- RaspiGPT présente un assistant web simple sur Raspberry Pi avec chat, gestion des conversations et réponses en continu.
- ASRAI combine un VOSK local avec un LLM via une API compatible OpenAI (Ollama), accessible via Meshnet.
- Le Raspberry Pi 5 et le kit d'IA avec Hailo-8L (13 TOPS) permettent une IA de périphérie efficace intégrée au système d'exploitation Raspberry Pi.
- Sécurité : mises à jour, réseaux IoT isolés et chiffrement ; options STT/TTS et NLP pour les assistants vocaux et le chat.
L'essor des modèles de langage a rendu l'IA accessible à tous, et le Raspberry Pi est le support idéal pour expérimenter. Dans cet article, je vous présenterai en détail la réalisation de projets concrets, comme un assistant web conversationnel sur PiCockpit, un assistant vocal privé sur un Pi 4, et plusieurs applications performantes avec le Raspberry Pi 5 et son kit d'IA. L'idée est de vous permettre de voir quelles pièces s'assemblent, quel matériel et quels logiciels vous avez besoin, et quels chemins vous pouvez suivre. selon que vous souhaitiez une solution basée sur le cloud, hybride ou hors ligne.
Pour vous assurer que vous disposez de tout ce dont vous avez besoin, nous aborderons tous les aspects, de l'installation des dépendances (Node.js, npm, yarn), à la configuration des touches, à l'exécution et à l'utilisation de l'interface, en passant par la reconnaissance vocale locale avec VOSK, l'intégration avec les modèles via des API de type OpenAI (via Ollama) et l'accélération avec le NPU Hailo-8L. Vous découvrirez également des considérations en matière de cybersécurité, un bref aperçu de la gestion d'équipe pour le lancement du projet, et des exemples concrets en action. dans différentes générations de Raspberry Pi.
Que peut faire un assistant IA sur un Raspberry Pi ?
Un assistant Raspberry Pi peut répondre à des questions, effectuer des actions locales, contrôler des appareils ou servir de point d'entrée vocal avec des réponses naturelles. En pratique, vous constaterez deux approches principales : le chat via le web et les assistants vocaux., avec des options de cloud computing, sur votre réseau ou 100% sur site.
Dans la variante web, comme RaspiGPT pour PiCockpit, vous disposez d'une interface de chat avec gestion des conversations et appels à un modèle de langage. Dans la variante vocale, comme le projet ASRAI, on combine des microphones, la reconnaissance vocale locale et un LLM accessible via une API.même depuis une autre machine via des tunnels ou des réseaux privés.
RaspiGPT sur PiCockpit : un assistant IA de type conversationnel
L'équipe de PiCockpit a développé une application simple, nommée RaspiGPT, conçue pour répondre aux questions sur Raspberry Pi et les sujets technologiques connexes. Son interface propose une zone de texte et des boutons pour renommer, signaler, supprimer ou créer de nouvelles conversations.Juste assez pour avoir une conversation agréable sans compliquer les choses.
L'atout majeur de RaspiGPT réside dans sa facilité d'installation et sa capacité à couvrir l'essentiel : saisie de messages, appels de modèles et réponse en flux continu en temps réel. Au fur et à mesure que le modèle génère le contenu, vous le voyez apparaître petit à petit., ce qui améliore considérablement l'expérience.
Note Pour déployer votre propre version, vous avez besoin d'une clé API OpenAI. Sans ces identifiants, vous ne pourrez pas terminer la configuration. et l'application ne répond pas.
Installation des dépendances (Raspberry Pi 4 ou autres systèmes)
La démo originale fonctionne sur un Raspberry Pi 4, mais tout système équipé de Node.js est compatible. La procédure commence par le clonage du dépôt du projet et la préparation de l'environnement. Vous devrez installer Node.js, npm et le gestionnaire de paquets yarn., en téléchargeant la version appropriée pour votre plateforme.
Si vous utilisez un Raspberry Pi 4, le téléchargement est destiné à l'architecture ARMv8. Une fois le fichier obtenu, la procédure habituelle consiste à l'extraire et à l'installer, puis à vérifier que tout fonctionne correctement. Vérifiez les versions de Node et npm pour confirmer que l'installation n'a pas généré d'erreurs. avant de continuer avec l'application.
Un détail important : le nom du fichier peut changer en fonction de la version que vous téléchargez, alors faites attention lorsque vous le remplacez dans la commande. En cas de problème, le fichier README du projet propose généralement des étapes ou des solutions supplémentaires. pour les cas typiques.
Une fois Node.js et npm installés, installez yarn et vous aurez le dernier élément de votre environnement prêt. À partir de là, vous pouvez passer à la création et à l'exécution de l'application. avec une normalité totale.
Construction et configuration de RaspiGPT
Une fois le dépôt cloné, il est temps de procéder à la configuration minimale : créez une clé API dans votre compte OpenAI et référencez-la dans le projet. Générez la clé (par exemple, « RaspiGPT-Key ») et copiez-la soigneusement. parce que vous en aurez besoin immédiatement.
Cette clé est collée dans la ligne correspondante du fichier de configuration du framework, dans ce cas « nuxt.config.ts ». Sans une définition claire de cette variable, les appels au modèle ne sont pas authentifiés.C'est donc une étape cruciale.
Exécutez l'assistant et utilisez l'interface
Une fois les dépendances installées et la clé configurée, il ne reste plus qu'à compiler et exécuter le service (assurez-vous d'être dans le répertoire « gpt-demo »). Lorsque vous lancez l'application, elle est hébergée localement et vous pouvez l'ouvrir dans votre navigateur à l'adresse « http://localhost:3000 ». pour entamer une conversation.
L'assistant répond en temps réel, ce qui rend l'interaction beaucoup plus fluide : vous lisez pendant que l'IA tape. De plus, vous pouvez gérer les conversations (renommer, signaler, supprimer ou créer) directement depuis l'interface. sans toucher à rien côté serveur.
Le projet original comprend une vidéo de démonstration qui sera publiée ultérieurement et qui est utile pour observer le comportement réel. En attendant, l'application est suffisamment simple pour que vous puissiez la maîtriser en quelques minutes. une fois qu'il est en cours d'exécution sur votre ordinateur.
ASRAI : un assistant vocal privé sur Raspberry Pi 4
ASRAI, créé par Adam Frydrych, est une autre approche très intéressante. Le principe repose sur la voix : le système écoute, interprète et répond, tout en respectant votre vie privée. Le système utilise un Raspberry Pi 4 Modèle B, un écran GPIO de 3,5 pouces et un périphérique vedette : la caméra Sony PlayStation Eye..
Pourquoi la PS Eye ? Parce qu’en plus de la caméra, elle intègre un ensemble de quatre microphones amovibles que vous pouvez utiliser avec le Raspberry Pi. Elles coûtent très peu cher d'occasion, s'intègrent facilement et offrent une qualité de capture plus que correcte. pour un projet de bricolage.
Au niveau logiciel, ASRAI utilise VOSK pour la reconnaissance vocale locale, sans dépendre de services externes. Pour le modèle de langage, au lieu de l'exécuter directement sur le Pi, une API compatible OpenAI exposée par Ollama est utilisée. sur une autre machine du réseau.
Grâce à Meshnet de NordVPN, le système peut communiquer avec ce serveur LLM depuis n'importe où, tout en préservant la confidentialité du canal. Cette approche hybride (voix locale + LLM distant) offre un équilibre entre latence, confidentialité et puissance.et s'intègre parfaitement dans un environnement domestique.
Pour couronner le tout, le créateur a ajouté des images « dormant » et « écoutant » qui s'affichent sur le petit écran en fonction de l'état de l'assistant. Si vous décidez de le reproduire, vous aurez besoin d'une imprimante 3D et d'un fer à souder., car la conception requiert un peu de dextérité manuelle.
Si vous appréciez ce genre d'idées, vous trouverez d'autres expériences où un Raspberry Pi est transformé en assistant doté de fonctions d'IA, ainsi que des comparaisons avec le Raspberry Pi 5 testant différents modèles. La communauté évolue rapidement et vous trouverez des références dans les médias spécialisés. nous parlons de ces configurations.
Raspberry Pi 5 : Puissance et connectivité pour votre assistant
Le Raspberry Pi 5 est censé doubler les possibilités par rapport aux générations précédentes, avec un processeur, une mémoire et des bus modernes plus performants. Il s'agit d'un processeur ARM Cortex-A76 cadencé à 2,4 GHz, avec jusqu'à 8 Go de RAM LPDDR4X en option, le Wi-Fi 5 et le Bluetooth 5.0/BLE.et une double sortie vidéo micro-HDMI avec prise en charge 4K à 60 Hz.
Ces spécifications vous permettent d'exécuter des systèmes d'exploitation complets et des frameworks d'IA légers, ainsi que des projets d'automatisation ou multimédias. Programmer en Python, Java ou C++ et connecter des capteurs et des actionneurs, c'est du gâteau. avec l'écosystème Pi.
Kit d'IA Raspberry Pi 5 avec Hailo-8L
Si vous souhaitez aller plus loin, le kit d'IA pour Raspberry Pi 5 ajoute un NPU Hailo-8L via un M.2 HAT+. Cette unité peut atteindre jusqu'à 13 TOPS et est livrée montée au format M.2 2242., prêt à être branché.
Le paquet comprend le M.2 HAT+, le module avec Hailo-8L, un connecteur GPIO empilable, des entretoises, des vis et le câble plat pour la connexion au PCIe du Pi 5. La carte intègre également un dissipateur thermique pour maintenir la température sous contrôle. lorsque l'accélérateur est à pleine puissance.
Une fois le matériel installé, le logiciel s'intègre à l'environnement Raspberry Pi OS : libcamera, rpicam-apps et picamera2 sont pris en charge. Les pilotes Hailo, HailoRT et HailoTappas s'installent facilement grâce à apt, sans se battre avec des compilations bizarres.
Ce kit d'IA est le premier d'une gamme conçue pour apporter une IA haute performance au Raspberry Pi tout en optimisant la consommation d'énergie. Il est utilisé pour la détection d'objets, la reconnaissance faciale, les assistants locaux et d'autres applications d'IA embarquées. qui nécessitent une faible latence et la confidentialité.
Reconnaissance vocale, traitement automatique du langage naturel et synthèse vocale : options logicielles
Pour la capture des commandes vocales, plusieurs options s'offrent à vous. En local, VOSK constitue une alternative fiable, et il existe également des moteurs comme PocketSphinx ; si vous recherchez des services cloud, des bibliothèques permettent de se connecter à des fournisseurs externes. En Python, la bibliothèque SpeechRecognition facilite l'intégration avec différents systèmes d'arrière-plan. de STT.
Pour comprendre l'intention de l'utilisateur, le traitement automatique du langage naturel entre en jeu. Un LLM accessible via une API de type OpenAI simplifie la partie sémantique pour vous.Qu'il s'agisse d'un modèle basé sur le cloud, d'un modèle que vous exposez avec Ollama sur votre réseau, ou même d'un modèle optimisé qui fonctionne sur le Pi 5.
Pour les réponses vocales, pyttsx3 est une option de synthèse vocale qui ne dépend pas d'Internet. Avec ces blocs (STT + LLM + TTS), vous pouvez construire une boucle conversationnelle complète. qui fonctionne sur un Raspberry Pi ou avec le support d'une autre machine.
Étude de cas pratique sur Raspberry Pi 5 : installation et programmation
Si vous souhaitez quelque chose de minimaliste sur votre Pi 5, l'installation d'une image légère comme Raspbian Lite libère des ressources pour l'IA. Ensuite, configurez les bibliothèques nécessaires (par exemple, SpeechRecognition et pyttsx3) et créez vos scripts en Python. avec la logique de votre assistant.
L'avantage de cette approche est que vous pouvez adapter chaque élément à votre cas : mot déclencheur, flux de dialogue, actions système et périphériques. En définitive, votre Raspberry Pi peut exécuter des tâches locales ou envoyer des commandes à d'autres appareils connectés. via Wi-Fi ou Bluetooth.
Projets 100 % Raspberry Pi 5 : des modèles petits mais utiles
Si vous préférez tout exécuter sur le Raspberry Pi 5 lui-même, il existe des exemples concrets d'agents qui fonctionnent entièrement sur la carte. Un exemple notable utilise des modèles compacts tels que Qwen3 1.7B et Gemma3 1B, avec détection, transcription et inférence de mots déclencheurs. s'exécutant sur le même appareil.
Ce type de projet démontre qu'avec des optimisations et des modèles réduits, la conversation de base et le contrôle des outils sont viables sans support externe. Le code et la documentation publique vous permettent de reproduire l'assemblage et d'apprendre des astuces pour optimiser les performances. qui le rendent possible.
Matériel audio : pourquoi un réseau de microphones fait toute la différence
La capture vocale est essentielle pour les assistants activés par mots-clés. Réutiliser le réseau de 4 microphones de la Sony PlayStation Eye est une idée peu coûteuse et fonctionnelle. dont l'efficacité a déjà été prouvée sur le Raspberry Pi 4.
Avec un bon réseau et un moteur STT local, vous réduisez le bruit, améliorez la précision et évitez de dépendre du réseau pour comprendre l'utilisateur. Cet équilibre entre matériel simple et logiciel optimisé est ce qui rend l'approche maker si pratique. sur Pi.
Cybersécurité et maintenance : ce qu'il ne faut pas négliger
Avec les assistants connectés, la sécurité est primordiale. Maintenez votre système, vos bibliothèques et vos dépendances à jour afin de limiter les vulnérabilités connues. Un réseau isolé pour vos objets connectés et des communications chiffrées réduisent la surface d'attaque. face aux tentatives extérieures.
Bien qu'aucune CVE ne soit spécifiquement répertoriée pour un assistant sur Pi 5 dans ce contexte, il est important de surveiller de près les problèmes courants liés à l'IoT. Les vulnérabilités telles que CVE-2021-22945 ou CVE-2021-22946 nous rappellent l'importance des correctifs et des vérifications. tout service exposé.
Gestion de projet : influencer sans autorité hiérarchique pour assurer le bon fonctionnement de l’équipe
Si vous travaillez avec d'autres personnes sur un assistant IA, la coordination est tout aussi importante que le code. L'autorité formelle est utile, mais la crédibilité, les relations et la visibilité ont souvent plus de poids. lors du déverrouillage des dépendances.
Elle part du principe que dans toute organisation, il existe des enjeux politiques : des priorités différentes, des pressions et des perspectives diverses. Votre rôle est de gérer ces tensions avec empathie, de cartographier les interdépendances et de construire la confiance., ne pas imposer par titre.
Demandez-vous qui a besoin de coopérer, qui pourrait entraver les progrès et qui dépend de votre livraison. Tant que votre entourage n'aura pas perçu votre volonté de bien faire, votre savoir-faire et votre capacité à y parvenir, votre influence restera limitée.quelle que soit la complexité technique du défi.
Le dernier pas consiste à passer de « J'obtiens ce dont j'ai besoin » à « Je génère des victoires partagées ». Ce changement de mentalité accélère la collaboration et l'innovation, exactement ce dont a besoin un projet transversal comme un assistant IA.
Des cas d'utilisation particulièrement adaptés
Avec le Pi 5 et, si vous le souhaitez, le NPU Hailo-8L, vous pouvez aborder les tâches de vision et les assistants hybrides avec une grande facilité. Contrôle d'accès par reconnaissance faciale, assistant virtuel pour votre laboratoire ou robot doté de capacités d'apprentissage de base. Ce sont des projets parfaitement réalisables.
Si vous privilégiez la portabilité, un Raspberry Pi 4 avec VOSK et un réseau de microphones vous offre un assistant vocal performant sans dépendre du cloud. Et si vous souhaitez une expérience de chat soignée, la solution de type RaspiGPT offre l'essentiel en quelques minutes., depuis le navigateur et avec des réponses en flux continu.
Dans le domaine du matériel, le kit d'IA de Hailo simplifie l'entrée dans le monde de l'accélération. Le fait que le logiciel soit compatible avec apt et s'intègre à libcamera et picamera2 réduit les frictions. et vous permet de vous concentrer sur le modèle et le cas d'utilisation.
Avec les composants que vous avez vus, vous pouvez choisir votre voie : cloud, hybride ou local ; web ou voix ; Pi 4 ou Pi 5 avec NPU. L'important, c'est que ces options soient réelles et qu'elles aient été testées dans le cadre de projets communautaires.Il ne vous reste donc plus qu'à commencer la construction.