Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle
François BERRY,
Professeur,
françois.berry@uca.fr
Le projet Embed-AI s'inscrit dans le cadre d'un effort plus large visant à concevoir des systèmes d'intelligence artificielle à la fois économes en ressources et performants. Il s'articule autour de deux innovations complémentaires. D'une part, il s'appuie sur un réseau décentralisé de petites caméras intelligentes, ou motes, équipées de capteurs à faible résolution et de processeurs neuronaux analogiques embarqués. Ces dispositifs collaborent pour traiter les données directement à la source, en minimisant le besoin de transmission de données. Cette approche permet de préserver la vie privée, de réduire la consommation d'énergie globale et d'améliorer la robustesse du système.
D'autre part, pour surmonter les limites inhérentes à ces dispositifs légers en matière de calcul et d'énergie, le projet développe une puce ASIC analogique spécialisée. Cette puce est conçue pour optimiser les opérations des réseaux neuronaux distribués et peut traiter des tâches complexes, telles que les multiplications matrice-vecteur, avec une consommation d'énergie extrêmement faible.
En réunissant ces deux éléments, Embed-AI ouvre la voie à un modèle d'IA durable, décentralisé et évolutif. Le système permet d'envisager des applications robustes d'informatique périphérique qui traitent localement de grandes quantités de données tout en réduisant au minimum les besoins en matériel et en énergie.
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