Dans cet article, nous allons nous pencher sur l’apprentissage automatique (ML en anglais pour « machine learning ») propulsé par des microcontrôleurs de faible puissance et à faible consommation d’énergie. Il s’agit d’une nouvelle approche de l’apprentissage automatique baptisée TinyML. L’apprentissage automatique a pénétré de nombreux aspects de notre vie quotidienne, tant chez soi qu’au travail ou entre les deux. De nombreuses applications d’apprentissage automatique nécessitent une puissance de calcul importante pour traiter des données scientifiques ou financières complexes. Or, les applications ML conçues pour l’Internet des objets (IoT) et d’autres applications en périphérie (edge) n’ont qu’une faible capacité de calcul et une faible connectivité.