Selva Systems se positionne à l'avant-garde de l'intégration du deep learning dans les systèmes embarqués, en développant des solutions innovantes pour l'analyse en temps réel, la maintenance prédictive et l'optimisation des infrastructures. Nous proposons une expertise complète, allant de la conception de capteurs sur mesure à l'implémentation d'algorithmes d'intelligence artificielle sur des plateformes low cost, tout en garantissant performance, fiabilité et respect des contraintes énergétiques.

L'essor des technologies de l'edge computing révolutionne la manière dont les systèmes embarqués traitent les données. En déplaçant le traitement directement à la source — là où les données sont générées — l'edge computing permet un accès instantané aux données des capteurs tout en réduisant la latence et en renforçant la sécurité des informations[1]. Cela ouvre la voie à des solutions capables d'effectuer des analyses en temps réel sans dépendance constante au cloud, tout en optimisant la consommation énergétique.

Aujourd'hui, les avancées dans les frameworks et les composants matériels rendent possible le déploiement de modèles de deep learning sur des plateformes embarquées à faible coût. Les cartes de développement intégrant des accélérateurs matériels, comme les NPU ou les TPU, permettent des inférences complexes tout en maîtrisant la consommation énergétique[2]. Des outils comme TensorFlow Lite for Microcontrollers et l'écosystème TinyML facilitent le développement et le déploiement de modèles optimisés, même sur des microcontrôleurs à ressources limitées[3].

Contexte et opportunités

Des applications concrètes dans des secteurs stratégiques

Les solutions proposées par Selva Systems s'appliquent à de nombreux secteurs d’activité où la réactivité et la précision sont des facteurs déterminants. Voici quelques domaines d'applications :

• Structural Health Monitoring (SHM)
  La surveillance de l'intégrité des infrastructures est un domaine où l'edge computing trouve tout son sens. Grâce à nos capteurs embarqués et à nos algorithmes de détection d'anomalies, il est possible de suivre l'évolution des structures en temps réel, anticipant ainsi les défaillances potentielles[6]. Cette approche optimise la maintenance et prolonge la durée de vie des infrastructures.

• Santé
  Le machine learning révolutionne le domaine médical, de l'aide au diagnostic à la surveillance continue des patients. L'edge computing permet de traiter localement des données sensibles tout en assurant la rapidité des analyses et la confidentialité des informations[7]. Par exemple, des dispositifs portables peuvent suivre les constantes vitales d'un patient et alerter en cas d'anomalie, sans nécessiter de connexion permanente au cloud.

• Usine 4.0 et maintenance prédictive
  Dans le contexte industriel, l'edge computing et le deep learning permettent de surveiller les machines, d'optimiser les chaînes de production et de mettre en place des stratégies de maintenance prédictive[8]. En détectant les signes avant-coureurs de défaillances, les entreprises peuvent réduire les coûts d'entretien, limiter les arrêts de production et améliorer la qualité de leurs produits

• Agriculture intélligente, surveillance environnementale, transport intelligent, etc.

Vers l’AIoT : l’intelligence artificielle des objets connectés

L'évolution des technologies conduit à une convergence entre l'intelligence artificielle et l'Internet des Objets (AIoT), permettant aux dispositifs connectés d’analyser et d’interpréter les données directement à la source[9]. Cette tendance ouvre de nouvelles perspectives dans des domaines tels que

• 🏭 L’Internet industriel, optimisant la production et la logistique.

• 📦 La logistique intelligente, avec un suivi en temps réel des flux de marchandises.

• 🏗️ Le Structural Health Monitoring (SHM) par IoT, qui exploite des capteurs intelligents pour surveiller en continu l’intégrité des infrastructures (ponts, routes, bâtiments). L’utilisation du deep learning embarqué permet de détecter les anomalies en temps réel, d’anticiper les défaillances et d’optimiser la maintenance préventive. Couplé à l'edge computing, ce système garantit une surveillance locale et résiliente, même en absence de réseau.
  

Les solutions développées par Selva Systems s'inscrivent dans cette dynamique en combinant edge computing, deep learning et IoT, pour offrir des systèmes intelligents, autonomes et résilients.

Notre positionnement

L'intégration du deep learning dans les systèmes embarqués ouvre la voie à des solutions capables de traiter des données en temps réel, tout en réduisant les coûts et en optimisant les performances. Avec des approches sur mesure et une maîtrise complète des technologies d'edge computing, Selva Systems accompagne les entreprises dans la modernisation de leurs infrastructures et l'optimisation de leurs processus.

Nous croyons en l’avenir des systèmes intelligents décentralisés, capables de prendre des décisions localement, en temps réel, tout en garantissant une meilleure résilience des systèmes, la sécurité et la confidentialité des données.

Références

1. Satyanarayanan, M. (2017). "The emergence of edge computing." Computer, 50(1), 30-39.

2. NVIDIA. (2021). "Jetson Nano Developer Kit." NVIDIA Developer.

3. Warden, P., & Situnayake, D. (2019). TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers.

4. Laptev, N. et al. (2015). "Time-series anomaly detection service at scale." Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.

5. Shi, W., Cao, J., Zhang, Q., Li, Y., & Xu, L. (2016). "Edge computing: Vision and challenges." IEEE Internet of Things Journal.

6. Farrar, C. R., & Worden, K. (2007). "An introduction to structural health monitoring." Philosophical Transactions of the Royal Society A.

7. Rieke, N., et al. (2020). "The future of digital health with federated learning." NPJ Digital Medicine.

8. Kagermann, H., Wahlster, W., & Helbig, J. (2013). "Recommendations for implementing the strategic initiative Industrie 4.0."

9. Lin, J., Yu, W., Zhang, N., Yang, X., Zhang, H., & Zhao, W. (2017). "A survey on Internet of Things: Architecture, enabling technologies, security, and privacy." IEEE Internet of Things Journal.
   

10. Ministère de l'Économie, des Finances et de la Souveraineté industrielle et numérique. "Stratégie nationale pour l'IA – France 2030." entreprises.gouv.fr.

11. Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche. "Les IA-clusters pour renforcer la recherche et la formation en IA." enseignementsup-recherche.gouv.fr.

12. France 2030. "L'IA, accélérateur d'innovation dans les systèmes embarqués." experience.france2030.gouv.fr.

13. Ministère de l'Économie. "Lancement de la troisième phase de la stratégie nationale pour l'IA." economie.gouv.fr.

Une approche complète en quatre étapes

Chaque projet utilisant le DeepLearning est conçu sur mesure et suit un processus structuré en quatre étapes clés, assurant des résultats fiables et adaptés aux besoins spécifiques.

1. ⚙️Création sur mesure de solutions techniques
Tout projet débute par la conception de dispositifs adaptés aux cas d’usage. Nous développons des systèmes embarqués intégrant des capteurs performants et optimisés pour les contraintes environnementales et énergétiques. Nos solutions embarquent divers types de capteurs — des capteurs environnementaux aux dispositifs optiques et radars — et sont conçues pour fonctionner sur des plateformes embarquées économiques et performantes.

2. 📊 Collecte et analyse de données pertinentes
Une fois les capteurs déployés, la qualité des données collectées devient cruciale pour le succès du projet. Nous recueillons et analysons un large éventail de données :

• Mesures environnementales : température, humidité, pression.

• Données de mouvement : accéléromètres, gyroscopes, inclinomètres.

• Informations optiques : caméras, capteurs ToF, LiDAR.

• Données radar : surveillance de mouvement, suivi d'objets, détection humaine.

Cette étape est essentielle pour alimenter les algorithmes de deep learning et garantir la pertinence des modèles développés.

3. 🤖 Entraînement de modèles de machine learning
Les données collectées sont ensuite utilisées pour entraîner des modèles d'IA optimisés selon le contexte d'application. Nous travaillons sur plusieurs types d'algorithmes :

• Classification : identifier des motifs ou des anomalies dans les données (ex : détection de défauts sur des chaînes de production).

• Régression : prédire des valeurs continues (ex : durée de vie restante d’un équipement).

• Analyse de séquences temporelles : interpréter des données dynamiques, comme les vibrations d’une machine, les signaux vitaux d’un patient [4], etc. Les scénarios d'application sont infinis.

Les modèles sont optimisés pour être déployés sur des systèmes embarqués grâce à des techniques comme la quantification ou la compression des réseaux, assurant ainsi des performances élevées tout en maîtrisant la consommation énergétique.

4. 🚀 Déploiement opérationnel avec suivi et ajustement continus
Une fois les modèles validés, ils sont déployés sur les plateformes embarquées. Le système fonctionne alors de manière autonome, tout en permettant un suivi des performances et des ajustements continus. Cette étape garantit la robustesse des solutions face à l'évolution des environnements et des besoins. Grâce à l'edge computing, les traitements se font localement, ce qui réduit la dépendance aux réseaux et assure la confidentialité des données[5].

Une dynamique nationale en faveur de l'IA légère : notre créneau

La France a clairement affiché son ambition de devenir un leader mondial dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) embarquée et frugale. Dans le cadre de la stratégie nationale pour l'IA, soutenue par le plan France 2030, le gouvernement vise à capter entre 10 et 15 % des parts du marché mondial de l'IA embarquée d'ici 2025[10].

Cette orientation stratégique se traduit par plusieurs initiatives concrètes :

• 🧪 Soutien aux projets innovants : L'État finance des démonstrateurs et des développements technologiques en IA frugale, avec pour objectif de soutenir au moins 10 projets dans ce domaine[10].

• 🏛️ Mise en place de plateformes européennes : La France prévoit de livrer 3 à 4 plateformes de développement, de test et d'expérimentation d'envergure européenne, axées sur l'IA embarquée, décentralisée et de confiance[10].

• 🎓 Formation et recherche : Neuf pôles d'excellence en IA, appelés IA-clusters, ont été sélectionnés en 2024 et bénéficieront de 360 millions d'euros de financement sur cinq ans pour renforcer la formation et la recherche dans ce secteur[11].

Ces efforts s'inscrivent dans une volonté plus large de positionner la France à la pointe des applications de l'IA, en soutenant notamment les innovations matérielles et logicielles dédiées à l'accélération de l'IA dans les systèmes embarqués[12].

En février 2025, le gouvernement a lancé la troisième phase de sa stratégie nationale pour l'intelligence artificielle, réaffirmant ainsi son engagement à renforcer la position de la France dans ce domaine stratégique. Ces initiatives démontrent la détermination de la France à se spécialiser dans l'IA légère, en mettant l'accent sur des solutions embarquées, économes en énergie et fiables, afin de répondre aux défis technologiques et environnementaux actuels.

Selva Systems était déjà positionnée sur ce créneau stratégique bien avant l’annonce de ces orientations nationales. Nous avons identifié le potentiel de l'IA embarquée et frugale comme un levier majeur d'innovation, capable d'ouvrir des marchés délaissés par les grands acteurs – contraints par des logiques d’échelle – et inaccessibles aux plus petits qui ne disposent pas de l’ensemble des compétences transverses nécessaires.

Nous, nous les avons.

Nous maîtrisons l'intégralité de la chaîne de valeur, de la conception des capteurs à l'optimisation des algorithmes embarqués, en passant par la collecte intelligente de données et le déploiement sur des plateformes low cost.

Dans ce contexte national favorable, Selva Systems est idéalement positionnée pour :

• 💡 Capitaliser sur notre avance technologique,

• 🏆 Renforcer notre expertise sur les solutions d’IA légère,

• 📈 Accélérer notre développement en bénéficiant des dynamiques d’investissement publiques et privées,

• 🌍 Adresser des marchés de niche difficiles d’accès pour les grands acteurs et encore inexploités par les plus petits.

Nous croyons qu'une partie de l’avenir de l’IA passe par l’efficacité, la sobriété énergétique et la décentralisation. En phase avec les ambitions nationales et fort de notre avance technologique, Selva Systems est prêt à répondre aux défis actuels en matière d'IA légère.