IoT-For-Beginners/translations/fr

Rejoignez la communauté Azure AI Foundry

Suivez ces étapes pour commencer à utiliser ces ressources :

1. Forkez le dépôt : Cliquez sur
2. Clonez le dépôt : git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Rejoignez le Discord Azure AI Foundry pour rencontrer des experts et d'autres développeurs

🌐 Support multilingue

Pris en charge via GitHub Action (Automatisé et toujours à jour)

Arabe | Bengali | Bulgare | Birman (Myanmar) | Chinois (Simplifié) | Chinois (Traditionnel, Hong Kong) | Chinois (Traditionnel, Macao) | Chinois (Traditionnel, Taïwan) | Croate | Tchèque | Danois | Néerlandais | Finnois | Français | Allemand | Grec | Hébreu | Hindi | Hongrois | Indonésien | Italien | Japonais | Coréen | Malais | Marathi | Népalais | Norvégien | Persan (Farsi) | Polonais | Portugais (Brésil) | Portugais (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Roumain | Russe | Serbe (Cyrillique) | Slovaque | Slovène | Espagnol | Swahili | Suédois | Tagalog (Filipino) | Thaï | Turc | Ukrainien | Urdu | Vietnamien

IoT pour les débutants - Un programme

Les Cloud Advocates d'Azure chez Microsoft sont ravis de proposer un programme de 12 semaines et 24 leçons sur les bases de l'IoT. Chaque leçon comprend des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, un devoir et plus encore. Notre pédagogie basée sur les projets vous permet d'apprendre tout en construisant, une méthode éprouvée pour ancrer de nouvelles compétences.

Les projets couvrent le parcours des aliments de la ferme à la table. Cela inclut l'agriculture, la logistique, la fabrication, la vente au détail et le consommateur - tous des domaines industriels populaires pour les appareils IoT.

Sketchnote par Nitya Narasimhan. Cliquez sur l'image pour une version plus grande.

Un grand merci à nos auteurs Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, et à notre artiste sketchnote Nitya Narasimhan.

Merci également à notre équipe de Microsoft Learn Student Ambassadors qui ont examiné et traduit ce programme - Aditya Garg, Anurag Sharma, Arpita Das, Aryan Jain, Bhavesh Suneja, Faith Hunja, Lateefah Bello, Manvi Jha, Mireille Tan, Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Mohammad Zulfikar, Priyanshu Srivastav, Thanmai Gowducheruvu, et Zina Kamel.

Rencontrez l'équipe !

Gif par Mohit Jaisal

🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour une vidéo sur le projet !

Enseignants, nous avons inclus quelques suggestions sur la façon d'utiliser ce programme. Si vous souhaitez créer vos propres leçons, nous avons également inclus un modèle de leçon.

Étudiants, pour utiliser ce programme par vous-même, forkez l'intégralité du dépôt et complétez les exercices par vous-même, en commençant par un quiz pré-lecture, puis en lisant la leçon et en complétant le reste des activités. Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en copiant le code de solution ; cependant, ce code est disponible dans les dossiers /solutions de chaque leçon orientée projet. Une autre idée serait de former un groupe d'étude avec des amis et de parcourir le contenu ensemble. Pour des études complémentaires, nous recommandons Microsoft Learn.

Pour une vue d'ensemble vidéo de ce cours, consultez cette vidéo :

🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour une vidéo sur le projet !

Pédagogie

Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la création de ce programme : s'assurer qu'il est basé sur des projets et qu'il inclut des quiz fréquents. À la fin de cette série, les étudiants auront construit un système de surveillance et d'arrosage des plantes, un traceur de véhicule, une configuration d'usine intelligente pour suivre et vérifier les aliments, et un minuteur de cuisine contrôlé par la voix, et auront appris les bases de l'Internet des objets, y compris comment écrire du code pour les appareils, se connecter au cloud, analyser la télémétrie et exécuter de l'IA en périphérie.

En veillant à ce que le contenu soit aligné sur des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts est augmentée.

De plus, un quiz à faible enjeu avant un cours oriente l'intention de l'étudiant vers l'apprentissage d'un sujet, tandis qu'un deuxième quiz après le cours assure une rétention supplémentaire. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 12 semaines.

Chaque projet est basé sur du matériel réel disponible pour les étudiants et les amateurs. Chaque projet explore le domaine spécifique du projet, en fournissant des connaissances de base pertinentes. Pour être un développeur performant, il est utile de comprendre le domaine dans lequel vous résolvez des problèmes. Fournir ces connaissances de base permet aux étudiants de réfléchir à leurs solutions IoT et à leurs apprentissages dans le contexte du type de problème réel qu'ils pourraient être amenés à résoudre en tant que développeur IoT. Les étudiants apprennent le "pourquoi" des solutions qu'ils construisent et acquièrent une appréciation de l'utilisateur final.

Matériel

Nous avons deux choix de matériel IoT à utiliser pour les projets en fonction des préférences personnelles, des connaissances en langage de programmation ou des objectifs d'apprentissage, et de la disponibilité. Nous avons également fourni une version "matériel virtuel" pour ceux qui n'ont pas accès au matériel ou qui souhaitent en apprendre davantage avant de s'engager dans un achat. Vous pouvez en savoir plus et trouver une "liste de courses" sur la page matériel, y compris des liens pour acheter des kits complets auprès de nos amis de Seeed Studio.

💁 Retrouvez notre Code de conduite, nos directives de contribution et nos directives de traduction. Nous accueillons vos retours constructifs !

Chaque leçon comprend :

• un sketchnote
• une vidéo optionnelle complémentaire
• un quiz d'échauffement avant la leçon
• une leçon écrite
• pour les leçons basées sur des projets, des guides étape par étape sur la façon de construire le projet
• des vérifications des connaissances
• un défi
• des lectures complémentaires
• un devoir
• un quiz après la leçon

Une note à propos des quiz : Tous les quiz se trouvent dans le dossier quiz-app, pour un total de 48 quiz contenant chacun trois questions. Ils sont liés depuis les leçons, mais l'application de quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier quiz-app. Leur localisation est en cours progressivement.

Leçons

	Nom du projet	Concepts enseignés	Objectifs d'apprentissage	Leçon liée
01	Premiers pas	Introduction à l'IoT	Apprenez les principes de base de l'IoT et les éléments fondamentaux des solutions IoT, comme les capteurs et les services cloud, tout en configurant votre premier appareil IoT	Introduction à l'IoT
02	Premiers pas	Approfondir l'IoT	Approfondissez les composants d'un système IoT, ainsi que les microcontrôleurs et les ordinateurs monocartes	Approfondir l'IoT
03	Premiers pas	Interagir avec le monde physique grâce aux capteurs et actionneurs	Découvrez les capteurs pour collecter des données du monde physique et les actionneurs pour envoyer des retours, tout en construisant une veilleuse	Interagir avec le monde physique grâce aux capteurs et actionneurs
04	Premiers pas	Connectez votre appareil à Internet	Apprenez à connecter un appareil IoT à Internet pour envoyer et recevoir des messages en connectant votre veilleuse à un broker MQTT	Connectez votre appareil à Internet
05	Ferme	Prédire la croissance des plantes	Apprenez à prédire la croissance des plantes en utilisant les données de température capturées par un appareil IoT	Prédire la croissance des plantes
06	Ferme	Détecter l'humidité du sol	Apprenez à détecter l'humidité du sol et à calibrer un capteur d'humidité du sol	Détecter l'humidité du sol
07	Ferme	Arrosage automatisé des plantes	Apprenez à automatiser et programmer l'arrosage en utilisant un relais et MQTT	Arrosage automatisé des plantes
08	Ferme	Migrer votre plante vers le cloud	Découvrez le cloud et les services IoT hébergés dans le cloud, et apprenez à connecter votre plante à l'un de ces services au lieu d'un broker MQTT public	Migrer votre plante vers le cloud
09	Ferme	Migrer la logique de votre application vers le cloud	Apprenez à écrire une logique applicative dans le cloud qui répond aux messages IoT	Migrer la logique de votre application vers le cloud
10	Ferme	Sécuriser votre plante	Apprenez la sécurité avec l'IoT et comment protéger votre plante avec des clés et des certificats	Sécuriser votre plante
11	Transport	Suivi de localisation	Apprenez le suivi de localisation GPS pour les appareils IoT	Suivi de localisation
12	Transport	Stocker les données de localisation	Apprenez à stocker les données IoT pour les visualiser ou les analyser ultérieurement	Stocker les données de localisation
13	Transport	Visualiser les données de localisation	Découvrez comment visualiser les données de localisation sur une carte, et comment les cartes représentent le monde réel en 3D dans deux dimensions	Visualiser les données de localisation
14	Transport	Géofences	Découvrez les géofences et comment elles peuvent être utilisées pour alerter lorsque des véhicules de la chaîne d'approvisionnement sont proches de leur destination	Géofences
15	Fabrication	Entraîner un détecteur de qualité des fruits	Apprenez à entraîner un classificateur d'images dans le cloud pour détecter la qualité des fruits	Entraîner un détecteur de qualité des fruits
16	Fabrication	Vérifier la qualité des fruits depuis un appareil IoT	Apprenez à utiliser votre détecteur de qualité des fruits depuis un appareil IoT	Vérifier la qualité des fruits depuis un appareil IoT
17	Fabrication	Exécuter votre détecteur de fruits en périphérie	Apprenez à exécuter votre détecteur de fruits sur un appareil IoT en périphérie	Exécuter votre détecteur de fruits en périphérie
18	Fabrication	Déclencher la détection de qualité des fruits depuis un capteur	Apprenez à déclencher la détection de qualité des fruits depuis un capteur	Déclencher la détection de qualité des fruits depuis un capteur
19	Commerce	Entraîner un détecteur de stock	Apprenez à utiliser la détection d'objets pour entraîner un détecteur de stock afin de compter les stocks dans un magasin	Entraîner un détecteur de stock
20	Commerce	Vérifier le stock depuis un appareil IoT	Apprenez à vérifier le stock depuis un appareil IoT en utilisant un modèle de détection d'objets	Vérifier le stock depuis un appareil IoT
21	Consommateur	Reconnaître la parole avec un appareil IoT	Apprenez à reconnaître la parole depuis un appareil IoT pour créer un minuteur intelligent	Reconnaître la parole avec un appareil IoT
22	Consommateur	Comprendre le langage	Apprenez à comprendre les phrases prononcées à un appareil IoT	Comprendre le langage
23	Consommateur	Régler un minuteur et fournir un retour vocal	Apprenez à régler un minuteur sur un appareil IoT et à donner un retour vocal sur le moment où le minuteur est réglé et lorsqu'il se termine	Régler un minuteur et fournir un retour vocal
24	Consommateur	Prendre en charge plusieurs langues	Apprenez à prendre en charge plusieurs langues, tant pour les phrases prononcées que pour les réponses de votre minuteur intelligent	Prendre en charge plusieurs langues

Accès hors ligne

Vous pouvez consulter cette documentation hors ligne en utilisant Docsify. Clonez ce dépôt, installez Docsify sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce dépôt, tapez docsify serve. Le site sera accessible sur le port 3000 de votre localhost : localhost:3000.

Quiz

Merci à la communauté d'avoir hébergé le quiz interactif qui teste vos connaissances sur chacun des chapitres. Testez vos connaissances ici

PDF

Vous pouvez générer un PDF de ce contenu pour un accès hors ligne si nécessaire. Pour ce faire, assurez-vous d'avoir npm installé et exécutez les commandes suivantes dans le dossier racine de ce dépôt :

npm i
npm run convert

Diapositives

Des présentations sont disponibles pour certaines des leçons dans le dossier slides.

Autres programmes

Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez :

• Agents IA pour débutants
• MCP pour débutants
• IA générative pour débutants
• IA générative pour débutants .NET
• IA générative avec JavaScript
• IA générative avec Java
• IA pour débutants
• Science des données pour débutants
• Apprentissage automatique pour débutants
• Cybersécurité pour débutants
• Développement web pour débutants
• IoT pour débutants
• Développement XR pour débutants
• Maîtriser GitHub Copilot pour une utilisation agentique
• Maîtriser GitHub Copilot pour les développeurs C#/.NET
• Choisissez votre propre aventure Copilot

Attributions des images

Vous pouvez trouver toutes les attributions des images utilisées dans ce programme, là où nécessaire, dans le fichier Attributions.

---

Avertissement :
Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de faire appel à une traduction humaine professionnelle. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.