10 Projets géniaux avec le kit IA pour Raspberry Pi

Si vous vous demandez encore à quoi sert vraiment le Raspberry Pi AI Kit (et si ça vaut le coup d’en acheter un), vous n’êtes pas seul. Je me suis posé la même question, alors j’ai cherché ce que les gens construisent vraiment avec. Voici 10 idées concrètes pour mieux cerner son potentiel.

Le Raspberry Pi AI Kit peut être utilisé dans de nombreux projets : reconnaissance faciale intelligente, lecture de plaques d’immatriculation à grande vitesse, contrôle qualité industriel automatisé, et bien plus encore.

Pour chaque projet, on va voir l’objectif, comment le mettre en place, et quel est le rôle concret du Raspberry Pi AI Kit.

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 !

1. Serrure connectée avec reconnaissance faciale

C’est l’un des projets les plus populaires qu’on peut construire avec un Raspberry Pi et l’AI Kit. Imaginez arriver devant votre porte et qu’elle s’ouvre toute seule. Pas de clé, pas de code, pas de téléphone. C’est exactement ce que fait ce projet.

Avec le Raspberry Pi AI Kit, votre Raspberry Pi peut reconnaître les visages autorisés et déclencher l’ouverture de la serrure dès qu’il identifie quelqu’un.

Comment fonctionne la reconnaissance faciale ?

La logique est assez simple. On branche une caméra au Raspberry Pi. Ça peut être une caméra USB ou la caméra officielle Raspberry Pi, connectée via le câble nappe.

Quand quelqu’un approche de la porte, un mécanisme détecte sa présence. Ça peut être un capteur de mouvement (en anglais) ou n’importe quel autre système.

Une fois ce mécanisme déclenché, le Raspberry Pi prend automatiquement une photo du visage. L’image est comparée aux profils stockés localement, et seules les personnes approuvées obtiennent l’accès. Les visages inconnus sont ignorés ou peuvent déclencher une alerte, sans aucune intervention manuelle.

Si vous débutez, jetez un œil à notre guide complet sur l’installation d’une caméra sur le Raspberry Pi.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Est-ce qu’un Raspberry Pi peut comparer des images tout seul ? Techniquement oui, mais il y a un problème.

La reconnaissance faciale moderne ne se résume pas à comparer des pixels. Elle repose sur des réseaux de neurones profonds qui extraient des centaines de caractéristiques faciales et les comparent en quelques millisecondes.

Si on fait tourner ces modèles sur le CPU du Raspberry Pi, les performances s’effondrent rapidement : latence élevée, images perdues, système qui rame. Surtout quand on traite un flux vidéo en continu.

C’est là que le Raspberry Pi AI Kit devient essentiel. Il embarque un accélérateur IA dédié, conçu spécifiquement pour l’inférence de réseaux de neurones.

Au lieu de tout faire peser sur le CPU du Pi, le Raspberry Pi AI Kit gère la détection et la reconnaissance faciale efficacement. Résultat : des temps de réponse plus rapides, des performances fluides, et un système suffisamment fiable pour sécuriser votre porte d’entrée.

2. Lecture de plaques d’immatriculation à grande vitesse (ALPR)

C’est un autre projet que je trouve vraiment intéressant, parce que ses applications sont très nombreuses.

Imaginez un système qui lit automatiquement les plaques des voitures qui passent et réagit en temps réel : ouvrir un portail, une porte de garage, enregistrer les entrées, ou déclencher une alerte.

J’ai essayé ce projet, même si ce n’était pas dans un contexte autoroutier. Et j’ai vite réalisé que le Raspberry Pi seul ne suffisait pas, surtout quand les véhicules se déplacent vite. Les images deviennent floues, des frames sont perdues, et les plaques passent complètement à la trappe.

Pour que ça fonctionne, le Raspberry Pi AI Kit est nécessaire : il détecte les véhicules, isole les plaques et lit les caractères avec précision, même en mouvement.

Comment fonctionne la lecture de plaques ?

La mise en place est assez simple, et tout dépend de ce qu’on veut faire.

Une caméra est positionnée face à une route, une allée ou une entrée de parking. Au passage des véhicules, le Raspberry Pi capture en continu les images du flux vidéo.

Grâce à la vision par ordinateur, le système détecte d’abord le véhicule, puis localise la plaque dans l’image. Une fois la zone de la plaque identifiée, une reconnaissance optique de caractères (OCR) extrait le numéro.

La plaque détectée peut ensuite être comparée à une base de données locale, ou utilisée pour déclencher des actions comme ouvrir un garage ou enregistrer l’heure d’entrée.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

J’ai mentionné plus tôt que j’avais essayé ce projet avec un Raspberry Pi standard, sans succès. Voici pourquoi ça ne fonctionnait pas, et pourquoi ça risque de ne pas marcher non plus avec un simple Pi.

L’ALPR (Automatic License Plate Recognition) ressemble à une simple tâche de détection d’image, mais c’est en réalité bien plus complexe et gourmand en calcul. Elle combine plusieurs tâches IA à la fois : détection de véhicule, localisation de la plaque, segmentation des caractères et reconnaissance de texte.

Faire tourner tout ça sur le CPU du Raspberry Pi seul donne souvent un traitement lent et des véhicules manqués.

Le Raspberry Pi AI Kit rend tout ça possible en accélérant des modèles comme YOLOv8 pour la détection de véhicules et de plaques, et en gérant l’OCR efficacement.

Avec le Raspberry Pi AI Kit qui fait le gros du travail, le système peut traiter la vidéo à plus de 30 images par seconde, ce qui garantit que même les voitures roulant à environ 50 km/h sont détectées et reconnues sans lag.

3. Floutage vidéo en temps réel

C’est un sujet auquel je pense depuis un moment, surtout quand je cherche un projet IA sympa à réaliser avec le Raspberry Pi (en anglais).

La vie privée est de plus en plus importante, surtout quand on diffuse ou enregistre des vidéos dans des espaces publics. On voit d’ailleurs beaucoup de YouTubeurs qui floutent les visages dans leurs vidéos.

Ce projet permet de flouter automatiquement les visages ou les plaques d’immatriculation dans un flux vidéo en direct, pour protéger l’identité des personnes en temps réel.

C’est parfait pour les événements publics, les lives, les affichages de caméras de surveillance, ou la création de contenu où la confidentialité est importante.

Comment fonctionne le floutage vidéo en temps réel ?

La logique est assez simple. Tout repose sur la détection et l’identification d’objets (visages, plaques, etc.).

Une caméra envoie un flux vidéo en direct au Raspberry Pi, qui traite chaque image individuellement. Le système détecte les visages ou les plaques dans chaque image et applique un flou ou une pixellisation sur ces zones avant d’afficher ou de diffuser l’image.

Et comme on s’en doute, tout ça doit aller très vite.

Le moindre délai provoque un lag visible, ce qui rend la vidéo inutilisable en live. Pour un résultat fluide, chaque image doit être analysée, modifiée et rendue en quelques millisecondes seulement.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Détecter des visages ou des plaques dans chaque image vidéo est très gourmand en calcul. Sur un Raspberry Pi standard, le traitement en temps réel entraîne souvent une latence élevée, des images perdues ou une vidéo saccadée.

Le Raspberry Pi AI Kit simplifie tout ça en faisant tourner la détection d’objets bien plus rapidement. Il peut traiter chaque image en moins de 30 millisecondes, ce qui permet de flouter les informations sensibles en direct, sans passer par le cloud.

4. Correction de posture en temps réel pour le sport

C’est un projet que je n’aurais jamais cru possible, mais en faisant mes recherches, j’ai été bluffé par ce que le Raspberry Pi AI Kit peut faire.

Imaginez passer cinq minutes à faire un exercice à la salle, et qu’on vienne vous dire que vous l’avez mal fait depuis le début. Pas très motivant.

Et si vous aviez un coach personnel qui surveille votre posture en temps réel et vous prévient quand vous faites un exercice incorrectement, sans enregistrer vos données ni rien envoyer vers le cloud ? C’est exactement ce que ce projet rend possible avec le Raspberry Pi AI Kit.

Comment fonctionne la correction de posture en temps réel ?

Le Raspberry Pi capture un flux vidéo depuis une caméra et analyse chaque image pour détecter les points clés du corps humain : épaules, coudes, hanches, genoux et chevilles. Les modèles d’estimation de pose modernes peuvent identifier jusqu’à 17 points squelettiques et tracer des lignes virtuelles entre eux.

En suivant le déplacement de ces points, le système peut déterminer si votre posture est correcte. Par exemple, il peut détecter si votre dos se courbe pendant un squat ou si vos bras sont mal alignés lors d’une pompe.

Sur cette base, le système peut afficher des retours visuels à l’écran ou déclencher des alertes quand votre posture doit être corrigée.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Pour comprendre pourquoi on a besoin de l’AI Kit ici, il faut bien visualiser ce qui se passe. Voici les étapes.

D’abord, le Raspberry Pi enregistre une vidéo pendant que vous vous entraînez. Ensuite, il analyse cette vidéo image par image pour détecter plusieurs points clés du corps.

Quand on imagine tout ça en temps réel sur un flux vidéo continu, il devient évident que le CPU du Raspberry Pi seul ne peut pas suivre sans lag ni ralentissements.

Le Raspberry Pi AI Kit résout ce problème grâce à son NPU Hailo (Neural Processing Unit) dédié, optimisé pour l’inférence IA rapide en local. Il supporte des modèles d’estimation de pose comme YOLOv8 Pose et MoveNet, ce qui permet de suivre les mouvements du corps en douceur avec une latence minimale.

Avec l’AI Kit qui gère le traitement, le Raspberry Pi peut fournir des retours de posture en temps réel, rapides et réactifs.

On peut ainsi construire des applications fitness intelligentes, comme un coach personnel ou un moniteur d’entraînement, qui fonctionnent entièrement en local sans connexion internet.

5. Détection d’équipements de protection (EPI) pour la sécurité au travail

Vous vous souvenez de l’époque COVID-19 où il était interdit de sortir ou d’entrer dans un lieu public sans masque ? Imaginez maintenant un système capable de détecter automatiquement si quelqu’un en porte un ou non, sans avoir besoin de faire des rondes.

C’est pareil dans certaines industries. Les règles de sécurité obligent les travailleurs à porter des équipements de protection : casques, gilets de sécurité, gants ou masques.

Avec une caméra placée à l’entrée ou dans un espace de travail, le système peut surveiller le respect de ces règles en temps réel et réduire le besoin de supervision manuelle.

Comment fonctionne la détection d’EPI ?

On place une caméra à l’entrée, par exemple en haut d’une porte. Cette caméra capture en continu le flux vidéo du point d’accès.

Le Raspberry Pi analyse ensuite chaque image pour détecter si les équipements de sécurité requis sont bien portés : casque de chantier, gilet haute visibilité, masque de protection, etc.

Si le système détecte qu’un EPI est manquant, il peut déclencher une alerte ou un message vocal pour indiquer automatiquement quel équipement fait défaut. On peut ajuster les règles de détection selon l’environnement et les exigences de sécurité.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Pour un modèle de détection d’EPI fiable, on doit utiliser des modèles de détection d’objets capables de reconnaître à la fois des personnes et des petits éléments comme des casques ou des gants, en temps réel. Sur un Raspberry Pi standard, c’est lent et les résultats sont peu fiables.

Le Raspberry Pi AI Kit accélère le traitement IA, ce qui permet à la détection d’EPI de tourner sans délai. En déchargeant le travail lourd sur l’AI Kit, le système surveille la sécurité avec précision sans ralentir le Raspberry Pi.

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 !

6. Système de présence par reconnaissance faciale

Prendre les présences manuellement, c’est lent, répétitif et source d’erreurs, que ce soit en classe, au bureau ou lors d’événements.

Ce projet utilise le Raspberry Pi AI Kit pour marquer automatiquement les présences en reconnaissant les visages.

Comment fonctionne ce système de présence ?

Pour construire ce système, on commence par enregistrer les utilisateurs avec leurs profils faciaux. On peut prendre leurs photos le premier jour, ou leur demander d’envoyer un selfie net.

Ensuite, on installe une caméra à l’entrée. Au fil des arrivées, le Raspberry Pi capture les images et compare les visages détectés aux profils enregistrés. Quand le système trouve une correspondance, il enregistre le nom de la personne, la date et l’heure.

On peut aussi configurer le système pour ignorer les visages inconnus ou les signaler pour vérification.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

La reconnaissance faciale nécessite de faire tourner des modèles de deep learning qui analysent les traits du visage en temps réel. Sur un CPU Raspberry Pi standard, ça devient vite lent et peu fiable, surtout quand plusieurs visages apparaissent en même temps.

Le Raspberry Pi AI Kit accélère la détection et la reconnaissance faciale en gérant l’inférence IA efficacement. Le système peut ainsi reconnaître les visages rapidement et avec précision, sans ralentir le reste du système.

7. Caméra de surveillance d’animaux sauvages ou d’élevage

Vous avez déjà regardé ces vidéos de NatGeo où un caméraman se cache pendant des heures au bord d’une rivière, à attendre que des animaux viennent boire pour capturer le plan parfait ? Avec ce projet, on peut leur faciliter un peu la vie.

Ce projet transforme un Raspberry Pi en caméra de surveillance intelligente qui détecte et suit automatiquement les animaux en temps réel.

Que ce soit pour observer la faune sauvage près d’un point d’eau ou surveiller du bétail dans un champ, le système ne réagit que quand des animaux sont réellement présents. La surveillance est ainsi bien plus efficace et pratique.

Comment fonctionne cette caméra de surveillance ?

On place la caméra IA Raspberry Pi à un endroit stratégique : une zone de pâturage, une grange ou un sentier fréquenté par la faune. Le Raspberry Pi analyse en continu le flux vidéo et cherche des animaux qui entrent dans le champ de vision.

Quand un animal est détecté, le système peut démarrer un enregistrement, capturer des photos ou envoyer une alerte. S’il n’y a pas d’animaux, le système reste en veille, ce qui économise de l’espace de stockage et de la puissance de calcul.

On peut appliquer différentes règles de détection selon le cas d’usage. Par exemple, distinguer les animaux de ferme des humains, ou identifier des espèces sauvages spécifiques.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Détecter des animaux en extérieur est compliqué à cause des variations de lumière, des conditions météo et des mouvements. Faire tourner des modèles de détection en continu sur le CPU d’un Raspberry Pi standard donne souvent des performances médiocres et des détections ratées.

Le Raspberry Pi AI Kit accélère les modèles de détection d’animaux, ce qui permet au système de traiter les images en douceur et de façon fiable. Avec l’AI Kit qui gère l’inférence, la caméra peut détecter les animaux en temps réel sans surcharger le Pi.

8. Surveillance intelligente de places de parking

C’est un autre projet vraiment intéressant, idéal pour des établissements, de grandes entreprises, des administrations, ou n’importe quel site avec son propre parking.

Trouver une place libre peut vite devenir frustrant. Ce projet transforme votre Raspberry Pi en système de surveillance de parking capable de détecter automatiquement si une place est libre ou occupée.

Comment fonctionne ce système de parking ?

Pour cette installation, on a besoin d’une caméra positionnée de façon à couvrir une ou plusieurs places de parking.

Le Raspberry Pi capture des images ou des frames vidéo à intervalles réguliers et les analyse pour déterminer si un véhicule est présent sur chaque place.

Plutôt que de se fier à de simples capteurs de mouvement ou de distance, ce projet utilise la vision par ordinateur pour identifier directement les véhicules. Cette approche est plus fiable, surtout en extérieur où la lumière, les ombres ou la météo peuvent perturber les capteurs classiques.

Une fois qu’une place est détectée comme occupée ou libre, le système peut mettre à jour un affichage local, allumer une LED, ou enregistrer les données pour une analyse ultérieure.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Pour un système fiable, on doit faire tourner des modèles de détection d’objets en continu. Sur un Raspberry Pi standard, ça peut vite devenir lent et peu fiable, surtout quand on surveille plusieurs places simultanément.

Le Raspberry Pi AI Kit accélère les modèles de détection de véhicules, ce qui permet au système de traiter les images sans surcharger le CPU. Il est même capable de suivre plusieurs places de parking en même temps.

C’est donc parfait pour des bureaux, des résidences, des centres commerciaux ou de petits parkings privés, le tout en fonctionnant entièrement en local, sans cloud.

9. Contrôle qualité industriel intelligent (tri automatique)

J’ai vu un jour une vidéo YouTube montrant un système qui triait des pommes de terre et des pierres. Je ne sais plus exactement quelle logique était utilisée, mais voilà ce que ça donne en action.

Comme dans la vidéo ci-dessus, dans beaucoup d’environnements de production, le contrôle qualité doit être rapide, constant et fiable.

Avec le Raspberry Pi AI Kit, on peut construire un système de tri intelligent capable d’identifier et de séparer automatiquement des articles sur un tapis roulant.

Que ce soit pour séparer les bons fruits des fruits abîmés, trier différents types de briques LEGO, ou inspecter des pièces fabriquées pour détecter des défauts, le système prend ses décisions en temps réel au passage de chaque article devant la caméra.

Comment fonctionne ce système de tri ?

On place une caméra au-dessus du tapis roulant, qui capture en continu les images des articles qui passent dessous. Le Raspberry Pi analyse chaque image pour identifier l’objet et déterminer s’il répond aux critères de qualité définis.

Selon le résultat, le système peut déclencher des actionneurs comme des servomoteurs, des buses à air ou des bras mécaniques pour trier les articles dans différents bacs. On peut classer les articles en « garder » ou « rejeter », ou les répartir en plusieurs catégories selon le cas d’usage.

Comme tout se passe automatiquement, le système peut tourner en continu avec une supervision humaine minimale.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Dans un environnement de tri, la vitesse est critique. Le système dispose de quelques millisecondes seulement pour détecter un article, le classifier et déclencher la bonne action de tri avant qu’il ne soit hors de portée.

Le Raspberry Pi AI Kit offre jusqu’à 8 TOPS (Tera Operations Per Second) de performance IA, ce qui permet aux modèles de détection et de classification d’objets (en anglais) de tourner extrêmement vite. Le système peut prendre des décisions « garder ou rejeter » précises en temps réel sans ralentir le tapis roulant.

Ce projet est donc parfait pour de petites usines, des ateliers, ou des démos pédagogiques qui veulent explorer l’automatisation industrielle concrète avec du matériel accessible.

10. Détection de maladies des plantes par analyse de feuilles

Vous aimez le jardinage ? Ce projet peut transformer votre Raspberry Pi en médecin des plantes.

En analysant des images de feuilles, le système peut détecter les premiers signes de maladie, de carence nutritive ou de stress. Souvent avant même que les dégâts soient visibles à l’œil nu.

Comment fonctionne la détection de maladies des plantes ?

On commence par configurer une caméra Raspberry Pi pour capturer des images nettes de vos plantes. Ces données sont ensuite transmises au Raspberry Pi qui les analyse pour détecter des caractéristiques visuelles : changements de couleur, taches, texture et forme.

Une feuille saine et une feuille malade sont très différentes pour un modèle IA entraîné, même quand les différences sont subtiles.

Une fois l’image capturée, elle est comparée à un modèle entraîné qui peut déterminer si la plante est saine ou souffre d’une condition spécifique. Le système peut alors afficher le résultat à l’écran, l’enregistrer pour une consultation ultérieure, ou déclencher une alerte si un problème est détecté.

Pourquoi l’AI Kit est indispensable ici ?

Pour classifier des images ou détecter des maladies, le système doit faire tourner des réseaux de neurones complexes sur des images haute résolution. Sur un Raspberry Pi standard, ça devient vite lent et peu pratique, surtout si on veut analyser des images fréquemment ou en temps réel.

Le Raspberry Pi AI Kit accélère l’inférence sur les images en gérant efficacement le traitement IA lourd. Le système peut ainsi analyser les feuilles rapidement et avec précision, sans surcharger le CPU.

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