la journalisation ou la mise en réseau. Dans la plupart des cas d'utilisation réels, des performances stables et prévisibles sont plus importantes que des pics de vitesse occasionnels.
Les déploiements périphériques doivent rester sécurisés et fiables au fil du temps, en particulier dans des environnements tels que l'industrie manufacturière, où les systèmes doivent fonctionner en continu. Des fonctionnalités telles que le démarrage sécurisé, le stockage crypté et les mises à jour régulières des fournisseurs contribuent à protéger les appareils contre les manipulations frauduleuses et à réduire le risque de vulnérabilités ou de temps d'arrêt imprévus.
La gestion des appareils après leur déploiement est tout aussi importante que le choix du matériel adéquat. Les fonctionnalités de surveillance et de mise à jour à distance permettent aux équipes de maintenir les logiciels, les micrologiciels et les modèles sans avoir besoin d'accéder physiquement à chaque appareil. Cela devient de plus en plus crucial à mesure que les projets passent d'une petite phase pilote à un déploiement à plus grande échelle.
À mesure que les déploiements se multiplient, la gestion centralisée du parc permet de tout organiser. Elle facilite track l'état track , la gestion des mises à jour, la surveillance des performances et le dépannage des problèmes sur plusieurs sites pour les équipes. Sans stratégie de gestion claire, la maintenance de dizaines, voire de centaines de systèmes périphériques peut rapidement devenir difficile.
Lorsque vous examinez les facteurs à prendre en compte pour choisir le bon dispositif périphérique, vous vous demandez peut-être où ces systèmes sont réellement utilisés. Aujourd'hui, l'IA périphérique alimente des applications dans presque tous les secteurs, de la fabrication à la vente au détail, en passant par la robotique et les infrastructures intelligentes.
Voici cinq cas d'utilisation courants du deep learning où les appareils périphériques permettent une faible latence, une consommation de bande passante réduite et un traitement fiable sur l'appareil :
Pour choisir le périphérique de pointeur adapté à votre projet de vision par ordinateur, vous devez trouver le juste équilibre entre performances, efficacité énergétique, fiabilité et disponibilité à long terme. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les spécifications maximales, les équipes doivent évaluer les conditions réelles, la maturité de l'écosystème logiciel et le support tout au long du cycle de vie. En validant votre configuration à l'aide d'un déploiement pilote avant de passer à l'échelle, vous pouvez réduire les risques, contrôler les coûts et garantir une transition plus fluide entre le prototype et la production.
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