Les partenaires du projet DeepGreen lancent la première plateforme open source pour l’IA embarquée
Le collectif DeepGreen, piloté par le CEA (Carnot CEA LIST), lance aujourd’hui une plateforme open source pour l’IA embarquée et vise des premières réalisations stratégiques pour l’écosystème industriel français dès 2024. DeepGreen, constitué d’une vingtaine de partenaires de la recherche et de l’industrie, a pour ambition de fédérer une communauté autour du développement de l’intelligence artificielle embarquée en alliant souveraineté, confiance et frugalité.
L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) dans les systèmes intelligents génère une forte croissance du marché mondial de l’IA, de l’ordre de 37 % par an avec une perspective supérieure à 1 800 milliards de dollars en 2030 . Dans ce contexte, l’IA embarquée propose des solutions de traitement des données au plus près de leur source, qui doivent combiner hautes performances de calcul, fiabilité et frugalité. Si actuellement 80 % des flux de données sont traités sur le cloud et près de 20 % localement, l’ordre de grandeur pourrait être inversé d’ici 5 ans. Au regard de ce contexte, il est primordial de disposer en France et en Europe d’un outillage performant pour l’optimisation et le déploiement de ces solutions embarquées.
Face à ce constat, un collectif d’une vingtaine de partenaires français majeurs de la recherche et de l’industrie, fournisseurs de solutions matérielles et industriels utilisateurs de l’IA embarquée, ont choisi d’unir leurs compétences pour concevoir une ambitieuse plateforme open source basée sur l’outil de deep learning embarqué N2D2 du CEA. Celui-ci permet de concevoir, optimiser et déployer les réseaux de neurones sur des cibles matérielles variées.
Fortement soutenue par l’ambition France 2030, la nouvelle plateforme proposera des fonctionnalités différenciantes et innovantes pour répondre aux enjeux stratégiques suivants :
- La souveraineté, grâce à la maîtrise de bout en bout du déploiement embarqué de l’IA et la valorisation des technologies matérielles françaises et européennes.
- La frugalité, grâce aux techniques avancées d’optimisation des modèles comme la quantification qui permet de réduire l’empreinte mémoire et la consommation d’énergie.
- La confiance, via des méthodes d’évaluation et de qualification des fonctions critiques liées aux exigences de l’embarqué.
- La compétitivité, en permettant à l’ensemble des acteurs français et européens de la R&D d’accéder aux meilleurs outils de développement des applications d’IA embarquée.
La genèse de la plateforme s’appuie en particulier sur le projet DeepGreen de la stratégie nationale d’accélération de l’IA pour l’embarqué. Celui-ci permettra dans une première phase de monter en maturité et d’enrichir le cœur technique open source, grâce à un partenariat entre le CEA, Inria, Thales, Datakalab et Pulse Audition.
La deuxième phase du projet permettra d’adapter ce cœur technique générique aux besoins industriels et de l’intégrer aux offres matérielles stratégiques pour l’écosystème français, notamment celles de Kalray, Dolphin Design et Arcys. Une première version de la plateforme sera ainsi mise à disposition en open source au travers de la fondation Eclipse dès l’automne 2023.
