Annoncée en mai 2024, l’initiative AutoML open source de la société SensiML, filiale de QuickLogic et spécialiste des outils facilitant l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les nœuds d’extrémité IoT, vient de prendre un tour concret. La solution AutoML de la firme américaine est destinée au développement d’applications IA/ML (Machine Learning) de périphérie de réseau (edge),

L’initiative open source désormais estampillée Piccolo AI a été officiellement lancée le 25 juin et se cristallise par la disponibilité d’une suite de ressources accessible par la communauté des développeurs au sens large, les chercheurs et les passionnés d’IA. L’idée étant de doper la création d’algorithmes de détection intelligente en périphérie.

On rappellera que le paradigme AutoML vise à simplifier et à accélérer considérablement le processus de création de modèles d'apprentissage automatique, afin notamment de le rendre accessible aux développeurs qui n’ont peut-être pas de connaissances spécifiques dans la science de la donnée. Or la création de modèles ML pour les microcontrôleurs IoT (Internet des objets) et les puces-systèmes edge s’avère d’autant plus complexe qu’elle nécessite de combiner la science de la donnée avec l'optimisation du code embarqué pour les appareils dotés d'une capacité mémoire et d'une puissance de traitement limitées.

D’où l’importance de l’approche AutoML dans ce domaine précis de l’IoT contraint… et de l’offre open source de SensiML qui peut apporter des capacités de détection intelligente à une large gamme d'appareils edge IoT tels que les dispositifs et vêtements portés sur soi, les capteurs de maintenance prédictive et de détection d'anomalies, les nœuds d’extrémité de bâtiments avec détection d'événements acoustiques, reconnaissance de mots clés et identification des locuteurs, etc.

Dans le détail, SensiML a mis en ligne un site Web propre au projet open source Piccolo AI (à l’adresse sensiml.org) dont la vocation est de devenir la plaque tournante où seront centralisées toutes les informations, les mises à jour et la documentation liées au projet. La société a également lancé un forum communautaire spécifique (forum.sensiml.org) pour faciliter les discussions, les collaborations et le partage de connaissances entre développeurs.

Quant au cœur de l'initiative, le référentiel GitHub ad hoc (github.com/sensiml/piccolo), il offre un accès gratuit à la base de code AutoML. Ce référentiel est censé permettre aux utilisateurs non seulement d’accéder à une technologie avancée pour leurs propres projets, mais également de contribuer à l'amélioration continue et aux aspects innovants de la solution.

« Le lancement de notre solution AutoML en tant que projet open source constitue une étape importante dans notre mission visant à démocratiser l'accès à la technologie IA et à aider les développeurs à créer des solutions edge puissantes et intelligentes avec plus de simplicité et d'efficacité », assure Chris Rogers, le CEO de SensiML.

La solution AutoML open source de la société vise notamment à simplifier la création de modèles d'apprentissage automatique pour les données des capteurs avec une intervention manuelle minimale. Elle est présentée comme adaptée aux contraintes d’éco-efficacité des systèmes embarqués et fournit guides détaillés, didacticiels et références d’API pour aider les développeurs à démarrer rapidement.

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