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Comment créer un objet connecté avec du Machine Learning ? Retour d’expérience industriel

Comment concevoir un objet connecté intégrant du Machine Learning en environnement industriel ? Cette vidéo présente un retour d’expérience concret autour du développement d’un thermomètre de cuisson intelligent, combinant IoT, électronique embarquée et intelligence artificielle. À travers un témoignage rare d’industriel, les intervenants détaillent les enjeux réels de la création d’un produit physique basé sur la donnée et les algorithmes. -- Problématique initiale Les accessoires de cuisine traditionnels ne permettent pas de maintenir une relation continue avec l’utilisateur. L’objectif du projet était de créer un produit capable : • d’accompagner l’utilisateur pendant la cuisson • d’exploiter les données de température en temps réel • de prédire la durée de cuisson • d’apporter une valeur fonctionnelle via une application Architecture technologique de l’objet connecté Le produit repose sur plusieurs couches technologiques : Capteurs & sonde de température • Mesure en environnement thermique contraint (four, barbecue…) • Résistance mécanique et électronique à haute température Électronique embarquée & dock de communication • Transmission radio en environnement perturbé • Gestion de l’autonomie énergétique • Contraintes de calcul embarqué Application mobile • Visualisation des courbes de cuisson • Interface utilisateur • Exploitation des prédictions Back-end & Machine Learning • Entraînement des modèles • Analyse des données de cuisson • Prédiction du temps de cuisson Usage du Machine Learning La vidéo explique pourquoi la prédiction de fin de cuisson est un problème complexe : • Variabilité des aliments et des tailles • Différences entre types de protéines • Influence des modes de cuisson • Absence de courbes thermiques universelles Des modèles spécialisés ont été entraînés pour estimer la durée de cuisson à partir des signaux de température. Difficultés rencontrées dans le projet IoT Le retour d’expérience met en lumière plusieurs défis classiques : • Dépendance à des algorithmes « boîte noire » • Collecte et qualification des données d’entraînement • Définition des variables pertinentes pour le modèle • Hétérogénéité des conditions réelles d’usage • Coordination de multiples expertises techniques Enseignements clés Le développement d’un objet connecté intelligent nécessite : • une approche multidisciplinaire • une stratégie data rigoureuse • des itérations successives • une maîtrise des contraintes hardware La vidéo illustre comment l’intelligence artificielle s’intègre dans des produits physiques du quotidien. -- Chapitre : 00:00 – Introduction : témoignage industriel 01:10 – Problématique métier & relation client 04:00 – Genèse du produit connecté 06:30 – Présentation du thermomètre intelligent 09:20 – Architecture technologique IoT 13:10 – Rôle du Machine Learning 17:40 – Complexité de la prédiction thermique 22:00 – Difficultés projet & collecte de données 27:30 – Variables et entraînement des modèles 32:10 – Réalité des projets IoT industriels 36:40 – Limites et évolutions technologiques 41:00 – Conseils pour projets IoT & IA 45:20 – Questions / Réponses 48:00 – Conclusion -- FAQ : Pourquoi utiliser du Machine Learning dans un objet connecté ? Pour exploiter les données issues des capteurs et produire des prédictions ou comportements intelligents impossibles via des règles statiques. La prédiction du temps de cuisson est-elle un problème simple ? Non. Les courbes thermiques varient selon de nombreux paramètres : taille, aliment, mode de cuisson, environnement thermique. Quels sont les défis techniques d’un produit IoT ? Contraintes énergétiques, communication radio, robustesse matérielle, traitement des données et intégration logicielle. Pourquoi un dock dédié est-il souvent nécessaire ? Il améliore la portée radio, stabilise la communication et permet la recharge des capteurs ou sondes. Les algorithmes embarqués sont-ils limités ? Oui. Les capacités de calcul et la consommation énergétique imposent des compromis entre intelligence locale et traitement back-end.