Intégration NVIDIA Jetson Edge AI
Nous concevons le model serving, l’ingest caméra, le dimensionnement thermique/électrique et le déploiement terrain sur Jetson Orin/Xavier.
Edge AI • LLM On-Premise • MCP
Nous industrialisons l’Edge AI et l’infrastructure IA on-premise
Nous unifions NVIDIA Jetson, clusters NPU/GPU, LLM/SLM on-premise, runtime MCP et pipelines caméra/capteurs dans une seule architecture—pour passer du pilote à la production avec faible latence et confidentialité des données.
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Enjeu
Pourquoi les projets Edge AI et LLM on-premise bloquent en production
Latence d’inférence : chaque frame ou token envoyé au cloud retarde les décisions terrain et casse les scénarios edge temps réel.
Confidentialité des données on-premise : vidéo, audio et textes sensibles hors site créent un risque réglementaire et de sécurité.
Pipeline RTSP/capteurs edge : sans standardisation RTSP caméras, PLC et IoT, Vision AI et sensor fusion ne sont pas fiables.
Goulot pilote→production : un lab Jetson/GPU sans runtime de production, pipelines modèles et intégration MCP ne scale pas.
Approche
Nous construisons ensemble compute edge, runtime modèles on-premise et intégration opérationnelle
Hades Elektronik conçoit nœuds Jetson, compute NPU/GPU, serveurs LLM/SLM & MCP on-premise, pipelines RTSP/capteurs et liens ERP/MES comme une architecture unique. L’objectif n’est pas une démo, mais une infrastructure IA de production à faible latence, observable et sécurisée.
Capacités
Capacités techniques Edge AI et IA on-premise
Runtime LLM/SLM On-Premise & Serveur MCP
Nous exécutons des LLM/SLM entreprise on-prem et connectons outils, sources de données et agents via le protocole MCP de façon sécurisée.
Architecture Compute NPU/GPU
Nous dimensionnons la capacité d’inférence du NPU edge au cluster GPU datacenter selon latence, batch et coûts.
Sensor Fusion & Vision Analytics
Nous fusionnons caméras RTSP, capteurs et signaux industriels pour des flux d’analytics et d’aide à la décision.
Pipelines de Déploiement de Modèles
Nous mettons en place des pipelines reproductibles : packaging, quantification, déploiement edge/cluster et gestion de versions.
Cas d’usage
Scénarios Edge AI et LLM on-premise
Contrôle Qualité Industriel
Détection de défauts à faible latence sur ligne avec caméras + Jetson/NPU, résultats vers MES/ERP.
Analytique Sécurité Site / Installation
Vision analytics on-prem sur RTSP : intrusion de zone, EPI, anomalie et déclenchement d’événements.
Systèmes Autonomes & Décision Edge
Boucles de décision edge : fusion capteurs, inférence locale et action sans dépendance cloud.
Infrastructure LLM / RAG Privée Entreprise
LLM/SLM on-premise, RAG documentaire privé et accès outils via MCP pour une IA qui reste dans votre datacenter.
Déploiement
Du pilote IA à l’infrastructure Edge AI managée
01
Discovery
Objectifs de latence, confidentialité, inventaire caméras/capteurs et capacité GPU/Jetson existante.
02
Architecture
Planification Jetson edge, cluster NPU/GPU, runtime LLM/SLM, MCP et intégrations.
03
Déploiement
Mise en place contrôlée des nœuds edge, model serving, pipelines RTSP/capteurs et runtime on-prem.
04
Intégration
Connexion des sorties IA à MCP, API, ERP/MES et notifications opérationnelles.
05
Gestion
Suivi continu des versions modèles, performance d’inférence, sécurité et capacité.
FAQ Edge AI et IA on-premise
Comment garantissez-vous la sécurité des données d’un LLM on-premise ?
Modèles et corpus RAG restent sur votre réseau. Contrôle d’accès, segmentation, journaux d’audit et runtime éventuellement air-gapped empêchent l’exfiltration vers le cloud public.
Comment choisissez-vous le matériel NVIDIA Jetson ?
Nous dimensionnons la classe Orin/Xavier et la carte porteuse selon le nombre de caméras, la taille du modèle, les cibles FPS/latence, le budget énergie et l’environnement.
Que apporte l’intégration du protocole MCP ?
MCP permet aux LLM/agents on-premise de se connecter aux outils, sources de données et systèmes entreprise de façon standard et auditable, en réduisant les adaptateurs ad hoc.
Comment atteignez-vous les objectifs de latence ?
L’inférence critique tourne en edge (Jetson/NPU), optimisée par batch et quantification ; le round-trip cloud n’est utilisé que lorsque le workload le permet.
Est-ce compatible avec nos caméras et capteurs existants ?
Oui. Caméras RTSP/ONVIF, PLC et capteurs IoT sont inventoriés ; les pipelines vision et sensor fusion s’adaptent à votre parc installé.
- Edge AI
- On-Premise LLM
- Sensor Fusion
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Contexte service: Infrastructure IA
Services associés
IoT & Systèmes Intelligents
Construisez l’intégration de capteurs industriels, gateways MQTT/CoAP/OPC-UA, edge computing, télémétrie time-series et maintenance prédictive liée au PLC/SCADA.
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Data Center & Edge Infrastructure
Construisez l’infrastructure terrain et data center avec edge industriel fanless, rack/UPS/PDU, precision cooling et haute disponibilité (HA).