Ajouter facilement des algorithmes d’intelligence artificielle (essentiellement côté inférence) en bout de réseau constitue l’un des principaux objectifs actuels des fabricants de microcontrôleurs et processeurs embarqués, et tous y vont de leur méthode pour ce faire. Microchip Technology vient par exemple de lancer l’environnement de développement MPLAB Machine Learning Development Suite, afin d’aider ses clients à implémenter une capacité d’apprentissage automatique dans ses microcontrôleur 32 bits, « mais également 8 et 16 bits, ce qui constitue une première dans l’industrie » assure Rodger Richey, vice-président chargé des systèmes de développement chez Microchip.

Alimenté par AutoML, cette suite d’outils accélère la création de modèles, notamment l’extraction, la formation, la validation et le test. Elle fournit en outre des modèles optimisés adaptés aux contraintes de mémoire des microcontrôleurs. Microchip estime qu’elle est à la fois assez complète pour être utilisée par des développeurs n’ayant pas ou peu de compétences en programmation ML, mais aussi assez sophistiquée pour bénéficier à des concepteurs plus expérimentés. A noter que l’Américain fournit également la possibilité d’importer un modèle TensorFlow dans un projet développé sur la carte de développement MPLAB Harmony v3.