[EDITION ABONNES] Les équipements doués d’intelligence embarquée se répandent comme une traînée de poudre dans les maisons d’habitation, les entreprises et les usines et ils deviennent irrésistiblement suffisamment « intelligents » pour être capables de visualiser, écouter, raisonner et prédire sans disposer d’une connexion permanente au cloud. ...C’est ce que les spécialistes appellent l’intelligent edge, ou l’intelligence en bordure de réseau.

Les grands éditeurs de plates-formes dans le cloud, Google et Amazon en tête (lire nos articles ici et ici), se sont déjà plus ou moins adaptés à cette évolution en proposant des offres calibrées pour l’edge computing. C’est aussi le cas de Microsoft qui, en 2017, à l’occasion de la manifestation Microsoft Build, avait dévoilé sa solution Azure IoT Edge qui, une fois portée sur une plate-forme Windows ou Linux, devrait permettre aux équipements de bordure de réseau (passerelles, microserveurs, etc.) d’exécuter des services cloud, de traiter les données en quasi-temps réel et de communiquer avec les capteurs ou d’autres dispositifs auxquels ils sont reliés, même en cas de connectivité intermittente avec le nuage.

Parmi les services Microsoft ou tierces parties potentiellement associés à la plate-forme Azure IoT Edge, l’éditeur citait alors Azure Machine Learning, Azure Stream Analytics, des logiciels d’intelligence artificielle (dont les Cognitive Services de l’éditeur) et certaines fonctions de communication et de gestion de l’Azure IoT Hub. Brique de la suite Microsoft Azure IoT annoncée en février 2016 (lire notre article Les équipementiers de l'embarqué se bousculent pour être certifiés Microsoft Azure for IoT), Azure IoT Hub, rappelons-le, se pose en intermédiaire entre les objets eux-mêmes et les solutions d’entreprise mises en œuvre dans le nuage. Il a vocation à connecter, suivre et contrôler de multiples équipements connectés et à récupérer les données générées par ces derniers pour leur stockage, leur analyse et leur exploitation, éventuellement en temps réel.

Cette année, à l’occasion de Microsoft Build 2018, le géant américain a précisé un peu plus sa stratégie sur le marché de l’intelligent edge. L’éditeur a notamment décidé de mettre en open source le runtime d’Azure IoT Edge, le code qui doit être présent dans les équipements IoT Edge et qui gère les modules logiciels présents localement (voir illustration ci-dessous). (En pratique, ces modules sont des conteneurs qui exécutent les services Azure ou tierces parties ou le propre code du développeur.) L’objectif ici est de donner aux utilisateurs la possibilité de modifier, de déboguer et d’avoir un plus grand contrôle sur leurs applications de bordure de réseau. Microsoft a d'ailleurs précisé que Custom Vision serait le premier service Azure Cognitive à s’exécuter sur Azure IoT Edge, permettant ainsi à des drones et à des équipements industriels dotés de vision artificielle de prendre des décisions et d’engager rapidement des actions critiques sans recourir à une connexion au cloud.

Parallèlement l’éditeur s’est associé à Qualcomm Technologies afin de créer un kit de développement pour solutions IoT équipées de caméras embarquant Azure IoT Edge. Ce kit a pour but de faciliter le prototypage de caméras qui utilisent les services d’apprentissage automatique Azure Machine Learning et bénéficient de l’accélération matérielle fournie par les puces-systèmes SoC Vision Intelligence Platform de Qualcomm et leur moteur d’intelligence artificielle (AI Engine).

D’intelligence artificielle, il en a été aussi question à l’occasion de Microsoft Build 2018 avec l’annonce de la plate-forme Windows AI, solution qui combine Windows 10 IoT, Azure Machine Learning et Azure IoT Edge (voir illustration ci-dessous). Cette plate-forme, qui sera disponible avec la prochaine version du système d’exploitation Windows 10, vise à ramener en bordure de réseau la phase d’évaluation des modèles d’apprentissage automatique accélérés par le silicium. Selon Microsoft, la plate-forme Windows AI apportera performance et efficacité sur un grand éventail de facteurs de forme en s’appuyant sur des optimisations des jeux d’instructions présents dans les processeurs généralistes modernes, sur l’accélération matérielle des processeurs graphiques qui prennent en charge DirectX 12 et, à l’avenir, sur un modèle de pilotes logiciels pour processeurs calibrés spécifiquement pour les tâches d’intelligence artificielle.

L’éditeur a donné un exemple des possibilités offertes par la plate-forme dans le cadre d’une usine métallurgique où une ligne de production est équipée de caméras. En utilisant la plate-forme Windows AI disponible dans chaque équipement Windows 10, le modèle d’apprentissage automatique présent dans l’équipement pourra traiter les images en local et détecter instantanément les anomalies présentes à la surface du métal. Avec Azure IoT Edge, ce même équipement pourra être configuré pour émettre des alertes ou prendre une action corrective.

Enfin on notera qu’à l’occasion de Microsoft Build 2018, Microsoft, en collaboration avec NXP, a annoncé la prise en charge commerciale de Windows 10 IoT Core par les processeurs i.MX6 et i.MX7 du Batave à partir de la prochaine version du système d’exploitation. La nouvelle est d’importance car Microsoft s’est jusqu’ici principalement focalisé sur les plates-formes Intel et Qualcomm dans sa stratégie liée à Windows 10 IoT (auxquelles on pourra ajouter les processeurs ARM de Broadcom présents sur les Raspberry Pi 2 et 3).

Pour rappel, Windows 10 IoT, qui dispose d’une connectivité native avec la plate-forme en nuage Microsoft Azure IoT, a vocation  à alimenter toute une gamme de systèmes intelligents et connectés s’étageant entre les dispositifs plutôt compacts (comme les passerelles) jusqu’aux robots industriels en passant par les terminaux de point de vente mobiles et les équipements médicaux spécifiques. Windows 10 IoT Core en est une version qui cible les petits systèmes embarqués avec ou sans écran. On rappellera que Microsoft, à l’occasion du salon Embedded World 2018, avait présenté une version préliminaire de Windows 10 IoT Core sur les processeurs i.MX6 et i.MX7 de NXP, les i.MX étant considérés par l’éditeur comme l’une des familles de processeurs IoT les plus populaires de l’industrie et donc potentiellement vecteurs de l’adoption de son système d’exploitation dans le monde des équipements industriels associant hautes performances et consommation électrique raisonnée.