🧠 Fiche Mémo – EdgeAI pour les Débutants
🎯 Objectif du Cours
Maîtriser l’Intelligence Artificielle en périphérie (Edge AI) : déploiement local, optimisation matérielle, confidentialité, performance et conformité.
🌐 Support Multilingue
Supporté via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour)
co-op-translator/getting_started/supported-languages.md at main · Azure/co-op-translator · GitHub :
https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md
📚 Compétences Clés :
SLMs optimisés : Phi-4, Mistral-7B, Gemma
Inférence locale : Faible latence, traitement hors ligne
Optimisation matérielle : CPU, GPU, IoT, serveurs edge
Déploiement en production : Stratégies robustes pour l’entreprise
🔐 Avantages Stratégiques :
| 🔒 Confidentialité | Données sensibles traitées localement |
|---|---|
| ⚡ Temps réel | Réduction de la latence réseau |
| 💰 Coût réduit | Moins de bande passante & calcul cloud |
| 🌐 Résilience | Fonctionnement hors réseau |
| 📜 Conformité | Souveraineté des données |
⚙️ Principes Fondamentaux :
Inférence sur appareil (mobile, IoT, PC industriel)
Fonctionnement hors ligne
Réponses immédiates
Conservation locale des données
🧩 SLMs en Contexte Edge :
| Modèle | Avantages |
|---|---|
| Phi-4, Mistral-7B, Gemma | Mémoire réduite, calcul optimisé, démarrage rapide |
| Cibles | IoT, mobiles, serveurs edge, PC |
🗂️ Modules du Cours :
| Module | Sujet | Niveau | Durée |
|---|---|---|---|
| 00 | Introduction | Débutant | 1-2 h |
| 01 | Fondamentaux EdgeAI | Débutant | 3-4 h |
| 02 | Modèles SLM | Débutant | 4-5 h |
| 03 | Déploiement SLM | Intermédiaire | 4-5 h |
| 04 | Optimisation | Intermédiaire | 5-6 h |
| 05 | SLMOps | Avancé | 5-6 h |
| 06 | Agents IA | Avancé | 4-5 h |
| 07-08 | Implémentations & outils | Expert | 8-10 h |
Voici une déclinaison en schéma graphique :
🌐 Support Multilingue :
Points Forts du Cours :
---------------------------------------------------



Aucun commentaire:
Enregistrer un commentaire