// Intelligence Artificielle

Intelligence Artificielle embarquée & Edge AI

NJSYS déploie l'IA au plus près de vos données : modèles ML optimisés pour microcontrôleurs, edge computing et analytics avancé pour l'IoT et l'industrie.

L'IA au service de vos systèmes

L'intelligence artificielle n'est plus réservée aux serveurs cloud. Avec les avancées du TinyML et de l'edge computing, il est désormais possible d'exécuter des modèles de machine learning directement sur des microcontrôleurs. NJSYS identifie les cas d'usage pertinents et déploie des solutions IA performantes dans vos systèmes embarqués.

🤖

TinyML

Modèles ML sur microcontrôleurs (Cortex-M, ESP32). Classification, détection d'anomalies, reconnaissance vocale — le tout en quelques Ko de mémoire.

👁️

Vision par Ordinateur

Détection d'objets, classification d'images, OCR, contrôle qualité visuel. Déploiement sur NVIDIA Jetson, Raspberry Pi et caméras intelligentes.

📈

Maintenance Prédictive

Analyse vibratoire, acoustique et thermique pour anticiper les pannes. Scoring de santé équipement et alertes préventives automatisées.

🔮

Analytics & Prédiction

Séries temporelles, prévision de consommation, optimisation de processus. Deep learning adapté à vos données métier.

💬

NLP & Chatbots IA

Intégration de modèles de langage (Claude, GPT, LLaMA) dans vos applications. Chatbots métier, analyse de documents et assistants intelligents.

⚡

Edge Computing

Traitement des données au plus près de la source. Réduction de latence, économie de bande passante, fonctionnement hors ligne. Inférence temps réel sur edge devices.

Notre approche IA

NJSYS adopte une méthodologie structurée pour intégrer l'IA dans vos projets :

Analyse du cas d'usage

Identification du problème, évaluation de la faisabilité IA, définition des métriques de performance et des données nécessaires.

Collecte & préparation des données

Stratégie d'acquisition, nettoyage, labellisation, augmentation de données. Construction de datasets représentatifs.

Entraînement & optimisation

Sélection et entraînement de modèles. Quantification, pruning, knowledge distillation pour réduire la taille et la latence.

Déploiement embarqué

Intégration, tests de performance sur cible, validation en conditions réelles.

Monitoring & amélioration continue

Suivi des performances en production, détection de drift, réentraînement périodique, mise à jour OTA des modèles.

Technologies IA

TensorFlow LitePyTorchOpenCVscikit-learnNVIDIA JetsonHugging FaceLangChainClaude APIOpenAI APIMLflowPython
Peut-on vraiment faire tourner de l'IA sur un microcontrôleur ?
Oui, grâce au TinyML, des modèles de classification, de détection d'anomalies et de reconnaissance vocale peuvent fonctionner sur des microcontrôleurs ARM Cortex-M avec seulement quelques centaines de Ko de mémoire. NJSYS optimise les modèles pour atteindre les performances requises dans les contraintes matérielles.
Quelle est la différence entre Edge AI et Cloud AI ?
L'Edge AI exécute les modèles directement sur le dispositif (capteur, passerelle), offrant une latence minimale, un fonctionnement hors ligne et une meilleure confidentialité des données. Le Cloud AI offre une puissance de calcul supérieure mais nécessite une connexion réseau. NJSYS conçoit souvent des architectures hybrides combinant les deux approches.

Intégrez l'IA dans vos systèmes

Explorons ensemble les opportunités de l'intelligence artificielle pour votre activité.

Contactez-nous →