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Exploiter les NPUs pour de l'IA embarquée dans les applis webs

Depuis l'été, j'ai un Pixel qui intègre à la fois un TPU (Tensor Processing Unit) pour les traitements IA et un NPU (Neural Processing Unit) pour les calculs neuronaux. J'utilise aussi des MacBooks équipés de puces M, dotées d'un Neural Engine, depuis deux ans. Et pourtant, j'ai l'impression que ces processeurs ne déploient qu'une fraction de leur potentiel dans les applications du quotidien. Plus récemment, les PC ont emboîté le pas avec des processeurs Snapdragon affichant des records en TOPS. Mais à quoi tout cela sert-il, si la majorité des applications ne peut exploiter que le CPU ? Les SDK propriétaires comme Core ML (Apple), TensorFlow Lite (Google) ou AI Engine Direct (Qualcomm) permettent de tirer parti de ces puces, ils ne sont pas accessibles aux applications web. Un chaînon manquant dans le navigateur pourrait être la solution pour unifier ces technologies et offrir une interface universelle, "l'anneau pour les gouverner tous". Explorons ensemble cette question et en particuliers les initiatives prometteuses comme WebNN et TensorFlow.js. Qu'est-ce qu'on pourrait faire avec un NPU ? On est contents d'avoir des NPUs quand on veut du traitement rapide, temps réel. Par exemple, l'iPhone 14 et sa puce A16 Bionic utilisent leur puissance de 17 000 milliards d'opérations par seconde pour ... la reconnaissance faciale qui déverrouille votre téléphone plus vite que la lumière. La retouche photo sur mon Pixel est aussi beaucoup plus rapide parce que Google a implémenté le DevKit. Et c'est vraiment impressionnant. Un autre cas d'usage est conversationnel. Que ce soit Siri ou Gemini, ou de la traduction instantanée, c'est vraiment impressionnant quand l'agent répond plus vite que mon cerveau hyperactif. Et en répondant quelque chose d'intelligent. On ne devrait pas tout faire dans le cloud Aujourd'hui, on fait une requête sur OpenAI ou Gemini sur GCP pour un peu toutes sortes de tâches et c'est très questionnable. Par exemple, si vous

L’origine du RGPD ou le règlement qui a révolutionné le web.

Embarquez avec nous pour découvrir l’origine du RGPD : comment une directive européenne est devenue une révolution mondiale pour la protection des données. Imaginez un monde où vos emails les plus intimes, vos recherches Google nocturnes ou vos likes Facebook sont packagés, étiquetés et monétisés au plus offrant, sans votre accord. Ce monde-là ? Ce n’était pas le scénario d'un épisode de Black Mirror. C’était la norme sur Internet avant le 25 mai 2018. À cette époque, le Far West numérique battait son plein. Les entreprises siphonnaient nos vies privées à coup de conditions générales d'utilisation de 80 pages que personne ne lisait jamais. Puis, le scandale Cambridge Analytica a éclaté en 2016, révélant comment les données de 87 millions d’utilisateurs Facebook avaient été détournées à des fins de manipulation politique. Le réveil a été brutal. Selon l'Eurobaromètre de 2015, 80% des Européens craignaient déjà que leurs données en ligne ne soient pas suffisamment protégées. Il fallait un électrochoc. Et cet électrochoc porte un nom de code un peu barbare : le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). Derrière cet acronyme qui fait parfois trembler les directeurs marketing se cache la plus grande mise à jour juridique de l’histoire d’Internet. Un chantier titanesque dont le coût de mise en conformité a été estimé à 1,3 milliard d’euros pour les entreprises européennes selon PwC. 📅 La timeline historique de l'origine du RGPD. On a souvent l'impression que le RGPD est sorti du chapeau des technocrates bruxellois un beau matin de 2018. C'est faux. Ce texte est le fruit d'une longue maturation démocratique. Pour comprendre l’origine du RGPD, il faut remonter le temps. 1970 : première loi sur la protection des données. (Hesse, Allemagne) Tout commence en Allemagne, dans le Land de Hesse. Marquée par les dérives totalitaires du XXe siècle et l'utilisation des fichiers de

World Models : comprendre l’approche qui pourrait changer l’IA

… un LLM. Ou bien il faudrait qu’un humain surveille le LLM qui surveille le patient et la valeur ajoutée reste limitée. Un World Model, on doit pouvoir lui faire confiance. Robotique : apprendre en observant Un robot dans une usine peut être très simple. Par exemple, un bras de picking qui prend un objet pour le déposer dans un bac. Mais il peut aussi être beaucoup plus complexe, comme un robot soudeur dans l’automobile. Quand je travaillais chez Renault, il y avait un robot qui soudait la carrosserie toute la journée, avec six bras et une précision impossible à reproduire pour les humains. Un opérateur sur une ligne de production peut porter une caméra et montrer un geste. Pendant la phase d’entraînement, le robot observe et apprend à reproduire ce mouvement. Une fois entraîné, il peut ensuite l’exécuter de manière autonome. Jeux vidéo : des IA qui s’adaptent Ils sont également capables de s’adapter aux humains mieux que les algorithmes actuels. Si vous avez déjà joué à des jeux vidéo, les IAs ont un principal défaut. Soit elles sont parfaites, et le joueur n’a aucune chance. Soit elles sont scriptées et le joueur peut se contenter de comprendre le script. Une IA basée sur un World Model peut construire un script adapté au joueur et changer le script quand le joueur s’adapte.  En termes de puissance de calcul, ce n’est pas négligeable. Tous les PNJs de Skyrim ne pourront pas être animés par une IA World Models, en tout cas pas sans utiliser la puissance de calcul d’un datacenter. Par contre, avoir un boss qui est dans une arène, c’est un monde borné. Il pourrait utiliser une version de JEPA adaptée au jeu video. Conduite autonome et systèmes critiques Les scientifiques et ingénieurs qui ont conçu JEPA viennent de la robotique et des systèmes embarqués. Un des domaines où il sera le plus pertinent, c’est sûrement la conduite autonome. Chaque changement dans l’environnement de l’automobile sera

Frequently Asked Questions


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How do I become Embedded systems engineer?

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