TinyML IA Act : IA sur Microcontrôleurs

TinyML révolutionne l’IoT. Des modèles d’IA qui tiennent dans quelques kilo-octets, tournent sur des microcontrôleurs à 1€, et fonctionnent sans connexion cloud. La maintenance prédictive, la reconnaissance vocale embarquée, les capteurs intelligents : tout devient possible.

Mais cette invisibilité est un piège. L’AI Act s’applique à tous les systèmes d’IA, indépendamment de leur taille ou de leur support matériel. Et les contraintes du TinyML — ressources limitées, mise à jour difficile, traçabilité minimale — rendent la conformité particulièrement complexe.

Dans ce guide, découvrez comment rendre vos systèmes TinyML conformes à l’AI Act sans sacrifier leurs avantages : faible consommation, temps réel, et déploiement à grande échelle.

Par Loïc Gros-Flandre

Directeur de Modernee – Agence IA. Expert en systèmes embarqués et conformité IA. Spécialiste IoT et edge computing.

🔬 Expert TinyML • 📡 Spécialiste IoT • ✅ +50 systèmes audités

🔬 Qu’est-ce que TinyML ?

TinyML (Tiny Machine Learning) est le domaine de l’intelligence artificielle embarquée sur microcontrôleurs à très faible consommation. Les modèles TinyML font typiquement moins de 1 MB et tournent sur des processeurs ARM Cortex-M avec quelques centaines de KB de RAM.

Photo par Campaign Creators sur Unsplash

📊 TinyML vs IA Cloud : Les Différences

🔌 Microcontrôleurs Populaires pour TinyML

• 🔵 ESP32-S3 : WiFi/BLE intégrés, accélérateur IA, 512KB SRAM, ~5€
• 🟢 STM32H7 : Cortex-M7, accélérateur MAC, jusqu’à 1MB SRAM, pro-grade
• 🔷 Nordic nRF5340 : Dual-core, BLE 5.2, idéal wearables
• 🟣 Raspberry Pi Pico : RP2040, économique (~4€), bon pour prototypage
• 🟡 Arduino Nano 33 BLE Sense : Capteurs intégrés, parfait pour débutants

📦 Frameworks TinyML

« TinyML permet de déployer l’IA là où elle était impossible : dans une pile bouton, un capteur autonome, un implant médical. Mais cette puissance vient avec des responsabilités. »

— Pete Warden, Co-fondateur du TinyML

⚖️ TinyML et AI Act : Pas d’Exception pour la Taille

Photo par Scott Graham sur Unsplash

L’AI Act définit un « système d’IA » sans référence à la taille, aux ressources, ou au support matériel. Un modèle de 100 KB sur un Arduino est juridiquement équivalent à un LLM de 70B paramètres si son application est classifiée haut risque.

📊 Classification des Applications TinyML

🔴 Les 4 Défis Spécifiques du TinyML

🛠️ Solutions Pratiques pour TinyML Conforme

📝 Solution 1 : Traçabilité Embarquée Intelligente

Vous ne pouvez pas stocker tous les logs sur un microcontrôleur. Mais vous pouvez optimiser ce que vous stockez.

• 🔄 Logs circulaires : Buffer rotatif qui écrase les plus anciens
• 📊 Métadonnées seulement : Timestamp, décision, confiance (pas les features brutes)
• 📡 Sync périodique : Envoi vers gateway quand connecté
• 🗜️ Compression : Delta-encoding, run-length encoding
• 💾 Flash externe : Ajouter une mémoire flash SPI si nécessaire

// Exemple : Log circulaire compact pour TinyML
#define LOG_SIZE 100
#define LOG_ENTRY_SIZE 8  // 8 bytes par entrée

typedef struct {
    uint32_t timestamp;   // 4 bytes
    uint8_t decision;     // 1 byte (0-255 classes)
    uint8_t confidence;   // 1 byte (0-100%)
    uint16_t checksum;    // 2 bytes
} LogEntry;

LogEntry log_buffer[LOG_SIZE];
uint8_t log_index = 0;

void log_decision(uint8_t decision, uint8_t confidence) {
    log_buffer[log_index].timestamp = get_timestamp();
    log_buffer[log_index].decision = decision;
    log_buffer[log_index].confidence = confidence;
    log_buffer[log_index].checksum = calc_checksum(&log_buffer[log_index]);
    log_index = (log_index + 1) % LOG_SIZE;  // Circulaire
}

// Sync vers gateway quand WiFi disponible
void sync_logs_to_gateway() {
    for (int i = 0; i < LOG_SIZE; i++) {
        if (log_buffer[i].timestamp > last_sync_time) {
            send_to_gateway(&log_buffer[i]);
        }
    }
    last_sync_time = get_timestamp();
}

🔄 Solution 2 : Mise à Jour OTA Sécurisée

La capacité de mettre à jour le modèle est obligatoire pour les systèmes haut risque. Voici comment l’implémenter de manière sécurisée.

🧠 Solution 3 : Explicabilité Adaptée

L’explicabilité sur microcontrôleur est difficile mais pas impossible.

• 📊 Score de confiance : Toujours calculer et stocker le niveau de certitude
• 🎯 Top-K features : Identifier les 3 features les plus influentes
• 🌳 Modèles interprétables : Préférer arbres de décision quantifiés quand possible
• 📡 Explication côté gateway : Calculer l’explication sur le serveur, pas sur le MCU

💼 3 Cas Pratiques TinyML et Conformité

Photo par Carlos Muza sur Unsplash

🏭 Cas 1 : Maintenance Prédictive Industrielle

Un capteur vibratoire avec TinyML détecte les anomalies sur des machines industrielles. Si une défaillance est prédite, l’IA peut déclencher un arrêt de sécurité.

🏥 Cas 2 : Wearable Médical (ECG Portable)

Un patch ECG avec TinyML détecte les arythmies cardiaques en temps réel. Le modèle tourne sur un microcontrôleur Nordic nRF5340.

🏠 Cas 3 : Capteur Qualité Air Intelligent

Un capteur indoor avec TinyML analyse la qualité de l’air et prédit les pics de pollution. Il peut recommander d’ouvrir les fenêtres ou activer la ventilation.

❓ Questions Fréquentes – TinyML et AI Act

🎯 Conclusion : TinyML Conforme, C’est Possible

TinyML représente une révolution dans l’IA embarquée. Des milliards de dispositifs intelligents, autonomes, à faible consommation. Mais cette puissance vient avec des responsabilités.

L’AI Act ne fait pas d’exception pour la taille. Un capteur de 256KB est soumis aux mêmes règles qu’un datacenter. La bonne nouvelle : les solutions existent. Traçabilité intelligente, mise à jour OTA, seuils de confiance.

• 1️⃣ La taille ne compte pas — L’AI Act s’applique à l’application, pas au hardware
• 2️⃣ Traçabilité adaptée — Logs circulaires, sync périodique, métadonnées compactes
• 3️⃣ OTA obligatoire — Pour corriger biais et erreurs, mise à jour sécurisée essentielle

La deadline approche. Auditez vos systèmes TinyML maintenant.