Enseignable Puis-je utiliser une machine enseignable sur l'iPad : Utiliser sur l'iPad

Table des matières

Qu’est-ce qui est enseignable par machine?

Teachable Machine est un outil de Google permettant de créer, former et tester rapidement des modèles d’apprentissage automatique sans codage. Vous pouvez lui apprendre à reconnaître des images, des sons ou des postures, puis exporter le modèle pour l’utiliser dans une application mobile ou Web. L’outil est idéal pour les éducateurs, les créateurs ou les développeurs en herbe qui souhaitent expérimenter la vision par ordinateur ou la reconnaissance vocale de manière amusante et intuitive.

Pourquoi voudriez-vous l’utiliser sur l’iPad?

L’iPad offre une expérience mobile fluide, un écran tactile, une caméra intégrée et, grâce à Apple Silicon, suffisamment de puissance de calcul pour exécuter de petits modèles ML. L’idée de pouvoir entraîner un modèle directement depuis l’appareil puis de l’utiliser dans une application native ou PWA (Progressive Web App) est séduisante : on a tout dans la poche, sans avoir besoin d’un ordinateur de bureau.

Limites d’une machine enseignable exportée vers iPad

Exportation limitée à Core ML

Teachable Machine exporte des modèles au format Core ML (Apple ML), utilisables dans Xcode ou Swift. Cela signifie qu’après l’exportation, l’application doit être compilée sur macOS et vous ne pouvez pas simplement « ouvrir » le fichier .mlmodel sur l’iPad.
Pas d’entraînement natif sur iPad
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Pas de spam. Desinscription en 1 clic.

L’outil ne dispose pas d’interface native sur iOS pour entraîner les modèles directement depuis l’appareil ; Toute formation doit être effectuée sur ordinateur.
Gestion des données sensibles
Toutes les données d’entraînement sont envoyées à Google ML Engine pour l’entraînement. Si votre cas d’utilisation nécessite un stockage local ou une confidentialité plus élevée, vous devrez migrer le modèle vers un service privé avant de l’exporter.

Étapes pour utiliser un modèle de machine enseignable sur iPad

1. Créez et entraînez le modèle sur le Web

Aller à https://teachablemachine.withgoogle.com et choisissez le type de modèle (image, audio, pose).
Suivez les instructions : laissez la caméra zoomer ou charger des fichiers, voyez le taux de précision en temps réel.
Lorsque vous êtes satisfait, cliquez sur Modèle d’exportation → ML de base.

2. Préparez le projet iOS dans Xcode

Créez un nouveau projet: Application → Application → Aller.
Faites glisser le fichier .mlmodel dans la fenêtre Navigateur de projets. Xcode le convertira automatiquement en une structure appelée YourModel.mlmodelc.
Ajoutez les autorisations nécessaires: par ex. accès à la caméra, au microphone selon le type de modèle.

3. Intégrez le modèle dans votre code Swift

import CoreML
import Vision

// Chargeons le modèle
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourModel().model) else { fatalError() }

// Préparer une requête de vision
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
          let topResult = results.first else { return }

    print("Prédiction : (topResult.identifier) ((Int(topResult.confidence * 100)) %)")
}

// Exécution sur l’Image/Audio/Video capturé
// ...

4. Testeur et direct

Lancez l’application sur votre iPad.
Si vous disposez d’un modèle d’image, utilisez AVCaptureSession pour transmettre l’image de la caméra à VNImageRequestHandler.
S’il s’agit d’un modèle audio, utilisez SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest ou AVAudioEngine pour envoyer le flux à VNCoreMLRequest.

5. Optimiser les performances

Astuce	De sorte que	Commentaire
Réduire la taille du modèle	Gardez l’inférence rapide	Dans Teachable Machine, exportez vers quantifié (FP16).
Limiter la fréquence d’inférence	Économiser la batterie	N’exécutez pas la requête plus souvent que nécessaire (par exemple, 1 fois par seconde).
Utiliser l’inférence historique	Utilisation réduite du processeur	Pour utiliser `DispatchQueue.global(qos: .userInitiated)` pour le traitement.

Alternatives si l’iPad ne suffit pas

Machine enseignable + TensorFlow Lite : exportez vers TFLite depuis Teachable Machine, puis associez-le à une application Android ou iOS via TensorFlow Lite.
GoogleCloudAutoML: Pour les modèles plus grands, vous pouvez créer un modèle dans AutoML, puis l’exporter vers Core ML.
IA Edge native: À utiliser Create ML App d’Apple pour s’entraîner directement sur macOS et tester sur iPad sans passer par Teachable Machine.

Cas d’usage concrets sur iPad

Domaine	Exemple	Pourquoi est-ce utile
Éducation	Reconnaître des objets pour un club scientifique	Permet aux étudiants d’explorer l’IA sans code
Santé	Profitez de la pose de yoga grâce à la reconnaissance des poses	Aide à corriger la technique, même en déplacement
Commercialisation	Système de reconnaissance d’images pour jeux interactifs	Expérience client engageante sur tablette
Agriculture	Identifier les maladies foliaires par capture photo	Des décisions rapides, même en dehors du bureau

Résumé des principaux points

Machine enseignableest un excellent point de départ pour entraîner des modèles ML sans codage.
L’outil ne propose pas de formation directement sur l’iPad ; la formation se fait via le web, exportez les résultats dans un fichier Core ML.
Vous devez développer une application iOS (Xcode + Swift) pour charger et exécuter le modèle.
Les performances dépendent de la taille du modèle et de la fréquence d’inférence; optimiser en quantifiant et en créant des requêtes.
Il existe des alternatives si vous avez besoin de fonctionnalités hors ligne ou de modèles plus lourds.

Pour conclure

Utiliser Teachable Machine pour entraîner un modèle puis l’intégrer dans une application iPad est tout à fait viable. Même si le processus nécessite quelques étapes techniques (export, Xcode, Core ML), le gain en flexibilité et la possibilité d’amener l’IA « à portée de main » sur votre tablette est un véritable atout. Que vous soyez éducateur, développeur ou amateur, ce cours vous donne les clés pour transformer des idées rapides en véritables applications mobiles sans sacrifier les performances ou l’expérience utilisateur.