Conditionnement AI

A partir de l’année scolaire 2020/2021, les élèves apprennent le codage informatique au cycle 4 de l’école fondamentale. Le concept est présenté sur le nouveau portail educoding.lu du Script. Dale Lane, un ingénieur anglais, développeur chez IBM Watson, a lancé en 2017 le portail machinelearningforkids pour enseigner les écoliers comment instruire une intelligence artificielle (AI). Le système, qui est en source libre, est utilisé par de nombreuses écoles au monde entier. Je l’ai essayé. C’est un projet génial. Les images qui suivent montrent la séquence d’apprentissage en profondeur d’un modèle AI pour reconnaître le dudu d’un enfant, face à la caméra d’un iPAD. A la fin on peut exporter le modèle AI entraîné pour l’intégrer dans une séquence de code Scratch 3. C’est la cerise au gâteau pour l’initiative “Einfach Digital – Zukunftskompetenze fir staark Kanner“.

Après le login de l’usager avec son nom et son mot de passe fort, mais simple à retenir et à entrer sur le clavier virtuel d’une tablette, fixé par le système lors de l’enregistrement de l’élève par un enseignant, la page d’accueil se présente comme suit :

Sur la page des projets on définit d’abord un nouveau projet, par exemple nommé “Mäin Dudu”, avec une fonctionnalité AI choisie parmi quatre options : images, textes, sons, nombres. Dans cet exemple j’ai sélectionné la reconnaissance d’images comme mode d’apprentissage de l’AI qui est hébergée sur la plateforme Watson d’IBM. La page suivante est affichée à la fin du processus de création du modèle.

La première étape consiste à l’entraînement de l’AI. Il faut créer deux dossiers dans lesquels on va placer les images de formation. Le premier dossier contient au moins dix images du dudu de Thomas, le deuxième dossier au moins dix images qui ne représentent pas le dudu de Thomas. J’ai baptisé le premier dossier “Thomas” et le deuxième “netMainDudu”. Le choix des noms est libre. Les images peuvent être entrées à partir d’une URL sur le web, avec la caméra de la tablette ou manuellement moyennant des dessins tracés sur la tablette. Dans notre cas la solution la plus simple est l’utilisation de la caméra de l’iPAD en captant le dudu de Thomas en différentes positions. On fait la même chose avec d’autres jouets pour le deuxième dossier. La page d’enregistrement des images se présente comme suit :

A la fin on passe à l’étape suivante qui résume ce qu’on a fait jusqu’à présent et nous dit comment continuer. On dispose de 13 images du dudu de Thomas et de 11 images montrant d’autres dudus ou d’autres sujets.

Comme on a dépassé le minimum de 10 images dans chaque dossier, on peut passer à l’étape d’entraînement. Le temps d’apprentissage est fonction du nombre et de la complexité des images et de la charge de l’ordinateur Watson d’IBM. Dans notre cas il s’agit de quelques minutes.

A la fin de l’apprentissage de l’AI, la page suivante nous informe sur la disponibilité du modèle entraîné. On peut passer aux premiers tests.

Pour utiliser de nouveau la caméra de l’iPAD, le système demande l’autorisation.

Thomas positionne son dudu devant la caméra et clique sur le bouton “Tester”. Son dudu est reconnu avec une confidence de 69%.

   

Il effectue la même procédure avec deux autres peluches. L’AI les identifie correctement, ce ne sont pas les dudus de Thomas.

Dans la prochaine étape Thomas peut exporter son modèle AI pour l’intégrer dans une application Scratch 3 et créer par exemple un simple jeu de reconnaissances de dudus. Mais pour ce faire, il doit d’abord apprendre le codage. Rendez-vous l’année scolaire 2021/2022 à l’école fondamentale, cycle 1, deuxième année.

Bibliographie