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L’Edge AI rapproche l’inférence de l’utilisateur pour réduire la latence, les coûts cloud et améliorer la confidentialité. Ce guide couvre les décisions d’architecture et d’exploitation.

Modèles — Distillation, quantification (int8/4), sparsité. Choisissez un format (ONNX, Core ML, TensorRT) selon vos devices.

Déploiement — Bundling, mises à jour différentielles, compatibilité device/OS, fallback cloud.

Mesure — Latence p50/p95, consommation énergétique, thermals; instrumentation sur device.

Sécurité — Hardening, stockage de clés, enclave sécurisée, contrôle des appels réseau.

MLOps edge — Télémetrie opt‑in, AB‑tests, rollbacks, canary. Gouvernance de versions par parc. original: true category: Guide tags: