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Parcours

AIoT sur AWS : de la carte ESP32 à l'intelligence artificielle

  • 6 labs
  • 7 h 30 min
  • Débutant → Avancé

À Dakar, la chambre froide de Baobab Market est restée ouverte tout un week-end, et personne ne l'a su. Une carte ESP32 y mesure maintenant la température. Pendant l'atelier d'électronique, la carte mesure ; dans ce parcours, vous apprenez à transformer cette mesure en décision, dans le cloud. Cinq ateliers suivent la chambre froide : connecter la carte à AWS IoT Core avec un certificat et une politique au moindre privilège, ranger ses mesures dans DynamoDB et S3 avec une règle IoT, prévenir Awa par e-mail sans fausse alerte grâce à une fonction Lambda, piloter à distance le compresseur de secours avec le Device Shadow, même quand la carte est hors ligne, puis faire résumer chaque nuit par un modèle de langage open source qui tourne sur votre propre serveur. Le défi final réunit tout : une flotte de trois cartes, cinq pannes, trois heures pour les trouver. Chaque atelier se joue dans une vraie console AWS et dans AWS CloudShell, sans compte AWS à ouvrir ni carte bancaire à donner. La carte est simulée ; ceux qui ont gardé leur ESP32 retrouvent chaque geste dans le code Arduino. Des contrôles vérifient ce que vous avez construit.

Les étapes

  1. Étape 1
    Débutant

    AWS IoT Core : connecter un capteur en MQTT avec un certificat X.509

    Chez Baobab Market, à Dakar, la porte de la chambre froide est restée entrouverte tout le week-end : la marchandise de la semaine est perdue, et personne ne l'a su avant lundi. Une carte ESP32 avec un capteur de température y est pourtant installée. Elle devait tout envoyer sur Internet, mais elle ne s'est jamais connectée. Vous la connectez à AWS IoT Core. Vous enregistrez la carte dans le registre, vous lui donnez une identité avec un certificat X.509 et sa clé privée, et vous écrivez une politique IoT qui ne l'autorise qu'à se connecter sous son nom et à publier sur son topic. Puis vous diagnostiquez pourquoi elle ne se connectait jamais, et vous faites arriver ses mesures en MQTT, en direct dans la console. La carte est simulée par un programme Python dans AWS CloudShell : seul le capteur est imaginaire, la connexion, le certificat et les messages sont réels. Ceux qui ont gardé leur ESP32 retrouvent chaque geste dans le code Arduino. Premier atelier du parcours AIoT : de la mesure d'une carte ESP32 à la décision dans le cloud.

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    • Débutant
    • 1 h
    • 1 000 crédits
    • 1er atelier offert
  2. Étape 2
    Débutant

    AWS IoT Core et DynamoDB : ranger les mesures avec une règle IoT

    Chez Baobab Market, à Dakar, la carte de la chambre froide publie ses mesures, mais personne ne les garde : elles traversent AWS IoT Core et disparaissent. Awa veut revoir la courbe de la nuit de samedi, que la carte a gardée en mémoire pendant une coupure du Wi-Fi, et voir la température tout de suite quand elle ouvre son application. Vous écrivez une règle IoT : une requête SQL qui choisit les mesures de la carte, et deux actions qui les rangent dans Amazon DynamoDB, pour l'écran d'Awa, et dans Amazon S3, pour l'historique. Puis la table reste vide, sans la moindre erreur. Vous ajoutez une action d'erreur, lisez enfin le refus, et donnez au rôle de la règle le seul droit qui lui manque. Vous retrouvez alors la nuit de samedi en une requête, et la courbe montre ce qui s'est passé : une porte restée entrouverte entre 2 h et 4 h 30. Deuxième atelier du parcours AIoT : de la mesure d'une carte ESP32 à la décision dans le cloud.

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    • 1 h
    • 1 000 crédits
    • 1er atelier offert
  3. Étape 3
    Débutant

    AWS Lambda et SNS : alerter par e-mail sans fausse alerte

    Chez Baobab Market, à Dakar, Awa voit maintenant la courbe de chaque nuit de la chambre froide. Mais elle la voit le lendemain, quand la marchandise est perdue. Elle veut être prévenue pendant l'incident, par e-mail, sans être dérangée chaque fois que Fatou ouvre la porte pour ranger une livraison. Vous créez un topic Amazon SNS et y abonnez votre adresse. La première alerte, une règle IoT qui publie chaque mesure au-dessus de 5 °C, montre aussitôt le problème : quatre e-mails pour vingt secondes de porte ouverte. Vous la remplacez par une fonction AWS Lambda qui attend : elle garde dans DynamoDB depuis quand la chambre froide est trop chaude, ignore les pics, et n'envoie qu'un e-mail par incident. La carte simulée joue les deux scénarios, une livraison et une porte restée ouverte, et les journaux de la fonction racontent chaque décision. Troisième atelier du parcours AIoT : de la mesure d'une carte ESP32 à la décision dans le cloud.

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    • Débutant
    • 1 h
    • 1 000 crédits
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  4. Étape 4
    Général

    AWS IoT Device Shadow : piloter une carte à distance, même hors ligne

    Chez Baobab Market, à Dakar, l'alerte de la chambre froide arrive à 3 h 10 : le compresseur vient de tomber en panne. Moussa a branché un compresseur de secours sur un relais de la carte ESP32, et Awa veut l'allumer depuis son téléphone, sans aller à la boutique. Si le Wi-Fi a coupé, l'ordre doit attendre la carte. Vous donnez l'ordre par le Device Shadow d'AWS IoT Core : l'état voulu, l'état réel, et l'écart entre les deux. Puis la carte publie ses mesures comme d'habitude, mais n'allume jamais le secours. Vous trouvez pourquoi, et réécrivez sa politique avec une variable : une seule politique pour toute une flotte, chaque carte enfermée dans ses propres topics. Vous coupez ensuite la carte, donnez un ordre pendant qu'elle est hors ligne, et la regardez l'appliquer à sa reconnexion. Enfin, une règle envoie la température dans Amazon CloudWatch, pour suivre la tendance. Quatrième atelier du parcours AIoT : de la mesure d'une carte ESP32 à la décision dans le cloud.

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    • 1 h
    • 1 500 crédits
  5. Étape 5
    Général

    IA open source sur AWS : résumer les données d'un capteur avec Qwen

    Chez Baobab Market, à Dakar, Awa reçoit les alertes de la chambre froide et peut en voir la courbe. Mais chaque matin, elle veut seulement savoir comment s'est passée la nuit : quatre phrases en français, et ce qu'il faut vérifier. Sans que les données de la boutique partent chez un tiers. Vous entrez sur le serveur IA de la boutique, une machine Graviton sans aucun port ouvert, où tourne un modèle de langage open source, Qwen2.5 3B, avec Ollama. Vous lui donnez d'abord les 72 mesures brutes d'une nuit, et le voyez inventer un maximum et une cause. Puis vous écrivez le code qui calcule les faits, la durée au-dessus du seuil, le maximum, la cause probable, et ne laissez au modèle que la rédaction, sous le contrôle d'un garde-fou qui refuse tout nombre inventé. Trois nuits, trois résumés : une porte restée ouverte, une nuit calme, et un compresseur qui faiblit, signe avant-coureur de la panne. Cinquième atelier du parcours AIoT : de la mesure d'une carte ESP32 à la décision dans le cloud.

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    • 1 h
    • 2 000 crédits
  6. Étape 6
    Avancé

    Défi AIoT : dépanner une flotte de capteurs, de la carte à l'IA

    Baobab Market a maintenant trois chambres froides à Dakar : au Plateau, aux Almadies et à Mermoz. Moussa a tout installé, puis il est parti en congé. Cette nuit, rien n'a marché : aucune alerte alors que les Almadies sont montées à plus de 9 °C, un écran qui n'affiche que le Plateau, et pas de résumé ce matin. Moussa a laissé un dossier : trois cartes enregistrées et leurs certificats, sa politique, ses règles, sa fonction d'alerte et le serveur IA. Cinq pannes s'y cachent. Sans pas-à-pas, vous remettez la flotte en ligne avec une politique de flotte, faites ranger les mesures des trois cartes, réparez l'alerte qui ne partait pas, allumez à distance le compresseur de secours, et faites rédiger par le modèle open source le résumé de la nuit gardée par une carte. Chaque mission a son cahier des charges, ses critères de réussite, un indice et une solution repliés. Vous avez trois heures pour chercher. Défi final du parcours AIoT : de la mesure d'une carte ESP32 à la décision dans le cloud.

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    • Avancé
    • 2 h 30 min
    • 2 500 crédits