SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) est conçu pour gérer le cycle de vie complet de l'inférence IA en périphérie. Les développeurs peuvent définir des pipelines de flux qui ingèrent des données de capteurs, vidéos ou journaux via des connecteurs vers Kafka, MQTT ou sources HTTP. SPEAR déploie dynamiquement des modèles containerisés sur des nœuds de travail, équilibrant la charge à travers des clusters tout en garantissant des réponses à faible latence. Il comprend une gestion de version intégrée, des contrôles de santé et de la télémétrie, et expose des métriques à Prometheus et Grafana. Les utilisateurs peuvent appliquer des transformations personnalisées ou des alertes via une architecture de plugins modulaires. Avec une mise à l’échelle automatisée et une récupération d’erreurs, SPEAR fournit une analyse en temps réel fiable pour l’IoT, l’automatisation industrielle, les villes intelligentes et les systèmes autonomes dans des environnements hétérogènes.

L'IntelligentMASPlatform est conçue pour accélérer le développement et le déploiement de systèmes multi-agents en proposant une architecture modulaire avec des couches séparées pour les agents, l'environnement et les services. Les agents communiquent en utilisant la messagerie ACL conforme à FIPA, permettant une négociation et une coordination dynamiques. La plateforme inclut un simulateur d'environnement polyvalent qui permet aux développeurs de modéliser des scénarios complexes, de planifier des tâches d'agents et de visualiser les interactions en temps réel via un tableau de bord intégré. Pour des comportements avancés, elle intègre des modules d'apprentissage par renforcement et supporte des plugins de comportements personnalisés. Les outils de déploiement permettent d'emballer les agents en applications autonomes ou en réseaux distribués. De plus, l'API de la plateforme facilite l'intégration avec des bases de données, des appareils IoT ou des services IA tiers, la rendant adaptée à la recherche, à l'automatisation industrielle et aux cas d'utilisation en villes intelligentes.

Co-Sight est un framework d'IA open-source qui simplifie le développement et le déploiement de solutions d'analyses vidéo en temps réel. Il fournit des modules pour l'ingestion de données vidéo, le prétraitement, la formation de modèles et l'inférence distribuée sur l'Edge et le Cloud. Avec un support intégré pour la détection d'objets, la classification, le suivi et l'orchestration de pipelines, Co-Sight garantit une faible latence et un haut débit. Son architecture modulaire s'intègre facilement avec des bibliothèques d'apprentissage profond populaires et peut évoluer sans effort avec Kubernetes. Les développeurs peuvent définir des pipelines via YAML, déployer avec Docker et surveiller les performances via un tableau de bord web. Co-Sight permet de créer des applications de vision avancée pour la surveillance des villes intelligentes, le transport intelligent et l'inspection de qualité industrielle, en réduisant le temps de développement et la complexité opérationnelle.