À mesure que les organisations adoptent l'IA physique, elles sont confrontées à des défis de taille pour intégrer l'intelligence dans des environnements réels. Contrairement aux applications d'IA traditionnelles fonctionnant dans le cloud, les systèmes d'IA physique doivent traiter les données provenant de multiples capteurs, effectuer des raisonnements en temps réel, fonctionner sur du matériel périphérique aux capacités limitées et exécuter des actions autonomes avec une grande fiabilité et une faible latence.

eInfochips offre des capacités d’ingénierie de bout en bout en matière d’IA physique, couvrant les domaines de la semi-conduction, des systèmes embarqués, de l’IA et des plateformes cloud. De la conception de matériel sur mesure, des micrologiciels et des chaînes de traitement des données des capteurs à l’optimisation des modèles d’IA, en passant par les systèmes d’IA agentique, le déploiement en périphérie et l’orchestration à l’échelle de l’entreprise, eInfochips permet aux entreprises d’accélérer l’adoption de l’IA physique. Forte de plus de trois décennies d’expertise en ingénierie embarquée et de partenariats solides au sein de l’écosystème des semi-conducteurs et du cloud, eInfochips aide ses clients à transformer les concepts d’IA physique en solutions sécurisées, évolutives et prêtes à être mises en production.

Services d'IA physique d'eInfochips

SENSE : la couche de perception

  • Développement d'un pipeline complet de caméras et de vision artificielle
  • Intégration LiDAR/Radar
  • Fusion de capteurs
  • IA ambiante

DECIDE : la couche d'intelligence

  • Collecte et prétraitement des données
  • Inférence et optimisation d'algorithmes / de modèles
  • Déploiement de modèles et mises à jour OTA/FOTA
  • Surveillance de la dérive des modèles et opérations d'apprentissage automatique (ML Ops)
  • IA agentique pour la périphérie

ACT : la couche d'exécution autonome

  • Développement de systèmes robotiques de bout en bout
  • SLAM, VSLAM et navigation
  • Intégration des systèmes d'exploitation robotiques et des intergiciels
  • Simulation et jumeaux numériques
  • Gestion du parc automobile

SCALE : la couche d'intégration d'entreprise

  • Intégration transparente de l'intelligence en périphérie aux opérations de l'entreprise
  • EIC PROPEL™ pour la gestion à distance des appareils
  • NomAIzo™ pour l'AIOps, le LLMOps, les jumeaux numériques et l'orchestration de l'IA dans le cloud

Cadre d'ingénierie de l'IA physique

Ingestion de données

Capturer des flux vidéo, audio et texte provenant de capteurs, d'interfaces utilisateur, en temps réel
GStreamer, V4L2, SDK Jetson Cam, CamX, OpenCV, API de reconnaissance vocale, SDK Edge I/O

Couche de décision

Générer des alertes, mettre à jour les tableaux de bord, déclencher des actions en périphérie ou dans le cloud
MQTT, WebRTC, API RESTful, interface utilisateur Web, interface utilisateur de chatbot, ROS, Android NNAPI

Déploiement et mises à jour OTA

CI/CD, création de conteneurs, mises à jour OTA sécurisées et possibilité de revenir en arrière en toute sécurité
AWS CodePipeline, Mender, Azure IoT, MLflow, Prometheus, Grafana, K3s, Docker, GitHub Actions

Prétraitement

Normalisation, redimensionnement, débruitage, correction des couleurs et de la luminosité, tokenisation, conversion
OpenCV, PCL, TorchVision, Roboflow, NVIDIA VPI, Edge Impulse, NLTK, SpaCy, Whisper

Inférence de modèle

Exécution, détection/segmentation, reconnaissance vocale, synthèse vocale, IA générale, modèles de langage à grande échelle (LLM)
SNPE, TensorRT, TFlite, OpenVINO, ONNX Runtime, GENIE

Post-traitement

Extraction du ROI, suivi, filtrage, analyse, extraction, synthèse audio, dé-tokenisation,

OpenCV, DeepStream SDK, DeepSORT, API de boîtes englobantes personnalisées, PYTTSX3, TextBlob, SpaCy

Orchestration de plateformes

Enveloppe SDK + profilage de l'appareil (FPS, mémoire, consommation)
Snapdragon Profiler, NVIDIA Nsight, STM32Cube.Al, Android Studio Profiler

Pourquoi choisir eInfochips pour les services d'IA physique ?

Optimisation de l'IA tenant compte des caractéristiques du silicium

Chaque modèle et chaque pipeline a fait l'objet de tests de performance tenant compte des contraintes thermiques, de fréquence d'images (FPS) et de mémoire sur des SoC réels

Responsabilité de la transition du conseil d'administration au plan d'action

Du développement de pilotes et de la conception d'interfaces homme-machine (IHM) à la gestion complète du cycle de vie de l'IA et aux mises à jour OTA fédérées

Modularité des plateformes basées sur IP

IP « plug-and-play » adaptables aux plateformes NVIDIA Jetson, Qualcomm DragonWing, STM32, NXP et Ambarella

3

Expérience GenAI Edge

Moteur d'exécution de commandes intégré (OpenAI + TFLite + FSM) exécutant des tâches de reconnaissance vocale (STT) et de traitement du langage naturel (NLP) en temps réel en périphérie

EdgeOps intégré

Télémétrie intégrée, mises à jour OTA des dérives de modèle, restauration de versions antérieures et informations sur l'état des modèles

Un pôle stratégique dynamique

Partenaire Gold de NVIDIA, partenaire Elite de Qualcomm, partenaire agréé d'InOrbit, partenaire agréé de ST

Une expérience avérée dans de nombreux domaines de l'IA

IA agentique, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, apprentissage automatique, IA d'entreprise, IA en périphérie, robotique, IA générative, IA dans la cybersécurité

Témoignages de réussite

Robot mobile autonome équipé d'une intelligence artificielle destiné aux applications industrielles

Client : fabricant mondial de semi-conducteurs basé aux États-Unis

Point fort : conception et développement de bout en bout d'un robot mobile autonome

Présentation de la solution :

  • Conception d'une carte d'interface sur mesure : schéma, nomenclature, tracé du circuit imprimé, fabrication, assemblage et validation au niveau de la carte​
  • Mise en œuvre d'une communication via CAN et USB 2.0 ​
  • Cartographie par portage et navigation autonome (Cartographer + NAV2) avec visualisation RViz ROS2
  • Réduction d'environ 40 à 50 % des cycles de développement futurs de l'AMR grâce à une plateforme de référence réutilisable intégrant la pile ROS2 open source

Le Machine Learning en périphérie pour les appareils connectés

Client : grande entreprise américaine spécialisée dans l'électroménager

Point fort : Développement d'une plateforme d'appareils électroménagers intelligents basée sur l'IA, permettant la reconnaissance des aliments, l'interaction par commande vocale et une interface homme-machine (IHM) intelligente pour les appareils de cuisine connectés

Présentation de la solution :

  • Détection et reconnaissance d'aliments à l'aide de l'IA, à l'aide des modèles Faster R-CNN et AlexNet
  • Intégration d'un assistant vocal et du traitement du langage naturel (NLP) pour le contrôle mains libres des appareils électroménagers
  • Déploiement de l'IA en périphérie sur le Qualcomm Snapdragon 660 à l'aide de SNPE
  • Plateforme IHM intelligente dotée d'une fonction de reconnaissance d'images, d'une connectivité Wi-Fi/BLE et d'une prise en charge de plusieurs produits

Fusion de capteurs pour les systèmes ADAS automobiles

Client : entreprise américaine spécialisée dans les technologies automobiles

Point fort : portage d'algorithmes pour la surveillance des rétroviseurs latéraux, combinant des données provenant de plusieurs capteurs et un traitement en temps réel sur du matériel de qualité automobile

Présentation de la solution :

  • Portage et optimisation d'algorithmes pour différents algorithmes ADAS​
    • Modèle de caméra (de l'objectif « fish-eye » au sténopé) ~5 000 lignes de code​
    • Détection d'objets ~110 000 lignes de code​
    • Détection des piétons, suiveur à filtres de corrélation kernélisés (KCF) ~80 000 lignes de code​
  • Code pour PC fourni, développé en C++ avec des opérations arithmétiques en virgule flottante et des opérations trigonométriques, des exemples de flux d'entrée et les valeurs de sortie attendues
  • Débit atteint : environ 30 images par seconde à une résolution de 720 × 480

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