2> Introduction à la machine enseignable
Dans le monde de l’intelligence artificielle, où la complexité technique peut être intimidante, Machine enseignable par Google se présente comme un portail intuitif. Il permet à quiconque, quel que soit son niveau de programmation, de créer des modèles d’apprentissage automatique directement depuis le navigateur. Ici, vous apprendrez comment démarrer, exploiter vos modèles, évaluer leurs performances et les déployer dans des projets réels, du prototypage d’expériences éducatives à la création d’applications interactives.
Concept de base: Qu’est-ce qu’un modèle d’apprentissage automatique?
Un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique entraînée pour reconnaître des modèles dans les données. Il accepte les entrées (images, sons, gestes) et fournit des sorties (étiquettes, prédictions). Au lieu de coder manuellement les règles, le modèle reçoit des exemples afin qu’il puisse apprendre à faire la distinction.
Différents types de modèles proposés
| Taper | Données d’entrée | Utilisation courante |
|---|---|---|
| Image | Photos, captures d’écran | Reconnaissance d’objets, filtrage visuel |
| Fils | Microphone, fichiers audio | Reconnaissance vocale, classification sonore |
| Pose | Vidéo en temps réel | Suivi de mouvement, applications de fitness |
Créer un projet dans Teachable Machine
Étape 1 : Accédez à la plateforme
- Aller à https://teachablemachine.withgoogle.com.
- Sélectionnez le type de modèle qui répond à vos besoins (Image, Son ou Pose 3D).
- Cliquez sur «Créer un projet».
Astuce : Vous n’avez pas besoin d’un compte Google pour commencer, mais en créer un vous permet de sauvegarder vos projets.
Étape 2: Collecter et organiser les données
| Action | Détails | Recommandations |
|---|---|---|
| Image | Téléchargez jusqu’à 200 images par classe ou utilisez la webcam. | Variez l’éclairage et les arrière-plans pour améliorer la généralisation. |
| Fils | Enregistrez environ 30 secondes de chaque son ou importez des fichiers WAV/MP3. | Coupez le bruit de fond et normalisez le volume. |
| Pose | Filmez chaque mouvement grâce à votre webcam. | Assurez-vous d’avoir un bon éclairage pour la détection des articulations. |
Étape 3:Ajustez vos paramètres d’entraînement
- Taille du lot : 16 ou 32 fonctionne bien pour la plupart des projets.
- Taux d’apprentissage : 0,01 offre une convergence stable.
- Nombre d’époques : 50-100 est généralement suffisant, mais vous pouvez surveiller la courbe d’apprentissage pour éviter le surajustement.
Évaluation des performances
1. Aperçu en temps réel
Teachable Machine propose un tableau de bord qui affiche une précision précise en temps réel pendant la formation. Vous pouvez arrêter votre entraînement à tout moment pour voir l’impact de la modification de vos paramètres.
2. Test de scène «Précision»
Une fois l’entraînement terminé, cliquez sur le bouton « Tester la scène ». Vous pouvez alors :
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Pas de spam. Desinscription en 1 clic.- Télécharger de nouvelles images/sons pour voir comment le modèle les classe.
- Comparer la précision dans l’ensemble de test restreint par l’outil.
Observation : Un score supérieur à 90% est déjà très bon pour la plupart des prototypes, mais la pertinence dépend de votre contexte spécifique.
3. Analyse des erreurs
En cas de pannes fréquentes, vérifiez :
- Le déséquilibre des classes : Ajoutez plus d’exemples à la classe sous-représentée.
- Qualité des données : Éliminez les images floues ou les sons bruyants.
- La pertinence de l’architecture : Peut-être passer à un modèle plus robuste pour les tâches complexes.
Exportez et déployez votre modèle
Teachable Machine propose trois formats d’exportation:
| Format | Utilisation principale | Configuration supplémentaire |
|---|---|---|
| TensorFlow.js | Intégration directe dans un site Web | Un fichier model.json téléchargé par |
| TensorFlowLite | Applications mobiles Android/iOS | Convertir via le SDK TFLite ou Android Studio |
| Dur | Projets Python, serveurs backend | Pour charger tf.keras.models.load_model() |
Intégration dans une page Web
async function loadModel() {
const model = await tf.loadGraphModel('MODELE_URL/model.json');
// Utilisez le modèle pour prédire
}
loadModel();
Déploiement en production
- Hébergement : Synchronisez le modèle avec un CDN (Cloudflare, Netlify).
- Sécurité : Si le modèle contient des données sensibles, envisagez une API sécurisée au lieu d’un chargement direct.
- Surveillance : Mettre en place un journal de prédiction pour suivre les performances en temps réel et se recycler régulièrement si nécessaire.
Cas d’usage concrets
| Domaine | Exemple d’application | Aide-machine enseignable |
|---|---|---|
| Éducation | Projet de reconnaissance d’objets pour les enfants | Il permet aux enseignants de créer un « petit robot » sans connaissances techniques. |
| Conception interactive | Etiquettes photographiques pour expositions artistiques | Génère automatiquement des légendes descriptives. |
| Sportif | Analyse de base de la posture lors d’une séance de yoga | Aide les instructeurs à corriger les postures sans équipement coûteux. |
| Accessibilité | Reconnaissance vocale simplifiée pour les seniors | Il propose une interface sans clavier ni écran tactile. |
Bonnes pratiques pour un modèle durable
- Recyclage régulier : Le comportement des utilisateurs évolue, divisez donc périodiquement vos données.
- Engagement des utilisateurs : Permet aux utilisateurs de soumettre de nouvelles données, améliorant ainsi la robustesse du modèle.
- Tests A/B : Comparez différentes architectures pour choisir celle qui correspond le mieux à vos besoins.
- Documentation : Observez les paramètres exacts (taille du lot, taux d’apprentissage, époques) pour garantir la reproductibilité.
FAQ rapide
| Question | Pour répondre |
|---|---|
| Pouvez-vous utiliser Teachable Machine sans compte Google? | Oui, mais le projet ne sera pas sauvé à long terme. |
| Quelle quantité de données est nécessaire pour un bon modèle ? | Minimum de 30 exemples par classe, idéalement plus de 200. |
| Le modèle est-il hébergé sur les serveurs de Google? | Il est formé dans votre navigateur puis exporté; Il n’existe pas d’hébergement Google pour votre modèle exporté. |
| Puis-je utiliser le modèle dans une application mobile? | Utilisez certainement la version TensorFlow Lite. |
Conclusion
Google Teachable Machine démocratise l’apprentissage automatique en fournissant un environnement visuel gratuit et léger. En suivant les étapes décrites – collecte de données, formation contrôlée, évaluation rigoureuse et mise en œuvre personnalisée – vous pourrez transformer une idée créative en un produit fonctionnel. Que vous soyez éducateur, concepteur ou développeur en herbe, vous disposez désormais des éléments de base nécessaires pour créer des modèles intelligents, accessibles et réactifs sans avoir à vous plonger dans un code complexe. Lancez votre première expérience, essayez-la et laissez l’IA vous accompagner dans votre créativité au quotidien.