AI HAT, caméra AI ou kit AI : lequel choisir ?

Depuis quelques mois, je m’intéresse de près aux nouveaux accessoires IA de Raspberry Pi. J’essaie de comprendre ce que chacun fait vraiment et ce qui les différencie. Mais entre l’AI Camera, l’AI HAT+ et l’AI Kit, ce n’est pas toujours évident de savoir lequel vous convient, ni même si vous en avez besoin. Voici ce qu’il faut savoir.

Pour être clair : la grande majorité des projets Raspberry Pi n’ont pas besoin d’accessoire IA. Un Raspberry Pi 5 avec 16 Go de RAM est capable d’effectuer la plupart des tâches IA de base tout seul. L’AI Camera et l’AI HAT+ sont conçus pour des projets spécifiques qui nécessitent un traitement IA plus rapide.

Dans ce guide, on va voir ce que chaque accessoire fait concrètement, dans quels cas ça a du sens, et surtout vous aider à décider si vous devez en acheter un.

Si vous êtes à la recherche d’inspiration pour votre prochain projet Raspberry Pi, j’ai créé une liste avec plus de 75 idées avec une courte description, le niveau et matériel conseillé, et des liens vers des tutoriels. Que vous soyez débutant ou plus expérimenté, vous trouverez des idées adaptées à votre niveau. Accès gratuit ici !

Raspberry Pi AI Camera

La Raspberry Pi AI Camera est sortie en 2024. C’est une caméra qui se connecte au Raspberry Pi via l’interface série caméra (CSI) habituelle. En gros, c’est comme le module caméra officiel Raspberry Pi, mais avec des capacités de traitement IA intégrées.

L’AI Camera cible principalement les tâches de vision par ordinateur (en anglais) comme la détection d’objets ou l’estimation de posture. Mais un Raspberry Pi peut faire ça avec n’importe quelle autre caméra. Alors qu’est-ce qui rend l’AI Camera spéciale ?

Comment fonctionne l’AI Camera ?

Contrairement à une caméra Raspberry Pi classique, l’AI Camera embarque un processeur de signal d’image (ISP) et un accélérateur IA directement dans le module.

Ça veut dire que, contrairement à une caméra classique qui envoie uniquement des données d’image, l’AI Camera envoie à la fois les données d’image et le résultat du traitement IA (le tenseur de sortie).

Le Raspberry Pi est ainsi soulagé du traitement IA, car c’est la caméra elle-même qui fait tourner le modèle IA grâce à son unité de traitement neuronal (NPU) intégrée. Le Pi n’a plus qu’à récupérer les résultats et s’occuper du post-traitement : afficher les infos à l’écran ou déclencher une action domotique, par exemple.

Imaginez-la comme un capteur intelligent : il ne se contente pas de transmettre l’image au Raspberry Pi, il lui dit aussi ce qu’il y a dedans.

Mais le NPU de l’AI Camera est-il vraiment performant ?

À première vue, le NPU (Sony IMX500) ne semble pas particulièrement puissant comparé au CPU du Raspberry Pi 5 avec ses 16 Go de RAM.

Au départ, je pensais qu’un Raspberry Pi 5 couplé à une caméra classique ferait mieux que l’AI Camera sur des tâches IA. Après avoir testé les deux, ce n’est pas du tout ce que j’ai constaté.

L’AI Camera surpasse largement la combinaison caméra classique + Raspberry Pi 5 sur la reconnaissance d’images, avec jusqu’à 10 fois plus de performances (2-5 FPS contre 30 FPS).

Si je comprends bien, cette différence vient du fait que le NPU de l’AI Camera est optimisé uniquement pour le traitement d’images. Contrairement au processeur du Raspberry Pi, qui jongle en permanence avec plein d’autres tâches — faire tourner l’OS, gérer les processus, etc. — le NPU ne fait qu’exécuter le modèle IA. Rien d’autre.

Quels modèles IA peut-on utiliser ?

Les modèles IA définissent exactement ce que fait votre AI Camera. Vous voulez qu’elle identifie des objets dans les images ? Qu’elle détecte les émotions ou la posture d’une personne ? Il existe des modèles pour chaque tâche, et vous pouvez même créer et entraîner les vôtres.

Mais l’un des gros points faibles de l’AI Camera par rapport aux autres solutions IA, c’est son support limité pour les modèles. Quand vous choisissez un modèle à faire tourner dessus, vous devez tenir compte des contraintes matérielles de la caméra.

Ces limitations existent parce que tout le traitement du modèle IA se passe dans le NPU de l’AI Camera. Seuls les modèles qui rentrent dans les ressources du NPU sont donc supportés.

La bonne nouvelle, c’est que le paquet imx500-models inclut plusieurs modèles IA prêts à l’emploi pour des tâches comme la classification, la détection d’objets, la segmentation sémantique et l’estimation de posture.

Vous pouvez aussi utiliser un autre modèle, y compris un que vous avez créé vous-même. Mais attention : le modèle doit respecter les limites de ressources de l’AI Camera.

Tu cherches d’autres projets Raspberry Pi à faire ? J’ai rassemblé plus de 75 projets Raspberry Pi dans une ressource gratuite (avec tutos et matériel nécessaire pour chaque). De quoi t’occuper un bon moment, quel que soit ton niveau. C’est par ici !

L’AI Camera vaut-elle le coup ?

D’après mon expérience, la Raspberry Pi AI Camera est un excellent outil, mais pour un cas d’usage très précis : les modèles IA basés sur la caméra et le traitement d’images.

Pour la plupart des tâches de détection ou de classification d’images, 2-3 FPS suffisent largement. Les 30 FPS ne sont vraiment utiles que pour des traitements avancés où vous avez besoin d’un traitement quasi temps réel.

Le vrai atout de l’AI Camera, c’est sa capacité à tout gérer de son côté. Elle prend en charge tout le traitement IA, ce qui laisse le Raspberry Pi uniquement s’occuper d’afficher les résultats.

Ça veut dire que vous pouvez utiliser l’AI Camera avec n’importe quelle version de Raspberry Pi (même un Raspberry Pi Zero) et obtenir de bien meilleures performances qu’avec un Raspberry Pi 5 et une caméra classique.

	Raspberry Pi 5 + Pi Camera	Raspberry Pi Zero + AI Camera
Prix du Raspberry Pi	300-400€ Lien Amazon	10-30€ Lien Amazon
Prix du module caméra	20-40€ Lien Amazon	90-100€ Lien Amazon
Prix total	320-440€	100-130€

Cette flexibilité permet d’obtenir des performances bien supérieures pour un budget deux à trois fois moins élevé. Pour moi, ça justifie largement le prix de l’AI Camera.

Idées de projets avec l’AI Camera

Voici quelques idées de projets qui me semblent vraiment bien adaptés à l’AI Camera.

Caméra maison intelligente : On peut utiliser l’AI Camera comme capteur d’entrée pour des fonctions domotiques. Par exemple, un modèle de détection d’objets peut vérifier si quelqu’un est dans la pièce et, selon le résultat, allumer les lumières. Ce projet est faisable avec un Raspberry Pi 5 et une caméra classique, mais l’AI Camera offre des performances bien plus stables et fiables. Combinée à un Raspberry Pi Zero, elle rend le projet beaucoup plus économique et compact.

Observation de la faune : Si des animaux sauvages viennent régulièrement dans votre jardin, l’AI Camera couplée à un Raspberry Pi peut détecter quelles espèces passent par là et enregistrer la vidéo uniquement quand un animal est détecté. Idéal pour optimiser la consommation d’énergie et l’espace de stockage.

Coach sportif intelligent : Le gros avantage de l’AI Camera ici, c’est ses 30 FPS de traitement IA. Ce traitement quasi temps réel, combiné à l’estimation de posture, permet de créer un système qui suit vos exercices, corrige votre posture et compte vos répétitions.

Tu cherches d’autres projets Raspberry Pi à faire ? J’ai rassemblé plus de 75 projets Raspberry Pi dans une ressource gratuite (avec tutos et matériel nécessaire pour chaque). De quoi t’occuper un bon moment, quel que soit ton niveau. C’est par ici !

Raspberry Pi AI HAT+

Le Raspberry Pi AI HAT+ est un autre accessoire officiel. Contrairement à l’AI Camera, il n’est pas limité aux projets basés sur l’image : c’est un module plus polyvalent.

L’AI HAT+ s’ajoute à un Raspberry Pi 5 pour lui apporter de la puissance de calcul supplémentaire, spécialement taillée pour tous types de traitements IA.

L’AI HAT+ s’alimente via le header GPIO et communique avec le Raspberry Pi via l’interface PCIe Gen 3 du Raspberry Pi 5. Ce HAT est donc réservé au Raspberry Pi 5 et aux versions suivantes.

Comment fonctionne l’AI HAT+ ?

Il existe trois variantes de l’AI HAT : deux versions de l’AI HAT+ original et une nouvelle AI HAT+ 2. Chaque variante offre une puissance de calcul croissante, mesurée en TOPS (Tera Operations Per Second).

Voici une comparaison détaillée de ces variantes :

	AI HAT+ (13 TOPS)	AI HAT+ (26 TOPS)	AI HAT+ 2 (40 TOPS)
Puce accélératrice (Hailo NPU)	Hailo-8L (13 TOPS, INT8)	Hailo-8 (26 TOPS, INT8)	Hailo-10H (40 TOPS, INT4)
Mémoire (RAM)	Utilise la mémoire du Raspberry Pi 5	Utilise la mémoire du Raspberry Pi 5	Possède sa propre mémoire embarquée de 8 Go
Cas d’usage	Détection d’objets, post-traitement caméra, robotique, charges neuronales modérées	Détection d’objets, post-traitement caméra, robotique, charges neuronales modérées	Tout ce que fait l’AI HAT+, plus les charges IA génératives : LLMs et VLMs en local
Prix indicatif	70€ (voir)	110€ (voir)	200€ (voir)

On voit clairement que ces HATs sont des modules de calcul spécialisés IA qui ajoutent de la puissance brute à votre Raspberry Pi.

Contrairement à l’AI Camera, où tout le traitement IA était isolé dans le module caméra, l’AI HAT+ adopte une approche plus générique : il ajoute de la puissance de calcul au Raspberry Pi, mais la charge de travail reste gérée par le processeur et les ressources du Pi.

Peut-il faire tourner des LLMs ?

En comprenant comment fonctionnent l’AI Camera et l’AI HAT+, mon premier réflexe a été de penser que l’AI HAT+ était orienté vers des charges IA génériques comme les modèles génératifs et les LLMs.

Mais ce n’est pas le cas. Les deux variantes de l’AI HAT+ n’ont pas de mémoire embarquée (DRAM) pour faire tourner un LLM. En fait, le Hailo-8L et le Hailo-8 sont spécialisés pour le traitement IA lié à la vision par ordinateur, pas pour les LLMs.

Si vous essayez de faire tourner un LLM avec l’AI HAT+ installé, vous risquez même de ralentir le traitement : le lien de communication PCIe crée un goulot d’étranglement entre les deux processeurs.

L’AI HAT+ 2 résout ce problème en embarquant 8 Go de mémoire DDR4X. Il est aussi globalement mieux adapté aux charges LLM.

Mais lors des tests, la plupart des testeurs indépendants ont constaté que ces 8 Go de DDR4x ne suffisent pas. Et le Raspberry Pi 5 avec 16 Go de DDR4x surpasse l’AI HAT+ 2 pour faire tourner un LLM en local.

Jeff Geerling a publié une excellente analyse sur le sujet, et je partage sa conclusion : difficile de recommander l’AI HAT+ 2 pour des charges LLM.

Comment se compare-t-il à l’AI Camera ?

Puisque l’AI Camera et l’AI HAT+ ciblent tous les deux la vision par ordinateur, la question suivante est : lequel est le meilleur des deux ?

Les NPUs de la gamme Hailo dans l’AI HAT+ sont nettement plus puissants. Ils peuvent donc faire tourner des modèles IA bien plus complexes que le Sony IMX500 de l’AI Camera.

Mais le gros frein, c’est que l’AI HAT+ ne fonctionne qu’avec un Raspberry Pi 5 ou une version ultérieure. Cette puissance supplémentaire a donc un coût global assez élevé.

	Raspberry Pi 5 + AI HAT+	Raspberry Pi Zero + AI Camera
Prix du Raspberry Pi	300-400€ Lien Amazon	10-30€ Lien Amazon
Prix du module	AI HAT+ 70-150€ Lien Amazon AI HAT+ 2 200-250€ Lien Adafruit	90-100€ Lien Amazon
Prix total	370-650€	100-130€

En revanche, en plus d’être bien plus puissant que l’AI Camera, l’AI HAT+ a l’avantage de ne pas être limité à un seul capteur. Vous pouvez brancher plusieurs capteurs différents dessus.

Donc, selon moi, l’AI HAT+ est capable de tâches IA bien plus complexes. Mais la différence de prix pour le projet global ne se justifie pas vraiment.

TechWithDavid a fait une très bonne comparaison avec une démo qui montre comment les deux options se comportent, et comment elles se comparent à un simple Raspberry Pi 5 + caméra.

L’AI HAT+ vaut-il le coup ?

Comme je le disais pour l’AI Camera, pour une détection d’objets ou une reconnaissance d’images classique, on n’a généralement pas besoin d’un traitement temps réel. L’AI HAT+ est surdimensionné pour les tâches de vision par ordinateur basiques, et n’apporte pas grand-chose pour faire tourner des modèles génératifs ou des LLMs.

L’AI HAT+ est limité au Raspberry Pi 5, qui a déjà largement assez de puissance pour des charges IA à petite échelle. Le gain de performances qu’apporte l’AI HAT+ ne se justifie pas, sauf si vous avez un cas d’usage très précis.

Le seul créneau où je vois l’AI HAT+ vraiment utile, c’est quand vous devez faire tourner une tâche de détection ou de reconnaissance d’images très gourmande en ressources — estimation de posture, combinaison de plusieurs tâches — qui dépasse les limites mémoire de l’AI Camera.

Un autre cas où l’AI HAT+ prend l’avantage sur l’AI Camera, c’est quand votre modèle prend en entrée des images stockées ou provenant de plusieurs capteurs différents : une caméra infrarouge ou plusieurs caméras IP, par exemple.

Idées de projets avec l’AI HAT+

Voici quelques idées de projets pour lesquels l’AI HAT+ ou l’AI HAT+ 2 seront vraiment dans leur élément.

Analyse de sécurité multi-caméras : L’AI HAT+ peut fonctionner avec plusieurs caméras simultanément. Il peut donc servir de cerveau central pour votre système de sécurité maison intelligent, en prenant des décisions à partir des flux de plusieurs caméras IP pour détecter des intrusions.

Robot mobile autonome : L’AI HAT+ peut équiper un robot autonome pour faire tourner une IA multimodale qui sert de cerveau au robot : il prend en entrée les données de la caméra et d’autres capteurs pour prendre des décisions de déplacement.

Moniteur IA avec caméra thermique : Une caméra thermique peut détecter des personnes ou des animaux à la maison ou en extérieur dans l’obscurité. Très utile dans un système domotique qui doit détecter une présence dans une pièce sombre et allumer les lumières en conséquence.

Raspberry Pi AI Kit

Le Raspberry Pi AI Kit est l’ancienne version, désormais abandonnée, de l’AI HAT+. C’est en gros la même chose que la variante d’entrée de gamme de l’AI HAT+, juste dans un format différent.

L’AI Kit se compose de deux éléments distincts : un module NPU Hailo-8L (13 TOPS) au format M.2 et un M.2 HAT qui sert d’adaptateur.

Le seul petit avantage que je vois à l’AI Kit, c’est sa flexibilité. Le M.2 HAT peut accueillir le NPU, mais aussi un SSD M.2 pour un autre projet. Si vous voulez en savoir plus, vous pouvez lire cet article détaillé sur ce qu’est l’AI Kit et un autre sur les projets réalisables avec un AI Kit (en anglais).

Le Raspberry Pi AI Kit a été abandonné. Si vous en avez déjà un, traitez-le comme un AI HAT+ dans le cadre de cet article. Si vous n’en avez pas encore, optez directement pour l’AI HAT+.

Verdict final : lequel acheter ?

Pour la plupart des utilisateurs, je ne recommande aucun de ces accessoires IA. Un Raspberry Pi 5 avec 16 Go de RAM est capable d’effectuer la plupart des tâches IA de base tout seul, sans accélérateur.

Mais la réponse dépend vraiment de votre cas d’usage. Chaque accessoire a ses points forts bien à lui.

Par exemple, si vous n’avez pas de Raspberry Pi 5 avec 16 Go de RAM, la Raspberry Pi AI Camera devient un très bon achat. La combinaison AI Camera + Raspberry Pi Zero est extrêmement économique et justifie largement le prix de l’AI Camera.

Je ne recommande pas l’AI HAT+ pour la plupart des lecteurs. Pour la majorité des cas d’usage — vision par ordinateur avec un seul capteur — c’est surdimensionné. Et pour faire tourner des LLMs en local, le Raspberry Pi 5 16 Go le surpasse.

Le seul cas où l’AI HAT+ me semble un achat raisonnable, c’est pour les passionnés qui ont déjà un Raspberry Pi 5 et veulent tester un accessoire IA. La version de base de l’AI HAT+ est alors légèrement moins chère que l’AI Camera.

Le marché du hardware IA évolue très vite, et ce qui semble peu intéressant aujourd’hui pourrait s’améliorer significativement dans les prochaines versions.

Je ne recommande vraiment aucun de ces accessoires IA pour la plupart des utilisateurs. Mais il existe des cas d’usage précis où chacun brille. J’espère que ce guide vous a aidé à y voir plus clair.

Ressources supplémentaires pour votre Raspberry Pi

Maîtrisez votre Raspberry Pi en 30 jours
Vous avez besoin de plus ? Si vous êtes à la recherche des meilleures astuces pour devenir expert sur Raspberry Pi, ce livre est fait pour vous. Développez vos compétences sous Linux et pratiquez via de nombreux projets en suivant mes guides étape par étape. 10% de remise aujourd’hui !
Télécharger le livre au format PDF ici

Maîtrisez Python sur Raspberry Pi
Pas besoin d’être un génie pour coder quelques lignes pour votre Raspberry Pi.
Je vous apprends juste ce qu’il faut sur Python afin de réaliser n’importe quel projet. La seconde partie du livre est d’ailleurs consacrée à des exemples de projets où je vous guide pas à pas.
Ne perdez pas de temps, apprenez le strict nécessaire et économisez 10% avec ce lien :
Télécharger maintenant

Autres ressources pour profiter de votre Raspberry Pi
J’ai regroupé toutes mes recommandations de logiciels, sites utiles et de matériel sur cette page de ressources. Je vous invite à la consulter régulièrement pour faire les bons choix et rester à jour.
Visiter les pages ressources