Ultralytics et STMicroelectronics se sont associés pour déployer efficacement des modèles YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation et réaliser des inférences précises en temps réel en périphérie.
À mesure que l’adoption de l’IA progresse dans tous les secteurs, la demande augmente pour des solutions performantes et peu énergivores, capables d’exécuter des inférences en temps réel en périphérie. Pour répondre à ce besoin technologique, STMicroelectronics a présenté le microcontrôleur STM32N6, doté d’une unité de traitement neuronal (NPU) intégrée, conçue pour les charges de travail d’IA embarquée.
En exécutant les modèles Ultralytics YOLO sur le STM32N6, STMicroelectronics a démontré qu’il est possible de faire fonctionner une Vision AI embarquée précise et efficace sur des microcontrôleurs, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour une intelligence évolutive directement sur l’appareil dans des secteurs comme les villes intelligentes, la santé et l’électronique grand public.
Explorer la Vision AI pour les appareils basse consommation en périphérie#
STMicroelectronics est un chef de file mondial des technologies des semi-conducteurs, avec plus de 50 000 employés et plus de 200 000 clients dans le monde. L’entreprise conçoit et fabrique des puces qui rendent possibles des applications allant des véhicules électriques et des équipements industriels aux appareils domotiques et à l’électronique grand public.
Alors que de plus en plus de secteurs se tournent vers l’IA pour rendre les appareils plus intelligents et réactifs, STMicroelectronics s’efforce d’intégrer directement ces capacités en périphérie. Par exemple, son microcontrôleur STM32N6, une puce puissante et écoénergétique, peut prendre en charge des tâches d’IA sur l’appareil comme la vision par ordinateur.
Pour aider les développeurs à créer des applications de vision embarquée sur le STM32N6, STMicroelectronics a recherché des modèles flexibles et performants capables de fonctionner efficacement sur un microcontrôleur. Les modèles Ultralytics YOLO se sont révélés parfaitement adaptés, offrant un équilibre fiable entre rapidité, précision et facilité d’intégration.
Les contraintes de l’intégration de l’IA dans les systèmes embarqués#
Avant que le concept d’IA en périphérie ne soit largement adopté, les modèles de vision par ordinateur étaient généralement conçus pour fonctionner sur de grands systèmes centralisés, comme des serveurs cloud ou des GPU (unités de traitement graphique). Ces plateformes offraient la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement et au déploiement de grands modèles, mais elles présentaient aussi des inconvénients, comme une consommation énergétique élevée, la dépendance au réseau, la latence et des coûts d’exploitation accrus.
Avec l’intérêt grandissant pour la mise en œuvre d’applications en temps réel plus intelligentes dans des secteurs comme la santé, l’électronique grand public et les villes intelligentes, il est devenu évident que rapprocher le traitement de l’IA de la source des données, directement sur l’appareil, constituait à la fois une nécessité technique et une opportunité stratégique.
Cependant, l’exécution de modèles d’IA sur des microcontrôleurs basse consommation peut s’avérer difficile. Ces appareils disposent généralement d’une mémoire, d’une puissance de calcul et d’une capacité énergétique limitées, ce qui complique le déploiement de modèles de vision complexes sans compromettre les performances ou la précision.
STMicroelectronics devait identifier une suite de modèles suffisamment polyvalente pour apporter des capacités de vision par ordinateur fiables et en temps réel à son microcontrôleur STM32N6, sans obliger les développeurs à simplifier radicalement leurs modèles ou leurs workflows. L’objectif était de fournir une IA embarquée utile tout en respectant les contraintes strictes des systèmes embarqués.
Simplifier le déploiement de modèles YOLO sur les microcontrôleurs#
Pour permettre l’exécution d’une IA avancée sur des appareils embarqués à faible consommation, STMicroelectronics a présenté le STM32N6, un microcontrôleur hautes performances équipé du Neural-ART Accelerator™. Il s’agit d’une unité de traitement neuronal (NPU) conçue en interne et spécialement dédiée aux charges de travail d’IA en périphérie. Cette technologie permet aux développeurs d’exécuter des inférences d’IA directement sur l’appareil, réduisant la dépendance au cloud tout en améliorant la vitesse, la réactivité et l’efficacité énergétique.
STMicroelectronics s’est associée à Ultralytics pour évaluer et mettre en valeur les capacités du STM32N6 en exécutant des modèles Ultralytics YOLO sur le microcontrôleur. Réputés pour leur équilibre entre vitesse et précision, les modèles Ultralytics YOLO sont bien adaptés aux environnements à ressources limitées et aux déploiements embarqués.
Fig. 1. Exemple d’exécution d’un modèle Ultralytics YOLO sur le STM32N6.
En exécutant différentes variantes de modèles YOLO directement sur le STM32N6, STMicroelectronics a pu présenter plusieurs cas d’usage de Vision AI, comme la détection d’objets, la classification et le suivi, tout en respectant les limites de puissance et de mémoire d’un microcontrôleur. Cette collaboration offre aux développeurs une solution fiable pour déployer des systèmes embarqués en temps réel alimentés par l’IA, à l’aide de modèles de vision évolutifs et prêts pour la production.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Les modèles Ultralytics YOLO ont offert à STMicroelectronics la combinaison idéale de précision, d’efficacité et de polyvalence pour les systèmes embarqués compatibles avec l’IA. Ils sont suffisamment légers pour fonctionner sur des microcontrôleurs basse consommation comme le STM32N6, tout en étant assez puissants pour assurer des performances de détection d’objets et de segmentation d’instances en temps réel.
Par exemple, avec le modèle Ultralytics YOLOv8n en résolution 256 × 256 sur le STM32N6, le système a atteint 34 images par seconde, chaque inférence prenant environ 29 millisecondes. Les mesures de puissance ont montré une consommation de seulement 9,4 millijoules par inférence, ce qui en fait une solution adaptée aux tâches de vision en temps réel sur des appareils à faible consommation.
Grâce à la prise en charge de plusieurs variantes de modèles YOLO, les développeurs peuvent optimiser leurs modèles en fonction de la vitesse, de la taille ou de la précision, selon les contraintes de leur application. L’architecture facile à intégrer, associée au soutien d’une communauté active et à une documentation complète, faisait d’Ultralytics YOLO un choix évident pour aider STMicroelectronics à accélérer l’adoption de la Vision AI dans un large éventail de cas d’usage embarqués.
Grâce à une licence Ultralytics Enterprise, STMicroelectronics donne à ses clients accès à l’ensemble des modèles YOLO pour les tests et le développement internes. Toutefois, pour tout déploiement commercial, les clients doivent demander leur propre licence commerciale directement auprès d’Ultralytics en remplissant le formulaire de licence. Cela garantit la conformité et ouvre une voie évolutive vers des solutions de Vision AI prêtes pour la production.
Des villes intelligentes à la santé : l’IA évolutive en périphérie en action#
La possibilité d’exécuter les modèles Ultralytics YOLO directement sur le microcontrôleur STM32N6 a ouvert à STMicroelectronics et à son écosystème de développeurs un large éventail d’applications de Vision AI. En fournissant des inférences rapides et précises sur l’appareil, sans dépendre d’un traitement externe ou d’une connexion au cloud, cette solution permet de déployer des fonctionnalités intelligentes dans des systèmes compacts à faible consommation.
Les clients explorent des cas d’usage dans différents secteurs, comme la détection en temps réel des piétons et des véhicules dans les infrastructures des villes intelligentes, les contrôles de sécurité et de qualité directement sur l’appareil en automatisation industrielle, ainsi que le diagnostic assisté par IA dans les outils de santé portables. De même, dans l’électronique grand public, les modèles YOLO permettent des fonctionnalités réactives comme la détection de présence, la reconnaissance gestuelle et le suivi d’objets, tout en respectant les limites de performance des appareils fonctionnant sur batterie.
Créer aujourd’hui les solutions de Vision AI de demain#
Alors que l’IA continue d’évoluer, STMicroelectronics s’efforce de faciliter l’intégration de solutions puissantes et efficaces dans les appareils en périphérie. En travaillant en étroite collaboration avec des partenaires comme Ultralytics, l’entreprise aide les développeurs à démarrer plus rapidement grâce à des modèles, des outils et des ressources compatibles avec STM32 prêts à l’emploi.
Passe à l’étape suivante de l’innovation en IA en périphérie. Consulte notre dépôt GitHub pour découvrir comment les modèles Ultralytics YOLO transforment la vision embarquée. Explore les applications de l’IA dans la santé et de la vision par ordinateur dans le commerce de détail, puis découvre nos options de licence dès aujourd’hui !
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