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IA dans l’école fondamentale
Le présent projet constitue une idée fantaisiste, décrit par un humain et illustrée par un générateur d’images IA. Même s’il s’agit actuellement uniquement d’un projet décrit sur papier, il convient de souligner que toutes les technologies utilisées et toutes les compétences nécessaires pour mettre cette idée en pratique sont actuellement disponibles au Luxembourg.

Pour présenter l’utilité d’un robot dans l’école, Je me suis concentré sur l’intégration de l’IA dans l’enseignement fondamental. Comme son nom l’indique, c’est à ce niveau que sont posées les bases essentielles de l’apprentissage chez l’enfant. J’ai ainsi conçu un projet dans lequel l’IA est intégrée à un robot dont l’apparence s’inspire du Nabaztag, le premier objet connecté grand public, lancé il y a une vingtaine d’années. Le robot, de la taille d’un enfant de 10 ans, est représenté dans les images jointes.
Son apparence familière et non menaçante favorise l’attachement affectif des élèves. Sa taille, comparable à celle d’un enfant, permet d’instaurer une relation pédagogique équilibrée, ni autoritaire, ni infantilisante. Sa capacité à dialoguer en langage naturel (via reconnaissance et synthèse vocale), son interaction multimodale, l’impression automatique de fiches pédagogiques et la lecture optique des exercices manuscrits facilitent grandement la communication avec les élèves.
Les fonctionnalités essentielles du robot sont les suivantes :
- Reconnaissance faciale (caméras intégrées dans les yeux)
- Traitement du langage naturel (microphone et haut-parleur dans la bouche)
- Lecture de puces via un capteur situé dans le nez
- Interaction visuelle (écran intégré affichant texte et images)
- Lecture optique et analyse de documents manuscrits (scanner intégré, fente A)
- Impression de documents personnalisés (imprimante interne, fente B)
- Interface de commande manuelle (oreilles pliantes servant de joystick)
- Mobilité assistée (roulettes permettant le déplacement en classe)


OzoBot n’aime pas la complexité
Ozobot est un petit robot éducatif conçu pour initier les enfants (et les débutants en général) à :
- la programmation,
- la robotique,
- la pensée logique,
- et la résolution de problèmes.

Le robot est de petite taille ( environ 2,5 cm de diamètre) et grâce à son capteur optique intégré il peut suivre des lignes tracées au feutre noir ou en couleur sur du papier. Par exemple, des codes-couleurs rouge + vert sur le chemin instruisent le robot d’accélérer, d’autres codes se réfèrent à un changement de direction, un arrêt temporaire, l’émission d’une mélodie etc.
Le développement d’OzoBot a démarré en 2012. Un premier prototype a été dévoilé à la Consumer Electronics Show (CES) de Las Vegas en janvier 2014. Le lancement commercial a eu lieu en automne 2014 au prix initial d’environ 60 US $.
J’avais montré à mes petits-enfants comment tracer un parcours sur une feuille avec un feutre noir, incluant des rectangles colorés, pour programmer le petit robot OzoBot. Mes exemples de circuits sont présentés en haut de la figure à gauche ci-après. Les parcours tracés par mes petits-enfants sont affichés en bas. Le petit robot à perdu sa tête en circulant dans les escaliers, loopings et courbes dessinés. Décidément les enfants aiment la complexité.

Détection de Covid-19 par IA
En juin 2020, le LIST (Luxembourg Institute of Science and Technologie) avait démarré un projet de détection de Covid-19 par une analyse de la toux et de la voix, en collaboration avec l’université du Luxembourg et avec le LIH (Luxembourg Institute of Health). L’objectif du projet, appelé CDCVA, consistait à développer un diagnostic à distance pour les professionnels de santé, tout en minimisant les risques liés aux contacts physiques entre le personnel et les patients. Pour le développement du système de détection de signatures vocales propres à la COVID-19, les chercheurs collectaient un large ensemble de données d’enregistrements de voix et de toux. Ces données étaient traitées alors pour éliminer tout bruit parasitaire et pour les analyser par des méthodes avancées d’apprentissage automatique IA.
Le projet a été financé par le FNR (Fonds National de la Recherche) et coordonné par Muhannad Ismael, chercheur syrien au LIST. Les résultats ont été publiés fin 2021 dans le journal scientifique Computers in Biology and Medicine.