Microchip accélère l’Edge AI avec des solutions de bout-en-bout prêtes à l’emploi
Microchip Technology transforme ses microcontrôleurs et microprocesseurs en plateformes Edge AI intelligentes, sécurisées et prêtes au déploiement.
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L’intelligence artificielle évolue rapidement du Cloud vers la périphérie des réseaux. Cette transition permet des prises de décision en temps réel dans les environnements industriels, automobiles, IoT grand public et centres de données.
Microchip annonce l’extension de son offre Edge AI avec des solutions de bout-en-bout prêtes à l’emploi. Ces nouvelles solutions combinent :
- Microcontrôleurs (MCU)
- Microprocesseurs (MPU)
- FPGA
- Modèles ML optimisés
- Outils de développement intégrés
- Support d’un écosystème partenaire en pleine expansion
L’objectif : simplifier et accélérer le développement de systèmes Edge AI intelligents, sûrs et efficaces.
L’IA au plus près des capteurs
Les microcontrôleurs et microprocesseurs de Microchip, historiquement leaders dans l’embarqué, deviennent désormais de véritables plateformes intelligentes capables :
- D’analyser des données en temps réel
- De déclencher des alarmes ou actionneurs
- De piloter des moteurs
- De sécuriser les données en périphérie
Cette approche réduit la latence, limite la dépendance au Cloud et améliore la protection des données.
Solutions d’applications prêtes au déploiement
Les nouvelles solutions incluent des modèles pré-entraînés et du code applicatif modifiable, intégrables via les outils Microchip ou ceux de partenaires.
Applications disponibles :
- Détection et classification de défauts d’arcs électriques
- Maintenance prédictive et surveillance d’équipements
- Reconnaissance faciale avec détection de présence réelle
- Détection de mots-clés pour interfaces vocales
Ces solutions répondent aux exigences des secteurs industriel, automobile et IoT.
Un environnement de développement unifié
Les ingénieurs peuvent s’appuyer sur :
- MPLAB® X IDE
- MPLAB Harmony
- MPLAB ML Development Suite
Cette chaîne logicielle permet de prototyper sur MCU 8 bits puis d’évoluer vers des architectures 16 ou 32 bits plus performantes.
Pour les FPGA, le VectorBlox™ Accelerator SDK 2.0 accélère les applications de vision, IHM et traitement de données capteurs en périphérie.
Des systèmes de référence sont également proposés, notamment :
- Commande moteur avec DSC dsPIC®
- Désagrégation de charges pour compteurs intelligents
- Détection et comptage d’objets
- Surveillance des déplacements
Une approche complète incluant les composants critiques
L’offre Edge AI s’appuie aussi sur des composants complémentaires comme les solutions PCIe®, facilitant la connexion entre calcul embarqué et modules d’alimentation haute densité dans les environnements industriels et data centers.
Selon l’étude IoT Analytics (octobre 2025), l’intégration native de l’Edge AI dans les microcontrôleurs figure parmi les tendances majeures du marché. Cette approche permet :
- Réduction de la latence
- Amélioration de la confidentialité
- Diminution de la dépendance aux infrastructures Cloud
Disponibilité et accompagnement
Microchip collabore étroitement avec ses clients pour :
- L’entraînement des modèles
- L’optimisation des performances
- Le déploiement rapide des solutions
Des webinaires dédiés seront disponibles à partir du 17 février dans le cadre de la Edge AI Webinar Series.
Avec cette nouvelle génération de solutions Edge AI prêtes à l’emploi, Microchip positionne ses microcontrôleurs, microprocesseurs et FPGA comme des catalyseurs clés de l’intelligence embarquée en temps réel.
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