Réseaux 5G privés pour l'IA en périphérie : Déployer une infrastructure GPU dans les usines

Mis à jour le 11 décembre 2025

Mise à jour décembre 2025 : Annonce par Verizon/NVIDIA de réseaux privés 5G + Mobile Edge Compute + solution AI Enterprise (décembre 2024). L'IA en périphérie réduisant la latence d'inférence de plus de 100 ms à moins de 15 ms. Le marché de l'IA industrielle atteignant 43,6 milliards de dollars (2024), avec une projection de 153,9 milliards de dollars d'ici 2030 (TCAC de 23 %). 50 % des entreprises devraient adopter l'edge computing d'ici 2025 (contre 20 % en 2024).

De grands détaillants ont déployé des serveurs d'IA en périphérie équipés de GPU NVIDIA T4 directement dans leurs magasins, réduisant la latence d'inférence de plusieurs centaines de millisecondes à moins de 15 millisecondes tout en éliminant les coûts de bande passante cloud.¹ Cette transformation a nécessité des réseaux privés capables de connecter une infrastructure GPU distribuée avec la fiabilité et la faible latence exigées par les environnements manufacturiers et de vente au détail. Verizon et NVIDIA ont annoncé une solution conjointe en décembre 2024 combinant des réseaux privés 5G avec le Mobile Edge Compute et le logiciel NVIDIA AI Enterprise, permettant des services d'IA en temps réel sur les sites des entreprises.² La convergence de la 5G privée et de l'IA en périphérie crée des modèles d'infrastructure distincts des déploiements centralisés en centres de données.

Le marché mondial de l'IA industrielle a atteint 43,6 milliards de dollars en 2024 avec une croissance annuelle composée de 23 % projetée jusqu'en 2030, date à laquelle le marché atteindra 153,9 milliards de dollars.³ L'industrie manufacturière, les mines et les ports sont en tête des déploiements de réseaux privés selon l'analyse d'Omdia de 2024.⁴ D'ici 2025, les analystes prévoient que 50 % des entreprises auront adopté l'edge computing, contre 20 % en 2024.⁵ Cette croissance reflète la reconnaissance que de nombreux processus industriels nécessitent des décisions en millisecondes que les architectures cloud ne peuvent pas fournir.

Pourquoi la 5G privée permet l'IA en périphérie

De nombreux avantages de l'edge computing, notamment la latence ultra-faible et le contrôle local des données, n'atteignent leur plein potentiel que lorsque les ressources de calcul et de stockage sont étroitement associées à une connectivité performante.⁶ La 5G privée fournit l'épine dorsale fiable, rapide et sécurisée permettant à l'edge computing de fonctionner à son plein potentiel.

Un système d'assemblage robotisé détectant des défauts de qualité subit plus de 100 millisecondes de latence lorsque les images transitent vers le cloud et reviennent.⁷ De nombreuses boucles de contrôle nécessitent des temps de réponse d'environ 10 millisecondes. L'architecture cloud standard ne peut tout simplement pas atteindre le seuil requis pour le contrôle industriel en temps réel. Les réseaux 5G privés éliminent l'aller-retour vers des centres de données distants.

Connectivité dédiée pour les campus industriels

Les réseaux 5G privés fournissent une connectivité dédiée pour les campus industriels, isolant les charges de travail d'IA de la congestion des réseaux publics.⁸ Le spectre dédié garantit une bande passante et une latence constantes quelles que soient les conditions du réseau externe. Les environnements manufacturiers bénéficient d'une fiabilité réseau correspondant aux exigences de disponibilité des systèmes de production.

Le Mobile Edge Compute intègre des ressources GPU directement dans l'infrastructure 5G.⁹ Cette intégration place l'inférence IA au sein de la périphérie du réseau plutôt que de nécessiter une infrastructure de calcul séparée. Les entreprises accèdent à l'accélération GPU via le même tissu réseau connectant les équipements industriels.

Modèles d'architecture pour l'IA en périphérie dans les usines

Les déploiements d'IA en périphérie dans les usines nécessitent des modèles d'architecture répondant aux contraintes des environnements industriels, notamment les conditions difficiles, les agencements distribués et l'intégration avec les technologies opérationnelles.

Stratégies de placement des GPU

Les organisations déploient des serveurs d'IA en périphérie équipés de GPU directement sur les sites de fabrication plutôt que dans des centres de données centralisés. Cette stratégie de placement réduit la latence tout en conservant les données de fabrication sensibles sur site. L'inférence locale évite les coûts de bande passante liés au streaming de vidéo et de données de capteurs vers les services cloud.

La solution Verizon-NVIDIA réunit des réseaux privés 5G sécurisés à faible latence avec les microservices NVIDIA NIM pour l'inférence IA.¹⁰ Des démonstrations ont débuté début 2025, montrant des déploiements pratiques combinant le sans-fil privé avec des services d'IA conteneurisés. Cette approche permet un déploiement d'IA standardisé sur plusieurs installations en utilisant une infrastructure de réseau privé cohérente.

Vision et contrôle en temps réel

De nombreux fabricants déploient des nœuds de calcul en périphérie communiquant directement avec les robots via des réseaux locaux à haut débit ou des réseaux privés 5G.¹¹ Ces nœuds traitent les données de vision ou lidar provenant des robots et renvoient des instructions immédiates. Cette architecture permet un contrôle en boucle fermée avec des budgets de latence impossibles à respecter via une connectivité cloud.

L'inspection qualité représente un cas d'usage courant de l'IA en périphérie. Les caméras capturent des images de produits, les GPU locaux exécutent des modèles de détection de défauts, et le système déclenche le tri ou le rejet dans la fenêtre de temps de la ligne de production. L'ensemble du pipeline, de la capture d'image à l'actionnement physique, se termine avant l'arrivée du produit suivant.

Architectures hybrides cloud-périphérie

Les infrastructures hybrides offrent une évolutivité tant en capacité de stockage que de calcul tout en maintenant les charges de travail sensibles à la latence en périphérie.¹² Les organisations entraînent les modèles dans des centres de données centralisés ayant accès à de grands clusters GPU et à des ensembles de données complets. Les modèles entraînés sont déployés aux emplacements périphériques pour l'inférence avec les données de production.

Cette architecture sépare les préoccupations de manière appropriée. L'entraînement nécessite une densité de calcul et une agrégation de données que les emplacements périphériques ne peuvent pas fournir. L'inférence nécessite une latence que les emplacements centralisés ne peuvent pas atteindre. La 5G privée connecte les nœuds d'inférence en périphérie à l'infrastructure d'entraînement centrale pour les mises à jour de modèles et la collecte de télémétrie.

Solutions industrielles et partenariats

Le marché de l'IA en périphérie sur 5G privée attire les principaux opérateurs de télécommunications et fournisseurs de technologie avec des offres intégrées.

Collaboration Verizon-NVIDIA

La solution de Verizon permet une large gamme d'applications d'IA fonctionnant sur des réseaux privés 5G fiables avec Mobile Edge Compute privé.¹² Cette combinaison fournit des services d'IA puissants en temps réel sur site pour les clients entreprises. La plateforme logicielle NVIDIA AI Enterprise et les microservices NIM fournissent la pile d'IA tandis que Verizon fournit l'infrastructure réseau.

Ce partenariat répond au défi d'intégration qui obligeait auparavant les entreprises à assembler des solutions provenant de plusieurs fournisseurs. Un fournisseur de solution unique simplifie l'approvisionnement, le déploiement et le support pour les organisations manquant d'expertise spécialisée en infrastructure 5G ou IA.

Portefeuille d'IA en périphérie de NTT Data

NTT Data propose un edge computing entièrement géré intégrant l'Edge AI, la 5G privée et l'IoT pour le traitement en temps réel, l'automatisation et l'efficacité opérationnelle.¹³ Parmi les clients figurent des fabricants comme LyondellBasell et BMW Innovation Hub. Le modèle de service géré réduit la charge opérationnelle pour les organisations préférant consommer l'IA en périphérie comme un service plutôt que de développer des capacités internes.

Solutions manufacturières d'Ericsson

Ericsson positionne la 5G privée et l'edge computing comme moteurs des insights en temps réel dans l'industrie manufacturière.¹⁴ Les solutions industrielles de l'entreprise combinent l'expertise cellulaire avec des partenariats de calcul en périphérie pour répondre aux exigences de connectivité des usines. Cette approche reconnaît que les environnements manufacturiers nécessitent des solutions conçues spécifiquement plutôt que de l'informatique d'entreprise réadaptée.

Déployer une infrastructure d'IA en périphérie

Les organisations mettant en œuvre l'IA en périphérie sur 5G privée font face à des défis de déploiement couvrant l'ingénierie sans fil, l'infrastructure GPU et l'intégration industrielle.

Évaluation et planification du site

Les environnements d'usine présentent des défis RF incluant les structures métalliques, les équipements mobiles et les interférences électromagnétiques provenant des machines industrielles. Des études de site doivent caractériser l'environnement RF avant la conception du réseau. Les exigences de couverture s'étendent aux halls de production, entrepôts et zones extérieures reliant les bâtiments.

L'infrastructure électrique et de refroidissement aux emplacements périphériques peut ne pas répondre aux exigences des GPU sans mises à niveau. Un rack de serveurs d'IA consomme des kilowatts d'énergie et génère une chaleur substantielle. Les emplacements d'usine peuvent nécessiter des modifications électriques et CVC pour supporter les installations de calcul en périphérie.

Intégration avec les technologies opérationnelles

Les systèmes d'IA en périphérie doivent s'intégrer aux systèmes de contrôle industriel existants, aux plateformes SCADA et aux systèmes d'exécution de la fabrication (MES). Cette intégration nécessite une compréhension des protocoles industriels et des exigences de sécurité qui diffèrent de l'informatique d'entreprise. Les organisations ont besoin de partenaires possédant une expertise à la fois en IA et en technologies opérationnelles.

Les 550 ingénieurs de terrain d'Introl soutiennent les déploiements d'IA en périphérie nécessitant une infrastructure GPU dans les environnements industriels.¹⁵ L'entreprise s'est classée 14e au classement Inc. 5000 de 2025 avec une croissance de 9 594 % sur trois ans, reflétant la demande de services d'infrastructure professionnels couvrant les déploiements en centres de données et en périphérie.¹⁶

Les déploiements en périphérie à travers 257 sites mondiaux nécessitent des pratiques de déploiement cohérentes quelle que soit la géographie.¹⁷ Introl gère des déploiements atteignant 100 000 GPU avec plus de 64 000 kilomètres d'infrastructure de réseau en fibre optique, offrant l'échelle nécessaire aux organisations déployant l'IA en périphérie sur plusieurs installations de fabrication.¹⁸

Considérations de sécurité

Les réseaux 5G privés nécessitent des architectures de sécurité protégeant à la fois l'infrastructure réseau et les charges de travail d'IA. L'authentification des appareils basée sur SIM, le network slicing pour l'isolation des charges de travail et le chiffrement protègent les données en transit. Les nœuds de calcul en périphérie nécessitent une sécurité physique, un démarrage sécurisé et une protection d'exécution appropriées aux environnements manufacturiers.

Le spectre dédié de la 5G privée fournit une isolation inhérente des réseaux publics, mais les organisations doivent toujours se protéger contre les menaces internes et les accès physiques. Les emplacements périphériques manquent de la sécurité physique des centres de données construits à cet effet.

La trajectoire de l'IA industrielle

La 5G alimentera 12 000 milliards de dollars de production économique mondiale d'ici 2035, les appareils dotés d'IA jouant un rôle clé dans la transformation de l'industrie manufacturière, de la logistique et d'autres secteurs.¹⁹ L'IA en périphérie sur 5G privée représente la convergence permettant cette transformation.

Les organisations qui entament des initiatives de numérisation d'usine devraient évaluer la 5G privée comme infrastructure habilitante pour les déploiements d'IA. Cette combinaison fournit la base de connectivité pour des applications allant de l'inspection qualité à la maintenance prédictive en passant par les robots mobiles autonomes. Les investissements précoces dans l'infrastructure de réseau privé rapportent des dividendes à mesure que les cas d'usage de l'IA s'étendent à travers les opérations.

L'intégration de l'expertise en télécommunications et en IA différenciera de plus en plus les déploiements d'IA industrielle réussis. Les organisations manquant de capacités internes dans les deux domaines devraient rechercher des partenaires offrant des solutions intégrées plutôt que de tenter d'assembler des composants de manière indépendante. L'IA en périphérie sur 5G privée représente une catégorie d'infrastructure véritablement nouvelle nécessitant de nouvelles capacités opérationnelles.

Références