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Pôle d’excellence cyber
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Vers la sécurisation et la frugalité 
des fonctions IA embarquées
Les fonctions d’intelligence artificielle se sont imposées 
dans de nombreux domaines, permettant d’accélérer 
des tâches répétitives, d’améliorer l’expérience utilisateur 
et même de contribuer à la création. Jusqu’à récemment, 
ces fonctions étaient essentiellement exécutées dans le 
cloud afin de pouvoir accéder aux puissances de calcul 
et d’énergie nécessaires. Mais on voit apparaître depuis 
peu des architectures dédiées à l’IA, les NPU (Neural 
Processing Unit), pendants neuronaux des classiques 
CPU et GPU.  
 
Du fait de leur conception et de leur spécialisation, 
les NPU permettent l’exécution locale de fonctions 
IA avec une consommation énergétique réduite. Ces 
composants sont désormais présents sur la plupart des 
smartphones haut de gamme, dans les téléviseurs ou 
dans les ordinateurs portables.
 
L’exécution locale représente un atout en matière de 
confidentialité et d’intégrité. Toutefois, les capacités des 
NPU restent souvent limitées, notamment en termes de 
mémoire – réduisant ainsi la taille des modèles – et ne 
prévoient généralement pas de mécanismes intégrés 
de protection.
 
Nous décrivons dans cet article deux approches 
permettant de construire des réseaux compacts de 
traitement du signal et d’assurer leur sécurité. 
 
Algorithmes frugaux et interpolateurs neuronaux 
 
Le traitement du signal en temps réel repose sur un 
compromis délicat entre optimalité statistique et 
simplicité algorithmique. Par exemple, l’exploration 
exhaustive d’une fonction de vraisemblance dans le cadre 
de problèmes d’estimation statistique présente souvent 
une complexité combinatoire difficilement compatible 
avec les matériels limités en mémoire et en puissance 
de calcul. Dans ces cas, il est parfois nécessaire de faire 
des compromis en sacrifiant une partie de la précision 
statistique pour répondre aux contraintes d’exécution. 
Parallèlement, les réseaux neuronaux se sont imposés 
grâce à leur propriété d’approximation universelle. Ils 
permettent d’approcher des fonctions non linéaires 
complexes pour des tâches variées, mais ne répondent 
pas toujours aux exigences statistiques, comme la 
réduction des biais ou la résistance au bruit. 
Pour concilier ces deux approches – optimalité statistique 
et traitement en temps réel –, nous proposons d’utiliser 
systématiquement des interpolateurs neuronaux 
peu profonds (shallow neural networks) pour calculer 
automatiquement les critères statistiques comme le 
maximum de vraisemblance. 
Ces architectures permettront de : 
•	
réduire la complexité de calcul tout en 
maintenant des performances satisfaisantes, 
•	
et répondre aux contraintes des systèmes 
embarqués, où la capacité de calcul et la 
consommation énergétique sont limitées. 
La conception de ces réseaux peut s’appuyer 
sur des données simulées, en combinant des 
modèles théoriques du signal et des mécanismes 
d’apprentissage automatique. Cela pourrait marquer 
 Gaëtan Le Guelvouit 
Direction Performance 
et Innovation
b<>com
Stéphane Paquelet 
Direction Performance 
et Innovation 
b<>com