Comprendre les principes fondamentaux des machines enseignables
Teachable Machine, développée par Google, est une plateforme intuitive qui vous permet de créer rapidement des modèles d’apprentissage automatique sans écrire une seule ligne de code. L’utilité de cet outil est double : d’une part, il démocratise l’accès aux technologies de l’IA pour les étudiants, les enseignants ou les entrepreneurs ; d’autre part, il offre une solution rapide pour le prototypage d’applications reconnaissant des sons, des images ou des gestes. Ce guide complet mettra en pratique votre apprentissage, étape par étape, afin que vous puissiez concevoir, tester et déployer votre propre modèle Teachable Machine en un temps record.
H2:Définissez votre projet – le point de départ
H3:Identifier le problème et le type de données
| Choisissez le type d’entrée que vous souhaitez classer: image, son ou pose. | Taper | Exemple d’application | Flux de données |
|---|---|---|---|
| Image | Reconnaître les fruits | appareil photo numérique | |
| Fils | Système d’alarme vocale | microphone portatif | |
| Pose | Jeu de gestes interactif | webcam |
H3 : Décrivez les exemples – la base de votre modèle
Pour chaque catégorie (« classe »), rassemblez un minimum de 50 à 100 exemples. Un plus grand nombre d’exemples améliore la précision, mais la plateforme en accepte déjà entre 20 et 30 sans problème.
H2: Créer le modèle sur la machine enseignable
H3 : Accéder à l’interface
- Ouvrir https://teachablemachine.withgoogle.com/
- Sélectionnez le type d’entrée (image, son ou pose).
- Cliquez « Commencer ».
H3:Ajoutez vos données
- Commencez à capturer : appuyez sur le bouton « Capturer » (ou téléchargez un fichier).
- Organiser des cours : chaque dossier correspond à une classe. Renommez les dossiers pour refléter clairement le concept (par exemple:
Pomme,Banane). - Vérifier le solde: Assurez-vous qu’il n’y ait pas de classes surreprésentées qui pourraient gêner les apprentissages.
H3: Configurer le modèle
- Taille de l’image : 224 × 224 pixels est la valeur par défaut, mais vous pouvez la réduire pour un entraînement plus rapide.
- Nom des saisons : Commencez à 20 et ajustez en fonction de la précision.
- Mode complet ou accéléré: La version « Accélérée » réduit la quantité de ressources nécessaires.
H2: Former et évaluer le modèle
H3: Commencer la formation
Presse « Train miniature ». La barre de progression affiche le temps estimé. Lors de l’entraînement, la plateforme propose deux courbes :
10 modeles Excel + memo dates fiscales 2026 (kit TPE)
Bilan simplifie, suivi tresorerie, calcul TVA, fiche de paie - 10 templates prets a remplir + planning annuel des declarations.
Pas de spam. Desinscription en 1 clic.- Précision: taux de réussite du modèle dans l’ensemble d’entraînement.
- Perte: erreur de mesure.
H3: Interpréter les métriques
- Précision >90%: modèle fiable pour une utilisation pratique.
- Chute de précision: indique un problème de surapprentissage; essayez d’augmenter les exemples ou de réduire les époques.
H3:Testez immédiatement
- Utilisez la rubrique « Test »à valider en temps réel.
- Essayez des images/sons qui ne font pas partie de votre ensemble d’entraînement pour tester la généralisation.
H2:Exportez et déployez votre modèle
H3:Options d’exportation
- TensorFlowLite: Idéal pour les appareils mobiles.
- TensorFlow.js: Permet d’intégrer la détection directement dans un site internet.
- HTML intégrable: code iframe pour une intégration sans effort.
H3: Déployer sur le Web
- Créez une page HTML simple.
- Entrez le code
TF.jsoffert. - Configurez la webcam ou le microphone via la bibliothèque WebRTC.
- Afficher le résultat en temps réel : le modèle et le texte de la leçon prédite.
H3:Publier sur mobile
- Pour utiliser Assistant Googlepour transformer le fichier TFLite en une action vocale.
- Dans Android Studiointégrer le modèle dans une application existante.
H2 : Conseils avancés pour booster votre projet
H3: Augmenter la robustesse
- Augmentation des données: rotation, zoom, changement d’éclairage.
- Dimensionnement des ressources: Normalisez les données audio pour réduire l’écart de volume.
H3 : Travailler avec des flux multimodaux
Combinez plusieurs types d’entrée (son + image) en créant des modèles composites via TensorFlowHub ou en mélangeant les sorties dans un prétraitement personnalisé.
H3: Suivi des performances
- Exportez les journaux de formation au format CSV et traitez-les dans un notebook Jupyter.
- Utilisez Google Sheets pour visualiser les métriques de streaming à l’aide de l’API Teachable Machine.
H2 : Bonnes pratiques pour le développement durable
H3: Documentez votre pipeline
- Notez chaque étape (nombre d’exemples, paramètres, version de la plateforme).
- Étiquetez clairement les classes et préservez vos ensembles de données d’origine.
H3: Respecter la vie privée
- Ne stockez pas de données confidentielles.
- Utilisez le cryptage que vous partagiez le modèle académique ou commercial.
H3:Maintenir et mettre à jour
- Entraînez régulièrement votre modèle avec de nouvelles données pour éviter une érosion de la précision.
- Versionnez chaque export avec un numéro de version (
v1.2.0).
H2:Ressources supplémentaires
- Documentation officielle: https://teachablemachine.withgoogle.com/docs/
- Tutoriels vidéosur YouTube (en français) – « Teachable Machine GitHub »
- Communauté: Forums Stack Overflow et Reddit r/MachineLearning.
H2: Résumé des principales étapes
| Stage | Action | Objectif |
|---|---|---|
| 1 | Définir le problème | Choisissez le type de données et les classes |
| 2 | Recueillir des exemples | Créer un jeu d’entraînement équilibré |
| 3 | Configurer les paramètres | Définir la taille, les saisons, le mode |
| 4 | Former | Obtenez des courbes de précision et de perte |
| 5 | Pour évaluer | Tester avec de nouvelles données |
| 6 | Exportateur | Obtenez le modèle éprouvé pour le Web ou le mobile |
| 7 | Déployer | Intégrez-le dans votre produit fini |
| 8 | Pour maintenir | Recycler, version, documenter |
En suivant ces étapes détaillées, vous maîtriserez la création d’un modèle d’IA à l’aide de Teachable Machine sans comprendre le code qui se cache derrière. Vous serez en mesure de proposer des expériences interactives, des outils d’apprentissage ou des prototypes de produits plus rapidement que jamais. En résumé: commencez simplement, testez souvent et laissez la flexibilité de Teachable Machine vous guider vers des solutions intelligentes, abordables et efficaces.