Votre IA tourne offline.Sur votre hardware.Sans jamais envoyer une donnee.

EdgeAI déploie vos modèles de machine learning directement sur Raspberry Pi, NVIDIA Jetson et microcontroleurs. Inference locale, souverainete totale, disponibilité hors réseau.

WhatsAppDemander une démo
latence inference
< 10ms
offline garanti
100%
réduction taille modèle
75%
POC livre
48h

Ordres de grandeur visés par l'installation ; ils sont mesurés chez vous pendant l'audit, sur vos volumes.

EdgeAI, Illustration de l'offre
EdgeAI. IA embarquee on-premise: Raspberry Pi, Jetson, STM32
01Ce que fait l'agent

Tout est automatisé, rien à gérer.

01

Quantization INT8 / FP16

Réduction jusqu'à 75% de la taille du modèle sans perte de précision. Supporte PyTorch, TensorFlow et ONNX. Pipeline CI/CD intègre.

02

Export multi-target universel

Un seul pipeline pour Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, STM32 et ESP32. Deploiement OTA sur flotte de devices sans interruption de service.

03

Souverainete des données

Zéro donnee transmise hors site. Inference 100% locale, conforme RGPD et exigences industrielles. Disponibilite totale même sans réseau.

02Comment ça marche

En place en quelques jours, pas en quelques mois.

  1. 01

    Envoyez votre architecture hardware

    Specifiez vos cibles (Jetson, RPi, STM32...) et votre modèle actuel. Notre équipe évalue la faisabilite en moins de 24h.

  2. 02

    Optimisation et quantization

    EdgeAI compresse, quantize et exporte votre modèle au format optimal pour chaque target. Tests de performance inclus.

  3. 03

    Deploiement et monitoring

    Mise en production OTA sur votre flotte. Metriques de performance en temps réel. Rollback en une commande si nécessaire.

03Sous le capot

Le pipeline derrière cette offre.

Prédictif & IoTML open-source, edge & auto-hébergé, aucun cloud requis, 6 étapes
Capteurs
MQTTOPC-UA
Ingestion
Streaming
KafkaFlink
Séries temporelles
Stockage TS
TimescaleDBPostgreSQL
Entraînement local
Modèle ML
ProphetXGBoostPyTorch
Prévision 7-30j
Prédiction
PanneChurn
Alerte
Action
n8nSlackSMS
04Outils opérés

Nous branchons l'agent sur les outils que vous avez déjà.

  • Tensorflow
  • Pytorch
  • Onnx
  • Raspberrypi
  • Nvidia

Vous n'avez rien à apprendre : nous configurons et opérons ces connexions pour vous.

Pourquoi maintenant

Le cloud n'a pas sa place sur votre chaîne de production.

Ce que ça coûte aujourd'hui

Mardi 6h12. L'usine démarre. Vos caméras de contrôle qualité sur la ligne 3 attendent une réponse du cloud AWS Frankfurt pour valider chaque pièce. Latence moyenne : 340ms. Sur 12 000 pièces/jour, cela fait 68 minutes de cadence perdue. Pire : a 14h, le VPN tombe pendant 8 minutes. La ligne s'arrête. 1 600 pièces sortent sans contrôle. Le responsable qualité vous dit le soir : 'Si on perd encore le réseau, le client allemand audite tout le lot et facture les retours.' Et au comite RSE, on vous demande pourquoi vos données de production transitent par AWS US, alors que vous etes un sous-traitant defense.

Les faits

IDC prédit que 75% des données enterprise seront traitees en edge computing d'ici 2027 (vs 10% en 2018). Gartner mesure que l'inference IA en edge réduit la latence par 30x, les coûts cloud par 7x et augmente la disponibilité de 99,5% a 99,99%, soit 52 minutes de downtime annuel au lieu de 43 heures. Le RGPD, NIS2 et les exigences de souverainete industrielle rendent désormais l'edge non plus une option mais une obligation réglementaire pour 41% des déploiements IA B2B.

Pourquoi nous

Wikolabs installe des systèmes IA bâtis sur des modèles open source, chez vous, payés une fois. Pas de boîte noire : vos données, vos prompts et votre historique restent dans votre infrastructure. Nous chiffrons au forfait ou en régie, jamais au ticket ni au token, et nous disons avant signature ce qui marche et ce qui ne marche pas encore.

Ce que nous mettons en place

Concretement : vous nous envoyez votre architecture hardware, EdgeAI quantize votre modèle (INT8/FP16) avec jusqu'à 75% de réduction de taille sans perte de précision, exporte pour Jetson/RPi/STM32/ESP32 et déploie en OTA sur votre flotte. Résultat : POC livre en 48h, latence < 10ms, 100% offline, conformité RGPD garantie. Votre chaîne de production ne depend plus d'AWS Frankfurt ni d'un VPN qui tombe.

IoT & IA Embarquée

L'intelligence artificielle directement sur vos équipements, sans cloud

L'IA ne doit pas vivre uniquement dans le cloud. Pour les applications industrielles qui exigent une latence ultra-faible, une confidentialité des données ou une connectivité intermittente, l'inférence doit se faire localement, sur le device. Wikolabs déploie des modèles IA optimisés pour tourner directement sur Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, STM32 ou vos équipements propriétaires, sans aucune dépendance au réseau.

Le problème

L'inférence cloud implique une latence de 100 à 500ms incompatible avec les applications temps réel. Les coûts d'infrastructure cloud s'accumulent avec l'échelle. Les données sensibles (images de production, données santé) ne peuvent pas transiter par le cloud. Et sans connectivité réseau permanente, les applications cloud sont fragiles.

Notre réponse

Nous optimisons vos modèles IA (quantization INT8, pruning, distillation) pour les rendre compatibles avec les contraintes mémoire et CPU des edge devices. Le modèle est ensuite converti en TFLite, ONNX ou TensorRT, intégré dans un firmware C++/Python adapté et déployé sur vos équipements. Les performances sont validées sur matériel réel avant livraison.

Comment nous déployons

  1. 01
    Sélection du hardware cible

    Analyse de vos contraintes (puissance, consommation, coût, forme) et sélection du hardware optimal : Raspberry Pi, Jetson Nano, Coral TPU, STM32.

  2. 02
    Optimisation du modèle

    Quantization (INT8/FP16), pruning, knowledge distillation pour réduire la taille et accélérer l'inférence tout en maintenant la précision.

  3. 03
    Intégration firmware

    Développement du pipeline d'inférence en C++ ou Python. Intégration avec les entrées (caméra, capteurs) et sorties (GPIO, display, réseau).

  4. 04
    Validation & déploiement

    Tests de performance sur matériel réel (latence, consommation, précision). Déploiement over-the-air (OTA) pour les mises à jour.

Bénéfices concrets

Latence < 50ms

L'inférence locale élimine la latence réseau. Les décisions sont prises en temps réel, essentielles pour les applications de contrôle et de sécurité.

Zéro coût d'inférence cloud

Une fois déployé sur le device, chaque inférence est gratuite. Pour des millions d'inférences par jour, l'économie est considérable.

Données 100% locales

Aucune donnée ne quitte l'équipement. Conformité RGPD simplifiée pour les applications traitant des données sensibles (santé, industrie, défense).

Questions fréquentes

Quels modèles peuvent être embarqués ?
Modèles de classification, détection d'objets (version légère), NLP léger, détection d'anomalies. La taille du modèle dépend de la mémoire disponible sur le device.
La quantization dégrade-t-elle la précision ?
En général moins de 2 % de perte de précision avec une quantization INT8 bien réalisée. Nous validons systématiquement sur vos données réelles.
Comment mettre à jour le modèle sur les devices déployés ?
Nous mettons en place un pipeline OTA (Over-The-Air) pour déployer de nouveaux modèles sans intervention physique sur les équipements.
Est-ce compatible avec des microcontrôleurs très contraints (Arduino, STM32) ?
Oui pour des modèles très simples via TensorFlow Lite Micro. Pour des modèles plus complexes, Raspberry Pi Zero ou Coral USB Accelerator sont utilisés.

Votre modèle tourne offline en 48h

Envoyez-nous votre architecture hardware. POC en 48h. Zéro dépendance cloud. Aucun engagement.

WhatsAppDemander une démo