TinyML permet d'exécuter des modèles d'inférence IA sur des microcontrôleurs ARM Cortex-M consommant moins d'un milliwatt. En 2026, 4,3 milliards de dispositifs IoT embarquent une forme d'intelligence locale.
Co-processeur ML intégré. 256 µW pour la détection de mots-clés. Utilisé dans les capteurs de vibration industriels Siemens et les compteurs intelligents Engie.
Espressif ESP32-S3 avec 8 MB PSRAM. TensorFlow Lite Micro sur 240 MHz dual-core. Détection d'anomalies vibratoires et vision embarquée bas coût.
Cortex-M4 à 64 MHz. Edge Impulse permet de déployer des classifieurs audio et IMU en quelques clics. Seuil < 100 µW en inférence.
NPU 4.8 TOPS à 480 MHz. Vision industrielle (tri, défauts) pour des systèmes sans GPU. Premier SoC M-series avec accélérateur ML dédié.
Capteurs vibratoires ARM Cortex-M détectent les signatures de défaillance roulement 48h avant la panne. Déployé chez ArcelorMittal Gand.
-72% arrêts non planifiésCaméras Renesas RA8D1 sur ligne de production : détection de défauts de surface en 12 ms sans serveur central. 99,4 % de précision.
99.4% précisionCapteurs ESP32-S3 détectent présence/occupation et ajustent HVAC localement. Pas de cloud, conformité RGPD totale.
-34% énergie HVACSondes sol LoRa+ML prédisent l'humidité et déclenchent l'irrigation automatiquement. Autonomie batterie 5 ans.
-41% eau consomméeLe TinyML est accessible sans expertise deep learning : Edge Impulse permet à un ingénieur mécanique ou automaticien de créer un classifieur de vibrations en 2 jours. La valeur est dans la connaissance du procédé, pas dans la maîtrise des réseaux de neurones.
Molderez Consult SRL conçoit votre architecture TinyML/IoT et pilote le déploiement de l'IA embarquée sur vos équipements industriels.
Évaluer mon projet IoT/AI