Comment les fournisseurs de services peuvent tirer parti de la croissance de l’IA en périphérie

Le cloud engendre des coûts de liaison importants et ne prend pas en charge les applications d’IA critiques en temps réel. Vous savez que de nombreuses applications d’IA, comme les voitures autonomes et la vidéosurveillance, exigent des données quasi instantanées pour bien fonctionner. Exposer des données propriétaires au cloud représente aussi un risque. Fuir des informations personnelles ou de la propriété intellectuelle est inenvisageable : nous plaçons la sécurité au cœur de toute architecture Edge AI que nous concevons.

Les réseaux des fournisseurs de services constituent la première ligne de connexion pour les appareils dotés d’IA. Vous bénéficiez d’une position idéale pour devenir le point d’intégration clé de l’utilisation des ressources AI en edge computing, à condition de fournir l’infrastructure capable de soutenir vos clients. En fournissant un service applicatif fondé sur les technologies AI en edge computing, vous pouvez valoriser la livraison de services essentiels aux utilisateurs d’appareils intelligents.  

Les investissements dans l’IA en périphérie accélèrent rapidement, avec des dépenses annuelles dépassant 4 milliards de dollars d’ici 2030. Pour soutenir efficacement les applications d’IA de leurs clients et générer des revenus conséquents liés à l’IA, vous devez commencer à investir dans vos infrastructures d’IA en périphérie dès aujourd’hui. 

Les fournisseurs de services vont générer plus de 2,5 milliards de dollars de revenus annuels grâce aux applications d’IA. Les architectures actuelles d’IA ne tirent pas parti de l’infrastructure Edge AI, mais vous êtes prêt, et souvent obligé, à exploiter les solutions Edge AI pour optimiser vos applications d’IA. Les fournisseurs de services doivent concevoir et proposer une infrastructure Edge AI à leurs clients pour offrir les capacités Edge AI dont les entreprises ont besoin. Cela entraînera une augmentation notable de l’utilisation des ressources Edge AI.

L’IA en périphérie transforme le secteur des transports. L’assistance à la conduite pour voiture connectée représente un cas d’usage clé des applications d’IA en périphérie : offrir une faible latence et un traitement local est vital pour prévenir les accidents et optimiser les comportements de conduite. On prévoit que le secteur des transports générera plus de 60 % des revenus liés au réseau en périphérie sur la période à venir.

Les villes intelligentes exploitent la surveillance du trafic en temps réel, la vidéo-surveillance et la gestion des ressources pour optimiser leur infrastructure et renforcer leur sécurité. D’ici 2030, 54 % des charges de travail d’IA dans les villes intelligentes s’exécuteront en périphérie du réseau, délaissant ainsi le traitement sur l’appareil et sur site. Une latence réduite et des informations localisées amélioreront leur efficacité et leur sécurité opérationnelle.