Pour Microsoft, le futur de l'IA passe par l'IoT

Pour Microsoft, le futur de l'IA passe par l'IoT Microsoft fait de l'intelligent edge un axe fort de son développement. A savoir, la capacité d'exécuter des modèles de machine learning au plus près de l'objet connecté, sans passer par le cloud.

L'"intelligent edge" est devenu le nouveau mantra de Microsoft. Dans un e-mail adressé à ses employés en mars dernier, Satya Nadella, son PDG, en faisait un axe majeur de développement. En soi, le concept n'est pas nouveau, il a déjà connu d'autres expressions comme l'edge computing ou le fog computing. L'objectif poursuivi est le même : traiter les données au plus proche des objets connectés plutôt que de les transférer dans le cloud pour assurer cette opération. Le traitement se fait à la "périphérie" du cloud. Avec cette approche, l'intelligent edge vise à faire converger deux tendances les plus " hot " du moment : l'intelligence artificielle (IA) et l'internet des objets (IoT).

Microsoft est en quelque sorte un précurseur de l'intelligent edge. En lançant il y a huit ans sa Kinect, la firme de Redmond avait déjà conçu un appareil intelligent doté de la vue et de l'ouïe. Depuis, les objets connectés ont essaimé tout autour de nous. On parle aussi d'intelligence ambiante. "Microsoft entend assurer une continuité entre l'intelligence portée en central et les objets périphériques, avance Bernard Ourghanlian, directeur technique et sécurité de Microsoft France. Le but est d'utiliser le même modèle de machine learning, le même code dans le cloud comme dans le plus petit des capteurs dans un modèle sans couture. L'algorithme est entraîné dans le cloud puis déployé dans l'objet connecté."

5 milliards de dollars dans l'IoT

Microsoft se donne les moyens de ses ambitions. Mi-avril, l'éditeur américain annonçait qu'il investirait cinq milliards de dollars dans l'IoT au cours des quatre prochaines années. Soit un milliard de plus que ce que mettra HP sur la table pour l'intelligent edge. Il faut dire que le marché est potentiellement immense. On pense spontanément à la voiture autonome. Face à un obstacle, un danger, le véhicule doit prendre une décision en quasi temps réel. Pas le temps d'aller interroger le nuage pour savoir s'il doit procéder ou non à un freinage d'urgence. Réduire le temps de latence peut être aussi un enjeu vital quand il s'agit de donner l'alarme et alerter les pompiers une fois un départ de feu détecté.

Bernard Ourghanlian voit d'autres cas d'usage. "Un traitement en mode local va économiser la bande passante quand il y a de gros volume de données à analyser comme les flux vidéo des caméras de surveillance ou les mesures de la qualité de l'air en ville. Il permet aussi de répondre à des exigences de sécurité, de confidentialité, de souveraineté, de respect de la vie privée. Il y a aussi les données collectées par des objets à connexion temporaire ou intermittente, par exemple, sur un bateau, un champ de pétrole ou un événement sportif. "

"Azure IoT Edge fait appel au service serveless Azure Functions"

Pour répondre à ces différents cas d'usage, Microsoft a petit à petit mis sur la table toutes les pièces du puzzle. En mars, il présentait Windows ML (comme machine learning). Un OS qui permet d'exécuter des modèles d'apprentissage en local, sur n'importe quel type d'appareil, et non depuis le cloud. Quatre mois plus tard, Microsoft annonçait la version publique de Windows 10 IoT Core Services qui permet à ses partenaires IoT de monétiser leurs solutions basées sur le système d'exploitation maison dédiée aux objets connectés.

Fin juin, c'était au tour d'Azure IoT Edge de passer en disponibilité générale après un an en version bêta. Cette plateforme permet de déployer et d'exécuter des modèles de machine learning sur un parc de "dizaines de milliers de périphériques". Pour gérer une telle flotte d'objets, Microsoft s'appuie sur un service baptisé Automatic Device Management (ADM) qui s'assure de l'état correct des périphériques en basant sur leurs métadonnées. Les kits de développement logiciel (SDK) sont disponibles pour les langages C, C#, Node.Js, Python et Java.

Pour optimiser les ressources, Azure IoT Edge fait appel au service serveless Azure Functions. Les modèles algorithmiques sont encapsulés dans des containers, la plateforme supportant Kubernetes. Bien sûr, Microsoft fait la promotion des services connectifs maison au catalogue de son offre Azure ML. Le provider a communiqué sur les possibilités offertes par son modèle de détection d'objet baptisé Custom Vision. Ce dernier permet notamment de mettre de l'intelligence (reconnaissance de formes) dans des caméras de sécurité (partenariat avec Qualcomm) ou les drones civils de surveillance (avec DJI). Une application qui peut intéresser la sécurité civile mais aussi le secteur agricole et le BTP.

"Une caméra de surveillance sous IP peut appeler un service cognitif dans le cloud. A défaut de connexion, il est possible de proposer un modèle "réduit" qui reconnaîtra uniquement les personnes autorisées à entrer dans la maison", explique Bernard Ourghanlian. D'autres services cognitifs peuvent être embarqués comme la traduction automatique ou la reconnaissance vocale. "Dans une voiture connectée, Cortana va prendre connaissance du prochain rendez-vous et en fonction de l'état de la circulation préviendra du retard les autres participants à la réunion".

Demain, tous les objets pourront parler, écouter, prédire

Mais pour livrer ainsi sa vie à une machine, l'utilisateur doit avoir tout confiance en elle. On sait combien les objets connectés sont facilement piratables. Pour rassurer les esprits, Microsoft a dévoilé Azure Sphere, en avril dernier, à l'occasion de la conférence RSA, Cette solution complète de gestion et de sécurisation des objets connectés comprend un nouveau type de microcontrôleur (MCU) certifié, un système d'exploitation conçu à partir d'une base d'un noyaux Linux modifié (Azure Sphere OS) et un service cloud dédié.

Microsoft espère faire d'Azure Sphere la solution de référence pour les appareils équipés de ce MCU, une puce de faible puissance qui anime notamment les ampoules ou les réfrigérateurs connectés. Plus de 9 milliards de MCU seraient construits et déployés chaque année. Microsoft fait ainsi le pari qu'au cours de la prochaine décennie, presque tous les gadgets grand public, les appareils ménagers et les équipements industriels seront connectés. Intelligents, ils pourront parler, écouter, prédire et plus encore offrant des expériences utilisateurs inédites et de nouveaux modèles économiques.

Pour capter ce marché émergent, Microsoft entend s'appuyer sur un écosystème de développeurs, de clients industriels, comme Schneider Electric et Rockwell Automation, et de partenaires. Lors du dernier Computex, en juin, le géant américain a lancé la communauté des "partenaires intelligent edge" afin de les accompagner sur le plan commercial et marketing et favoriser les synergies.

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