{"id":486268,"date":"2025-09-30T09:18:03","date_gmt":"2025-09-30T07:18:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecinews.fr\/?p=486268"},"modified":"2025-09-30T09:18:03","modified_gmt":"2025-09-30T07:18:03","slug":"tinyml-en-action-jon-norby-sur-emlearn-zephyr-et-edge-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/tinyml-en-action-jon-norby-sur-emlearn-zephyr-et-edge-ai\/","title":{"rendered":"TinyML en action : Jon Norby sur emlearn, Zephyr et Edge AI"},"content":{"rendered":"

\u00c0 l’approche de la conf\u00e9rence en ligne Elektor \u00ab\u00a0Zephyr – The Open RTOS for Future Devices<\/a>\u00ab\u00a0, qui se tiendra en novembre, nous nous sommes entretenus avec Jon Nordby, cofondateur de Soundsensing et cr\u00e9ateur de la biblioth\u00e8que TinyML open-source emlearn<\/a>. Dans cette conversation, Jon partage ses id\u00e9es sur le d\u00e9ploiement de l’apprentissage automatique dans les microcontr\u00f4leurs, sur la fa\u00e7on dont Zephyr<\/a> RTOS permet de cr\u00e9er des appareils plus intelligents.<\/p>\n

Elektor : Quels ont \u00e9t\u00e9 les plus grands d\u00e9fis techniques auxquels vous avez d\u00fb faire face lorsque vous avez con\u00e7u emlearn pour qu’il fonctionne sur une gamme aussi large d’appareils avec seulement un compilateur C99 \u00e0 disposition ?<\/span><\/b><\/p>\n

John Nordby :<\/strong> emlearn s’efforce de garder les choses aussi simples que possible. Par exemple, nous utilisons du code C portable au lieu d’effectuer de nombreuses optimisations sp\u00e9cifiques \u00e0 l’appareil ou \u00e0 l’architecture. Heureusement, le code C99 est aujourd’hui tr\u00e8s largement support\u00e9. Nous prenons en charge certaines architectures de r\u00e9seaux neuronaux standard, mais pas les r\u00e9seaux neuronaux\/graphes de calcul arbitraires. Cela limite le nombre de d\u00e9fis techniques que nous devons relever et permet \u00e0 une petite \u00e9quipe de maintenir la qualit\u00e9 et la maintenabilit\u00e9 du projet. <\/span> <\/p>\n

Elektor : Comment conciliez-vous la pr\u00e9cision des mod\u00e8les avec les contraintes de m\u00e9moire et d’\u00e9nergie des composants embarqu\u00e9s lorsque vous convertissez des mod\u00e8les de scikit-learn ou de Keras ?<\/span><\/b><\/p>\n

John Nordby :<\/strong> emlearn vise \u00e0 optimiser l’inf\u00e9rence pour les mod\u00e8les les plus populaires. En g\u00e9n\u00e9ral, nous y parvenons en supportant l’arithm\u00e9tique en virgule fixe et en effectuant autant de calculs pr\u00e9alables que possible pendant le processus d’apprentissage, afin de simplifier les calculs n\u00e9cessaires pendant l’inf\u00e9rence. Nous avons \u00e9galement quelques optimisations sp\u00e9cifiques pour des mod\u00e8les particuliers, qui ne sont pas largement r\u00e9pandus. <\/span> mis en \u0153uvre ailleurs. Par exemple, l’inf\u00e9rence pour les ensembles d’arbres de d\u00e9cision (Random Forest, etc.) prend en charge le vote doux avec des valeurs de feuilles quantifi\u00e9es (probabilit\u00e9s de classe), ce qui permet d’avoir un petit mod\u00e8le sans perdre en pr\u00e9cision comme le fait le vote dur. Nous travaillons sur un rapport technique qui d\u00e9crit cela plus en d\u00e9tail. <\/span><\/p>\n

Il existe d’autres aspects tr\u00e8s importants pour trouver un bon compromis entre la performance pr\u00e9dictive du mod\u00e8le et les co\u00fbts de calcul, tels que les hyperparam\u00e8tres du mod\u00e8le, la s\u00e9lection des caract\u00e9ristiques et l’ing\u00e9nierie\/le pr\u00e9traitement des caract\u00e9ristiques. Ces aspects sortent du cadre d’emlearn en tant qu’outil, mais nous essayons d’inclure des indications utiles sur ces sujets dans notre documentation. <\/span> <\/p>\n

Elektor : Quels types de donn\u00e9es de capteurs (par exemple, audio, vibration, radar) ont \u00e9t\u00e9 les plus difficiles \u00e0 mod\u00e9liser efficacement avec TinyML, et comment emlearn a-t-il relev\u00e9 ces d\u00e9fis ?<\/span><\/b><\/p>\n

John Nordby :<\/strong> emlearn est plut\u00f4t agnostique quant \u00e0 la nature des donn\u00e9es d’entr\u00e9e, puisque l’utilisateur doit fournir le code d’extraction des caract\u00e9ristiques. Il est donc plus facile de l’appliquer \u00e0 des domaines de donn\u00e9es et \u00e0 des t\u00e2ches o\u00f9 l’on peut trouver des r\u00e9f\u00e9rences pour l’extraction de caract\u00e9ristiques appropri\u00e9es. Les donn\u00e9es audio et les donn\u00e9es d’acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tre sont tr\u00e8s courantes, par exemple, alors que les donn\u00e9es radar le sont un peu moins (d’apr\u00e8s mon exp\u00e9rience). La recherche d’articles dans Google Scholar ou l’utilisation de votre LLM favori est une bonne approche dans ce cas. La documentation contient \u00e9galement des liens vers des projets utilisant emlearn, <\/span>d\u00e9crivant comment ils se sont adapt\u00e9s aux donn\u00e9es qu’ils ont utilis\u00e9es.<\/span> <\/p>\n

Elektor : Quels avantages uniques Zephyr RTOS apporte-t-il aux d\u00e9ploiements de TinyML que vous ne voyez g\u00e9n\u00e9ralement pas dans d’autres plates-formes RTOS ?<\/span><\/b><\/p>\n

John Nordby :<\/strong> Zephyr fournit une couche d’abstraction mat\u00e9rielle (HAL) portable et offre un support int\u00e9gr\u00e9 pour de nombreuses options de connectivit\u00e9, avec de nombreux pilotes inclus. Ceci est en dehors du champ d’application de beaucoup d’autres plateformes RTOS, et est donc relativement unique \u00e0 Zephyr. L’utilisation de la couche d’abstraction mat\u00e9rielle de Zephyr facilite l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es des capteurs, ce qui est essentiel dans les applications TinyML. Et <\/span>de nombreuses applications TinyML envoient g\u00e9n\u00e9ralement les r\u00e9sultats des mod\u00e8les via BLE, WiFi, LoRa, etc. J’appr\u00e9cie \u00e9galement la bonne prise en charge int\u00e9gr\u00e9e des syst\u00e8mes de fichiers, car elle est tr\u00e8s utile pour la collecte de donn\u00e9es et la validation du pipeline de traitement des donn\u00e9es.<\/span> <\/p>\n

Elektor : Pourriez-vous nous donner un exemple concret de la fa\u00e7on dont l’API de capteurs de Zephyr s’int\u00e8gre \u00e0 emlearn dans une application r\u00e9elle ?<\/span><\/b><\/p>\n

John Nordby :<\/strong> Le cas d’utilisation le plus simple est celui o\u00f9 il existe une correspondance univoque entre les donn\u00e9es de capteur \u00e0 lire et l’ex\u00e9cution du mod\u00e8le d’apprentissage automatique. Par exemple, si vous construisez un appareil qui trie les objets par couleur (par exemple M&Ms ou Skittles). Vous pouvez alors faire quelques appels \u00e0 l’API \u00ab\u00a0Fetch and Get\u00a0\u00bb du capteur Zephyr pour collecter le rouge, le vert et le bleu, et placer ces valeurs (les caract\u00e9ristiques) dans un tableau \u00e0 trois \u00e9l\u00e9ments. Vous passez ensuite ces valeurs de caract\u00e9ristiques dans la fonction <\/span>skittels_detect_predict()<\/span><\/i> cr\u00e9\u00e9e par <\/span>emlearn.convert<\/span><\/i>et vous obtiendrez en sortie la classification. En fonction de la valeur de la classe, vous pouvez par exemple piloter un servo pour trier tous les violets. <\/span> <\/p>\n

Une autre famille de t\u00e2ches courantes consiste \u00e0 utiliser des donn\u00e9es de capteurs temporels, tels qu’un acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tre ou des donn\u00e9es audio. Dans ce sc\u00e9nario, on souhaite g\u00e9n\u00e9ralement lire des blocs de donn\u00e9es de longueur fixe au lieu de mesures individuelles, de quelques millisecondes \u00e0 quelques secondes en fonction de la t\u00e2che. Avec l’API capteur de Zephyr, il y a deux fa\u00e7ons d’y parvenir : Soit via la nouvelle API de capteur Read & Decode pour obtenir de tels blocs de donn\u00e9es. <\/span> directement, ou en utilisant un thread d\u00e9di\u00e9 de priorit\u00e9 sup\u00e9rieure qui appelle Fetch et Get \u00e0 plusieurs reprises pour construire un morceau, qui est ensuite transmis au thread d’inf\u00e9rence du mod\u00e8le (via une file d’attente). <\/span><\/p>\n

Je suis en train de travailler sur des exemples de code pour les illustrer en pratique dans le cadre de mon prochain expos\u00e9. Notez que l’audio et la vid\u00e9o ont des APIs d\u00e9di\u00e9es bas\u00e9es sur les chunk dans Zephyr <\/span> qui sont pr\u00e9f\u00e9r\u00e9es \u00e0 l’API g\u00e9n\u00e9rique des capteurs.<\/span> <\/p>\n

Elektor : D’apr\u00e8s vous, quels sont les secteurs ou les domaines qui b\u00e9n\u00e9ficieront le plus de l’adoption de TinyML au cours des cinq prochaines ann\u00e9es ?<\/span><\/b><\/p>\n

John Nordby :<\/strong> Je pense qu’il est pertinent dans la plupart des domaines qui ont besoin d’ing\u00e9rer et d’analyser automatiquement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es de capteurs. En ce sens, il y a beaucoup de chevauchement avec les applications ou les industries qui ont beaucoup b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 des technologies connexes, comme les capteurs MEMS (syst\u00e8mes micro-\u00e9lectro-m\u00e9caniques) et les r\u00e9seaux de capteurs sans fil. Mais la caract\u00e9ristique cl\u00e9 qui rend TinyML particuli\u00e8rement pertinent est lorsque le taux de donn\u00e9es d’entr\u00e9e (du capteur) est relativement \u00e9lev\u00e9, mais que les donn\u00e9es de sortie doivent \u00eatre assez faibles. Par exemple, lorsque vous utilisez <\/span> des capteurs audio\/vid\u00e9o\/radar\/IMU, mais fonctionnant sur batterie et transmettant via un protocole \u00e0 faible consommation tel que LoRa. D’autres pr\u00e9occupations, telles que la protection de la vie priv\u00e9e, limitent la capacit\u00e9 \u00e0 transmettre les donn\u00e9es brutes des capteurs. <\/span><\/p>\n

Pour plus d’informations sur la conf\u00e9rence en ligne d’Elektor \u00ab\u00a0Zephyr – The Open RTOS for Tomorrow’s Devices\u00a0\u00bb du 5 novembre, consultez le site web de la conf\u00e9rence<\/a>.<\/p>\n

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Note de l’\u00e9diteur : ECInews est une publication d’Elektor International Media. <\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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