IA Edge et IA Cloud : différences fondamentales

Bien qu’il y ait des similitudes entre elles, il existe également des différences importantes qu’il convient de considérer lors de l’évaluation de chacune à des fins commerciales.  

L’intelligence artificielle Edge fait référence au processus qui consiste à utiliser des algorithmes d’IA et des modèles d'IA sur des appareils périphériques ou de l'Internet des objets (IdO) tels que les smartphones, les thermostats et les moniteurs de santé portables. L'IA Edge tire son nom de l'edge computing, un type d'informatique distribué qui rapproche les applications des sources de données.

L'IA Cloud, en revanche, est un type d'IA qui dépend du cloud computing, c'est-à-dire l'accès à la demande à des ressources informatiques virtuelles via Internet, pour fonctionner.

Bien que les deux types supportent le traitement et l’analyse de données avancés, elles diffèrent dans la façon dont elles exécutent les modèles d’IA et dans l’endroit où elles stockent et traitent les données, ce qui leur donne différentes applications et avantages.

L'IA Edge est un type d’IA qui déploie des algorithmes d’IA sur des appareils situés à la périphérie (edge) d’un réseau, c’est-à-dire à proximité de sa frontière avec le monde réel, où il perd la connectivité. Ces appareils, communément appelés appareils edge ou Internet des objets (IdO) comprennent des montres intelligentes, des smartphones, des capteurs industriels et des moniteurs de santé portables.

L’IA Edge utilise certains types d’algorithmes pour traiter les données plus près de leur source plutôt que de les transférer d'abord dans le cloud. Elle permet ainsi une prise de décision en temps réel, une capacité importante dans les appareils qu'elle alimente.

L'IA Edge est également de plus en plus populaire comme moyen d'optimiser les workflows dans des secteurs complexes comme la fabrication et la gestion de la chaîne d'approvisionnement. C'est un moyen pour les entreprises de réduire le trafic et la latence sur leurs réseaux.

Contrairement à d'autres types d'IA, les appareils Edge AI peuvent fonctionner hors ligne, ce qui les rend parfaits pour les applications qui ne peuvent pas dépendre d'une connexion Internet constante pour leur fonctionnement.

L'IA cloud fait référence à un type d'IA qui dépend de l'infrastructure cloud pour le traitement de données et l'analytique. Avec l’IA Cloud, les données sont collectées à leur source et déplacées vers le cloud via une connexion Internet. Là, elle peut accéder à des ressources de calcul virtuelles connectées pour le traitement, l’analyse et le stockage de données..

Bien que l’IA Cloud soit plus ancienne et moins avancée que l’IA Edge, elle a toujours de nombreuses applications pour les entreprises modernes. Elle aide les développeurs à déployer des applications d’IA trop complexes et trop gourmandes en calcul pour être déployées sur la périphérie. Les exemples incluent la formation de modèles d'apprentissage profond (DL) et certains types de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour l’analyse des tendances et l'analyse prédictive. 

Les modèles d'IA en edge et dans le cloud sont entraînés grâce au machine learning (ML), une branche de l'IA qui est devenue l'épine dorsale de la plupart des systèmes d'IA modernes.

Cependant, bien que l’objectif de l’IA Edge et Cloud soit de traiter et d’analyser les données pour des applications d’IA puissantes, elles accomplissent ces tâches de différentes manières : l’IA Edge traite les données localement sur de petits appareils, tandis que l’IA basée sur le cloud tire parti de la puissance de calcul du cloud. Voici un aperçu plus détaillé de chaque méthode.

L’edge computing utilise des modèles IA qui ont été entraînés pour identifier des objets à l’aide de réseaux neuronaux et d’apprentissage profond. Alors que l'IA Edge est déployée sur des appareils, les processus d'entraînement utilisés pour créer ses modèles dépendent d'une infrastructure cloud centralisée. Les centres de données sont nécessaires au traitement en temps réel de grands volumes de données, essentiels à des fins de formation.

Une fois les modèles IA déployés, ils « apprennent » au fil du temps, ce qui améliore progressivement leurs capacités. Ils le font jusqu’à ce qu’ils puissent repérer les données qu’ils ne sont pas en mesure de traiter localement et peuvent les déplacer dans le cloud à la place. Grâce à cette méthode de commentaires constants, le modèle edge initial qui a été déployé est finalement remplacé par un nouveau modèle edge qui a été entraîné dans le cloud au fil du temps.

Contrairement à l’IA Edge, l’IA Cloud s’appuie sur la puissance de calcul massive et les capacités de stockage de l’infrastructure cloud pour ses fonctionnalités. En règle générale, ces services sont fournis par de grands fournisseurs mondiaux de services cloud (CSP) tels qu'Amazon (AWS), Google et Microsoft.

Cette approche fait de l’IA Cloud un meilleur choix que l’IA Edge pour les tâches à calcul intensif comme l’analyse de big data, le calcul haute performance et l’entraînement de modèles de fondation pour des applications d’IA avancées comme la vision par ordinateur et le NLP.

En intégrant les systèmes d’IA dans les plateformes cloud public et privé , l’IA cloud aide les entreprises à déployer des applications avancées au niveau de l’entreprise. Ces applications ont des objectifs divers, comme l'optimisation des processus métier, la génération d'informations et le déploiement de chatbots pour le service client.  

Il y a d’importantes différences entre l’IA Edge et l’IA Cloud, ce qui les rend mieux adaptées à des cas d’utilisation différents.

Alors que les entreprises s'empressent de créer de nouvelles applications d'IA et d'IA générative, l'intérêt pour les modèles IA Cloud et Edge ne cesse de monter en flèche.

Selon un rapport récent, le marché mondial de l'IA Edge était évalué à 20,45 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre près de 270 milliards de dollars d'ici 2032.¹ Au cours de la même période, le marché mondial de l’IA Cloud devrait passer de 78 milliards USD à près de 590 milliards USD.²

Voici un aperçu des avantages commerciaux des deux types d'IA et de la manière dont les entreprises les utilisent pour atteindre leurs objectifs.

• Prise de décision en temps réel : en exploitant la puissance du traitement des données en temps réel à la périphérie des réseaux, les solutions d'IA Edge permettent aux appareils IdO d'améliorer les temps de réponse. Les applications d’IA pour cette technologie sont en plein essor, des véhicules pilotés à distance ou autonomes comme les drones aux installations entièrement automatisées qui dépendent des appareils IdO comme les capteurs et les caméras.
• Confidentialité des données : traiter les données localement plutôt que dans le cloud les protège contre les cyberattaques et réduit les risques de mauvaise gestion. Pour cette raison, l'IA Edge reçoit une attention considérable de la part des secteurs soumis à des restrictions de souveraineté des données comme les services financiers et les soins de santé.
• Économies de coûts : l’IA Edge est considérablement moins chère que l’IA cloud car elle réduit le workload des ordinateurs cloud. En traitant les données localement, l'IA Edge réduit la quantité de données qui dépend des ressources cloud, réduisant ainsi de manière significative les coûts opérationnels liés au déploiement de la Technologie.

• Évolutivité accrue : l’IA Cloud est intrinsèquement plus évolutive que l’IA Edge, car elle s’appuie sur des ressources de calcul virtuelles qui peuvent être plus facilement mises à l’échelle pour répondre aux demandes. L’IA Edge nécessite des investissements dans du matériel sur site (par exemple, dispositifs edge et IdO et capteurs) qui peuvent être déployés à proximité des sources de données pour un traitement local.
• Des performances supérieures : l’IA Cloud atteint généralement des niveaux de performance plus élevés que l’IA Edge en raison de son accès aux ressources et de la puissance de traitement que le cloud peut offrir. L’IA Edge, quant à elle, est limitée à la puissance de calcul et aux ressources des dispositifs edge et IdO individuels.
• Accès à des jeux de données à grande échelle : grâce à leur accès aux ressources du cloud, les modèles d'IA dans le cloud sont équipés pour gérer des workloads d'IA plus importantes que l'IA Edge. L'entraînement intensif des modèles d'apprentissage profond, par exemple, nécessite de grands jeux de données accessibles uniquement via le cloud plutôt que par le biais d'un traitement local.

Les cas d’utilisation de l’IA Edge et Cloud au niveau de l’entreprise varient considérablement, compte tenu des atouts spécifiques de chacun des modèles. Voici les cas d’utilisation les plus populaires pour chacun.

• Opérations de véhicules autonomes : les appareils de périphérie aident les véhicules autonomes comme les satellites, les drones et les voitures sans conducteur à réagir aux changements en temps réel de leur environnement, comme les feux de circulation changeants ou les objets se trouvant sur leur passage.
• Dispositifs de santé portables : les dispositifs d'IA edge sont intégrés à de nombreux moniteurs portables pour aider les patients et les professionnels de santé à suivre des informations vitales telles que la fréquence cardiaque, la tension artérielle et les niveaux d'oxygène.
• Processus de fabrication : les entreprises déploient l’IA Edge dans les usines et au sein de systèmes de fabrication complexes afin d’automatiser les processus, de détecter les changements de performance des machines et d’augmenter le rendement.
• Magasins de vente au détail : les entreprises B2C tirent parti de l’IA de pointe pour déployer des expériences de paiement intelligentes, suivre les stocks et créer des recommandations plus personnalisées basées sur les données en temps réel traitées localement sur les appareils edge.

• Analyse de Big data : l'intégration de l'IA avec le cloud aux entrepôts de données et aux lacs de données permet aux entreprises de découvrir les tendances des données en temps quasi réel, un processus connu sous le nom d'analyse de Big data. Ce type d'analytique prendrait des années à une équipe d'analystes humains.
• La PNL à grande échelle pour l'analyse des sentiments : la PNL à grande échelle s'appuie sur l'IA du cloud pour traiter le texte et d'autres données utilisées pour l'analyse des sentiments, une application d'IA précieuse qui détermine si le texte exprime un sentiment positif ou négatif.
• Optimisation des modèles d’IA : l'IA Cloud garantit que les modèles d’IA sophistiqués ont accès à l’énorme puissance de calcul et aux ressources nécessaires pour entraîner et développer en permanence, un aspect critique de la technologie d’IA.
• Chatbots : les chatbots populaires comme ChatGPT, Gemini et IBM watsonx exploitent tous la puissance et les ressources de calcul considérables de l’IA Cloud pour la plupart de leurs fonctionnalités. Cela inclut l'automatisation des workflows, la conversation naturelle avec les utilisateurs et l'analyse des jeux de données pour trouver des modèles et des informations.