2,5 milliards de terminaux embarquant l’intelligence artificielle à écouler en 2025

Selon le cabinet Tractica, les livraisons de terminaux embarquant l’intelligence artificielle devrait bondir de 161,4 millions d’unités en 2018 à 2,5 milliards en 2025 dans le monde. Une expansion favorisée par le développement de puces adaptés. Les téléphones mobiles constitueront toujours le premier contingent, devant les enceintes connectées, les PC, les voitures ou encore les drones.

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2,5 milliards de terminaux embarquant l’intelligence artificielle à écouler en 2025
Les enceintes connectées auront demain une intelligence artificielle embarquée, et non dans le cloud comme c'est le cas aujourd'hui

L’intelligence artificielle tend à descendre au niveau des systèmes embarqués. Selon le cabinet Tractica, les livraisons de terminaux l’embarquant devraient atteindre 161,4 millions en 2018 dans le monde, et le chiffre pourrait bondir à 2,5 milliards en 2025.

Vague de l'Edge compuing

Aujourd’hui, le traitement dédié à l’intelligence est réalisé principalement dans les datacenters du cloud. Ceci en raison des grandes capacités de calcul réclamées par les modèles d’apprentissage au Machine Learning et Deep Learning. Mais les contraintes de temps de latence, de bande passante des réseaux et de sécurité des données conduisent à privilégier de plus en plus le traitement local au niveau des systèmes embarqués. C’est l’Edge computing élevé au rang de nouveau paradigme de la vague annoncée de l’Internet des objets.

Les smartphones constituent le premier contingent de cette révolution. Ils bénéficient de l’arrivée de processeurs d’application intégrant des réseaux de neurones ou des accélérateurs de calcul dédiés à l’intelligence artificielle. Ces fonctions sont disponibles de façon câblée dans les puces d’Apple et Huawei Technologies, et de façon logicielle dans celles de Qualcomm et Samsung.

Les téléphones mobiles resteront à la pointe de l’Edge computing. Ils seront suivis par les enceintes connectés (les produits les plus répandus aujourd’hui comme l’Echo d’Amazon, la Home de Google ou la HomePod d’Apple reposent tous sur le cloud), les PC et tablettes, les casques et lunettes connectées, les voitures, les drones, les robots et les caméras de vidéosurveillance.

Bientôt des microcontrôleurs dédiés

Plusieurs options matérielles se développent sur le marché pour le traitement de l’intelligence artificielle au niveau des systèmes embarqués: des processeurs d’application mobiles comme ceux chez Qualcomm, Samsung ou MediaTek (ils trouvent des applications autres que les mobiles), des circuits graphiques comme ceux de Nvidia et AMD, des circuits logiques programmables comme chez Intel, Xilinx ou Lattice, ou encore des Asic, puces dédiées comme l’Edge TPU lancée récemment par Google.

En France, deux pépites développent des processeurs dédiés : Kalray pour des applications dans l’automobile et les datacenters, et GreenWaves Technologies pour des applications plus banalisées. L’intelligence artificielle tend à se mettre à la portée même des systèmes embarqués tournant sur un vulgaire microcontrôleur. STMicroelectronics propose déjà une solution logicielle à cet effet et prévoit une puce intégrant un microcontrôleur et un accélérateur de calcul.

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