La firme de semi-conducteurs allemande Infineon Technologies annonce l’ajout d’une technologie d’'apprentissage automatique par vision sur ordinateur à son outil de développement de solution d’IA, Deepcraft Studio. Cette évolution s’appuie sur la prise en charge de données audio, radar et autres données de séries chronologiques au sein de cet environnement, acquis lors du rachat de la société suédoise Imagimob en 2023.

Selon Infineon, la vision par ordinateur est une technologie clé pour l'apprentissage automatique, avec des cadres tels que l’application Yolo (You Only Look Once, un algorithme de détection d'objets en temps réel introduit en 2015) fréquemment utilisés pour l'inspection visuelle en temps réel des pièces ou pour arrêter les machines en présence d'un humain.

Pour rappel, Imagimob, spécialiste des plates-formes d’apprentissage automatique adaptées aux contraintes des environnements aux ressources limitées (TinyML), a lancé en 2020 une plate-forme de développement conçue pour l'apprentissage automatique sur les équipements de périphérie de réseau (edge), avec un focus particulier sur la fourniture de modèles ML (Machine Learning) de qualité industrielle, en vue de passer rapidement de la collecte de données au déploiement de modèles.

« Ces mises à jour de Deepcraft Studio optimisent chaque étape du développement de modèles d'IA pour les cas d'utilisation fondés sur la vision, en commençant par la collecte et le prétraitement des données et jusqu'au déploiement du modèle, commente Alexander Samuelsson, chef de produit pour Deepcraft Studio. Ce qui signifie que nous proposons aux développeurs un véritable support de bout en bout pour la vision. »

Grâce à cette prise en charge associée aux microcontrôleurs d’apprentissage automatique PSoC  Edge d’Infineon, les développeurs sont équipés pour ajouter des fonctionnalités d’intelligence artificielle haut de gamme à leurs produits.

Parallèlement une démonstration avec détection d’objets à l’aide des modèles Ultralytics réalisés avec Yolo, proposée par Infineon, autorise les développeurs à former des cadres de vision personnalisés par ordinateur à l’aide de l’outil. Une approche qui réduit les temps de formation tout en maintenant une précision élevée, rendant de ce fait, selon Infineon, le déploiement d’application d’IA plus rapide et plus efficace.

Concrètement, les développeurs peuvent exécuter leur modèle en temps réel à l’aide de leur propre ordinateur et de leur propre caméra, en s’assurant qu’il fonctionne comme prévu avant de le déployer sur le matériel cible. Accélérant de fait la phase de développement d’une application d’IA car des améliorations peuvent être apportées au modèle avant son déploiement.