Vis ma vie en NSI : l’intelligence artificielle au lycée, en pratique !

L’apprentissage supervisé avec un robot : kezako ?

C’est quoi un apprentissage supervisé ?

On va essayer de faire simple (merci au passage à Stéphane qui nous a glissé des exemples bien pratiques).

Partons d’un cas où l’intelligence artificielle aiderait à reconnaître des chats. Parce qu’un chat, c’est mignon.

• En apprentissage supervisé, on va guider et entraîner l'algorithme à reconnaître un chat à partir d'un jeu de données dont on précise les attributs : nombre d'yeux, de pattes, taille des moustaches, aspects des poils, couleur, etc…  À l'aide de cette classification, l'algorithme pourra prédire si une nouvelle image qu'on lui présente est celle d'un chat ou non.
• En apprentissage non-supervisé, l'algorithme va réaliser l'apprentissage de façon autonome : on lui présente des milliers d'images de chat et de chien et il parviendra à en extraire de lui-même les caractéristiques qui permettent de catégoriser et de distinguer ces 2 espèces.

Vous y voyez plus clair ? Voyons ce que cela donne dans la séance de projet sur l'apprentissage supervisé.

Le robot est équipé de deux caméras/capteurs, ses deux « yeux » en quelque sorte. Pour l’entraîner, les élèves le mettent en situation dans le « ring » entouré de murs rouges et lui donnent des instructions :  «  il y a un obstacle à droite, tourne à gauche… ».

Peu à peu, le robot va ainsi se constituer un jeu de données lui permettant de cartographier son environnement et de prévoir comment évoluer dans cette arène. 

En l’occurrence, plus il y a de rouge dans son champ de vision, plus le risque est grand.

Ensuite, il va analyser de quelle situation (obstacle ou pas) il est le plus proche : s’il y a 30% de rouge à gauche et 70% à droite, il va tourner à gauche. C’est – en gros - le principe de l’algorithme des K plus proches voisins.

Bilan : les applications concrètes, c’est sympa !

Ce qui a plu aux élèves dans ce cours ? Le côté ludique de la robotique bien sûr mais aussi l’approche très concrète avec un résultat immédiat.

Comme Stéphane nous l’explique :

« un algorithme peut sembler opaque au début et on peut être amené à travailler avec des jeux de données fournis, qui paraissent parfois abstraits. Là, les élèves interviennent directement dans la création du jeu de données et quand on manipule le script Python, on voit tout de suite si on a commis une erreur ou pas. S’il y a une erreur, le robot se prend un mur ;) ».
Stéphane (le prof)

Un élève lui a ainsi fait la remarque suivante :

« On a fait beaucoup de choses qui ont un impact sur un écran mais on n’avait pas forcément l’impression de pouvoir agir sur notre environnement physique. Là on prend conscience que c’est possible ».
Un élève de la classe de 1re

Proposer des applications concrètes des notions abordées en NSI fait partie de la démarche des enseignants, à travers la robotique mais aussi le traitement de données économiques ou scientifiques, des applications artistiques, etc.

« C’est finalement aussi une façon de montrer aux élèves que la science informatique se retrouve un peu partout et qu’elle peut être rattachée à de nombreux projets d’orientation » conclut Stéphane.

Dans l’épisode de septembre de « Vis ma vie en NSI » avec le lycée Paul-Valéry, on fera justement un tour des choix d’orientation des élèves de terminale. À suivre !