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ESPHome - Transformez un ESP32 à 5 euros en capteur domotique sans dépendre du cloud

Aujourd'hui j'aimerais vous parler un peu de bidouille et plus particulièrement de domotique. Hé oui, si comme moi, vous en avez marre que tous vos objets connectés passent par des serveurs chinois (souvent à la sécurité douteuse) ou américains (souvent directement connecté à la NSA) pour vous dire qu'il fait 22°C dans votre salon, on va voir comment ensemble créer ses propres capteurs 100% locaux avec ESPHome .

ESPHome, c'est un framework open source qui transforme n'importe quel ESP32 ou ESP8266 en appareil connecté intelligent sans vous prendre la tête. Vous écrivez un petit fichier YAML, vous flashez la puce, et hop, vous avez un capteur qui cause directement avec Home Assistant. Comme ça y'a pas de cloud et encore moins de données qui partent on ne sait où.

Et c'est hyper accessible... Suffit de savoir remplir un fichier texte avec quelques indentations (le fameux YAML), et voilà vous savez utiliser ESPHome.

ESPHome fait partie de l'Open Home Foundation ( Source )

Ce qu'il vous faut

  • Un ESP32 (genre un Wemos D1 Mini ou un NodeMCU)
  • Un capteur DHT22 (température et humidité)
  • Quelques fils Dupont
  • Temps estimé : 30 minutes

Niveau branchement, c'est pas sorcier. Le DHT22 a 3 broches utiles : VCC sur le 3.3V de l'ESP, GND sur GND, et DATA sur un GPIO de votre choix (le GPIO4 marche nickel). Pensez aussi à ajouter une résistance de 4.7kΩ entre DATA et VCC si vous voulez des lectures béton (beaucoup de modules l'ont déjà intégrée, mais vérifiez bien).

source

Ensuite, pour installer ESPHome sur votre ordi, ça se passe avec pip :

pip install esphome

Une fois l'outil en place, vous créez votre configuration YAML. Voici un exemple tout simple pour notre capteur :

esphome:
 name: capteur_salon

esp32:
 board: esp32dev

sensor:
 - platform: dht
 pin: GPIO4
 temperature:
 name: "Température Salon"
 humidity:
 name: "Humidité Salon"
 update_interval: 60s

Hé voilà ! Ce fichier suffit à tout configurer. Ensuite, pour flasher, branchez votre ESP en USB et lancez la commande :

esphome run capteur_salon.yaml

La première fois, ça compile tout le firmware et ça flashe. Une fois que c'est fait, l'ESP apparaît automatiquement dans Home Assistant si vous avez activé l'intégration. Et le top du top, c'est que les prochaines mises à jour se feront en WiFi (OTA), ce qui est super pratique quand le truc est planqué derrière un meuble.

Et si vous voulez aller plus loin dans l'intégration domotique locale, je vous conseille aussi de voir comment utiliser le GPIO directement sur Home Assistant .

Et voilà comment, avec dix balles et un peu de curiosité, vous avez un capteur qui n'espionne plus votre vie. Youuhouuu !

84 000 schémas électroniques pour entraîner des IA à concevoir des circuits

Vous faites un peu de l'électronique et vous utilisez KiCad pour vos PCB ?

Et si l'avenir de la conception électronique c'était aussi l'IA ? J'en sais rien mais ce qui a l'air de se profiler à l'horizon avec ce dataset qui vient de sortir sur Hugging Face et qui devrait intéresser pas mal de monde. Ça s'appelle Open Schematics et c'est une collection de plus de 84 000 schémas électroniques au format KiCad, prêts à être utilisés pour entraîner des modèles d'IA.

Le truc c'est que jusqu'à maintenant, si vous vouliez créer une IA capable de comprendre ou de générer des schémas électroniques, y'avait pas vraiment de dataset propre et bien structuré pour ça. Bhupendra Hada (alias bshada sur Hugging Face) a donc décidé de combler ce manque en compilant tout ça à partir de projets hardware open source trouvés sur GitHub.

Chaque entrée de son dataset contient donc le fichier schéma brut au format .kicad_sch, une image PNG du rendu, la liste des composants utilisés, et des métadonnées en JSON et YAML. Du coup vous avez tout ce qu'il faut pour entraîner un modèle à faire du text-to-image, de l'image-to-text, ou de la génération de circuits à partir de specs.

Le dataset pèse 6,67 Go au format Parquet et couvre une variété de projets assez dingue. On y trouve des cartes de programmation UART, des amplificateurs à tubes, des onduleurs triphasés open source, des points d'extrémité Zigbee, des projets ESP32+RS232, et même des macropads custom. Bref, y'a de tout, du projet étudiant au truc bien avancé.

Ce qui est cool c'est que le dataset est structuré pour plusieurs cas d'usage. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner une IA à reconnaître des composants sur un schéma, à générer de la documentation automatique depuis un circuit, à détecter des erreurs de conception, ou même à suggérer des améliorations. Y'a aussi un potentiel éducatif évident pour créer des outils d'apprentissage interactifs en électronique.

Bien sûr, la qualité et la complexité des schémas varient pas mal d'un projet à l'autre. Certains ont des métadonnées incomplètes, et les conventions de nommage des composants sont pas toujours cohérentes... C'est le souci quand on scrappe des projets open source, y'a du bon et du moins bon mais pour un dataset de cette taille, c'est déjà une base de travail solide.

Le tout est sous licence CC-BY-4.0, donc vous pouvez l'utiliser librement du moment que vous créditez la source. Que vous bossiez sur de l'IA appliquée à l'électronique ou que vous cherchiez juste une grosse base de schémas KiCad à explorer, c'est clairement une ressource à bookmarker.

Source

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