IA embarquée
Fellow suit ce sujet depuis juillet 2026 : 28 articles résumés en français, dont 8 jugés majeurs ou notables.
Les sorties majeures
Liquid AI publie open d1, des modèles de décision multimodaux open-weights pour l'edge
Deux modèles open-weights réellement disponibles sur Hugging Face (d1-3B, d1-omni-600M) avec benchmarks documentés, code d'inférence publié, et performances mesurées sur hardware edge (16-50ms sur Jetson). Nouvelle catégorie de modèles (décision en single forward pass, non-génératifs) avec cas…
Toute l'actualité · 28 articles
Détection des maladies foliaires de la pomme de terre par réseaux de neurones convolutifs
Un CNN compact classe les feuilles de pomme de terre en trois catégories : 98,66 % de précision sur PlantVillage, 90,28 % sur des images de terrain collectées en Éthiopie.
Compression de LLM sous 1 bit via factorisation latente
Samsung Labs propose LittleBit, une méthode de compression extrême des grands modèles de langage qui réduit les poids à moins d'un bit par paramètre sans dégradation majeure des performances.
Liquid AI publie open d1, des modèles de décision multimodaux open-weights pour l'edge
La startup Liquid AI, issue du MIT, dévoile une famille de modèles de décision multimodaux conçus pour tourner localement sur des appareils edge, avec des poids ouverts sur Hugging Face.
Paradee : distiller Kokoro-82M en un modèle TTS mono-voix de 8M de paramètres
Un modèle de synthèse vocale compressé 10x, 8,5 Mo en int8, tourne 25x plus vite que le temps réel sur un seul CPU.
Un cluster d'ESP32-S3 fait tourner un modèle de langage BitNet en 1,58 bit
Un projet open source distribue l'inférence d'un LLM quantifié en 1,58 bit sur plusieurs microcontrôleurs ESP32-S3.
Drone de frappe autonome : le Jetson Orin Nano de Nvidia choisit et bombarde les cibles
Une startup suédoise développe des drones d'attaque autonomes propulsés par le module Nvidia Jetson Orin Nano, capables d'identifier et de frapper des cibles sans intervention humaine.
TensorRT-LLM réalise le benchmark MLPerf Edge Agentic 6,4x plus vite
NVIDIA optimise l'inférence agentic en edge sur Jetson AGX Thor via TensorRT-LLM.
NVIDIA : déployer et optimiser les modèles de raisonnement sur Jetson
NVIDIA permet désormais le déploiement de modèles de raisonnement complexes directement sur le matériel Edge via Jetson.
Benchmark du raisonnement sur mobile
Une analyse comparative de la performance des modèles d'IA sur smartphones, processeurs et NPU.
Perplexity et Nvidia s'associent pour lancer un agent IA local, sans coûts de tokens
Un nouvel ordinateur portable embarque un agent IA fonctionnant entièrement en local, promettant de s'affranchir des frais liés aux API cloud.
Xiaomi AI Cube et Xring O100 : 1,22 To/s, 330 tokens/s pour un LLM local de 120B
Xiaomi dévoile un appareil dédié à l'IA locale capable de faire tourner un modèle de 120 milliards de paramètres à 330 tokens/s.
« Embedded AI » : un nouveau livre chez No Starch Press
No Starch Press publie un ouvrage consacré au déploiement de modèles d'IA sur systèmes embarqués et contraintes matérielles limitées.
LFM2.5-DSpark : jusqu'à 3,2x d'inférence plus rapide, du H100 au MacBook
Liquid AI dévoile LFM2.5-DSpark, une nouvelle version de son modèle optimisée pour accélérer l'inférence sur une large gamme de matériel.
Inférence LLM distribuée sur flottes de PC IA Intel via des shards de pipeline précompilés
Des chercheurs Intel montrent comment plusieurs PC IA modestes peuvent faire tourner ensemble un LLM 70B via du parallélisme pipeline optimisé.
LFM2.5 : checkpoints Q4_0 issus d'une distillation adaptée à la quantification
Liquid AI publie des versions quantifiées de LFM2.5 obtenues via une méthode de distillation prenant en compte la quantification.
LFM2.5-VL-3B : des capacités de vision plus rapides et performantes pour l'edge
Liquid AI dévoile un nouveau modèle vision-langage compact, conçu pour tourner efficacement sur des appareils à ressources limitées.
NVIDIA JetPack 7.2.1 ajoute des capacités vidéo agentiques et l'émulation T3000
NVIDIA met à jour JetPack pour ses modules Jetson avec de nouveaux outils de traitement vidéo orientés agents et un support d'émulation matérielle.
Needle2 : un LLM agentic de 14 Mo pour mobiles et objets connectés
Un modèle léger adapté aux téléphones, wearables et robots.
Mémoire structurée pour LLM Edge : injection O(1)
PRECOG et SMC exploitent les SSMs pour un RAG en O(1), éliminant le coût de prefill des Transformers.
Exécution d'un LLM autorégressif sur processeur 6502
Un projet démontre la faisabilité de faire tourner un modèle BitNet sur le microprocesseur 6502.
Exécution d'un LLM de 28,9M paramètres sur un microcontrôleur à 8$
Un projet démontre la faisabilité de faire tourner un petit modèle LLM sur ESP32, un microcontrôleur à très bas coût.
NVIDIA présente Cosmos 3 Edge, une famille de modèles pour l'IA embarquée
NVIDIA élargit sa gamme Cosmos avec une version optimisée pour le déploiement sur des dispositifs edge, destinée à la robotique et à la conduite autonome.
Nvidia DGX Spark utilisé comme machine principale au quotidien
Un développeur teste le mini-PC IA DGX Spark de Nvidia comme poste de travail quotidien, entre promesses et limites concrètes.
NVIDIA DeepStream 9.1 : suivi 3D multi-caméras pour applications de vidéo-analyse
NVIDIA détaille comment ses nouvelles fonctions DeepStream 9.1 permettent de suivre un objet en 3D à travers plusieurs caméras.
Reconnaissance vocale et synthèse vocale en moins de 500 ko
Moonshine AI propose un modèle ultra-compact pour l'ASR et le TTS, pensé pour tourner en local sur des appareils très contraints.
Tokenizer Transplantation : corriger l'effondrement autoregressif en ASR Bengali
Une méthode de 'transplantation' de vocabulaire améliore considérablement l'ASR edge pour le Bengali sans ré-entraînement complet.
ECGLight : un pipeline léger pour numériser les ECG papier et dépister l'infarctus
Un framework embarqué convertit une photo smartphone d'ECG papier en signal 12 dérivations et détecte l'infarctus du myocarde en moins de 30 secondes sur CPU.
Un cadre d'Apple Silicon explique la demande pour le Mac Mini en IA
Un responsable Apple détaille pourquoi le Mac Mini s'impose comme plateforme IA locale et esquisse la vision on-device de la firme.