IA Agentique d'Entreprise à la Périphérie

Au cours des dernières années, l'IA d'entreprise a été largement définie par une simple hypothèse : l'intelligence réside dans le cloud. Mais que se passe-t-il lorsque l'IA doit fonctionner là où la connectivité est limitée, où la latence compte, où la confidentialité est critique, ou lorsque des décisions doivent être prises en temps réel ?Alors que les organisations explorent les appareils alimentés par l'IA, les systèmes autonomes, la robotique, les opérations industrielles et les expériences client de nouvelle génération, une nouvelle architecture émerge : celle où le raisonnement, la mémoire et la prise de décision se rapprochent de la périphérie.Rejoignez le Capgemini Applied Innovation Exchange pour une discussion sur l'avenir de l'IA agentique au-delà du datacenter. Ensemble avec des leaders de Qualcomm, Arduino et Moorcheh, nous explorerons comment les avancées dans l'informatique en périphérie, l'inférence locale, la recherche vectorielle et la mémoire persistante permettent aux systèmes intelligents de fonctionner directement sur les appareils tout en maintenant le contexte, l'autonomie et la réactivité.La soirée combinera des perspectives d'entreprise, des plongées techniques, et des démonstrations en direct montrant ce qui devient possible lorsque les systèmes d'IA peuvent se souvenir, raisonner et agir sans dépendre constamment de l'infrastructure cloud.Aperçu : * ​17h30 - 18h00 : Accueil, nourriture et réseautage * 18h00 - 18h15 : Accueil & mise à jour de la communauté * ​18h15 - 20h00 : Discours techniques & Questions/Réponses * 20h00 - 20h30 : Discussion ouverte, réseautage, et clôtureDiscours d'ouverture : L'Avenir du Calcul à la PériphérieRésumé : Un discours visionnaire sur l'évolution de l'informatique en périphérie. Evgeni explore comment l'architecture de Qualcomm permet aux appareils comme l'Arduino UNO Q de traiter des charges de travail IA locales complexes sans compter sur une infrastructure massive de datacenter.Discours technique : ​Une présentation technique de la plateforme Arduino UNO QIntervenant : À déterminer, Développeur senior, Arduino (une entreprise Qualcomm) Résumé : ​Cette session couvre les contraintes matérielles exactes, la configuration de l'environnement Linux, et les mécanismes d'optimisation de la carte pour soutenir des déploiements locaux lourds comme la recherche sémantique et les modèles open-source.Discours technique : ​​Le Moor Edge : Moteur de Recherche Vectorielle Moorcheh ITS sur Arduino Uno Q Intervenant : ​Dr. Majid Fekri, CTO & Co-fondateur, Moorcheh.ai Résumé : ​Une revue de code en direct et une démonstration matérielle présentant le moteur de recherche Moorcheh Information-Theoretic Search (ITS) fonctionnant entièrement en local. Majid parcourra le pipeline de kiosque de vente au détail préservant la confidentialité, démontrant comment le matériel recherche dans sa mémoire persistante et génère des réponses en temps réel, entièrement hors ligne. En exécutant une recherche vectorielle complète et un LLM local quantifié nativement sur l'Arduino UNO Q (3,6 Go), nous prouvons que la mémoire agentique de niveau entreprise ne nécessite pas de calcul massif.Discours technique : ​​Gen Edge AI : Raisonnement, Mémoire Agentique, et Intelligence Physique Intervenant : Tara Khani, PDG & Co-fondatrice, Moorcheh.ai Résumé : ​​Tara détaillera comment les structures de mémoire agentique éco-efficaces servent de couche manquante pour l'IA physique. À mesure que les flux de travail de l'IA passent d'agents de codage autonomes (comme Cursor et Claude Code), les bases de données vectorielles traditionnelles introduisent une "Taxe RAM" catastrophique et des goulets d'étranglement pour la récupération passive. Cette session couvre l'architecture de Memanto par Edge AI Innovations, un agent de mémoire active open-source construit sur un moteur sémantique information-théorique. Nous expliquerons comment remplacer l'ingestion de données passive par une boucle de mémoire à trois primitives (se souvenir, rappeler, répondre) qui donne aux agents un contexte persistant entre les sessions.