EdenField et ses 7 caractéristiques : quand l'intelligence se fait moins marteau
Souveraine, frugale, locale, portable, fiable, explicable, adaptative : les sept qualités que nous mettons en avant pour EdenField ne sont pas des arguments de communication. Elles découlent toutes d'un même choix technique, celui d'une intelligence compacte et vérifiable plutôt que d'un grand modèle statistique opaque. Voici, pour chacune, ce qui nous autorise à l'affirmer.
Eden : quand "l'intelligence" se fait moins marteau
"Quand on a un marteau, tout ressemble à un clou"
Si OpenAI a sû faire sortir l'intelligence artificielle de son dernier hiver, les ingénieurs n'ont pas attendu ChatGPT pour résoudre des problèmes complexes.
Face à la bulle gonflante, on s'est rapidement posé la question suivante chez Naturalink : "d'où vient que tout le monde cherche à injecter partout quelque chose de parfois très inadapté à la résolution d'un problème ?"
Dans nos heures les plus cyniques, on se surprend à imaginer, en guise de réponse, une situation farfelue dans laquelle un vibe coder s'émerveillerait devant la création d'une application de calculatrice qui ferait un appel API à un LLM pour exécuter n'importe quelle opération arithmétique.
Un tel cas improbable (malheureusement pas impossible) a le mérite de donner des pistes sur ce qu'il est raisonnable d'espérer de Big Tech, à savoir principalement : continuer de faire enfler la bulle.
La meilleure réponse à la question sous-jacente s'est révélée être, elle, sans innovation : "parlez de ce que vous faîtes", nous a-t-on conseillé.
C'est ainsi qu'est née la plateforme EdenField.
Contribution modeste à un effort visant l'épanouissement d'idées parfois à contre-courant, ce blog se veut être une initiative à taille humaine de communication pour "d'autres voies". On y discute d'approches alternatives mais puissantes pour rendre possible ce que le "tout-LLM" interdirait par manque de connectivité, par budget inadapté, par nécessité de souverainté ou tout simplement par conscience écologique.
C'est aussi l'occasion pour notre équipe de diffuser nos travaux.
Embedded Deus Ex Natura
Au cœur de ceux-ci, une vision technique qui a pris corps dans ce que nous appelons "EdenField". Acronyme de "Frugal Intelligent Embedded Logic Device", ce boîtier "orienté terrain" ("Field") est la première cristallisation de notre effort "d'embodiment", fidèle à l'ambition de Naturalink que porte l'approche "Eden" : "Embedded Deus Ex Natura".
Ce motto renferme à lui seul les éléments de valeur qui font l'ADN de notre équipe : l'étincelle du génie humain au service de problématiques variées, respectueuse autant que possible de la Nature, notre source d'inspiration première.
EdenField : Eden incarné pour la recherche et la productivité
EdenField ne renferme ni grand modèle de langage, ni réseau de neurones à milliards de paramètres, mais un circuit appris de taille relativement petite, fait d'une logique de portes à seuil et de poids à trois valeurs discrètes. Ce choix d'architecture est précisément ce qui rend possibles les sept propriétés caractéristiques de nos projets.
En d'autres termes, tout, dans EdenField, tient dans le boîtier : percevoir, décider, agir, ou s'abstenir.
flowchart LR
subgraph BOITIER["Dans le boîtier, sans serveur"]
C["Capteur : caméra, micro, mesure"] --> P["Perception embarquée"]
P --> D["Décision : circuit à seuil"]
D -->|situation connue| A["Action locale"]
D -->|doute| S["Abstention : je ne sais pas"]
end
Souveraine
La technologie est conçue et maîtrisée en France, de l'architecture du circuit jusqu'au firmware embarqué. EdenField ne dépend d'aucun modèle ni d'aucune interface propriétaire américaine ou chinoise, et ne requiert l'accès à aucun service en ligne étranger pour fonctionner. Les données, le modèle et la décision restent sous le contrôle des porteurs de projet, aux côtés d'un acteur français.
Frugale
Parce qu'il n'emploie que des nombres entiers et des poids à valeurs discrètes, le moteur se passe de calcul en virgule flottante, de processeur graphique et de mémoire abondante. Là où un modèle statistique courant réclame un serveur ou une carte spécialisée, l'intelligence d'EdenField tient dans quelques dizaines de kilo-octets et s'exécute sur un simple microcontrôleur, pour une consommation très faible. Cette sobriété n'est pas obtenue en dégradant un gros modèle : elle est inscrite dans l'architecture elle-même. Sur notre tâche de détection, le circuit à seuils atteint une performance équivalente, avant optimisation, avec environ 1 900 portes élémentaires, là où une implémentation en portes logiques classiques en demande plus de 30 000, soit plus de dix fois moins. Le modèle embarqué pour l'un de nos démonstrateurs emblématiques tient ainsi dans environ 75 kilo-octets.
Locale
Le modèle s'exécute directement dans le boîtier, au plus près du capteur, et la décision est prise sur place sans attendre la réponse d'un serveur distant. Il en découle trois avantages concrets :
- aucune donnée ne quitte l'équipement, donc aucun risque de fuite ;
- aucune latence réseau, donc une réaction immédiate ;
- un fonctionnement garanti même sans connexion, un point décisif pour des équipements installés loin de toute couverture, comme nous l'avons vérifié sur de vrais ruchers.
Dans nos mesures sur équipement sur nos cas d'usage, une décision est rendue en environ 3,4 millisecondes, et de l'ordre de 5 à 6 millisecondes dans une boucle de perception réelle, sans aucun échange réseau.
Portable
Le même modèle, décrit dans un format unique, s'exécute indifféremment sur un microcontrôleur, sur un ordinateur, dans un navigateur ou sur un serveur. La fonction n'a pas à être réécrite selon la cible : elle voyage avec le produit, du prototype sur table à la série installée sur le terrain. Nous l'avons vérifié sur la totalité de nos cas de référence : le circuit exécuté sur le microcontrôleur rend exactement le même résultat que sa version d'atelier, de façon systématique.
flowchart TD M["Un seul modèle, format unique"] --> MCU["Microcontrôleur"] M --> PC["Ordinateur"] M --> NAV["Navigateur"] M --> SRV["Serveur"]
Fiable
Un grand modèle génératif produit toujours une réponse, quitte à l'inventer : c'est le phénomène d'hallucination.
EdenField fonctionne autrement.
Le circuit choisit parmi un ensemble fini de décisions autorisées, et une marge calibrée lui permet de s'abstenir lorsque la situation ne correspond à rien de connu.
Autrement dit : il sait répondre qu'il ne sait pas, plutôt que de se tromper avec assurance, ce qui est indispensable dès lors qu'une décision commande un actionneur.
Chaque décision peut être tracée. Voici, par exemple, l'enregistrement produit pour un cas clair :
{
"scene": "zone de vol devant la ruche",
"objets_suivis": 3,
"classe": "frelon",
"decision": "alerte",
"abstention": false,
"latence_ms": 3.4
}Lorsque la situation ne correspond à rien de connu, le même enregistrement porte le booléen "abstention" à vrai et aucune action n'est déclenchée.
Explicable
Un circuit à portes de seuil est une structure finie que l'on peut inspecter. On peut suivre ce qui déclenche une décision, contrôler le comportement de manière granulaire et auditer le raisonnement, là où un modèle à milliards de paramètres reste une boîte noire en l'absence d'un effort notable pour comprendre le processus de façon partielle.
L'extrait de journal précédent reflète une décision réellement vérifiable.
Pour un industriel qui engage sa responsabilité, pouvoir expliquer et vérifier une décision peut ne pas être optionnel.
Adaptative
Le modèle s'entraîne à partir de données de terrain et peut être réentraîné puis mis à jour lorsque de nouvelles situations apparaissent. Les versions des modèles et des comportements se gèrent à distance sur un parc d'équipements, de sorte que la fonction s'améliore dans le temps sans qu'il faille remplacer le matériel.
Des promesses éprouvées sur le terrain
Loin d'être une simple feuille de route, ces sept qualités sont les pierres angulaires de EdenField.
Notre démonstrateur "God Save The Bee", installé devant de vrais ruchers pour protéger les colonies françaises du frelon asiatique, voit, reconnaît, décide et agit entièrement dans son boîtier, sans aucun serveur : il localise 90 pour cent des frelons image par image et détecte plus de 98 pour cent de leurs passages. Ces chiffres reposent sur des dizaines d'heures d'enregistrements de terrain, soit plusieurs dizaines de milliers de lots de données annotés.
C'est ce même socle, aujourd'hui disponible pour d'autres équipements agricoles et environnementaux, que nous vous proposons vivre avec nous au fil des aventures techniques, écosystémiques et entrepreneuriales dont nous rendrons compte ici.
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Décrivez votre machine, la situation qu'elle doit reconnaître et la décision qu'elle devrait prendre : nous vous dirons comment arriver à un premier prototype.
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