Déployez des modèles IA performants sur du matériel contraint — usines, véhicules, dispositifs médicaux, kiosques de vente au détail. Nous sélectionnons, optimisons et déployons des SLM qui fonctionnent réellement en production sur du matériel edge.
Les usines, véhicules et sites distants ont une connectivité internet peu fiable ou inexistante
La latence de l'IA cloud (200–2000ms aller-retour) est trop lente pour les boucles de contrôle physique en temps réel
Les règles de souveraineté des données excluent la transmission cloud pour les données de capteurs sensibles dans les industries réglementées
La plupart des équipes ne savent pas quels petits modèles fonctionnent réellement en production vs seulement dans les benchmarks
La quantification et la sélection du runtime pour le matériel edge sont hautement spécialisées — les guides standard ne couvrent pas cela
Six étapes de la cartographie des contraintes matérielles au déploiement edge en production avec mises à jour OTA.
Documenter les spécifications matérielles (RAM, CPU/GPU/NPU, budget énergétique), le profil de connectivité, les exigences de latence et l'environnement d'exploitation (température, vibrations, poussière).
Benchmarquer Phi-4-mini, Gemma 3 1B/4B, SmolLM2 et les petits modèles Qwen 2.5 sur votre tâche sur votre matériel cible — pas seulement des benchmarks cloud.
Convertir en INT4 GGUF (llama.cpp), INT8 ONNX ou TFLite en fonction du runtime cible et de l'accélérateur matériel (NVIDIA Jetson, Snapdragon, Apple Neural Engine).
Choisir entre llama.cpp (CPU/GPU), ONNX Runtime (multiplateforme), ExecuTorch (mobile/embarqué) ou Transformers.js (navigateur/WASM) en fonction de votre plateforme.
Construire l'API REST, les bindings C++ embarqués ou le module WebAssembly qui s'intègre à votre application edge existante.
Implémenter le versioning des modèles et les mises à jour push-on-reconnect pour que les appareils edge reçoivent les nouvelles versions de modèles sans intervention manuelle.
Vous construisez des produits pour les usines, les véhicules, les dispositifs médicaux ou les plateformes IoT où la connectivité cloud est indisponible, trop lente ou interdite. Vous souhaitez une IA qui fonctionne entièrement hors ligne sur du matériel contraint. Vous êtes un OEM automobile, un fabricant industriel, une société de dispositifs médicaux ou un constructeur de plateformes IoT.
Un Raspberry Pi 5 (8GB RAM) peut faire tourner SmolLM2 1.7B INT4 à ~3 tokens/seconde via llama.cpp — suffisant pour l'extraction de mots-clés, la classification et les Q&R simples. Pour des réponses en temps réel, un Jetson Orin NX (16GB, GPU 1024 cœurs) fait tourner Phi-4-mini 3.8B INT4 à 20–40 tokens/seconde.
Phi-4-mini 3.8B est en tête sur les tâches de raisonnement (mathématiques, analyse structurée). Gemma 3 4B est en tête sur le multilingue et le suivi d'instructions général. SmolLM2 1.7B est le plus rapide sur le matériel CPU uniquement. Qwen 2.5 1.5B est le plus fort pour le chinois/multilingue. Nous benchmarquons tous les candidats sur votre tâche spécifique.
Pour les tâches structurées (classification, extraction, génération modélisée), les SLM atteignent 80–95% de la précision de GPT-4 après fine-tuning spécifique à la tâche. Pour le raisonnement ouvert, attendez 60–80%. Nous effectuons toujours un benchmark sur votre tâche spécifique avant de nous engager dans un déploiement.
Oui. Nous implémentons un pipeline de mise à jour OTA qui pousse de nouveaux fichiers de modèles quantifiés vers les appareils edge lorsqu'ils se reconnectent. Le versioning des modèles, la prise en charge du rollback et le déploiement progressif (canary → 10% → 50% → 100%) sont tous inclus.
Oui. Nous avons conçu des pipelines IA pour des applications automobiles utilisant ONNX Runtime avec du matériel Qualcomm Snapdragon ou NVIDIA DRIVE de qualité automobile. L'intégration OBD-II, l'ingestion de données CAN bus et les patterns d'intégration compatibles AUTOSAR sont tous dans le périmètre.
Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.