Raspberry Pi / alimentation / calcul :
14,59 € TTC
p. 04 Programmez vos microcontrôleurs en MicroPython
p. 18 Quel temps fera-t-il la semaine prochaine ? Évolution d’un système chaotique simulé en virgule fixe
p. 32 L’astuce facile pour bricoler votre grappe de framboises !
p. 56 FreeBSD pour l'embarqué : le cas Orange Pi Zero
p. 72 Home Assistant : quelques changements, ajouts et ajustements
p. 110 Retrocomputing : le cas Sun Blade 150
Vous connaissez le mème issu de The Office (US) montrant la réaction de Michael Scott voyant que Toby Flenderson des ressources humaines est de retour ([1] au cas où) ?
Telle a été ma réaction en voyant arriver dans ma boite mail un message de Seeed Studio débutant par la phrase « ChatGPT: The Ultimate Tool for Your Smart Home Projects ».
« Nooooo God! No God please no! Nooo! Nooo! Nooooooooooooo! »
Reposer sur un service cloud standard pour gérer une habitation revient déjà à littéralement donner les clés de sa maison à une entité externe (fabricants, services, état (?) ou autres), mais s’en remettre à un chatbot, utilisant un modèle de langage tel que GPT, est faire un pas de plus vers l’obscurité. En effet, au-delà de la non-maîtrise de quelque chose, nous avons en prime l’impossibilité d’appréhender la mécanique interne de ladite chose. Et c’est précisément ce qui arrive en laissant tout ou partie du contrôle à une IA qui, étant donné les ressources impliquées, n’est par définition disponible que sous la forme de service.
Même GPT-J, une implémentation open source assez proche du ChatGPT (Curie) d’OpenAI, requiert une puissance de calcul considérable, sous la forme de TPU (Tensor Processing Units), généralement disponibles uniquement via des plateformes de cloud computing (Google Cloud Platform, Vast.ai, Scaleway Render S, AWS EC2, GPU Mart GPU-K80, etc.).
La relation de confiance est donc primordiale, concernant l’implémentation bien sûr, mais aussi vis-à-vis des données d’entraînement, l’infrastructure utilisée, le fournisseur du service, la gestion des données privées et tant d’autres choses. En fait, elle n’est pas juste primordiale, elle est tout simplement factuellement inexistante.
Gérer la domotique sans cloud est déjà une tâche demandant une certaine implication, mais lorsqu’on souhaite faire intervenir une IA, on fait forcément appel à un tiers dont on ne connaît ni les réelles intentions ni les valeurs morales. Pour ses mails ou son stockage en ligne, pourquoi pas, sous conditions bien sûr. Mais si vous ne laissez pas entrer n’importe qui chez vous, alors ne laissez pas non plus entrer n’importe quoi (et ceci est également valable pour Alexa ou Google Home).
Pour la maison, l’IA n’est pas la réponse. L’IA, c’est la question et la réponse est simplement NON !
Denis Bodor
Né en 2014, Hackable est un bimestriel destiné aux professionnels et particuliers souhaitant découvrir et progresser dans les domaines de l’électronique numérique et de l’embarqué. Il fournit un contenu riche orienté vers une audience désireuse de bénéficier d'une veille technologique différente et résolument pratique. Le contenu du magazine est conçu de manière à permettre une mise en pratique directe des connaissances acquises et apprendre tout en faisant.
Qu’y a-t-il de pire qu’un Raspberry Pi ? Plusieurs Raspberry Pi ! Avant la Grande Pénurie, cette plateforme et ses clones ont pullulé et pour mettre de l’ordre dans tout ça, des solutions de « clustering » (ou mise en grappe) sont apparues. Certaines sont de simples couches logicielles, d’autres sont des plateformes matérielles de qualité professionnelle. À l’aide d’une bête astuce d’électronicien, nous allons voir comment bricoler votre propre cluster modulaire et configurable à loisir. Je vous présente donc : Clunky McCluster, le cluster du pauvre.
Dans le précédent numéro, nous avons fait un tour, relativement copieux, de ce que permettait de faire et de vous apporter une solution comme Home Assistant, installée sur une simple Raspberry Pi 3. Comme je l'avais évoqué en fin d'article, cette solution n'est plus, pour moi, une simple expérimentation, mais une solution adoptée et en production dans mon habitat naturel. Cependant, depuis les deux derniers mois, un certain nombre de choses ont évolué et se sont affinées avec le temps.
Ce qu'il y a de génial dans le retrocomputing, c'est qu'on peut aujourd'hui mettre la main sur des machines qui nous ont fait rêver, voire fantasmer, il y a une paire de décennies ou plus. Certaines d'entre elles sont actuellement pile dans la période où elles sont suffisamment jeunes pour être encore peu rares et donc abordables, et en même temps, juste assez vieilles pour se situer dans une époque où il y avait bien plus de diversité en termes d'architectures et de processeurs. Dans cette catégorie très particulière, nous avons les stations de travail Sun, et les Sun Blade en particulier.