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Rémi El-Ouazzane, VP chez Intel : "Il va y avoir une énorme compétition sur le marché de l'intelligent edge"

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Entretien En rachetant la pépite Movidius il y a un an, Intel s'est positionné stratégiquement sur le marché du calcul embarqué lié à l'intelligence artificielle. Une acquisition qui, combinée à celles de Nervana et Mobileye, a permis au titan du silicium de rattraper son retard face à la concurrence en matière de deep learning. L'Usine Digitale s'est entretenue avec Rémi El-Ouazzane, CEO de Movidius depuis 2013 et désormais vice-président au sein du New Technologies Group chez Intel, pour faire le point sur l'intégration de Movidius au sein d'Intel, ses marchés les plus prometteurs et les défis technologiques à relever en matière d'intelligence artificielle "at the edge".

Rémi El-Ouazzane, VP chez Intel : Il va y avoir une énorme compétition sur le marché de l'intelligent edge
Rémi El-Ouazzane, VP chez Intel : "Il va y avoir une énorme compétition sur le marché de l'intelligent edge" © V.vdHolst

L'Usine Digitale - Comment s'est passée l'intégration de Movidius au sein d'Intel ?

Rémi El-Ouazzane - Nous appartenons au New Technologies Group, qui est dirigé par Josh Walden. Au sein de ce groupe on trouve Intel Labs, le fleuron de la R&D d'Intel. C’est un laboratoire d'incubation de nouvelles technologies, et ce sont eux qui ont sponsorisé l'acquisition de Movidius en interne chez Intel. L'aspect "intelligent edge" était très important pour eux. C'est aussi eux qui sont à l'origine de la puce neuromorphique qu'Intel a récemment dévoilée. On trouve également au sein du groupe New Technologies l'équipe de RealSense, qui a aussi été très influente pour l’acquisition de Movidius. Et puis il y a des activités wearable, drones, et enfin l'équipe Safron, qui fait de l'analyse prédictive.

 

Qu’a gagné Movidius en rejoignant Intel ?

Intel a contribué à multiplier notre croissance par trois. Côté déploiement, on est passé de 10 à 50 clients. Cela a aussi permis une accélération de notre roadmap sur deux fronts. D'abord les Visual Processing Units (VPU) en tant que puces distinctes avec la sortie récente de Myriad X, en sachant que nous travaillons déjà sur les deux prochaines générations. Nous avons une collaboration très fructueuse avec Intel Labs sur le deep learning qui nous aide sur ce point. Myriad X est 10 à 15 fois plus performante que Myriad 2 pour le deep learning. Le moteur neuronal représente 10-15% de Myriad X, mais il fera 25% pour la prochaine génération.

 

L'autre partie sur laquelle on accélère c'est l'intégration de notre technologie au sein des processeurs Intel à usage général. Le VPU va coexister avec le CPU, GPU et autres composants dans les produits Intel. En conséquence l'échelle à laquelle nos produits sont utilisés va exploser, car il y aura dix fois plus de VPU intégrés que de VPU distincts. C'est un peu comme le GPU, cela prend une direction très similaire. En sachant bien sûr que notre offre c'est la puce mais aussi une grande partie logicielle qui comprend les couches d'abstraction et les outils de développement.

 

Comment se passe la cohabitation avec les autres entités d'Intel spécialisées dans le deep learning, comme Mobileye ou Nervana ?

Intel a quelque chose d'assez spécial dans le sens où l'entreprise est présente sur tous les ordres de magnitude, ce qui implique des architectures très différentes. Chez Movidius notre compétence clé c'est le traitement d'images de tout type (visible, infrarouge, multispectral) pour la reconnaissance d'objet, de forme, ou le tracking... Mais avec comme contrainte de tenir dans un budget énergétique d'un seul watt. Mobileye se situe plutôt dans les 10 W et plus. Nous travaillons sur des problématiques similaires, mais nous sommes optimisés à un niveau moins élevé. Cela dit ils font un excellent travail sur le calcul neuronal, donc il y aura des collaborations internes en matière de R&D. J'ai un très grand respect pour eux.

 

Et puis il y a le cloud. Intel mise beaucoup sur ce sujet et le rachat de Nervana s'est fait dans cette logique, puisqu'ils développent leur propre Tensor Processing Unit (TPU) baptisé Crest. La partie cloud est très importante pour nous, car pour continuer à monter en performance il nous faut implémenter des techniques de deep learning très agressives. Notre toute dernière puce, Myriad X, peut effectuer jusqu'à 1000 milliards d'opérations par seconde, mais nous voulons atteindre dix fois plus d'opérations et ce toujours sur 1 W. Pour y parvenir il faut que les réseaux de neurones soient entraînés dans le cloud avec notre technologie et nos contraintes en tête. Ce n'est possible qu'en ayant une stratégie qui couvre la chaîne d'un bout à l'autre.

 

Quel succès a eu le "Neural Compute Stick" que vous avez lancé en juillet ?

C'est simple : on en avait construit 2000, c'était pour les geeks. Mais il y avait une queue de 500 mètres pour pouvoir en acheter à l'événement auquel nous l'avons dévoilé. La demande était de 50 000. Donc on essaie de rattraper la demande pour pouvoir les livrer. Nous allons lancer quelque chose d'un peu différent mais qui reste dans la même veine au quatrième trimestre. Mais nous ne cherchons pas à créer de business avec ces sticks, le but est de développer notre écosystème de partenaires.

 

Quels sont vos principaux marchés et clients aujourd'hui ?

Une grande partie de nos clients restent confidentiels, mais je peux vous citer Hikvision, qui utilise Myriad X, ainsi que Dahua et Uniview. Ils font partie des cinq plus grands fabricants de caméras de sécurité, et c'est un très grand marché, qui représente environ 300 millions d'unités par an, sans compter l'infrastructure qui va avec. Nos autres marchés principaux sont la maison connectée et les drones. Nous sommes notamment partenaires de DJI, et nous travaillons aussi avec les équipes d'Intel dédiées aux drones professionnels.

 

Ensuite il y a des marchés dont la viabilité n'est pas prouvée mais à fort potentiel, comme la réalité augmentée, la robotique de service et la cobotique industrielle, ainsi que le médical. Je pense notamment à des appareils capables d'effectués des échographies à l'aide d'un smartphone. Au passage, Motorola utilise aussi une puce Myriad 2 dans sa caméra à 360° pour smartphones. Je ne peux pas vous en dire plus mais il y aura une annonce importante impliquant nos produits la semaine prochaine.

 

Malgré l'échec du projet Alloy, la réalité virtuelle et augmentée restent des marchés prometteurs pour vous ?

Nous penchons plus vers la réalité augmentée, et je tiens à insister sur le fait que c'est un marché qui n'a pas encore fait ses preuves et pour lequel il faudra selon moi plusieurs générations de produits avant qu'il ne prenne son envol. Cela étant dit, nous sommes très impliqués sur la réalité augmentée. C'est un marché très intéressant pour nous car la tendance générale des constructeurs est de gérer la vision par ordinateur dans les lunettes et d'effectuer le reste des calculs ailleurs.

 

Cette séparation des calculs est parfaite pour nous, et nous n'avons pas vraiment de concurrents sur ce marché. Que ce soit pour la localisation et cartographie simultanées de l'environnement (SLAM), la reconnaissance 3D pour capturer ou reconnaître des formes, les réseaux de neurones de type long short-term memory (LSTM)... Nous sommes très doués pour tout ça. Nous intégrons aussi désormais une fonction RealSense sur Myriad X. Elle fonctionne avec n'importe quelle caméra stéréoscopique. Nous gérons aussi le deep learning appliqué à la vidéo, et même la détection de mot-clé à l'oral pour la reconnaissance vocale. Donc nous y croyons vraiment, et nous sommes très engagés auprès de tous les acteurs de ce marché.

 

Il y a un intérêt très fort pour le calcul embarqué lié à l'intelligence artificielle depuis deux ans. On a pu le voir avec Apple dernièrement, mais aussi chez vos concurrents comme Qualcomm ou Nvidia...

Qualcomm parle de moteur neuronal, comme nous, mais dans leur cas il ne s'agit que d'un kit de développement logiciel (SDK). L'accélération du deep learning se fait sur leur DSP et leur GPU standards. Au contraire, chez nous les puces sont construites de A à Z pour les fonctions arithmétiques liées au deep learning. Mais cela étant dit je suis d'accord : Il va y avoir une énorme compétition sur le marché de "l'intelligent edge" dans les années à venir. Nous allons revivre un phénomène similaire à l'âge d'or du GPU. Et cela ne viendra pas forcément d'acteurs connus. Il y a eu plus de 500 millions de dollars investis dans les start-up pour les puces dédiées à l'intelligence artificielle aux Etats-Unis cette année. C'est la ruée vers l'or.

 

Mais vous restez confiant...

Je ne veux pas trop me projeter dans le futur, mais je pense que pour les trois prochaines années il va être très difficile de nous rattraper. Nous avons déjà tellement de retours d’expérience que nous connaissons tous les problèmes potentiels et tous nos vecteurs d'amélioration. Et nous bénéficions en plus des découvertes des équipes d'Intel Labs. Par ailleurs, il faut pouvoir raccourcir l'entraînement et l'implémentation dans les appareils et s'assurer que les réseaux de neurones sont entraînés de telle manière que l'inférence "at the edge" en profite. Tout le monde peut mettre plein de choses dans leur puce mais il faut pouvoir l'exploiter. Je pense que faire partie d'Intel nous confère un avantage distinct sur ce point.

 

Enfin, pour moi le vainqueur sera celui qui pourra fonctionner à une très grande échelle. Et de ce point de vue là aussi, Intel dispose d'un avantage considérable. Nous n'avons pas que les VPU distincts mais aussi l'intégration standard dans les processeurs Intel. Les développeurs savent qu'il va y avoir des millions de processeurs et d'appareils équipés d'un VPU et qu'ils pourront faire du deep learning. Après trois ans je ne sais pas. Il faudra peut-être penser à de nouveaux paradigmes. Qui sait, peut-être le neuromorphique.

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