Dépendance réseau
Les services Cloud tombent sans connexion stable. Une coupure suspend tout le flux d'analyse.
Une architecture Edge-Cloud générique qui décide automatiquement où traiter chaque analyse — localement ou dans le Cloud — selon les ressources disponibles.
< 0 ms
Latence moyenne Edge
0 scénarios
comparés expérimentalement
0 pathologies
tuberculose & pneumonie
Les services Cloud tombent sans connexion stable. Une coupure suspend tout le flux d'analyse.
Les machines locales saturent sous la charge. Le temps d'inférence s'effondre aux heures de pointe.
Le clinicien choisit manuellement le mode de traitement, sans visibilité sur l'état réel du système.
« Au Sénégal, 60% des postes de santé fonctionnent avec une connectivité intermittente ou absente. »
Scénario 1
Envoi systématique de chaque radiographie au modèle complet distant.
Vulnérable aux pannes réseau
Scénario 2
Traitement local exclusif sur le nœud du poste de santé.
Saturation matérielle
Scénario 3
Routage dynamique selon la télémétrie réseau et matérielle observée.
Meilleur compromis performance/disponibilité
Le moteur de décision route des charges de travail IA. Seuls les conteneurs de service changent.
Tableau de bord temps réel, moteur de décision actif, monitoring Prometheus intégré.
Prototype de recherche · Master 2 SI · UADB · 2025-2026