L’IA Physique en Périphérie

À force d’évoluer dans le secteur des technologies industrielles, vous finissez par développer un certain recul face aux mots à la mode. C'est ainsi que nous avons désormais une compréhension commune de ce que signifie la « périphérie » pour notre infrastructure. Cela dit, un nouveau terme commence à apparaître dans toutes les keynotes et sur LinkedIn : l’IA physique.

Il serait facile de balayer ce terme d’un revers de main et d’y voir simplement un autre mot marketing pour la robotique. Mais la distinction est réelle, et elle est importante pour tous ceux qui conçoivent du matériel aujourd’hui. Les dernières avancées en intelligence artificielle ont dépassé l’écran. Comprendre la relation entre l’IA en périphérie et l’IA physique, c’est faire la différence entre un système qui se contente de signaler un problème et un système capable de le résoudre dans le monde physique.

Voyons donc de plus près la définition, les éléments matériels et les applications concrètes de l’IA physique. Mais avant cela, il convient de définir un autre terme essentiel.

Qu'est-ce que l’IA en périphérie ?

Si vous avez déjà essayé d’avoir une conversation en visioconférence avec trois secondes de décalage, vous avez déjà rencontré l’un des principaux problèmes que l’IA en périphérie a été conçue pour résoudre. Dans le monde industriel, cette latence n’est pas seulement agaçante : elle peut compromettre tout un processus (plus d’info plus bas).

L’IA en périphérie marque essentiellement le passage d’une approche « cloud-first » à une approche « local-first ». Plutôt que d’acheminer d’importants volumes de données brutes issues de capteurs vers un centre de données distant pour les traiter, les modèles d’IA et de Machine Learning sont exécutés directement sur le terrain, à savoir dans l’usine, dans un véhicule, sur un site distant ou partout où l’IA en périphérie est déployée. En plaçant le matériel informatique au plus près de la source des données, la machine peut « voir » et interpréter son environnement en temps réel.

En traitant les données directement à la source, l’IA en périphérie permet de gérer trois grands défis industriels : la latence, la bande passante et la confidentialité. Elle s’appuie sur des algorithmes avancés pour répondre à des questions spécifiques, comme par exemple :

• Y a-t-il une fissure sur cette pale de turbine ?

• Est-ce une personne ou un chariot élévateur dans le champ de vision de la caméra ?

• Ce moteur présente-t-il une fréquence de vibration indiquant une défaillance imminente ?

Contrairement aux modèles de langage comme ChatGPT, qui fonctionnent comme des agents d’IA numériques capables de répondre au langage naturel, l’IA en périphérie se concentre sur la perception sensorielle, un élément essentiel des innovations actuelles dans les secteurs automobile et industriel. Dans de tels cas, la sortie prend généralement la forme de données : une notification, une entrée de journal ou un voyant rouge sur un tableau de bord. Le système est intelligent, mais il reste une forme d’IA traditionnelle, étant donné que le résultat est une information numérique plutôt qu’une action dans le monde physique.

Lire aussi : 3 prévisions pour l’IA en périphérie dans l’industrie

Quand l’IA passe au monde réel : qu’est-ce que l’IA physique ?

Si l’IA en périphérie représente le cerveau qui perçoit le monde, l’IA physique correspond au cerveau et au corps fonctionnant ensemble dans une boucle fermée. On l’appelle parfois « IA incarnée ». C’est ce qui se produit lorsque l’on transforme une analyse numérique en action concrète.

Cette transition est portée par l’essor de l’IA agentique. Contrairement aux logiciels traditionnels, qui exécutent un script rigide et linéaire, les systèmes d’IA agentique sont conçus pour atteindre un objectif donné en s’adaptant de manière autonome à des environnements complexes et en constante évolution. Dans le monde physique, ceci signifie qu’un robot ne se contente pas de reproduire un mouvement programmé : il utilise ce type d'intelligence pour déterminer la meilleure façon de déplacer une palette ou de récolter une culture en fonction des obstacles rencontrés en temps réel.

L’IA physique transforme les résultats d’inférence générés à la périphérie en action dans le monde réel. C’est le domaine des robots mobiles autonomes (AMR), des bras robotisés collaboratifs et des systèmes autonomes complexes. Là où l’IA en périphérie peut détecter un obstacle dans un entrepôt, l’IA physique est l’intelligence qui calcule les valeurs exactes du couple, de la trajectoire et de la vitesse nécessaires pour le contourner sans accrocher une palette. Mettre en œuvre ces systèmes de l’IA physique nécessite de passer d’un simple traitement des données à une intelligence incarnée.

IA en périphérie contre IA physique : comprendre la boucle fermée

Même si ces deux termes sont souvent employés de façon interchangeable, la différence tient à l’endroit où le processus se termine. Chez OnLogic, nous accompagnons des clients qui travaillent sur les deux approches et c'est ainsi que nous comprenons celle pour laquelle vous concevez votre solution pour que nous puissions déterminer vos besoins en matériel et en E/S.

L’IA en périphérie est avant tout centrée sur la perception. Il s’agit d’un système « en boucle ouverte » où l’ordinateur reçoit des données, les traite, puis génère une sortie numérique.

• La sortie numérique : nous prenons souvent en charge des applications d’IA en périphérie où le résultat est une alerte d'entretien prédictif sur un tableau de bord ou une notification de sécurité. Bien que ceci soit intelligent, il reste une information entièrement numérique.

• Exemple : une caméra intelligente installée sur une ligne de production détecte une pièce défectueuse et l’enregistre dans une base de données. Bien que l’IA a « vu » le problème, c'est un opérateur qui doit intervenir pour retirer la pièce.

L’IA physique est centrée sur l’action. Elle fonctionne comme un système « en boucle fermée », souvent décrit comme la boucle « Percevoir–Analyser–Agir ». L’ordinateur ne se limite pas à identifier une situation : il calcule et exécute une réponse physique en temps réel.

• La sortie physique : l’IA physique boucle le processus en transformant cette inférence en fonction physique, par exemple le couple, la trajectoire ou la vitesse.

• Exemple : un robot mobile autonome (AMR) identifie une personne traversant sa trajectoire. L’IA ne se contente pas de consigner « personne détectée ». Elle calcule un nouvel itinéraire, ajuste le couple moteur pour décélérer et guide le robot pour contourner l’obstacle en toute sécurité.

Le rôle de la simulation et des jumeaux numériques

L’un des plus grands défis du développement de l’IA physique est la collecte de données. L’entraînement d’un robot dans le monde réel est lent et coûteux. C’est pourquoi la simulation et les technologies de jumeaux numériques jouent un rôle essentiel.

Les développeurs utilisent des environnements de simulation à haute fidélité afin de créer des données synthétiques. Cette génération de données permet l’apprentissage par renforcement : un modèle d’IA peut ainsi s’exercer à une tâche des millions de fois dans un environnement virtuel avant même d’interagir avec un composant physique. En exploitant des modèles fondamentaux entraînés sur des ensembles de données open source, les développeurs peuvent renforcer l’adaptabilité de ces systèmes dans des environnements complexes.

En créant le jumeau numérique d’une usine, les ingénieurs peuvent optimiser les flux de travail sans arrêter la production. L’utilisation de l’IA générative appliquée à la robotique garantit qu’au moment du déploiement du logiciel sur des robots physiques, ceux-ci possèdent déjà l’« expérience » nécessaire pour fonctionner en toute sécurité et permettre une optimisation plus efficace.

Le moteur technique : Accélérer la boucle de traitement

Pour passer de la perception à l’action, le matériel doit être rapide. Impossible de tolérer une icône de chargement lorsqu’un bras robotisé évolue à proximité d’un opérateur. La prise de décision en temps réel nécessite un matériel soigneusement conçu pour trouver le bon équilibre entre puissance de calcul et évolutivité.

Puissance de calcul adaptée et efficacité des NPU

Bien que certaines applications d’IA physique fortement basées sur la vision utilisent des plateformes comme NVIDIA® Jetson™ pour le traitement massivement parallèle, un GPU dédié haute performance n’est pas toujours la solution la plus efficace pour des déploiements à grande échelle. Les architectures modernes de type System on a Chip (SoC) proposées par des fabricants comme Intel®, AMD et Qualcomm intègrent désormais des unités de traitement neuronal (NPU) puissantes ainsi que des processeurs graphiques intégrés (iGPU) directement dans le processeur, ce qui permet de traiter efficacement des charges de calcul d’IA et de graphisme complexes sur une seule puce.

Pour de nombreux appareils soutenus par l’IA, cette approche intégrée s’avère plus rentable et plus économe en énergie. Elle fournit la réactivité immédiate nécessaire à la boucle « Percevoir–Analyser–Agir » tout en réduisant le coût total de possession (TCO). Grâce à des outils comme Intel OpenVINO™, les développeurs peuvent répartir les charges de calcul entre le CPU, l’iGPU et le NPU, afin d’obtenir une solution parfaitement dimensionnée qui évite la forte consommation d’énergie et les défis de stabilité souvent liés aux configurations dédiées plus complexes.

Lire aussi : NPU ou GPU pour l’IA en périphérie ?

Applications de l’IA physique dans le monde réel

Il ne s’agit pas d’un concept théorique. Les cas d’usage de l’IA physique vont de petites améliorations de processus à des transformations majeures de secteurs entiers. Nos clients utilisent déjà ces technologies dans différents secteurs, dont les suivants :

• Entreposage intelligent : Bien que les voitures autonomes soient un exemple bien connu d’IA physique dans le secteur de l’automobile, cette technologie transforme également les chaînes d’approvisionnement mondiales. Par exemple, Amazon a déployé des robots mobiles entièrement autonomes (AMR) comme Proteus pour circuler en toute sécurité autour des employés, tandis que certaines organisations expérimentent des robots humanoïdes pour certaines tâches répétitives. Ces systèmes d’IA physique utilisent une vision artificielle avancée afin de gérer l’imprévisibilité d’un entrepôt très actif et d’optimiser les processus de préparation des commandes.

• Agriculture autonome : Bear Flag Robotics (aujourd’hui une entreprise de John Deere) utilise des ordinateurs edge durcis pour transformer des tracteurs classiques en véhicules autonomes. Le système traite localement les données LiDAR et celles des capteurs afin de détecter les irrégularités du terrain ou les obstacles, et ajuste instantanément la direction et le freinage pour garantir un travail du sol précis dans des environnements poussiéreux et soumis à de fortes vibrations.

• Santé : De l’assistance chirurgicale aux chariots de livraison autonomes, l’IA physique contribue à améliorer les résultats pour les patients. Dans les hôpitaux, ces systèmes prennent en charge des mouvements précis et des tâches logistiques afin que les fournitures vitales parviennent à destination sans être retardées par des couloirs encombrés ou des configurations complexes des bâtiments.

• Inspection des infrastructures : Des systèmes robotiques autonomes sont désormais utilisés pour inspecter des ponts, des pipelines et des lignes électriques. Ces robots naviguent dans des environnements complexes afin de recueillir des données de capteurs très précises et utilisent la vision artificielle pour détecter d’éventuels défauts structurels. Ces systèmes d’IA physique peuvent même effectuer des réparations mineures dans des zones trop dangereuses ou difficiles d’accès pour les équipes humaines.

Comment la périphérie industrielle rend ces applications possibles

L’IA physique ne peut exister sans une base solide. Pour qu’une machine interagisse avec le monde en toute sécurité, la boucle « Percevoir–Analyser–Agir » doit se produire en quelques millisecondes. L’informatique en périphérie industrielle rend ceci possible en apportant ce qui suit :

• Performances déterministes : Contrairement à un ordinateur standard, le matériel industriel est conçu pour des E/S à très haute vitesse. Ceci garantit que lorsque l’IA ordonne un « arrêt », la commande est transmise immédiatement aux actionneurs.

• Résilience environnementale : L’IA physique opère sur des planchers d’usine soumis aux vibrations et dans des environnements poussiéreux. Nos systèmes robustes et sans ventilateur garantissent que le « cerveau » ne surchauffe pas et reste stable même dans des conditions difficiles.

• Connectivité avancée : Ces systèmes jouent le rôle de passerelle en reliant les réseaux neuronaux aux capteurs (LiDAR, caméras) et aux actionneurs (moteurs, systèmes hydrauliques) qui rendent le mouvement possible.

Conçus spécifiquement pour la prochaine étape de l’innovation

Chez OnLogic, nous sommes pleinement engagés à aider nos clients à « Rendre cela possible ». Que vous conceviez une solution de supervision simple ou un robot autonome complexe, le matériel doit être la dernière de vos préoccupations.

Grâce à nos systèmes modulaires et hautement configurables, nous vous proposons la puissance et la connectivité dont vous avez précisément besoin pour faire passer votre IA du cloud au monde réel. L’IA physique est la prochaine étape d'innovation en matière l’automatisation, et nous sommes prêts à vous aider à la concrétiser.