Maîtriser l’IA mobile : les meilleures pratiques à découvrir

Au début de la conception d'une IA pour mobile, il est essentiel de sélectionner le cadre ou la plateforme adéquat qui facilite le développement et le déploiement des modèles d'IA sur les appareils mobiles.

Plusieurs options existent, comme TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, Core ML, ML Kit et ONNX Runtime, chacun de ces frameworks présente ses propres forces et faiblesses en termes de compatibilité, performances, fonctionnalités et facilité d’usage. Il est donc crucial de comparer et d’évaluer ces différents cadres en tenant compte des besoins et objectifs spécifiques de votre projet d’IA mobile. L’intégration de l’IA dans une application mobile peut révolutionner l’expérience utilisateur et enrichir les fonctionnalités de l’application. Pour cela, il est important de bien comprendre les besoins et comportements des utilisateurs, d’identifier les tâches pouvant être simplifiées ou améliorées par l’IA, et de réfléchir à la manière dont l’IA peut rendre l’interface utilisateur plus intuitive et interactive.

Voici 5 pratiques à mettre en oeuvre dans votre projet :

Optimiser la taille du modèle

Un élément crucial dans la conception de l’IA pour les appareils mobiles est la minimisation de la taille du modèle d’IA, étant donné les limitations en termes de stockage, mémoire et batterie des appareils mobiles. Des modèles trop volumineux peuvent surcharger les ressources et nuire à l’expérience utilisateur. Il est donc important de mettre en œuvre des stratégies telles que la quantification, l’élagage, la compression et la distillation pour réduire la taille du modèle. Ces méthodes aident à diminuer la précision, la complexité et la redondance du modèle, tout en préservant ou améliorant sa précision et ses fonctionnalités.

L’utilisation de petits modèles de langage, comme Gemini Nano – le plus petit des futurs Gemini LLM de Google destiné aux appareils Android Pixel – est un exemple pertinent. Les chercheurs de Microsoft soulignent l’importance de la qualité et de l’étendue des données pour les performances d’un tel modèle. Les SLM (Small Language Models) sont moins coûteux à entraîner et à exécuter pour l’inférence que les LLM (Large Language Models). De plus, ils offrent généralement une latence plus faible que les LLM, ce qui est un avantage significatif pour les applications mobiles.

L’équilibre

Lors de la conception d’une IA pour mobile, un troisième élément clé à considérer est l’équilibre entre l’edge computing et le cloud computing. L’edge computing implique le traitement du modèle d’IA directement sur l’appareil mobile, tandis que le cloud computing repose sur l’envoi des données et des requêtes à un serveur distant où le modèle est exécuté. Chacune de ces approches présente des avantages et des inconvénients, notamment en termes de latence, bande passante, confidentialité, sécurité et évolutivité. Il est donc essentiel d’évaluer les compromis entre ces méthodes et de choisir une solution edge, cloud ou hybride adaptée au projet d’IA mobile.

Utiliser le calcul embarqué dans le smartphone offre plusieurs bénéfices, en particulier la capacité de traiter les données en temps réel sur l’appareil, réduisant ainsi la latence. Ce traitement local permet aux applications de répondre plus rapidement, un atout majeur pour des fonctions nécessitant une réaction instantanée telles que la reconnaissance faciale ou les assistants vocaux. De plus, cela entraîne une utilisation plus efficiente de la bande passante et de l’énergie de l’infrastructure.

Tester sur les smartphones

Une quatrième pratique essentielle dans la conception d’IA pour mobile est de réaliser des tests sur une variété d’appareils. Les appareils mobiles présentent des spécificités matérielles, logicielles et réseau différentes. Un modèle d’IA efficace sur un appareil peut ne pas l’être sur un autre, en raison de variations telles que la capacité de traitement, la taille de l’écran, la qualité de la caméra, le système d’exploitation et la connectivité. Il est donc crucial d’effectuer des tests approfondis sur divers appareils et dans différents scénarios, en recueillant des retours et des données telles que la précision, la rapidité, la fiabilité et la facilité d’utilisation. En outre, la qualité du réseau est un facteur déterminant pour la performance et le bon fonctionnement des applications mobiles dotées d’IA, surtout pour celles qui s’appuient fortement sur le cloud, nécessitent un traitement rapide ou doivent être fiables dans des environnements critiques.

Pensez conception

Dans le cadre de la conception d’une IA pour applications mobiles, respecter certains principes de design est crucial pour assurer une expérience utilisateur satisfaisante et éviter les écueils. Il est important que le système d’IA soit transparent et compréhensible, permettant aux utilisateurs de saisir son fonctionnement et les raisons de ses décisions. Il doit également être respectueux et éthique, en veillant à la protection de la vie privée et de la sécurité, tout en considérant les préférences de l’utilisateur. L’adaptabilité et la réactivité sont également essentielles pour permettre une personnalisation selon les besoins et contextes spécifiques de l’utilisateur. De plus, le système doit offrir une expérience cohérente et intuitive, avec des résultats clairs et des actions faciles à comprendre.

Envisagez d’utiliser l’IA pour améliorer les fonctionnalités existantes de l’application, telles que l’amélioration de la recherche, la classification automatique du contenu ou l’optimisation des performances. L’IA doit également permettre de personnaliser les expériences en adaptant le contenu, les suggestions et les interactions selon les intérêts et le comportement de l’utilisateur. L’interface utilisateur joue un rôle primordial, par exemple, des chatbots peuvent offrir une assistance instantanée ou des recommandations personnalisées basées sur les préférences des utilisateurs.

La confidentialité et la sécurité des données sont des aspects essentiels de l’expérience client. En intégrant des pratiques de protection des données robustes, les développeurs d’IA mobile peuvent gagner la confiance des utilisateurs, ce qui est crucial pour l’adoption et l’utilisation à long terme.

Apprendre

Une pratique essentielle dans la conception d’IA pour mobile est de maintenir un processus d’apprentissage et d’amélioration continus, car l’IA mobile est un secteur dynamique et en évolution constante. Les besoins et attentes des utilisateurs, les données, l’environnement, ainsi que la technologie et les normes évoluent avec le temps, nécessitant que le système d’IA mobile soit capable de s’adapter et de se mettre à jour. Il est donc crucial de surveiller régulièrement les performances et l’efficacité du système d’IA mobile, et d’intégrer de nouvelles techniques et approches pour en améliorer la fonctionnalité et la qualité.

Il est important de rester au fait des derniers développements en IA et d’évaluer leur applicabilité au contexte spécifique de votre application.