Edge AI offre un avenir intéressant !

L'intelligence artificielle ou IA devient un facteur commun dans presque tous les aspects de nos vies.

Dans le passé, la mise en œuvre de l'IA nécessitait d'immenses salles de serveurs, d'énormes quantités de puissance de calcul et nécessitait inévitablement des investissements importants en énergie et en ressources informatiques. Désormais, davantage de tâches sont effectuées par des appareils placés aux « limites » de notre monde physique.

Uri Guterman, responsable produit et marketing chez Hanwha Techwin Europe, estime que l'IA de pointe rendra l'IA plus répandue dans notre monde puisqu'il n'est pas nécessaire de renvoyer les données brutes vers les serveurs pour analyse. Cela apporte également d’énormes avantages au secteur de la vidéosurveillance.

Guterman explique ici les raisons de ce phénomène et examine comment l'intelligence artificielle est utilisée aujourd'hui et comment la technologie se développera à l'avenir.

Avantages en matière de durabilité

Edge AI présente plusieurs avantages par rapport à l'IA basée sur serveur. Premièrement, moins de données sont transmises au serveur, ce qui réduit les besoins en bande passante et les coûts. Le coût de possession est réduit et il existe d'importants avantages en matière de durabilité, car les grandes salles de serveurs n'ont plus besoin d'être entretenues. Des économies d'énergie sont également réalisées sur l'appareil lui-même, car il faut beaucoup moins d'énergie pour effectuer des tâches d'IA localement, plutôt que pour renvoyer des données à un serveur.

Rentabilité

Par rapport aux modèles informatiques basés sur le cloud, les appareils Edge AI ne nécessitent généralement pas de frais d'abonnement récurrents, évitant ainsi les augmentations de prix qui en résultent. Se concentrer sur les appareils de pointe permet également aux utilisateurs finaux d'investir dans leur propre infrastructure.

Plus grande évolutivité

Les caméras utilisant l'IA de pointe peuvent rendre les installations vidéo plus flexibles et évolutives, ce qui est particulièrement utile pour les organisations qui cherchent à déployer des projets par phases. À mesure que les besoins évoluent, davantage de caméras et d’appareils IA peuvent être ajoutés au système sans obliger les utilisateurs finaux à s’engager dès le départ dans de grands serveurs dotés de GPU coûteux et d’énormes quantités de bande passante.

Amélioration des performances opérationnelles et de la sécurité

Étant donné que l'analyse vidéo s'effectue à la périphérie de l'appareil, seules les métadonnées doivent être envoyées sur le réseau, ce qui améliore également la sécurité du réseau car il n'y a pas de données sensibles en transit que les pirates pourraient intercepter. Le traitement s'effectue en périphérie, il n'est donc pas nécessaire d'envoyer des données brutes ou des flux vidéo sur le réseau.

Étant donné que l'analyse est effectuée sur l'appareil local, l'IA de pointe élimine la latence de communication avec le cloud ou le serveur. Des temps de réponse plus rapides signifient que des tâches telles que la concentration automatique sur un événement, l'octroi d'un accès ou le déclenchement d'une alarme anti-intrusion peuvent s'effectuer presque en temps réel.

De plus, l'exécution de l'IA sur l'appareil améliore la précision du déclenchement et réduit les faux positifs. Grâce à l'intelligence artificielle de pointe utilisant l'apprentissage profond, le comptage des personnes, la mesure de l'occupation, la gestion des files d'attente, etc. peuvent tous être calculés avec une grande précision. Cela augmente l'efficacité de la réponse des opérateurs et réduit la frustration car ils n'ont pas à répondre aux fausses alarmes. Les caméras IA peuvent également exécuter plusieurs analyses vidéo sur le même appareil, un autre gain d'efficacité qui signifie que les opérateurs peuvent facilement déployer l'IA pour avertir d'urgences ou d'intrusions potentielles, détecter des incidents de sécurité ou suivre des suspects.

Améliorations de la qualité vidéo

De plus, en utilisant l'intelligence artificielle à la pointe, la qualité des vidéos capturées peut être améliorée. La réduction du bruit peut être effectuée localement sur l'appareil, en utilisant l'intelligence artificielle pour réduire spécifiquement le bruit autour des objets d'intérêt, tels que les personnes se déplaçant dans la zone détectée. Des fonctionnalités telles que Bestshot garantissent que les opérateurs n'ont pas besoin de parcourir des tonnes de séquences pour trouver le meilleur angle sur un suspect. Au lieu de cela, l’IA peut fournir immédiatement les meilleures images, contribuant ainsi à réduire les temps de réaction et à accélérer les enquêtes post-événement. Il présente l’avantage supplémentaire d’économiser de l’espace de stockage et de la bande passante, puisque seules les meilleures photos sont transférées et stockées.

La technologie de compression basée sur l'IA applique également de faibles taux de compression aux objets et aux personnes détectés et suivis par l'IA, tout en appliquant des taux de compression élevés au champ de vision restant, ce qui minimise les besoins en bande passante du réseau et en stockage de données.

Utilisation des métadonnées

Les caméras Edge AI peuvent fournir des métadonnées à des logiciels tiers via l'API (Application Programming Interface). Cela signifie que les intégrateurs de systèmes et les partenaires technologiques peuvent l'utiliser comme premier moyen de classification de l'IA, puis effectuer un traitement supplémentaire sur les objets classifiés avec leur propre logiciel, en ajoutant une autre couche d'analyse par-dessus.

Résilience

L'utilisation de l'IA à la périphérie n'a pas de point d'échec unique. L'IA peut continuer à fonctionner même en cas de panne du réseau ou du service cloud. Les déclencheurs peuvent toujours fonctionner localement ou être envoyés à un autre appareil, avec des enregistrements et des événements envoyés au backend lorsque la connexion est rétablie.

L'IA est traitée en temps quasi réel sur les appareils de pointe plutôt que de revenir vers des serveurs ou des services cloud distants. Cela évite l’analyse de la latence sur des connexions réseau potentiellement instables.

Avantages pour les installateurs

Pour les installateurs en particulier, fournir une IA de pointe pendant le processus d'installation peut les aider à se démarquer sur le marché et à fournir des solutions pour de nombreux cas d'utilisation différents. Une solution prête à l'emploi qui séduit les utilisateurs finaux qui n'ont ni le temps ni les ressources nécessaires pour configurer manuellement l'analyse vidéo.

Les caméras IA comme les séries WisenetX et P fonctionnent dès la sortie de la boîte, éliminant ainsi le besoin de faire appel à des experts en analyse vidéo pour affiner l'analyse. L'installateur n'a pas besoin de consacrer un temps précieux à la configuration de logiciels complexes côté serveur. Bien entendu, cela a également un impact positif sur le temps et les coûts de formation.

Pour l'avenir

Pour l'avenir, Uri Guterman a déclaré que l'intelligence artificielle de pointe semble prometteuse. De plus en plus de fabricants recherchent des moyens d'élargir la classification des caméras IA et considèrent même les caméras IA comme une plate-forme permettant aux intégrateurs de systèmes et aux éditeurs de logiciels de créer leurs propres applications d'IA qui s'exécutent sur les caméras.

Il concluait : "C'est définitivement un domaine qui mérite d'être exploré à la fois pour les utilisateurs finaux et les installateurs, car l'IA de pointe promet d'apporter d'énormes gains en termes d'efficacité, de précision et de durabilité

."

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