Je déploierai des modèles tinyml edge ai sur microcontrôleurs

Exécutez l’IA localement sur votre microcontrôleur, sans coûts cloud, sans latence !

L’IA basée sur le cloud est puissante, mais que faire si votre appareil IoT doit fonctionner hors ligne, avec une batterie, être ultra-sécurisé ou ultra-rapide ? C’est là que TinyML et Edge AI entrent en jeu.

Fort de plus de 5 ans d’expérience en ingénierie de firmware embarqué professionnel, je n’utilise pas simplement des wrappers d’IA basiques en mode glisser-déposer. J’écris des firmware robustes, hautement optimisés en C/C++ qui intègrent directement des modèles d’apprentissage automatique sur votre matériel à faible consommation.

Ce que je peux réaliser pour vous :

Classification de données de capteurs (IMU, audio, vibration, courant, vision)

Reconnaissance de gestes et suivi de mouvement

Détection de mots-clés vocaux (contrôle vocal hors ligne)

Détection d’anomalies et maintenance prédictive

Conversion et quantification de modèles (TensorFlow Lite Micro, Edge Impulse)

Optimisation de la puissance, de la RAM et de la mémoire flash

Matériel compatible :

ESP32 / ESP32-S3 / ESP32-CAM

Famille STM32

Arduino (Nano 33 BLE Sense, Portenta)

Raspberry Pi Pico (RP2040)

Série Nordic nRF52