Contexte :

Dans le cadre d’un échange ERASMUS avec une école espagnole, notre établissement accueillait 12 élèves espagnols pour une semaine. Des ateliers ont été organisés avec nos élèves pour créer les conditions d’un échange et d’un travail en commun. L’un des ateliers proposés était un atelier multimédia au CDI avec des élèves de seconde. La contrainte était de trouver une idée qui intéresse les élèves sur un sujet actuel, qui les mettent en activité sans que la barrière de la langue ne soit un frein.

Le sujet de l’intelligence artificielle est aujourd’hui l’objet de beaucoup de confusions entre une réalité technique et scientifique, et des fantasmes issus de la science-fiction. Cette séquence permet de prendre conscience que l’intelligence artificielle n’est qu’une forme de programmation élaborée, qui dépend de l’intelligence humaine qui a créé l’algorithme et des données qui sont utilisées pour produire un résultat. Ce résultat n’est pas magique, mais issu d’une élaboration technique, qui peut être biaisée.

Le projet a été mené une première fois sur une période de 2h30 avec des élèves de seconde et leurs correspondants espagnols, puis re-découpé en 3 séances et travaillé avec des élèves de 4e. Il peut être adapté à tous les niveaux de la 5e à la seconde, le niveau de résultat final dépendant du niveau des élèves.

A noter : le découpage en trois créneaux d’une heure est moins confortable, les élèves devant enregistrer leur projet, puis le reprendre à la séance suivante dans les mêmes conditions. Le format atelier sur un temps plus long est plus pertinent.

Objectifs :

• Tester un système de reconnaissance d’images par intelligence artificielle
• Prendre conscience de l’importance de la qualité des données et des biais inhérents à tout algorithme

Compétences (CRCN) :

• Compétence 1.3 Traiter des données – Automatiser un traitement de données
• Compétence 2.3 Collaborer – Utiliser un service numérique adapté pour partager des idées et coproduire des contenus dans le cadre d’un projet
• Compétence 2.4 S’insérer dans le monde numérique – Prendre conscience des enjeux économiques, sociaux, juridiques et politiques du numérique
• Compétence 3.4 Programmer – Réaliser un programme simple

Modalités :

• 2h30 à 3h
• Travail en binômes

Matériel nécessaire :

Un poste informatique équipé d’une webcam par binôme.
Il est possible de travailler sans webcam en utilisant des images téléchargées, mais cela demande un temps supplémentaire pour la recherche des images, et le résultat final est moins interactif.

Déroulé :

Phase 1 :
1) L’enseignant propose de commencer la séance par un petit jeu au tableau. Un élève doit dessiner au tableau un mot soufflé par l’enseignante, par exemple chaise, et les autres élèves doivent deviner ce qu’il dessine. Les élèves trouvent en général rapidement.
2) On peut donc se poser la question : comment fait-on pour deviner aussi rapidement ? Notre cerveau a stocké un certain nombre d’informations sur ce qu’est une chaise et associe le dessin proposé à la chaise. Mais peut-on apprendre à un ordinateur à deviner ?
3) On joue à Quick, Draw !, un projet de Google pour tester la reconnaissance de dessins. Le jeu propose de dessiner 6 mots en 20 secondes et tente de deviner ce que l’on dessine.
4) Il est intéressant de regarder dans les résultats du jeu ce que l’ordinateur a vu et les dessins qui lui ont permis de deviner.

5) Ce logiciel utilise un réseau de neurones, qui est l’un des outils de l’intelligence artificielle. On distingue deux types d’intelligence artificielle : l’intelligence artificielle forte et l’intelligence artificielle faible.
6) L’intelligence artificielle forte est un programme qui serait doué de la capacité de prendre des décisions, de ressentir des émotions. On cherche des exemples avec les élèves dans la science-fiction ou la littérature. C’est l’occasion de répondre aux interrogations du type « l’intelligence artificielle va dominer le monde » et de démystifier cette croyance.
7) L’intelligence artificielle faible est en revanche utilisée tous les jours. On parle aujourd’hui de ChatGPT et Dall-E qui sont des IA génératives. Mais l’IA est déjà utilisée dans la plupart des applications sur notre téléphone. Des exemples sont proposés.
8) On donne deux exemples où l’IA peut être très utile : dans la santé et dans la construction.

Phase 2 : Lancement du projet : crée ta propre IA !

A noter :
J’utilise ici The Teachable Machine et RAISE Scratch, mais il est possible d’utiliser sur le site Vittascience les outils Entraînement IA et Adacraft.

1) Faire une démonstration de The Teachable Machine, qui est un outil qui permet de créer des modèles de machine learning facilement avec une webcam.
a. Exemple proposé sur la présentation avec la reconnaissance de chats et de chiens
b. Possibilité de faire une démonstration en live avec deux élèves avec la webcam.

Choisir deux élèves portant des couleurs différentes, par exemple un pull noir et un pull blanc. Ici nous avions testé avec deux élèves, Arthur et Elisa (les prénoms ont été changés). Puis les élèves ont voulu tester avec d’autres élèves et ont pris conscience qu’une fille pouvait être prise pour Arthur car elle portait les mêmes couleurs que lui, et inversement. Cette expérience permet de montrer que la machine ne voit pas la personne, mais un ensemble de pixels.

2) Proposer le projet aux élèves par binômes
a. Objectif : réfléchir à un système de reconnaissance d’images avec la webcam
b. Dessiner le diagramme simplifié de son projet
c. Passer à la réalisation

Le choix a été complètement libre sur les projets, des idées sont proposées si les élèves n’ont pas d’inspiration.

Des exemples de projets proposés par les élèves :

• Reconnaissance d’un élève et dire Bonjour « XXX, comment vas-tu aujourd’hui ? »
• Reconnaissance d’un drapeau et lancement de l’hymne du pays concerné
• Reconnaissance d’une couleur et changement du vêtement du sprite dans Scratch selon la couleur montrée

Phase 3 : Mise en commun des résultats

Chaque groupe présente rapidement ses résultats et analyse les erreurs rencontrées.
Une réflexion collective sur l’importance des données dans ce type de programme est initiée, et on en établit une liste de biais possibles dans l’alimentation d’une IA.

Ressources utilisées pour construire la séquence :
Institut Montaigne. (2023). « Découvrez les opportunités de l’intelligence artificielle ». OpenClassrooms, https://openclassrooms.com/fr/courses/6417031-objectif-ia-initiez-vous-a-lintelligence-artificielle/6822251-decouvrez-les-opportunites-de-l-intelligence-artificielle
Kids Code Jeunesse. (2021). Introduction à l’intelligence artificielle. https://assets-global.website-files.com/66058d95d6ddea6d285d99b7/66058d95d6ddea6d285d9e41_ia_intro_avec_scratch.pdf