[EDITION ABONNES] Le traitement des logiciels d’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui principalement effectué dans le cloud. L’apprentissage (ou l’entraînement) des modèles de deep learning nécessite en effet d’énormes capacités de calcul, avec des besoins en performances qui ont été multipliés par 300 000 ces six dernières années, ...l’essentiel de cette puissance étant fourni pour l’heure par des unités de traitement graphique (GPU) à l’instar des puces fournies par Nvidia. Selon la société d’études Tractica, les choses sont toutefois en train d’évoluer.

Alors que les applications IA deviennent de plus en plus diverses, une part croissante du traitement IA (et tout particulièrement les calculs d’inférence) migre vers les équipements de périphérie comme les téléphones mobiles ou les enceintes connectées, indique Tractica. Le cabinet d’analystes estime ainsi que les ventes de produits équipés d’intelligence artificielle passeront de 161,4 millions d’unités en 2018 à 2,6 milliards d’unités d’ici à 2025. En termes de volumes, les smartphones domineront largement les ventes (voir illustration ci-dessous) suivis par les enceintes connectées, les PC et tablettes, les visiocasques, l’automobile, les drones, les robots à usage grand public et professionnel, puis les caméras de sécurité.

« La confidentialité, la sécurité, le coût, la latence et la bande passante sont des critères qui doivent être pris en compte lorsqu’il s’agit d’évaluer les avantages respectifs d’un traitement IA dans le cloud ou en périphérie de réseau, indique Aditya Kaul, analyste chez Tractica. En fonction de l’application IA et du type d’équipement, il existe différentes options matérielles pour le traitement IA en périphérie de réseau dont les processeurs généralistes, les processeurs graphiques, les Asic, les FPGA et les blocs d’accélération intégrés dans les puces-systèmes SoC. »