Actuellement, le cloud computing et les API sont utilisés pour entraîner et déployer des modèles de machine learning. Dans un second temps, l’IA en périphérie du réseau effectue des tâches de machine learning telles que l’analyse prédictive, la reconnaissance vocale et la détection d’anomalies à proximité de l’utilisateur, se distinguant des services cloud courants de différentes manières. Au lieu de voir les applications être entièrement développées et exécutées dans le cloud, les systèmes d’IA en périphérie du réseau traitent et analysent les données plus près du point où elles ont été créées. Les algorithmes de machine learning peuvent s’exécuter en périphérie et les informations peuvent être traitées directement au niveau des dispositifs IoT, plutôt que dans un centre de données privé ou dans une installation de cloud computing.
L’IA en périphérie se présente comme une meilleure option lorsque la prédiction en temps réel et le traitement des données sont nécessaires. Considérez les avancées les plus récentes en matière de technologie de véhicules autonomes. Pour que ces voitures puissent naviguer en toute sécurité et éviter les dangers potentiels, elles doivent détecter et réagir rapidement à toute une série de facteurs tels que les feux de signalisation, les conducteurs erratiques, les changements de voie, les piétons, les bordures de trottoir et de nombreuses autres variables. La capacité de l’IA en périphérie du réseau à traiter localement ces informations dans le véhicule atténue le risque potentiel de problèmes de connectivité qui pourraient résulter de l’envoi de données à un serveur distant via une IA basée sur le cloud. Dans des scénarios de cette nature, où des réponses rapides aux données peuvent déterminer des questions de vie ou de mort, la capacité du véhicule à réagir rapidement est absolument cruciale.
À l’inverse, l’IA basée sur le cloud fait référence au déploiement d’algorithmes et de modèles IA sur des serveurs cloud. Cette méthode offre des capacités accrues de stockage et de traitement des données, facilitant ainsi l’entraînement et le déploiement de modèles IA plus avancés.