En bref
- ai_task.generate_data remplace l’ancienne action Gemini de génération de contenu dans Home Assistant.
- La principale évolution concerne la récupération du résultat : une réponse texte se lit désormais avec {{ variable.data }}.
- Cette action peut produire un texte libre ou des données structurées, utiles pour les notifications, tableaux de bord et tâches automatisées.
- Une migration réussie consiste à tester la nouvelle action avant de supprimer le bloc devenu obsolète.
Pourquoi Gemini dans Home Assistant adopte l’action ai_task.generate_data
L’arrivée de ai_task.generate_data marque un changement important dans la manière d’utiliser Gemini au sein de Home Assistant. L’ancienne action de génération de contenu rendait service pour obtenir un texte à partir d’une consigne. Elle devient toutefois dépréciée. Une automatisation qui continue de s’appuyer sur elle peut fonctionner pendant un temps, puis cesser de répondre après une mise à jour de l’intégration AI.
Cette évolution n’est pas un simple changement de nom. Home Assistant cherche à uniformiser les échanges entre les différents moteurs d’intelligence artificielle. Gemini n’est donc plus traité comme une exception avec son propre mécanisme de retour. Il s’inscrit dans le cadre des AI Task entities, des entités conçues pour exécuter une tâche décrite en langage naturel et restituer une donnée exploitable.
Dans une installation domotique, cette différence devient concrète dès qu’une réponse doit être réutilisée. Une caméra détecte un mouvement devant un garage. L’automatisation transmet une image à Gemini. Le modèle peut alors produire un message tel que : « Une personne se tient devant la porte du garage, aucun véhicule n’est visible. » Cette information peut ensuite être envoyée sur un téléphone, enregistrée dans un champ texte ou affichée sur un tableau de bord.
Le principe est plus sain que celui d’un texte isolé, car la réponse est stockée dans une structure claire. L’action reçoit une instruction, éventuellement une image, puis renvoie un résultat identifié. Cette logique facilite les scénarios complexes : un même résultat peut servir à alimenter une notification, une synthèse vocale et une entité visible dans l’interface.
Pour un foyer équipé de capteurs, de caméras ou de sonnettes connectées, l’objectif n’est pas de transformer chaque événement en alerte. L’intérêt est de réduire le bruit. Une détection classique sait qu’un mouvement a eu lieu. Une analyse par Gemini peut aider à distinguer un livreur, un animal, un véhicule ou une situation qui mérite une vérification humaine. Elle reste une aide à la décision, pas un dispositif de surveillance infaillible.
La bascule vers la nouvelle méthode répond aussi à une question de maintenance. Une automatisation bien écrite doit survivre aux mises à jour. Utiliser les actions officiellement prévues par Home Assistant évite de conserver des blocs obsolètes et difficiles à dépanner. C’est particulièrement utile dans les installations familiales, où une alerte manquée ou un tableau de bord vide peut rapidement créer de la confusion.
| Fonction | Ancienne logique Gemini | Nouvelle logique AI Task |
|---|---|---|
| Action utilisée | Génération de contenu | ai_task.generate_data |
| Réponse texte | {{ gemini_reponse.text }} | {{ gemini_reponse.data }} |
| Type de retour | Texte principalement | Texte libre ou données structurées |
| Usage recommandé | Anciennes automatisations à migrer | Nouvelles automatisations et évolutions |
Cette migration ne demande pas de refaire toute une installation. Elle impose surtout de vérifier avec précision le nom de la variable et l’emplacement de la donnée. C’est ce point qui explique la majorité des erreurs rencontrées après remplacement d’un ancien bloc.
Configurer Gemini et Google AI Task dans Home Assistant sans compliquer l’automatisation
Avant de créer une nouvelle action, il faut vérifier que l’intégration AI est bien opérationnelle dans Home Assistant. Gemini doit avoir accès à une clé API valide et l’intégration correspondante doit apparaître dans les réglages. Une clé mal configurée ne produit pas toujours un message explicite dans une automatisation : le résultat peut simplement rester vide, ce qui rend le diagnostic moins évident.
Dans l’éditeur d’automatisation, l’action à rechercher est « Générer des données ». Derrière ce libellé se trouve le service ai_task.generate_data. Il convient ensuite de sélectionner l’agent disponible, souvent identifié comme Google AI Task lorsque Gemini a été ajouté correctement. Ce choix détermine quel fournisseur va traiter la demande.
Le prompt est le cœur de la tâche. Il doit être court, précis et proportionné à l’objectif. Demander « Analyse cette image » donne souvent une réponse vague. Une instruction plus utile serait : « Décris en une phrase ce qui est visible devant le portail. Indique uniquement si une personne, un véhicule ou un colis est présent. Si l’image est inexploitable, réponds image non exploitable. »
Cette formulation réduit les réponses romancées et produit un texte plus adapté aux notifications. Dans une logique de sécurité du domicile, il est préférable de poser une question ciblée plutôt que de demander une interprétation générale. Une caméra extérieure peut voir une silhouette partiellement masquée par la pluie, des phares ou une branche. Gemini peut décrire une scène, mais ne doit pas être utilisé pour identifier formellement une personne.
L’ajout d’une image est facultatif. Il devient pertinent avec une sonnette vidéo, une caméra d’entrée ou un dispositif surveillant une allée privée. L’image fournie à l’action doit être récente et provenir d’une entité correctement configurée. Un cliché ancien ou une capture prise trop tôt donnera une analyse décalée par rapport à l’événement réel.
Les réglages à contrôler avant le premier test
Une automatisation robuste repose sur quelques contrôles simples. Le premier consiste à créer un nom de variable explicite pour stocker le résultat. Des noms comme analyse_portail, controle_garage ou resume_sonnette sont plus faciles à relire que « out » ou « result ». Ce détail fait gagner du temps lorsque plusieurs scénarios utilisent Gemini.
- Créer une action ai_task.generate_data dans l’automatisation.
- Sélectionner l’agent Gemini disponible dans l’integration AI.
- Coller ou réécrire le prompt de l’ancien bloc.
- Ajouter une image uniquement lorsque l’analyse visuelle est nécessaire.
- Définir une variable de sortie claire, par exemple analyse_portail.
- Tester l’action avant de désactiver définitivement l’ancienne méthode.
Le test doit se faire avec une situation réelle et banale. Par exemple, une personne de la famille passe devant la caméra avec un colis. Cela permet de vérifier trois points : la capture d’image, le temps de réponse et la formulation du message. Une réponse de deux lignes est souvent suffisante. Un texte de 15 lignes n’apporte rien lorsqu’il doit être lu sur l’écran verrouillé d’un téléphone.
Dans un logement de taille moyenne, il est également raisonnable de limiter ces analyses à quelques événements par jour. Chaque déclenchement sollicite un service externe et peut générer des coûts selon l’offre utilisée. Une automatisation déclenchée à chaque pixel en mouvement devant une rue passante deviendrait vite peu pertinente. Le bon paramétrage commence donc par la qualité de la détection, puis par l’analyse IA.
Une fois le bloc créé, l’étape suivante consiste à comprendre la nouvelle syntaxe de sortie. C’est là que se joue le passage d’une démonstration technique à une automatisation réellement utile au quotidien.
Lire correctement la réponse Gemini avec la variable data dans Home Assistant
La difficulté la plus fréquente après une migration concerne la récupération du résultat. Avec l’ancien système, de nombreux scénarios appelaient la réponse sous une forme comparable à {{ gemini_reponse.text }}. Avec ai_task.generate_data, la donnée générée est désormais accessible à travers la propriété data.
Si la variable de sortie s’appelle gemini_reponse, la nouvelle expression devient donc {{ gemini_reponse.data }}. Si elle s’appelle analyse_portail, l’expression correcte est {{ analyse_portail.data }}. Le nom placé avant le point doit correspondre exactement à celui défini dans l’action AI Task.
Cette précision paraît modeste, mais elle est déterminante. Une ancienne syntaxe laissée dans un bloc de notification provoque généralement une erreur de modèle, du type variable non définie. Home Assistant ne trouve tout simplement pas la propriété demandée. Le système n’est pas défaillant : il reçoit une demande qui ne correspond plus à la structure actuelle de la réponse.
Un exemple de notification après analyse d’une caméra
Imaginons le cas de Claire et Malik, propriétaires d’une maison avec un garage donnant sur une cour. Leur capteur de mouvement déclenche parfois la nuit à cause d’un chat. Au lieu de recevoir systématiquement une alerte anxiogène, leur automatisation demande à Gemini de décrire le dernier cliché pris par la caméra du garage.
Le premier bloc crée une variable nommée check_garage. Le bloc suivant envoie son contenu vers le téléphone. La notification ne doit pas reprendre un ancien champ texte. Elle doit viser data.
Exemple de message à insérer dans l’action de notification : {{ check_garage.data }}
Le résultat peut être : « Un chat est visible près de la porte du garage. » Dans ce cas, le foyer sait qu’aucune vérification immédiate n’est nécessaire. Si le résultat indique au contraire qu’une personne est présente, la famille peut consulter directement le flux caméra. Cette méthode reste plus mesurée qu’une alerte qui prétendrait déterminer seule la nature d’un risque.
Le prompt joue ici un rôle de filtre. Une consigne comme « Réponds avec une seule phrase, sans supposition, décris seulement les éléments visibles » évite que l’intelligence artificielle n’ajoute des détails imaginés. C’est une précaution utile en vidéosurveillance domestique, où les images sont parfois de qualité moyenne et les conditions lumineuses variables.
Il faut aussi prévoir le cas d’une réponse vide ou inhabituelle. Une connexion internet indisponible, une image inaccessible ou une limite de service peut empêcher Gemini de répondre. Pour un scénario important, l’automatisation peut envoyer un message de repli du type : « Analyse visuelle indisponible, consultez la caméra si nécessaire. » Une domotique fiable n’est pas celle qui suppose que tout fonctionnera toujours ; c’est celle qui reste compréhensible quand un maillon manque.
Cette organisation a un autre avantage : elle sépare clairement l’analyse et l’action. Gemini produit une information. Home Assistant décide ensuite quoi en faire selon les règles définies. Il peut informer, enregistrer, allumer un éclairage ou ne rien faire. Cette séparation évite de déléguer sans contrôle des actions sensibles à un texte généré.
À retenir : la variable n’est pas un simple détail de code. Elle est le lien entre l’analyse Gemini et l’usage concret dans le logement. Vérifier « .data » résout une grande partie des migrations qui semblent bloquées.
Utiliser ai_task.generate_data pour les notifications et le tableau de bord domotique
La notification est l’usage le plus immédiat de ai_task.generate_data, mais elle n’est pas le seul. Une réponse Gemini peut alimenter une entité texte. Cette entité peut ensuite apparaître dans un tableau de bord Home Assistant, être lue par une enceinte connectée ou servir de contexte à une autre automatisation.
Un exemple utile concerne la météo locale et le risque de gel. Home Assistant récupère déjà des données chiffrées : température, humidité, prévisions et état d’un capteur extérieur. Gemini peut recevoir ces éléments dans un prompt et les reformuler en message lisible : « Température prévue proche de 0 °C avant 7 h, vérifier l’arrosage extérieur. » L’IA n’invente pas la mesure ; elle aide à la rendre compréhensible.
Pour enregistrer cette réponse, l’action input_text.set_value est adaptée. Elle permet de placer le contenu de la variable dans une entité texte. Si la sortie AI Task est enregistrée sous le nom out, la valeur à utiliser est {{ out.data }}. L’entité peut, par exemple, être input_text.risque_gel.
Cette organisation est pratique sur une tablette murale. Plutôt que d’afficher dix capteurs difficiles à interpréter, le tableau de bord peut présenter une synthèse courte. Il est néanmoins préférable de garder les données sources visibles ailleurs. Une phrase produite par Gemini est une couche de confort ; les valeurs de température, d’ouverture ou de batterie restent les références à consulter en cas de doute.
Trois scénarios concrets à privilégier dans une maison
Le premier scénario concerne la sonnette connectée. Lorsqu’elle détecte une présence, Home Assistant capture une image et demande une description concise. La notification peut indiquer « colis devant la porte » ou « personne visible devant l’entrée ». Cette information est plus utile qu’une simple mention « mouvement détecté », sans prétendre reconnaître l’identité du visiteur.
Le deuxième scénario concerne une résidence secondaire. Une caméra orientée vers l’accès privé peut produire une synthèse lors d’un déclenchement. La fréquence doit être limitée, par exemple une analyse par événement avec une temporisation de 5 à 10 minutes. Sans ce garde-fou, un arbre agité par le vent ou un passage d’animaux peut multiplier les demandes sans valeur réelle.
Le troisième scénario concerne l’assistance quotidienne. Une maison équipée de capteurs d’ouverture peut demander à Gemini de reformuler une situation : « La porte de service est restée ouverte depuis 20 minutes alors que le mode absence est activé. » Home Assistant fournit les états ; Gemini transforme l’information en phrase claire. La décision reste humaine : fermer à distance si l’équipement le permet, appeler un voisin, ou simplement vérifier l’application.
Dans tous les cas, les tâches automatisées gagnent à conserver une logique simple. Un événement déclenche une collecte de données. L’action AI produit un texte. Home Assistant l’affiche ou l’envoie. Plus le scénario empile de conditions, plus son dépannage devient difficile. Une automatisation courte et testée vaut mieux qu’un système spectaculaire, mais impossible à comprendre six mois plus tard.
Le cadre légal mérite aussi une attention particulière. Une caméra installée par un particulier doit filmer son espace privé. Elle ne doit pas cadrer durablement la voie publique, l’entrée d’un voisin ou une propriété tierce. L’analyse par intelligence artificielle ne change pas cette règle. Elle peut même renforcer l’intérêt d’un cadrage sobre, limité au portail, au jardin ou à la porte concernée.
Le point essentiel : Gemini améliore la lisibilité des événements, tandis que Home Assistant conserve la maîtrise des équipements. Cette répartition est la plus utile pour une domotique sereine et maintenable.
Sortie structurée JSON, confidentialité et limites de l’intégration AI dans Home Assistant
La sortie structurée est l’évolution la plus prometteuse de ai_task.generate_data. Au lieu de recevoir une seule phrase, l’automatisation peut demander un ensemble de données organisées. Par exemple : un type de présence, un niveau de confiance, une description courte et une recommandation d’action. Le résultat peut prendre la forme d’un objet JSON utilisable dans plusieurs branches d’une automatisation.
Sur le papier, cette méthode est très intéressante. Une caméra peut renvoyer « personne », « véhicule » ou « animal » dans un champ précis. Home Assistant peut ensuite appliquer une règle différente à chaque situation. Une présence humaine peut déclencher une notification prioritaire. Un animal peut être journalisé sans interrompre personne. Un véhicule peut activer l’éclairage de l’allée pendant deux minutes.
Dans la pratique, il est conseillé de commencer par le texte libre. Les sorties structurées exigent un schéma rigoureux et un prompt cohérent. Une propriété mal nommée ou une valeur inattendue suffit à bloquer une condition. Pour une installation domestique, la stabilité a plus de valeur qu’une sophistication prématurée. Le JSON devient pertinent lorsque les scénarios sont déjà testés et que le besoin de trier automatiquement les réponses est réel.
Protéger les images et les informations envoyées à Gemini
Une image de caméra peut montrer un visage, une plaque d’immatriculation, un enfant ou les habitudes d’occupation d’un logement. Avant d’envoyer ce contenu à un fournisseur d’intelligence artificielle, il faut comprendre que l’analyse ne reste pas uniquement dans Home Assistant. Les conditions du service choisi, la gestion des données du compte et les réglages de conservation doivent être relus.
Le principe de prudence est simple : ne transmettre que ce qui sert à la tâche. Une caméra cadrée sur une entrée privée est plus pertinente qu’un plan large couvrant un trottoir. Un prompt demandant « colis, personne ou animal » est plus proportionné qu’une demande d’identification détaillée. Cette retenue améliore à la fois la qualité de la réponse et le respect de la vie privée.
Il est également prudent de ne pas faire exécuter directement une action sensible sur la base d’une réponse générée. Déverrouiller une porte, désactiver une alarme ou ouvrir un portail doit continuer de dépendre d’une authentification et de règles explicites. Gemini peut préparer une information. Il ne doit pas devenir l’unique arbitre d’un équipement qui engage la sécurité du domicile.
Une routine de contrôle mensuelle est suffisante pour la plupart des installations. Elle consiste à vérifier une capture récente, relire le prompt, tester une notification et s’assurer que les anciennes actions sont bien désactivées. Cette vérification prend moins de 10 minutes dans un scénario simple. Elle évite qu’une mise à jour ou un changement de nom d’entité ne laisse une automatisation silencieuse pendant plusieurs semaines.
Le passage à ai_task.generate_data doit donc être vu comme une amélioration de méthode. La force de Gemini n’est pas de remplacer les capteurs, les règles ou le discernement du foyer. Sa valeur est de rendre une information plus intelligible lorsque les données sont nombreuses et que le contexte compte.
Le bon réflexe : dupliquez une automatisation Gemini existante, remplacez uniquement l’ancienne action par ai_task.generate_data, puis vérifiez que chaque appel de réponse utilise bien la forme {{ nom_de_variable.data }} avant de supprimer le scénario historique.
Pourquoi l’ancienne action Gemini ne fonctionne-t-elle plus dans Home Assistant ?
L’ancienne fonction de génération de contenu est dépréciée. Home Assistant fait évoluer les intégrations AI vers le cadre AI Task. Il faut remplacer l’ancien bloc par l’action ai_task.generate_data et adapter la lecture de la réponse.
Quelle syntaxe utiliser pour afficher le résultat de Gemini ?
Si la variable de sortie se nomme gemini_reponse, utilisez {{ gemini_reponse.data }}. L’ancienne écriture avec .text correspond à l’ancien mécanisme et peut provoquer une erreur de variable.
Peut-on analyser une image de caméra avec ai_task.generate_data ?
Oui, l’action peut recevoir une image lorsque l’intégration et l’entité caméra sont correctement configurées. Il est préférable de demander une description factuelle et courte, par exemple la présence d’une personne, d’un colis ou d’un animal.
La sortie structurée JSON est-elle obligatoire ?
Non. Le texte libre suffit pour une notification ou un champ affiché sur un tableau de bord. La sortie structurée devient utile lorsque l’automatisation doit trier automatiquement plusieurs types de réponses.
Gemini peut-il déclencher seul une action de sécurité ?
Il est préférable de réserver Gemini à l’analyse et à la reformulation. Les actions sensibles, comme l’ouverture d’un accès ou la désactivation d’une alarme, doivent rester encadrées par des règles Home Assistant explicites et une validation adaptée.