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Rapidité, disponibilité, confidentialité des données : nombreuses sont les raisons de déployer ses modèles de Machine Learning (ML) en embarqué, au plus près de leur point de consommation. Néanmoins, ce choix s’accompagne de contraintes : smartphones, caméras intelligentes et autres objets connectés ont des capacités de calcul limitées qui doivent être utilisées de manière frugale.