Un projet M1 au plus proche des conditions réelles
Le projet M1 constitue une étape importante dans le cursus ingénieur. Réparti sur plusieurs semaines, il repose sur un travail encadré par un enseignant et structuré autour d’un cahier des charges, de contraintes techniques et d’un budget.
L’objectif est de permettre aux étudiants de mobiliser leurs compétences dans un contexte proche de celui d’un projet en entreprise : recherche de solutions, choix des composants, tests, et amélioration continue.
Dans ce cadre, les étudiants ont choisi de travailler sur la reconnaissance de mouvements à partir de capteurs inertiels et d’intelligence artificielle embarquée.
Une démarche progressive : des méthodes classiques à l’IA
Le projet s’appuie sur une approche progressive, en partant de solutions simples pour en identifier les limites.
Une première étape consiste à développer un système de détection de pas sans intelligence artificielle. Cette approche permet de mettre en évidence certaines imprécisions, notamment sur des mouvements variés ou moins marqués.
Pour améliorer la fiabilité, les étudiants ont ensuite intégré une machine à états finis (FSM), avant de se tourner vers des méthodes de machine learning embarqué (MLC). Le projet explore l’utilisation de composants capables d’exécuter des traitements d’intelligence artificielle directement dans le capteur, comme les unités ISPU.
Cette progression permet de comparer différentes approches et de mieux comprendre leurs apports respectifs.
Reconnaître des gestes de tennis à partir de données capteurs
L’application choisie pour ce projet concerne la reconnaissance de gestes sportifs, et plus particulièrement des mouvements de tennis : coup droit, revers ou phases de repos.
Pour entraîner les modèles, les étudiants ont constitué des jeux de données en enregistrant des mouvements avec différents profils d’utilisateurs. Ce travail met en évidence un point clé du machine learning : la qualité et la diversité des données influencent directement les performances du modèle.
L’intégration de l’intelligence artificielle permet notamment :
- d’améliorer la précision de la détection
- de simplifier certains traitements mathématiques complexes
- de réduire les ressources nécessaires côté microcontrôleur
Des perspectives d’applications
Ce type de système peut trouver des applications dans plusieurs domaines :
- le jeu vidéo, pour enrichir les interactions basées sur le mouvement
- le sport, pour analyser des gestes techniques
- la santé, notamment dans le suivi de l’activité physique ou la prévention de certaines blessures
Le projet met également en évidence l’intérêt des systèmes embarqués capables de traiter les données directement au niveau du capteur, avec des gains en réactivité et en consommation énergétique.
Une expérience structurante dans le parcours ingénieur
Au-delà des aspects techniques, ce projet M1 permet aux étudiants de se confronter à des problématiques concrètes : gestion du temps, difficultés d’intégration, choix technologiques ou encore validation expérimentale.
Il constitue ainsi une étape importante dans leur formation, en lien avec les compétences attendues dans les métiers de l’ingénierie.
