Edge AI hors-ligne — du modèle au vol
Compression • quantification • distillation • adaptation locale limitée • outils de déploiement (TensorRT, OpenVINO, PyTorch Mobile, Edge Impulse).
Jetson / ARM / FPGA INT8 • pruning • distillation Few-shot • continual (borné) MLOps edge • HIL/SIL
Latence p→a (P95)< 80 ms
Pipelines zéro-copy, batch=1, NMS GPU.
Budget puissance IA≤ 7–12 W
INT8, duty-cycle capteurs, clocks dynamiques.
Taille modèle≤ 30–80 MB
Pruning + distillation + ZIP/CRC signé.
Robustesse driftDrift < 1%/mois
SLAM VIO tight-coupled, loop-closure, recalages.