Plan du webinaire
Ce webinaire présente la plateforme Vittascience et explore comment l'intelligence artificielle peut être intégrée à la programmation de cartes Micro:bit en contexte éducatif.
- Partie 1 — Programmation avec Vittascience
Présentation de l'interface de programmation par blocs et en Python, du simulateur intégré, du téléversement sur la carte Micro:bit, et de la variété de matériel supporté (environ 50 cartes et robots, du Blue Bot au robot humanoïde Nao). - Partie 2 — Ressources et gestion de classe
Plus de 650 ressources pédagogiques disponibles, possibilité de partager ses créations avec la communauté sous licence libre, module de gestion de classe (premium) et sauvegarde des travaux. - Partie 3 — IA de classification (non générative)
Cinq interfaces d'IA : reconnaissance d'images, de postures, de mains, de sons et de données de capteur. Entraînement d'un modèle en classe, exploration des biais, visualisation du réseau de neurones et des zones d'influence. - Partie 4 — IA générative
Trois interfaces d'IA générative : génération de texte (Mistral, DeepSeek, ChatGPT), génération d'images et synthèse vocale. Mode pas à pas pour comprendre la prédiction de tokens, consommation en CO2. - Partie 5 — Pont entre IA et Micro:bit
Utilisation d'un modèle d'IA entraîné pour piloter une carte Micro:bit via Adacraft (blocs ou Python). Notion d'IA embarquée avec des kits dédiés. Exemples de projets concrets.
Navigation par chapitres
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- 0:00 Introduction et accueil par Marc-André Mercier
- 0:24 Présentation de Vittascience par Léo Briand
- 2:04 Interface de programmation Micro:bit (blocs, Python, simulateur)
- 6:02 Démonstration avec le simulateur et téléversement
- 9:00 Capteurs, communication radio et remontée de données (graphes)
- 13:14 Ressources pédagogiques (650+ contenus disponibles)
- 15:35 Blue Bot, Nao et variété de robots supportés
- 19:03 Lego Spike, gestion de classe et mode premium
- 23:00 Introduction à l'IA sur Vittascience (8 interfaces)
- 27:00 Reconnaissance d'images : entraînement et découverte des biais
- 32:00 Zone d'influence et visualisation du réseau de neurones
- 35:27 Discussion sur la littératie de l'IA et les enjeux éducatifs
- 38:10 IA de posture, mains, sons et données de capteur
- 48:06 IA générative : texte, image et synthèse vocale
- 53:41 Pont entre IA et Micro:bit via Adacraft
- 62:58 IA embarquée et nouvelles cartes (Ski Lens, Arduino UNO R4)
- 64:57 Conclusion et ressources partagées
Citations marquantes sur l'IA
Extraits significatifs du webinaire à propos de l'intelligence artificielle et de son enseignement.
L'IA, c'est pas quelque chose de magique ou quelque chose qui apprend tout seul ou qui serait capable d'extrapoler à partir d'éléments que nous on a de façon assez intuitive. C'est vraiment un outil qui se base sur des données d'entraînement et la qualité de ces données va être primordiale pour avoir un bon modèle d'IA.
À propos de la découverte des biais dans la reconnaissance d'images
Les élèves, l'objectif c'est pas qu'ils sachent juste utiliser l'IA, d'autant que d'ici à ce qu'ils deviennent plus grands, l'IA elle aura changé. C'est plutôt qu'ils soient au courant de ce qui se passe dans les coulisses.
Sur l'importance de la littératie de l'IA plutôt que la simple utilisation
Il y a que des maths en fait, et c'est des maths qui sont assez facilement explicables. Des multiplications et des additions, c'est juste qu'il y en a une quantité qui est énorme. Et donc ça explique aussi les enjeux énergétiques qu'il y a derrière.
En montrant la visualisation du réseau de neurones (500 000 neurones)
On peut l'utiliser, mais comprendre, c'est ce qu'on souhaite faire le plus possible, du moins avec les élèves.
En réaction à la démonstration des outils d'explicabilité de l'IA
Toutes les données que vous allez prendre restent uniquement sur votre ordinateur. Il y a aucune transmission sur Internet, que ce soit des images ou du modèle. L'IA, en fait, elle tourne sur votre ordinateur, elle tourne pas sur des serveurs en ligne.
Sur la protection des données personnelles avec les IA de classification
Quasiment toutes les usines dans le monde ont des machines qui tournent, et quand ça tourne, ça fait des petites vibrations. On peut équiper ce genre de machines de capteurs de vibration, mettre une petite couche d'IA dessus, et du coup dès que la vibration devient un peu anormale, on va pouvoir envoyer un technicien.
Sur les applications concrètes de l'IA de classification dans l'industrie
C'est un peu la nouvelle vague d'aller plus loin que le simple codage en rajoutant une couche d'IA, et ça permet de faire des projets assez intéressants où on aborde le codage et l'IA en même temps.
Sur la convergence entre programmation de cartes et intelligence artificielle
Il y a un test qui est rigolo aussi à faire. Vous pouvez entraîner avec que des images d'hommes aux cheveux courts et de femmes aux cheveux longs. Et ensuite vous mettez une image de femmes aux cheveux courts et vous verrez qu'en fait elle est reconnue comme un homme. Et du coup les cheveux sont en surbrillance parce qu'on voit que c'est ça le critère principal.
Exemple concret de biais algorithmique à explorer avec les élèves