Edge AI : développez des produits et machines intelligents avec le Machine Learning embarqué
Le Machine Learning embarqué (Edge ML) permet d’exécuter des modèles d’IA localement, sur des capteurs ou machines. Cela permet des décisions en temps réel, une latence réduite, plus de sécurité des données, et une indépendance vis-à-vis d’une connexion internet stable. Parfait pour des produits intelligents et autonomes, même dans des environnements difficiles ou isolés.
Pour qui ?
- Constructeurs de machines ou de produits souhaitant intégrer de l’intelligence dans leurs solutions.
- Ingénieurs R&D, responsables R&D, chefs de produit, responsables innovation.
Ce que vous apprendrez
- Directives pratiques pour l’Embedded ML adaptées aux PME
- Démonstrations en direct sur différentes plateformes Edge (microcontrôleur, NVIDIA Jetson Nano, Google Coral, Raspberry Pi)
- Utilisation concrète de bibliothèques comme TensorFlow Lite et Edge Impulse
- Comment construire rapidement un proof-of-concept pour la détection d’anomalies
- Aperçu de l’effort requis, des compétences nécessaires et des décisions make-or-buy
- Études de cas inspirantes issues de l'industrie
Programme
Heure | Sujet | Intervenant |
| 12:30 | Accueil et sandwichs | |
| 13:00 | Les moteurs de l'Edge AI, sa valeur et son impact Quand l'apprentissage machine en périphérie (edge) est-il pertinent ? Quel est l’impact sur votre produit et son développement ? Que pouvons-nous apprendre des produits existants intégrant l’Edge AI ? | Pieter Beyl - Sirris |
| 13:30 | Directives de développement pour le Machine Learning embarqué adaptées aux PME Nous couvrons toutes les étapes clés : identification du problème, définition des objectifs, collecte de données, analyse et préparation des données, sélection du modèle, entraînement, optimisation du modèle, déploiement, puis surveillance et mise à jour de la solution. | Miguel Lejeune - Sirris |
| 14:10 | Démonstration en direct avec Edge Impulse : construire rapidement un proof-of-concept pour la détection d’anomalies et la classification sur un microcontrôleur STM32 Cette démonstration illustre les différentes étapes du flux de travail d’Edge Impulse, montrant comment construire et déployer rapidement une solution ML embarquée de bout en bout pour la détection d’anomalies et la classification. | Frank Van den Broek - Sirris |
| 14:30 | Pause-café & networking | |
| 14:45 | Démonstration en direct : entraînement d’un modèle ML embarqué et déploiement sur microcontrôleur Dans cette démonstration, nous utilisons des bibliothèques open source pour aborder divers aspects de l’entraînement d’un réseau de neurones embarqué, tels que l’augmentation de données, la quantification, la réduction de complexité (pruning), ainsi que le déploiement du modèle sur un microcontrôleur. | Frank Van den Broek - Sirris |
| 16:10 | Une Edge AI puissante avec NVIDIA Jetson Nano Quand utiliser le NVIDIA Jetson Nano, quelles bibliothèques sont disponibles, quelles sont les pièges à éviter et les résultats de test pour un modèle de segmentation. | Brecht De Cock - Sirris |
| 16:30 | Mots de clôture | Frank Van den Broek - Sirris |
| 16:40 - 17:00 | Drink de networking |
Les entreprises flamandes peuvent bénéficier d'une subvention de VLAIO pour ce cours
Ce programme fait partie d'Industriepartnershap dans lequel 13 partenaires d'innovation flamands offrent un service intégré pour stimuler la croissance et l'innovation dans l'industrie flamande dans les 6 thèmes suivants : IA, cybersécurité, circularité, numérisation, climat et énergie et industrie 4.0. Ils le font sous la direction d'Agoria et de Sirris et avec le soutien d'Agentschap Innoveren & Ondernemen.
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Anglais
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