Combler le fossé de l'IA en périphérie : de l'entraînement des modèles au déploiement en conditions réelles

Mercredi 10 juin 2026
10 h 00 - 11 h 00 (heure du Centre)

Intégrer l'entraînement des modèles, le déploiement en périphérie et la gestion du cycle de vie dans le cloud pour une inspection optique en temps réel

Organisé par :

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Webinaire

Présentateurs :

Andreas Burghart
Andreas Burghart
Chef de produit senior
Digi International
Daniel Amor
Daniel Amor
Responsable de l'innovation
Conception de robots RBZ

Les équipes industrielles continuent de rencontrer des difficultés lorsqu'elles passent du développement de modèles d'IA à leur déploiement concret en périphérie. De l'entraînement et l'optimisation des modèles à leur déploiement sur différents accélérateurs matériels, ce processus peut ralentir la mise sur le marché et accroître la complexité du système. Parallèlement, les systèmes d'inspection traditionnels s'appuient souvent sur des infrastructures informatiques centralisées et coûteuses, ce qui limite leur évolutivité et leur flexibilité.

Ce webinaire examine comment les entreprises peuvent passer du développement de modèles d'IA à leur déploiement en conditions réelles et à leur optimisation continue en périphérie. À partir d'un exemple concret d'inspection optique dans le secteur agroalimentaire, cette session montre comment l'IA en périphérie et les services cloud s'associent pour simplifier l'ensemble du cycle de vie, de l'entraînement et du déploiement jusqu'à la surveillance et l'amélioration continue.

Les intervenants présenteront l'ensemble du processus, notamment comment déployer des modèles sur des plateformes embarquées, gérer les performances sur l'ensemble des accélérateurs et assurer la maintenance des systèmes au fil du temps grâce à des mises à jour et à une surveillance basées sur le cloud. La session mettra également en avant la manière dont les services cloud favorisent l'amélioration continue grâce au réentraînement des modèles, aux mises à jour à distance et à la visibilité sur les systèmes.

Les participants apprendront à :

  • Déployer l'IA en périphérie pour l'inspection optique en temps réel dans les environnements industriels
  • Gérer l'entraînement, l'optimisation et le déploiement des modèles sur plusieurs accélérateurs
  • Utiliser une infrastructure cloud pour surveiller les appareils et mettre à jour les modèles au fil du temps
  • Réduire le coût et la complexité du système par rapport aux méthodes d'inspection traditionnelles
  • Adapter les applications d'IA à différents cas d'utilisation tout en préservant les performances et la flexibilité

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