Tuto IA sur micro:bit CreateAI et MakeCode Découvrez comment créer une IA embarquée sur micro:bit avec CreateAI et l’intégrer à MakeCode pour reconnaître des gestes. Grâce à micro:bit CreateAI, ta carte micro:bit peut reconnaître tes gestes via une IA embarquée.
Grâce à micro:bit CreateAI, ta carte micro:bit peut reconnaître tes gestes via une IA embarquée. Ce tuto te guide pas à pas pour entraîner ta micro:bit et faire tes premiers pas dans le machine learning, sans être ingénieur en informatique.
Qu'est-ce que micro:bit CreateAI et comment ça fonctionne ?
La micro:bit est équipée d’un accéléromètre qui capte les mouvements (geste, inclinaison, rotation). L’application CreateAI permet d’utiliser ces données pour concevoir des projets d’intelligence artificielle adaptés à la micro:bit. Le machine learning se base sur trois étapes simples: enregistrer des exemples de gestes, apprendre les régularités, puis prédire et classer un geste inconnu.
Avec CreateAI, ces étapes deviennent concrètes: enregistre des mouvements, entraîne ton modèle et l’utilise ensuite dans MakeCode pour réagir en fonction de ce que la carte « voit » ou détecte.
Matériel et connexion pour tester micro:bit CreateAI
Pour démarrer, il te faut:
- une carte micro:bit V2 avec batterie
- un câble USB de données
- un ordinateur équipé de Google Chrome ou Microsoft Edge et du Bluetooth
Ouvre l’application web CreateAI (https://createai.microbit.org). Clique sur New Session et suis les instructions à l’écran pour connecter ta micro:bit.
Enregistrer tes gestes avec micro:bit CreateAI
L’accéléromètre mesure les changements de mouvement dans l’espace (axes X, Y et Z). Tu crées des catégories de gestes (par exemple « gauche », « droite », « secouer ») et tu enregistres des échantillons pour chaque catégorie.
- Ajouter une action pour créer les catégories de mouvement.
- Enregistrer un geste soit en appuyant sur le bouton B, soit via l’interface.
- Répéter plusieurs fois: au moins 3 échantillons par geste, plus c’est mieux pour l’entraînement.
- Lancer l’entraînement en cliquant sur Train model.
Astuce pratique: varie la vitesse et l’amplitude pour éviter que le modèle ne se perde si le geste n’est pas identique à chaque fois. Fixe la micro:bit sur le poignet avec un bracelet pour obtenir des gestes plus réguliers et des données plus fiables.
Tester le modèle et lire les résultats
Après l’entraînement, teste le modèle en direct dans CreateAI. Bouge la micro:bit comme lors des enregistrements et observe la catégorie reconnue et le pourcentage de confiance affiché.
- Plus de 80 % : la reconnaissance est fiable.
- Entre 60 et 80 % : cela fonctionne, mais l’IA peut hésiter — ajoute des exemples pour améliorer le modèle.
- Moins de 60 % : l’IA n’est pas sûre — recommence avec plus d’échantillons ou différencie mieux les gestes.
Astuce: ajoute une catégorie « neutre » en enregistrant la micro:bit sans bouger, afin d’éviter que l’IA ne prévoie un geste sans mouvement réel.
Utilise ton modèle avec MakeCode
Si le modèle est prêt, exporte-le vers MakeCode pour l’intégrer à ton projet. Dans MakeCode, une nouvelle catégorie Machine Learning apparaît et contient des blocs correspondant aux gestes enregistrés. Programme une réaction pour chaque geste, comme afficher une flèche directionnelle, jouer un son ou afficher une icône différente.
Si la reconnaissance n’est pas parfaite, retourne dans CreateAI pour ajouter des exemples ou créer de nouvelles catégories. Plus ton modèle est riche, mieux il fonctionne.
Pour aller plus loin
Libère les possibilités de ta micro:bit en explorant CreateAI et la communauté micro:bit. Tu trouveras des idées et des ressources sur le site officiel microbit.org/ai.
