L'IA, l'amie de la narration

Un excellent moyen d'utiliser ce que les enfants savent déjà sur la narration et le développement de personnage pour soutenir un nouvel apprentissage de l'IA.

Étape 1 : comprendre

Comment ça marche ?

Dans ce projet, tu entraîneras un modèle d'apprentissage automatique pour reconnaître différentes façons de déplacer un jouet sur lequel est attaché un BBC micro:bit. Vous choisirez des mouvements qui vous aideront à raconter une histoire.

Vous combinerez ensuite le modèle d'apprentissage automatique avec un programme Microsoft MakeCode, et le micro:bit jouera des sons ou affichera des images lorsque ces mouvements seront détectés.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique (Machine Learning en anglais) est une sorte d'intelligence artificielle (IA) où les ordinateurs peuvent apprendre et prendre des décisions basées sur des données.

Les modèles d'apprentissage sont entraînés par les humains pour les aider à prendre ces décisions, par exemple, pour reconnaître différentes ‘actions’ lorsque vous déplacez votre micro:bit de différentes manières.

Que dois-je faire ?

Les systèmes IA ont besoin d'êtres humains pour les concevoir, les construire, les tester et les utiliser.

Tout d'abord, vous devrez décider si vous voulez utiliser les mouvements que nous avons fournis, ou choisissez différents mouvements qui fonctionnent pour votre propre histoire. Notre histoire, c'est celle d'une oursonne appelée Lucy qui veut être une gymnaste, donc nous avons choisi des mouvements qui correspondent à ce thème : sauter, rouler et dormir.

Vous collecterez ensuite des données pour entraîner le modèle, le tester, l'améliorer et le combiner avec du code informatique pour créer un dispositif de narration qui utilise l'IA en utilisant un micro:bit et le site web micro:bit CreateAI.

Nous avons également inclus quelques questions d'évaluation pour comparer ce projet IA avec un autre qui utilise juste des algorithmes et du code classique.

Étape 2 : programmer

Ce dont vous aurez besoin

• Un micro:bit V2, un câble de données USB, un coupleur de piles avec 2 piles AAA
• Un ordinateur (par exemple un ordinateur de bureau, un ordinateur portable ou un Chromebook) avec accès au site web micro:bit CreateAI, en utilisant un navigateur web Chrome ou Edge.
• Si votre ordinateur n'est pas équipé de la fonction Bluetooth, vous aurez besoin d'un micro:bit V2 supplémentaire.
• Une peluche, une sangle et un support, ou un autre moyen d'attacher le micro:bit à votre peluche (par exemple, des tiges de bricolage flexibles ou des bandes élastiques)
• Vous pouvez également trouver nos conseils pédagogiques micro:bit CreateAI utiles

Collecter des échantillons de données

Lorsque vous ouvrez le projet dans micro:bit CreateAI, vous verrez que nous vous avons donné des échantillons de données pour certains mouvements suggérés pour votre peluche (sauter, rouler et dormir) :

Vous pouvez ajouter vos propres échantillons de mouvements de peluches en utilisant le capteur de mouvement du micro:bit, son accéléromètre.

Dans micro:bit CreateAI, cliquez sur le bouton « Se connecter » pour connecter votre collection de données micro:bit et suivez les instructions.

Attachez le micro:bit de collecte de données à votre peluche. Il est important que tous les échantillons soient enregistrés en plaçant le micro:bit de la même manière sur la peluche. Si vous souhaitez utiliser les échantillons prêts à l'emploi dans le projet, attachez le micro:bit autour du cou de la peluche en l'orientant vers l'avant, comme le montre l'image ci-dessous. Si vous souhaitez modifier la façon dont le jouet porte le micro:bit, remplacez tous les échantillons de données fournis par les vôtres.

Ajoutez vos propres échantillons de données de mouvement pour sauter, rouler et dormir. Cliquez sur chaque action à tour de rôle, puis cliquez sur « enregistrer » pour obtenir un court échantillon de chacune d'entre elles.

En cas d'erreur, vous pouvez supprimer les échantillons que vous ne souhaitez pas. Vous pouvez également appuyer sur le bouton B du micro:bit pour commencer l'enregistrement.

Examinez les échantillons de données : tous les échantillons de « saut » se ressemblent-ils ? Est-ce que tous les échantillons « rouler » sont différents du « saut » et du « sommeil » ?

Entraîner et tester le modèle

Cliquez sur le bouton « Entraîner le modèle » pour entraîner le modèle, puis testez-le.

Faites rebondir votre peluche de haut en bas pour voir si l'action estimée est « sauter ». Mettez le jouet en peluche sur le sol pour dormir et voyez si le fait de « dormir » est estimé. Testez si « rouler » est détecté lorsque vous tournez la peluche tête en bas.

Demandez à quelqu'un d'autre de déplacer le jouet et voyez si cela fonctionne aussi bien pour lui.

Améliorer votre modèle

La plupart des modèles peuvent être améliorés avec plus de données. Si le modèle a besoin d’être amélioré pour reconnaître vos actions, cliquez sur « ← Modifier des échantillons de données ».

Vous pouvez nettoyer votre ensemble de données en supprimant tous les échantillons qui, selon vous, ne correspondent pas (parce qu'ils sont complètement différents des autres échantillons pour la même action). Vous pouvez également améliorer le modèle en ajoutant plus d'échantillons de vous-même et d'autres personnes.

Pensez à toutes les positions dans lesquelles votre peluche pourrait « dormir », vous remarquerez que les lignes x, y et z changent d'ordre en fonction de l'angle du micro:bit.

Entraînez à nouveau le modèle et testez-le à nouveau.

Mettez le modèle et le code sur votre micro:bit

Dans micro:bit CreateAI, cliquez sur « Modifier dans MakeCode » pour voir le code du projet dans l'éditeur MakeCode.

Vous pouvez modifier le code comme vous le feriez dans n'importe quel projet MakeCode micro:bit, ou simplement l'essayer tel quel.

Connectez un micro:bit à l'aide d'un câble de données USB, cliquez sur le bouton « Télécharger » dans l'écran MakeCode et suivez les instructions pour transférer votre modèle d'IA et les blocs de code vers un micro:bit.

Débranchez le micro:bit, attachez un coupleur de piles, positionnez-le sur votre peluche et testez-le.

Comment fonctionnent les blocs de code

Les blocs « au démarrage de ML… » sont déclenchés lorsque le modèle ML décide que votre jouet a démarré l'une des actions qu'il a été entraîné à détecter. Différents sons sont émis et différentes icônes s'affichent sur l'écran LED du micro:bit en fonction de l'action estimée de votre peluche.

Les blocs « à l'arrêt de ML… » sont déclenchés lorsque le modèle ML décide que votre jouet a terminé une action. Un code à l'intérieur de chaque bloc permet d'effacer l'écran et d'arrêter tous les sons.

Un bloc supplémentaire, « au démarrage de ML inconnu », efface l'écran si le modèle n'est pas sûr de l'action de votre jouet.

Évaluation

Comparez ce projet avec le projet de jouet sensoriel qui utilise également le capteur accéléromètre pour réagir à différents mouvements mais qui n'utilise pas l'apprentissage automatique ou tout autre type d'IA.

• À quels types de mouvements ou d'actions le projet de jouet sensoriel peut-il réagir ?
• Qu'y a-t-il de différent dans les types d'actions auxquelles le projet d'ami narratif IA peut réagir ? Sont-ils plus simples ou plus complexes ?
• Quelles sont les autres actions que vous souhaiteriez apprendre au modèle ML à reconnaître ?
• Quel projet est le plus à même de vous aider à raconter votre histoire ?

Étape 3 : étendre

• Explorez différents mouvements avec votre ami narrateur IA et modifiez les actions en fonction d'une histoire populaire ou d'un conte de fées bien connu.
• Utilisez le bloc « montrer LEDs » à la place du bloc « montrer icônes » pour personnaliser les icônes en fonction de votre histoire. Vous pouvez planifier vos icônes personnalisées à l'aide des feuilles de planification LED.
• Si vous avez une mascotte de classe, utilisez CreateAI pour former la mascotte à réagir aux mouvements qui donnent un retour aux élèves, par exemple en les félicitant ou en les récompensant avec des points de classe.