Qu’est-ce que l’informatique en périphérie?

L’informatique en périphérie est une architecture informatique distribuée qui traite les données au plus près de leur source à l’aide de technologies locales de calcul, de stockage, de mise en réseau et de sécurité. En rapprochant le traitement des données de leur point de création, l’informatique en périphérie réduit la latence, améliore la réactivité en temps réel et diminue les coûts liés à la bande passante. Cette approche est particulièrement avantageuse pour les applications qui exigent une prise de décision instantanée, comme l’automatisation industrielle, le commerce de détail intelligent et la télémédecine.

L’essor de l’intelligence artificielle en périphérie

L’intelligence artificielle en périphérie transforme la façon dont les organisations exercent leurs activités. Si l’entraînement des modèles se fait principalement dans le centre de données, l’inférence au moment de l’exécution se déplace de plus en plus vers la périphérie, qui devient ainsi la nouvelle frontière de l’intelligence artificielle en entreprise. Cette approche favorise les analyses prédictives et l’automatisation dans un vaste éventail de secteurs et de cas d’utilisation, des recommandations personnalisées destinées aux clients jusqu’aux systèmes entièrement automatisés. L’intelligence artificielle en périphérie permet aux organisations d’anticiper l’évolution de leurs besoins d’affaires et d’y répondre de façon proactive.

Cas d’utilisation de l’informatique en périphérie

L’infrastructure en périphérie prend en charge un vaste éventail d’applications en temps réel à forte intensité de données dans de nombreux secteurs, notamment :

  • IDO dans les secteurs manufacturier et industriel : permet de surveiller et de contrôler les machines en temps réel, d’effectuer la maintenance prédictive et d’assurer la qualité, ce qui améliore l’efficacité opérationnelle tout en réduisant les temps d’arrêt.
  • Commerce de détail : permet les analyses en magasin, les expériences client personnalisées, la prévention des pertes et la gestion des stocks, afin que les détaillants puissent traiter rapidement les données et répondre aux besoins de leur clientèle en temps réel.
  • Secteur de la santé : prend en charge la surveillance des patients à distance, la télémédecine et les analyses en temps réel des données médicales afin d’améliorer les soins aux patients et l’efficacité opérationnelle.
  • Finances : favorise les analyses bancaires, la détection des fraudes, l’amélioration de l’expérience en succursale et la sécurité, afin d’aider les organisations à gagner en efficacité et à réagir rapidement à l’évolution des conditions.

Défis liés à l’infrastructure et aux opérations en périphérie

Les environnements en périphérie présentent des défis opérationnels qui leur sont propres :

  • Contraintes environnementales : les limites liées à l’alimentation électrique, au refroidissement, à l’acoustique et à l’espace exigent des solutions spécialisées.
  • Bande passante et latence : un traitement et une transmission efficaces des données à l’échelle locale sont essentiels pour composer avec les limites de bande passante et de latence.
  • Souveraineté des données : la conformité aux exigences réglementaires régionales ajoute un niveau de complexité. 
  • Complexité opérationnelle : la gestion d’une infrastructure répartie sur plusieurs sites en périphérie accroît les risques de déploiements incohérents et de dérive de configuration. 
  • Évolutivité : les systèmes en périphérie doivent pouvoir s’adapter à l’évolution des charges de travail, particulièrement à mesure que l’intelligence artificielle gagne du terrain. 
  • Expertise technique limitée : de nombreux sites en périphérie ne disposent pas de personnel technique sur place, ce qui complique l’intégration et la résolution de problèmes.
  • Sécurité : lorsque les données sont traitées sur plusieurs sites en périphérie, le risque de cybermenaces augmente, d’où l’importance de mettre en place des mesures de sécurité robustes et multicouches.
  • Intégration aux systèmes existants : l’intégration de solutions d’informatique en périphérie aux systèmes déjà en place exige une planification rigoureuse afin d’assurer une interopérabilité transparente et une transition harmonieuse.

Éléments clés à considérer pour une infrastructure en périphérie prête pour l’intelligence artificielle

Une infrastructure en périphérie moderne prête pour l’intelligence artificielle devrait comprendre les éléments suivants :

  • Calcul, stockage et personnalisation flexibles des GPU : répond aux exigences variées et évolutives des charges de travail et de l’automatisation.
  • Gestion du parc installé fondée sur le SaaS : permet l’approvisionnement libre-service, les mises à jour automatisées et une visibilité en temps réel sur l’ensemble des sites distribués.
  • Simplicité opérationnelle : simplifie le déploiement et la maintenance, un avantage essentiel pour les sites éloignés ou disposant de ressources limitées.
  • Sécurité complète : assure une protection physique et numérique de bout en bout grâce à des pare-feu natifs, à la prévention des intrusions et à des mécanismes de protection multicouches pour les charges de travail et les modèles d’intelligence artificielle.
  • Solutions prévalidées adaptées à chaque secteur : simplifient le déploiement, réduisent les risques opérationnels et accélèrent la génération de valeur.
  • Déploiement reproductible à grande échelle : permet de déployer les correctifs et les mises à niveau sur plusieurs sites, sans qu’il soit nécessaire d’envoyer un technicien sur chacun d’eux.

Avantages de l’informatique en périphérie

En traitant les données en temps réel au plus près de leur source, l’informatique en périphérie réduit la latence et permet d’obtenir plus rapidement des observations exploitables pour prendre des décisions éclairées, un avantage essentiel pour les applications sensibles aux délais. Elle améliore également l’efficacité opérationnelle en réduisant la dépendance envers les centres de données centralisés et les besoins en connectivité constante à large bande. L’informatique en périphérie soutient les nouvelles initiatives en intelligence artificielle et en IDO, améliore l’expérience client grâce à des services locaux personnalisés et réduit les coûts au moyen d’analyses opérationnelles en temps réel.  

Dans l’ensemble, elle stimule l’innovation, l’agilité et la compétitivité en permettant d’obtenir plus rapidement des observations, d’offrir une meilleure expérience utilisateur et de fournir des services numériques plus efficaces et évolutifs. De plus, l’informatique en périphérie améliore la rentabilité en réduisant le volume de données acheminées vers les serveurs centraux et depuis ceux-ci, ce qui permet de réaliser d’importantes économies de bande passante et de stockage.

Composants de l’informatique en périphérie

L’informatique en périphérie repose sur un réseau distribué de composants, notamment des capteurs, des appareils IDO et des serveurs locaux, qui traitent les données directement à la source. Contrairement au modèle infonuagique traditionnel, qui achemine les données vers des serveurs infonuagiques distants pour leur traitement, l’informatique en périphérie réduit le temps d’acheminement des données et améliore l’efficacité opérationnelle. C’est essentiel pour les applications qui exigent un traitement instantané des données, comme la gestion de la circulation dans les villes intelligentes ou la surveillance industrielle. 

En traitant les données au plus près de leur source, l’informatique en périphérie renforce la sécurité et la confidentialité des données tout en réduisant au minimum le risque d’atteinte aux données pendant leur transmission vers des serveurs distants. L’informatique en périphérie constitue donc une solution idéale pour les secteurs qui traitent des renseignements sensibles et doivent respecter des exigences strictes en matière de confidentialité des données. 

Types de technologies d’informatique en périphérie

Nuage en périphérie

Le nuage en périphérie est un modèle hybride qui tire parti des avantages de l’informatique en périphérie et des technologies infonuagiques. Il traite les données critiques à la périphérie tout en tirant parti des ressources infonuagiques pour le stockage de volumes de données plus importants et les analyses complexes. Cette synergie permet aux entreprises d’assurer des délais de réponse rapides et de solides capacités d’analyse des données. Les solutions de nuage en périphérie sont particulièrement bien adaptées pour les organisations qui ont besoin d’une infrastructure évolutive et fiable capable de maintenir un rendement élevé, même lorsque leurs besoins en traitement des données augmentent.

Informatique géodistribuée

Cette architecture décentralise l’infrastructure informatique en étendant le nuage grâce au déploiement stratégique de nœuds entre le nuage et les appareils en périphérie. Elle rapproche les données, les ressources de calcul, le stockage et les applications des utilisateurs ou des appareils IDO, de façon à traiter les données au plus près de leur point de création. En créant une couche intermédiaire entre le nuage centralisé et les appareils en périphérie, l’informatique géodistribuée réduit les délais de transfert des données ainsi que la latence liée à leur traitement.

Informatique multiaccès en périphérie (MEC)

Selon l’Institut européen des normes de télécommunications (ETSI), l’informatique multiaccès en périphérie (MEC) fournit aux développeurs d’applications et aux fournisseurs de contenu des capacités infonuagiques ainsi qu’un environnement de services informatiques en périphérie du réseau. Cet environnement offre une latence extrêmement faible, une bande passante élevée et un accès en temps réel aux renseignements du réseau radio, dont les applications peuvent tirer parti.

Microcentres de données

Centres de données hautement mobiles et durcis qui offrent les mêmes composants que les centres de données traditionnels, mais qui sont déployés localement, à proximité de la source des données. Leur grande souplesse permet de créer des configurations sur mesure répondant aux exigences propres à chaque déploiement, notamment pour héberger des fonctions de réseau virtuel 5G sur le terrain ou gérer la maintenance prédictive en usine. 

Cloudlets

Petits centres de données conçus pour la mobilité et installés à proximité des appareils en périphérie, ce qui permet à ces derniers de décharger une partie du traitement vers le cloudlet le plus proche. Inspirés du modèle infonuagique, les cloudlets sont conçus pour améliorer les applications mobiles interactives et gourmandes en ressources en mettant à leur disposition des ressources de calcul à faible latence. 

Unités d’intervention d’urgence

Systèmes mobiles et autonomes qui assurent des communications interopérables pour les premiers intervenants en situation d’urgence. Ils peuvent être déployés rapidement sur tout site touché par une crise, avec des équipes d’opérations tactiques hautement spécialisées, afin de rétablir rapidement les communications essentielles dans les zones touchées.