L'IA sur l'appareil est la dernière offre qui permet de proposer des modèles puissants aux utilisateurs, tout en protégeant les données sensibles et en améliorant la latence.
L'appareil ne peut pas complètement remplacer ni reproduire le travail que vous effectuez dans le cloud. Après tout, les serveurs sont incroyablement puissants et capables de contenir des modèles volumineux et complexes, tout en fournissant des résultats rapidement. Cependant, l'utilisation sur l'appareil peut offrir des possibilités étonnantes parallèlement à toute configuration côté serveur existante.
- Confidentialité et sécurité: l'IA intégrée à l'appareil vous permet de travailler avec des données localement, ce qui affecte considérablement votre capacité à travailler avec des données sensibles et à en assurer la sécurité et la confidentialité. Vous pouvez proposer des fonctionnalités d'IA aux utilisateurs avec le chiffrement de bout en bout.
- Meilleure disponibilité: l'IA intégrée à l'appareil peut contribuer à améliorer la disponibilité pour vos utilisateurs. Les appareils de vos utilisateurs peuvent assumer une partie de la charge de traitement en échange d'un accès plus étendu aux fonctionnalités d'IA. Si votre produit offre un service premium, vous pouvez envisager une version sans frais avec des fonctionnalités d'IA sur l'appareil pour aider vos clients à avoir un aperçu de ce que ce service premium fournit.
L'appareil n'est pas toujours le bon choix. C'est pourquoi, avant d'aller plus loin, nous souhaitons vous rappeler quelques bonnes pratiques:
- Concevez vos fonctionnalités avec des solutions de remplacement élégantes et exécutez des analyses comparatives sur vos appareils cibles. Tous les appareils ne peuvent pas faire office de centrale d'IA.
- Créez des applications pour des cas d'utilisation spécifiques. L'IA intégrée à l'appareil est plus adaptée à des cas d'utilisation spécifiques. Ces modèles sont intrinsèquement plus petits que ce que l'on trouve généralement dans l'IA côté serveur. Décomposez votre processus en étapes ciblées, et utilisez le prétraitement et le post-traitement pour que les modèles plus petits puissent toujours fournir la meilleure réponse possible.
- Élaborez une stratégie concernant les exigences concernant les téléchargements. Les modèles d'IA peuvent être volumineux, ce qui peut entraîner une utilisation intensive des données mobiles et du stockage. Veillez à créer une fonctionnalité utile pour vos utilisateurs et à appliquer une stratégie responsable de diffusion et de mise en cache.
Envoyer des commentaires
Nous aimerions savoir quels cas d'utilisation vous intéressent le plus et connaître votre avis sur notre approche. Vous pouvez envoyer vos commentaires et demander à rejoindre le programme en accès anticipé pour tester des prototypes en local.
Grâce à votre contribution, nous pouvons faire de l'IA un outil à la fois puissant et pratique pour tous.