Le site Sciences et techniques industrielles de l’académie de Versailles nous propose un usage concret d’utilisation de l’IA.

Niveau de classe visé

Cette séquence pédagogique s’adresse à des élèves de 4ème en technologie. Elle est positionnée en début de cycle afin de réactiver des notions déjà abordées, notamment autour des objets et systèmes techniques, de l’algorithmique et de la programmation. Les élèves mobilisent également des connaissances préalables telles que le diagramme de besoin, les fonctions techniques et les principes de base de l’algorithme.

La séquence s’inscrit dans deux thèmes du programme :

• L’analyse des usages et interactions des objets techniques et la conception de solutions répondant à un besoin, ici celui de la sécurité routière.
• Les enjeux sociétaux liés à l’usage de l’intelligence artificielle, notamment les questions de biais et de fiabilité des systèmes automatisés.

Modalité d’utilisation

La séquence repose sur une démarche d’investigation et de résolution de problème. Les élèves travaillent en équipes, avec l’appui d’outils numériques et de ressources en ligne. L’activité s’appuie notamment sur la plateforme Vittascience, qui permet de créer et d’entraîner un modèle d’intelligence artificielle à partir d’images capturées avec la webcam d’un ordinateur.

Les élèves utilisent des ultra-portables équipés de caméras, ainsi que les modules d’intelligence artificielle et de programmation de la plateforme.

L’objectif est de concevoir un système capable de détecter les signes de somnolence d’un conducteur et de déclencher une alarme grâce à un programme informatique intégrant le modèle d’IA entraîné par les élèves.

Description de la mise en œuvre

La séquence se déroule sur trois séances principales, chacune répondant à une étape du processus de compréhension et de conception d’un système utilisant l’intelligence artificielle.

• Séance 1 : Introduire la problématique

L’enseignant propose une situation déclenchante en projetant une vidéo montrant une voiture qui perd le contrôle avant de sortir de la route. Cette situation permet d’aborder la question de la fatigue au volant et de ses conséquences. Les élèves analysent ensuite des données issues d’un rapport sur les accidents de la route afin d’identifier les causes possibles. À partir de ces échanges collectifs, la classe formule la problématique de la séquence : comment concevoir un système capable de détecter la somnolence d’un conducteur afin de limiter les accidents. Les élèves commencent également à réfléchir aux contraintes et solutions techniques envisageables pour répondre à ce problème.

• Séance 2 : Comprendre le fonctionnement de l’IA

Après un rappel de la séance précédente, les élèves formulent des hypothèses à partir d’une fiche activité et consultent des ressources documentaires pour les vérifier. L’enseignant présente ensuite la plateforme Vittascience et son module d’intelligence artificielle. Par groupes, les élèves utilisent la webcam de leur ordinateur pour capturer des images permettant de constituer une base de données. Ils créent deux catégories : « conducteur éveillé » et « conducteur somnolent ». Ces images servent à entraîner un modèle d’apprentissage supervisé. Les élèves testent ensuite leur modèle à partir de nouvelles images capturées en direct afin de vérifier la capacité du système à distinguer les deux états. Pour valider le modèle, un taux de confiance d’environ 90 % est attendu. Une fois ce résultat atteint, le modèle est exporté afin d’être réutilisé dans la séance suivante.

• Séance 3 : Intégrer ce modèle d’intelligence artificielle dans un programme informatique

L’enseignant présente le module de programmation associé à l’IA dans Vittascience et fournit un programme partiellement complété. Les élèves doivent alors analyser ce programme et le modifier afin de permettre au système de déclencher une alarme lorsque la caméra détecte des signes de somnolence. Les équipes utilisent le modèle d’IA précédemment créé et testent leur programme en simulant des comportements de fatigue devant la caméra. À la fin de la séance, certaines équipes présentent leur solution au reste de la classe et expliquent le fonctionnement de leur programme.

Impact et plus-value de cet usage

Cette séquence présente plusieurs intérêts pédagogiques :

• Contextualiser l’intelligence artificielle  : ce problème concret de sécurité routière facilite l’engagement des élèves et donne du sens aux apprentissages.
• Développer des compétences variées : analyse de données, travail collaboratif, algorithmique, programmation et esprit critique face aux systèmes d’IA. Les élèves comprennent que ces systèmes reposent sur des données d’apprentissage et qu’ils peuvent être influencés par la qualité ou les biais de ces données.
• Changer de posture face à l’IA  : la manipulation directe d’un modèle d’intelligence artificielle et son intégration dans un programme permettent aux élèves de passer du rôle d’utilisateur à celui de concepteur. Cette approche favorise la compréhension du fonctionnement réel des technologies numériques et prépare les élèves aux enjeux scientifiques et sociétaux liés au développement de l’intelligence artificielle.

Pour aller plus loin

Retrouvez l’ensemble des documents pédagogiques sur le site STI de l’académie de Versailles Sur ce site, il faudra cliquer sur GT92 et sélectionner "détecter la somnolence grâce à l’IA".