The TangrIAm Project : comment expliquer l’IA aux enfants ?

Dans la vie d’un consultant OCTO, il est encore trop rare de pouvoir contribuer à un projet grand public et sur lequel nous pouvons communiquer. Alors quand en plus le projet est fun à réaliser et fait appel à une expertise de pointe, nous ne pouvons nous empêcher de vous partager son histoire. En trois mots : Pédagogie / Ludique / Intelligence Artificielle (oui oui, cela fait 4 mots… ne m’obligez pas à mettre un tiret).

Mieux comprendre le fonctionnement réel d’une IA

Exploradôme, musée spécialisé dans la découverte de la culture scientifique et numérique, a souhaité réaliser une expérience interactive originale à destination d’un jeune public.  L’objectif : faire découvrir le fonctionnement de l’intelligence artificielle aux enfants, tout en démystifiant l’image d’une IA « magique » relayée par les médias et la science-fiction et qui peuple l’inconscient collectif.

Pour cette réalisation, le musée et l’Atelier APIS se sont associés à OCTO, Microsoft et l’école IA Simplon. C’est grâce à cette équipe de choc qu’est né le projet TrangrIAm, que l’on pourrait résumer ainsi :

« Permettre à des visiteurs de jouer au puzzle Tangram et de voir en temps réel l’évolution de la compréhension de l’IA en fonction du positionnement des pièces. »

Après plusieurs mois de conception (test du « Game design », vulgarisation des mécanismes IA, entraînement de l’IA), l’expérience TrangrIAm a été installée en décembre 2020 à l’Exploradôme. Malgré le contexte sanitaire particulier, quelques groupes scolaires curieux et avides de connaissances ont pu être accueillis pour profiter de cette expérience innovante et ludique.

En pratique, comment fonctionne TrangrIAm ?

  • Les joueurs assemblent des pièces de Tangram sur un plateau de jeu, filmé par une caméra,
  • Plusieurs algorithmes et modèles de Machine Learning sont mis à contribution pour analyser le plateau de jeu en temps réel,
  • L’IA devine les formes que chaque joueur essaye de construire,
  • Un projecteur affiche ensuite sur le plateau (video mapping, réalité augmentée) les étapes de l’analyse et les résultats.

Voici un aperçu du point de vue du joueur (à noter les 3 vignettes en haut à gauche qui montrent les étapes de l’analyse IA):
Pour les plus geeks de nos lecteurs, voici quelques éléments techniques de TrangrIAm:

  • ~2 800 lignes de code Python
  • OpenCV pour les préprocessing
  • TensorFlow pour le modèle (l’IA)
  • Entraînement sur 3 000 photos de Tangram (250 photos par label, 12 labels)
  • Data Augmentation avec Keras ImageDataGenerator
  • Transfer Learning sur MobileNet
  • Grad-CAM pour la heatmap (visualisation des zones de chaleur et explicabilité des résultats)
  • Tkinter pour la partie graphique (la GUI)
  • VLC pour l’affichage des vidéos explicatives

Vous pouvez retrouver plus d’informations sur les expériences pédagogiques de l’Exploradôme en allant sur le communiqué officiel du lancement de TrangrIAm ou suivant le Twitter @Exploradome.

Pour découvrir les coulisses de TrangrIAm, n’hésitez pas à jeter un coup d’oeil au hashtag #TangrIAmProject

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