IA Embarquée sur Edge Device

L'intelligence artificielle directement sur vos équipements, sans cloud

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ouvert, installé chez vous
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ne sortent pas
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01Vue d'ensemble

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.

02Comment ça marche

En place en quatre étapes.

  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.

03Ce que vous gagnez

Des résultats que l'on mesure.

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).

04Questions fréquentes

Ce que l'on nous demande avant de signer.

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.

Parlons de votre cas en trente minutes.

Un échange pour comprendre votre contexte, vos volumes et vos outils. Vous repartez avec un périmètre et un ordre de grandeur, sans engagement.

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