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Edge AI & Capteurs - Inovasense
Inovasense · Service

Edge AI & Capteurs

Inférence IA embarquée avec TinyML et traitement neuronal sur Cortex-M, RISC-V et FPGA — de la fusion de capteurs à la vision par ordinateur en périphérie tactique.

Edge AI & Capteurs - Inovasense Service (FR)

Edge AI & Capteurs Avancés

L’Edge AI est le déploiement d’inférence de machine learning directement sur des appareils embarqués — microcontrôleurs, FPGA et unités de traitement neuronal (NPU) — sans envoyer de données au cloud. Cela permet une prise de décision en temps réel avec une latence inférieure à 10 ms, une confidentialité totale des données et un fonctionnement en environnements déconnectés.

Plateformes Matérielles pour l’Edge AI

PlateformeTOPS/GOPSPuissanceApplication typique
STM32H7 + X-CUBE-AI~0,5 GOPS300 mWFusion de capteurs, détection d’anomalies
Nordic nRF5340 + Edge Impulse~0,1 GOPS5 mWReconnaissance vocale, activité
NXP i.MX RT1170~1 GOPS500 mWClassification audio, maintenance prédictive
NVIDIA Jetson Orin Nano40 TOPS7–15 WVision par ordinateur, multi-caméra
Xilinx Zynq UltraScale+ (DPU)4,1 TOPS (INT8)5–25 WVision temps réel déterministe

Frameworks & Outils

  • TensorFlow Lite Micro — Modèles quantifiés sur MCU Cortex-M
  • ONNX Runtime — Inférence multi-plateforme
  • Edge Impulse — Plateforme TinyML end-to-end
  • Vitis AI — Compilation DNN pour cibles Xilinx DPU

Toutes les solutions Edge AI d’Inovasense sont conformes au RGPD (Art. 25 — protection des données dès la conception). Contactez-nous pour votre projet Edge AI.

Frequently Asked Questions

What is Edge AI?

Edge AI refers to running artificial intelligence algorithms directly on edge devices — sensors, cameras, microcontrollers — without sending data to the cloud. Inovasense deploys on-device AI inference on ultra-low-power hardware for real-time decision-making.

What are the benefits of Edge AI over Cloud AI?

Edge AI provides lower latency (real-time), enhanced privacy (data stays on device), reduced bandwidth costs, and higher reliability (no internet dependency). It is ideal for industrial monitoring, autonomous systems, and defense applications.

What hardware does Inovasense use for Edge AI?

We design custom hardware using MCUs, NPUs, FPGAs, and specialized AI accelerators optimized for TinyML and on-device inference, supporting frameworks like TensorFlow Lite and ONNX Runtime.