Intégrez la puissance de l'IA de NVIDIA à l'Edge afin de bénéficier de solutions de prise de décision en temps réel.
Des milliards de capteurs IoT situés dans les magasins de détail, les rues de la ville, les entrepôts et les hôpitaux produisent de grandes quantités de données. L’exploitation plus rapide et plus efficace de ces données peut améliorer les services, rationaliser les opérations et sauver des vies. Pour y parvenir, les entreprises doivent prendre des décisions en temps réel en déployant l’IA à l'Edge du réseau où les données sont générées.
Les capteurs IoT et les appareils mobiles déployés à la périphérie des réseaux (ou « à l’Edge ») utilisent des processeurs intégrés pour collecter des données. L’Edge Computing permet d'intégrer l'IA directement à ces appareils, traitant les données là où elles sont collectées, plutôt que dans le cloud ou le centre de données. Cela accélère le pipeline d’IA pour les prises de décision en temps réel et les machines autonomes.
Le traitement des données au point d’action signifie que les échanges de données Le traitement des données au point d’action signifie que les échanges de données sont réduits ou éliminés, ce qui accélère les pipelines d’IA.
Lorsque des données sensibles sont traitées localement, elles n’ont pas besoin d’être envoyées vers le Cloud, c’est pourquoi elles sont mieux protégées.
L’envoi de données vers le Cloud nécessite de la bande passante et une importante capacité de stockage. Le traitement local réduit ces coûts.
L’Edge Computing fonctionne localement, sans accès à l'internet. Vous pouvez ainsi déployer vos applications d’IA n’importe où.
L’Edge Computing a été conçu pour optimiser des solutions disponibles en continu et en temps réel. En traitant les données aussi près que possible de leur source, la latence est minimisée et les entreprises peuvent obtenir des informations immédiatement exploitables en temps réel. Il est ainsi possible de répondre instantanément aux clients, de fournir des informations critiques aux chirurgiens pendant qu’ils opèrent, de gérer des entrepôts avec une efficacité et une sécurité accrues, de stimuler l’innovation pour le développement de véhicules autonomes, et bien plus encore.
Les magasins intelligents incarnent l’avenir de la vente au détail. Découvrez comment des détaillants renommés tels que Walmart s’appuient sur l’IA à l’Edge pour optimiser leurs activités commerciales, de l’analyse en magasin à l’exploitation des entrepôts en passant par la logistique du dernier kilomètre.
Les solutions d’IA à l’Edge aident les entreprises à créer l’usine du futur. Découvrez comment BMW Group exploite l’IA pour bénéficier d’une vue à 360 degrés de sa chaîne de montage et mettre en œuvre des opérations plus sûres, efficaces et mieux automatisées.
La ville de Liverpool, en Australie, s’attend à voir le nombre de mouvements pendulaires augmenter de manière significative dans sa communauté urbaine, ce qui va poser de nouveaux défis en matière d’infrastructure. Découvrez comment la ville utilise des informations en temps réel issues de flux vidéo pour prévoir les flux de trafic et prendre de meilleures décisions.
L’IA contribue à rendre les hôpitaux et les services de santé plus sûrs et plus intelligents afin d’offrir de meilleurs soins aux patients. Grâce à l’Edge Computing, l’IA peut être mise à profit dans les salles d’examen, les salles d’opération ou au chevet des patients.
Les nœuds d'accès 5G, l’Internet des objets (IoT) et le calcul sur systèmes Edge demandent des performances réseau sans cesse plus rapides et nécessitent d’exécuter des services de télécommunications à la périphérie des réseaux, que ce soit dans les usines connectées, les magasins de vente au détail, les hôpitaux intelligents et même dans les rues des villes.
Grâce à l’Edge Computing, les services publics peuvent prévoir dynamiquement les demandes en énergie pour gérer l’offre, mais aussi intégrer des ressources énergétiques renouvelables et distribuées tout en améliorant la résilience de l’infrastructure en mettant en œuvre un réseau intelligent défini par logiciel.
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L’IA, les applications natives du Cloud, l’IoT avec des milliards de capteurs et la mise en réseau 5G permettent une IA généralisée à l’Edge. Découvrez les solutions NVIDIA à l'Edge d'entreprise, l'Edge embarquée et l'Edge industrielle, qui fournissent des résultats concrets en automatisant l'intelligence au point d'action et en permettant de prendre des décisions en temps réel.
Suivez une présentation approfondie de l’IA à l’Edge afin de déterminer s’il s’agit de la bonne approche pour votre entreprise.
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L’Edge Computing désigne les opérations de calcul directement réalisées à la source ou à proximité de la source des données, permettant ainsi de traiter en temps réel des données cruciales pour les infrastructures intelligentes. Le Cloud Computing désigne quant à lui un processus de calcul dématérialisé dans le Cloud. Ce modèle de calcul est à la fois flexible et évolutif, ce qui en fait la solution idéale pour les clients qui souhaitent lancer un projet rapidement ou ceux qui possèdent une utilisation variable des ressources de calcul. Ces deux modèles présentent des avantages distincts, c’est pourquoi certaines entreprises choisissent souvent de se tourner vers une approche hybride.
L’Edge Computing offre des avantages significatifs tels qu’une latence plus faible, une bande passante plus élevée et la souveraineté des données par rapport aux techniques de calcul traditionnelles dans le Cloud ou sur Data Center. De nombreuses entreprises cherchent à disposer d’une intelligence en temps réel à partir de leurs applications d’IA. Par exemple, les voitures sans chauffeur, les machines autonomes dans les usines et les systèmes d’inspection industrielle peuvent tous subir de graves problèmes de sécurité s’ils n’agissent pas rapidement et en temps réel vis-à-vis des données qu’elles ingèrent.
L’Edge Computing ne se limite pas à des domaines ou à des applications spécifiques. Les entreprises de tous les secteurs tirent parti de solutions avancées d'Edge Computing pour accélérer leurs applications et exploiter les nombreux avantages de l’IA en périphérie des réseaux, dans des champs d’application comme les expériences d’achat intelligentes pour la vente au détail, les infrastructures intelligentes dans les villes connectées et l’automatisation de la fabrication industrielle.