TF Lite IA edge Quantification Embarqué
Du machine learning qui s'exécute hors ligne sur l'appareil — sans aller-retour vers le cloud, sans exposition des données. Modèles TFLite quantifiés pour la reconnaissance d'images, la détection d'activité et l'inférence NLP sur Android (NNAPI, délégué GPU) et iOS (délégué Metal). Développés et testés pour le matériel que vous livrez réellement.
Nous déployons des pipelines d'inférence TFLite dans des applications de logistique, de santé et grand public où la capacité hors ligne et la confidentialité des données sont non négociables. Nous convertissons les modèles TensorFlow et PyTorch au format flatbuffer TFLite, appliquons la quantification post-entraînement INT8 ou FP16, et sélectionnons le délégué matériel adapté au niveau de l'appareil cible. Lorsque le modèle doit s'améliorer dans le temps, nous concevons un mécanisme de mise à jour OTA qui télécharge les nouveaux poids flatbuffer sans passer par les stores d'applications.
Défis
La quantification INT8 peut dégrader le mAP de détection d'objets de 3 à 10 % si le jeu de données représentatif est trop petit. Nous calibrons avec un échantillon statistiquement représentatif de vos données de production.
Le délégué NNAPI est absent ou bogué sur certaines versions Android OEM. Nous mettons en œuvre une chaîne de repli de délégués (GPU → NNAPI → CPU) et testons sur la matrice d'appareils que vous livrez réellement.
Un modèle float32 de 20 Mo peut provoquer des OOM sur les appareils d'entrée de gamme. Nous appliquons la quantification à plage dynamique et l'élagage d'architecture pour tenir sous 8 Mo tout en respectant le SLA de latence.
Les modèles PyTorch nécessitent un intermédiaire ONNX ou torch.export pour une conversion TFLite propre. Les ops personnalisées absentes de l'ensemble d'ops TFLite nécessitent un noyau d'op personnalisé en C++.
Les opérations du délégué Metal doivent s'exécuter sur le thread compatible Metal. Nous isolons l'inférence dans une DispatchQueue dédiée et validons sous stress de concurrence.
L'envoi de nouveaux poids de modèle nécessite un pipeline de téléchargement, une vérification d'intégrité et un rollback en cas de pic du taux d'erreur d'inférence. Nous mettons en œuvre des bundles de modèles versionnés avec validation par hachage SHA-256.
Solutions
Classification et détection en temps réel pour le retail, les opérations terrain, l'imagerie médicale et les superpositions de réalité augmentée — utilisables hors ligne.
Reconnaissance d'activité pilotée par IMU, détection d'anomalies et classification de gestes à partir des données d'accéléromètre et de gyroscope.
Classification de texte, reconnaissance d'entités nommées et détection d'intentions sans envoyer le texte de l'utilisateur à une API distante.
Un seul flatbuffer .tflite déployé sur les deux plateformes avec sélection de délégué spécifique à chaque plateforme et sortie d'inférence identique.
Quantification post-entraînement (INT8/FP16), élagage par magnitude et recherche d'architecture pour s'adapter aux contraintes matérielles.
Téléchargement de modèles en arrière-plan avec contrôle de version, vérification d'intégrité et rollback automatique en cas de régression de précision.
Stack
TensorFlow Lite, TensorFlow, PyTorch (via ONNX), Android NNAPI, délégué GPU, délégué iOS Metal, Kotlin, Swift, Android NDK, CMake.
Conformité
Conforme au RGPD · Compatible HIPAA · Traitement embarqué · Minimisation des données
Cas clients
Application patient pour un réseau de laboratoires de 40 villes — prise de rendez-vous, résultats numériques, plus de 2 500 analyses, intégrations de planification et de comptabilité.
Application fitness iOS & Android native pour marathons et défis — programmes, statistiques et classements sur un backend Laravel, pour les États-Unis & l'UE.
Application de vente terrain iOS & Android fonctionnant hors ligne pour un distributeur agricole — catalogue structuré, reporting des affaires, plan vs réalisé.
Pourquoi YuSMP
La conversion des modèles, la quantification, la sélection des délégués et l'intégration sont réalisées par une seule équipe — aucune coordination entre data scientists et ingénieurs mobiles.
Nous ne livrons pas tant que le modèle ne passe pas les benchmarks de précision et de latence sur les niveaux matériels que vos utilisateurs tiennent réellement en main.
Chaque déploiement TFLite que nous réalisons fonctionne sans connexion réseau — une exigence absolue pour les applications de logistique, d'opérations terrain et de santé.
FAQ
Oui. Nous utilisons torch.export ou ONNX comme intermédiaire, puis le convertisseur TFLite. Les ops personnalisées absentes de l'ensemble d'ops TFLite nécessitent un noyau d'op personnalisé en C++ — nous les écrivons et les testons dans le cadre de la conversion.
Typiquement 1–5 % de mAP pour la détection d'objets et 2–8 % pour les tâches NLP, avec une réduction de taille 4× et une amélioration de latence de 2–3×. Nous effectuons des benchmarks sur votre matériel cible avant de nous engager sur un niveau de quantification.
La sortie d'inférence est identique ; le délégué d'accélération diffère — NNAPI/GPU sur Android, Metal sur iOS. Nous abstractions la sélection du délégué derrière une interface commune et validons la parité.
Oui — pour les poids du modèle (flatbuffer). Nous mettons en œuvre un pipeline de téléchargement en arrière-plan avec vérification d'intégrité SHA-256 et rollback en cas de pic d'erreur d'inférence. Les modifications du pipeline de prétraitement nécessitent une mise à jour de l'application.
Le délégué NNAPI nécessite Android 8.1 (API 27). Le délégué GPU fonctionne à partir d'Android 5.0. Le repli CPU fonctionne à partir de l'API 21. Nous configurons la chaîne de repli en fonction de votre version minimale supportée.
L'inférence embarquée signifie que les données brutes ne quittent jamais l'appareil. Au regard du RGPD, nous documentons tout de même les sorties inférées si elles constituent des données personnelles, et nous appliquons la minimisation des données à ce que produit la couche de sortie du modèle.
Les deux — nous développons et entraînons des modèles dans TensorFlow/PyTorch pour les clients sans équipe de data science, et nous gérons la conversion et le déploiement pour les clients qui disposent déjà de modèles entraînés.
Réponse sous 1 jour ouvré. NDA sur demande.
Partagez quelques détails et un consultant senior vous répondra dans un délai d'un jour ouvré.