Votre IA tourne offline.Sur votre hardware.Sans jamais envoyer une donnee.
EdgeAI deploie vos modeles de machine learning directement sur Raspberry Pi, NVIDIA Jetson et microcontroleurs. Inference locale, souverainete totale, disponibilite hors reseau.
Fonctionnalites
Tout automatise, rien a gerer
Comment ca marche
En place en 10 minutes
Envoyez votre architecture hardware
Specifiez vos cibles (Jetson, RPi, STM32...) et votre modele actuel. Notre equipe evalue la faisabilite en moins de 24h.
Optimisation et quantization
EdgeAI compresse, quantize et exporte votre modele au format optimal pour chaque target. Tests de performance inclus.
Deploiement et monitoring
Mise en production OTA sur votre flotte. Metriques de performance en temps reel. Rollback en une commande si necessaire.
Outils integres
On opere votre stack, vous n'avez rien a apprendre
Tensorflow
Pytorch
Onnx
Raspberrypi
NvidiaVous n'avez pas a apprendre ces outils — on les opere pour vous. Vous payez l'abonnement, c'est dans votre Slack demain matin.
Pourquoi maintenant
Le cloud n'a pas sa place sur votre chaine de production.
Mardi 6h12. L'usine demarre. Vos cameras de controle qualite sur la ligne 3 attendent une reponse du cloud AWS Frankfurt pour valider chaque piece. Latence moyenne : 340ms. Sur 12 000 pieces/jour, cela fait 68 minutes de cadence perdue. Pire : a 14h, le VPN tombe pendant 8 minutes. La ligne s'arrete. 1 600 pieces sortent sans controle. Le responsable qualite vous dit le soir : 'Si on perd encore le reseau, le client allemand audite tout le lot et facture les retours.' Et au comite RSE, on vous demande pourquoi vos donnees de production transitent par AWS US — alors que vous etes un sous-traitant defense.
IDC predit que 75% des donnees enterprise seront traitees en edge computing d'ici 2027 (vs 10% en 2018). Gartner mesure que l'inference IA en edge reduit la latence par 30x, les couts cloud par 7x et augmente la disponibilite de 99,5% a 99,99% — soit 52 minutes de downtime annuel au lieu de 43 heures. Le RGPD, NIS2 et les exigences de souverainete industrielle rendent desormais l'edge non plus une option mais une obligation reglementaire pour 41% des deploiements IA B2B.
Wikolabs construit des agents IA en production depuis 2023 pour des scale-ups B2B, family offices et fintechs reglementees. Nous avons brule nos doigts sur les memes problemes que vous : pipelines qui hallucinent, briefs ignores, dashboards desertes. EdgeAI est ce que nous avons construit pour nos propres clients exigeants avant de le proposer au marche.
Concretement : vous nous envoyez votre architecture hardware, EdgeAI quantize votre modele (INT8/FP16) avec jusqu'a 75% de reduction de taille sans perte de precision, exporte pour Jetson/RPi/STM32/ESP32 et deploie en OTA sur votre flotte. Resultat : POC livre en 48h, latence < 10ms, 100% offline, conformite RGPD garantie. Votre chaine de production ne depend plus d'AWS Frankfurt ni d'un VPN qui tombe.
IoT & IA Embarquée
L'intelligence artificielle directement sur vos équipements, sans cloud
L'IA ne doit pas vivre uniquement dans le cloud. Pour les applications industrielles qui exigent une latence ultra-faible, une confidentialité des données ou une connectivité intermittente, l'inférence doit se faire localement, sur le device. Wikolabs déploie des modèles IA optimisés pour tourner directement sur Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, STM32 ou vos équipements propriétaires — sans aucune dépendance au réseau.
L'inférence cloud implique une latence de 100 à 500ms incompatible avec les applications temps réel. Les coûts d'infrastructure cloud s'accumulent avec l'échelle. Les données sensibles (images de production, données santé) ne peuvent pas transiter par le cloud. Et sans connectivité réseau permanente, les applications cloud sont fragiles.
Nous optimisons vos modèles IA (quantization INT8, pruning, distillation) pour les rendre compatibles avec les contraintes mémoire et CPU des edge devices. Le modèle est ensuite converti en TFLite, ONNX ou TensorRT, intégré dans un firmware C++/Python adapté et déployé sur vos équipements. Les performances sont validées sur matériel réel avant livraison.
Comment on déploie
Sélection du hardware cible
Analyse de vos contraintes (puissance, consommation, coût, forme) et sélection du hardware optimal : Raspberry Pi, Jetson Nano, Coral TPU, STM32.
Optimisation du modèle
Quantization (INT8/FP16), pruning, knowledge distillation pour réduire la taille et accélérer l'inférence tout en maintenant la précision.
Intégration firmware
Développement du pipeline d'inférence en C++ ou Python. Intégration avec les entrées (caméra, capteurs) et sorties (GPIO, display, réseau).
Validation & déploiement
Tests de performance sur matériel réel (latence, consommation, précision). Déploiement over-the-air (OTA) pour les mises à jour.
Bénéfices concrets
Latence < 50ms
L'inférence locale élimine la latence réseau. Les décisions sont prises en temps réel, essentielles pour les applications de contrôle et de sécurité.
Zéro coût d'inférence cloud
Une fois déployé sur le device, chaque inférence est gratuite. Pour des millions d'inférences par jour, l'économie est considérable.
Données 100% locales
Aucune donnée ne quitte l'équipement. Conformité RGPD simplifiée pour les applications traitant des données sensibles (santé, industrie, défense).
Questions fréquentes
Demarrer
Votre modele tourne offline en 48h
Envoyez-nous votre architecture hardware. POC en 48h. Zero dependance cloud. Aucun engagement.