Ateliers Intrépides de la tech
Les ateliers intrépides de la tech se déroule sur 1H30 + 30 min de présentation métier d’un invité.
Objectifs pédagogiques
Compétences techniques
- Découvrir les intrépides de la tech
- Comprendre le fonctionnement des IA, des données et des biais de données
- Aborder le sujet de l’importance de la place des femmes dans les métiers de la tech
Matériel
- Un ordinateur
- Un projecteur
Déroulé de l'activité
Sommaire
Détail de l’activité
PRÉSENTATION (Slide 1, 2 & 3)
Slide 1 :
Les intrépides de la tech:
Lancé fin 2019 par un collectif d’acteurs engagés sur les questions de la mixité dans le secteur de la tech et du numérique (La Simplon Foundation, Magic Makers, La Compagnie du Code, JobIRL), le projet Les Intrépides de la Tech encourage et accompagne les jeunes, (et particulièrement les jeunes-filles), dans leurs réflexions sur leurs projets d’orientations professionnelles, à travers diverses actions.
Slide 2 :
Magicmakers :
Tu peux maintenant te présenter plus en profondeur, ainsi que magicmakers. Ce que tu as envie de dire sur l’entreprise et sur ton métier au quotidien.
Slide 3 :
Déroulé du jour. On va se pencher sur le thème de l’intelligence artificielle :
- Qu’est qu’une IA? Comment fonctionne t-elle?
- Comment l’utilisons-nous dans notre quotidien ?
- La force de la mixité dans le domaine de la programmation et des IA
- Avec une expérimentation de reconnaissance d’images pour visualiser cette importance.
- Et l’on terminera avec un témoignage métier où tu peux citer le nom de la personne qui va intervenir et où elle travaille.
BRAINSTORM : QU’EST CE QUE L’IA? (slides 4 à 7)
Slide 5 :
Tu peux te servir des slides pour poser les questions, il est temps de faire participer les élèves !
- Est-ce que vous avez déjà entendu parler d’intelligence artificielle ? IA ? Machine learning ? Apprentissage machine ?
Le machine learning, c’est comme enseigner à un ordinateur à faire des devinettes en lui montrant beaucoup d’exemples, afin qu’il puisse deviner correctement par lui-même à l’avenir. C’est comme un apprentissage où l’ordinateur devient de plus en plus fort en pratiquant.
- C’est quoi pour vous l’IA ?
Slide 6 :
- Où est-ce qu’il y en a autour de nous ?
- Que peut-on faire avec ?
Slide 7 :
- C’est quoi des neurones ? Un réseau ? Et donc un réseau de neurones ?
- Comment l’humain apprend ? Comment avez-vous appris ce qu’était un chat et la différence avec un chien ?
- Comment fonctionne une IA ?
ACTIVITÉ DÉBRANCHÉE : JEU DE NIM (slide 8 & 9)
Faire des groupes :
- Composition des équipes par 2. S’il reste un élève seul, l’animateur joue avec lui.
- Positionner 7 bâtons (allumettes, coton tiges..) entre les 2 joueurs.
But du jeu : enlever 1 à 2 bâtons maximum par tour. Celui qui enlève le dernier bâton a perdu.
Résultat : Les enfants doivent jouer plusieurs parties jusqu’à trouver la stratégie gagnante à coup sûr !
La stratégie gagnante est limitée, car on ne peut le faire qu’en débutant la partie. Et pour cela il faut commencer en enlevant 2 bâtons au premier coup.
Quand une équipe a trouvé comment gagner à coup sûr, elle t’interpelle pour te donner discrètement la solution afin de laisser le temps à tout le monde de chercher.
Il est important de laisser chaque équipe s’entraîner assez pour trouver la solution, car cela fait partie intégrante de la compréhension du travail d’une IA.
Quand toutes les équipes ont trouvé, on peut analyser ce que l’on vient de faire :
- On vient tout simplement de faire la même chose qu’une IA aura besoin de faire pour apprendre à jouer, et enregistrer le coup gagnant.
- L’intelligence artificielle que nous pourrions créer pour apprendre ce jeu, aura besoin de données : les règles du jeu : combien de bâtons elle a le droit d’enlever, qu’il faut jouer en tour par tour, et que celui qui enlève le dernier bâton a perdu.
- Puis elle a besoin de s’entraîner comme nous venons de le faire ! Elle va, comme nous, mémoriser les parties qu’elle fait au fur et à mesure, pour ensuite comprendre la stratégie et la retenir.
Voyons maintenant les limites de l’IA.
- Qu’est ce que cette IA, qui se serait entraînée comme nous venons de le faire, ne serait pas capable de faire alors qu’un humain pourrait le faire sans problème?
- Si on ajoute 1, ou 2 bâtons : L’humain rebondirait plus vite que l’IA qui, elle, va devoir se réentrainer de zéro.
- Si l’on change la règle, et que celui qui prend le dernier bâton a gagné ! L’ia serait perdu, elle ne pourrait comprendre cette donnée qui n’est pas celle sur laquelle elle a été entraînée.
PROJET GUIDÉ : RECONNAISSANCE D’IMAGES (slide 10 & 11)
On va utiliser teachable machine. Il n’y a pas besoin de se créer un compte.
Les étapes sont en slide 11 et tu peux les laisser à l’écran tout le temps de l’expérimentation. Voici les points importants sur lesquels tu vas faire réfléchir les élèves pendant leurs tests :
Pour l’étape 4 :
C’est ce qui va servir de données d’entraînement pour notre IA. A quoi pouvons nous faire attention pour bien entraîner notre IA ?
- Plusieurs réponses possibles :
- Le nombre d’images que l’on va lui donner
- Les décors qu’il peut y avoir sur les images que l’on choisit
- Si il n’y a qu’un chat, plusieurs, une personne avec?
- L’entraîner en pensant à mettre des chiots et des chatons
- La position de l’animal : mettre des images debout, assis, animal en entier, ou que la tête en gros plan ….
C’est une véritable réflexion à faire qui va jouer sur la capacité de notre IA à reconnaître le plus de chats et de chiens possibles quand on fera le test.
Et cela peut nous éviter de créer, ce que l’on appelle des biais :
Par exemple, si je mets que des chiens à poils longs alors que je ne mets que des chats à poils courts, je vais biaiser mon IA en lui faisant apprendre qu’un chien a le poil long, et un chat a le poil court.
-> Laisse les jeunes te donner d’autres exemples de biais.
Pour l’étape 7 :
Faire plusieurs tests en demandant de reconnaître différentes images et analyser le taux de probabilité que donne l’IA quand elle pense reconnaître un chien ou un chat.
Demander les résultats des élèves, et posez vous tous ensemble sur une IA qui ne fonctionnerait pas assez bien. Regardez tous ensemble les données qui ont été mises pour entraîner l’IA, et ce qu’il faudrait changer (plus d’images, plus de races différentes, etc….)
BRAINSTORM DES BIAIS DANS L’IA ET LA VIE RÉELLE (slide 12 à 17)
Pour l’étape 13 :
Le but de cette présentation est de démontrer l’importance de la participation active des femmes dans la programmation. La diversité des genres va permettre de travailler des algorithmes conçus pour le plus grand nombre de personnes.
Pour l’étape 14 :
Certaines études ont suggéré que les femmes pourraient avoir un risque légèrement plus élevé de blessures dans certaines circonstances. Cela peut être attribué à des différences physiologiques, comme la taille et la masse corporelle moyenne, ainsi que la distribution de la masse entre le haut du corps et les membres inférieurs.
Plus précisément, certaines études ont indiqué que les femmes pourraient être plus susceptibles de subir des blessures au niveau du cou, de la poitrine et des membres inférieurs dans des accidents de voiture, tandis que les hommes pourraient être plus susceptibles de subir des blessures à la tête. Ces différences peuvent être influencées par les caractéristiques anatomiques et biomécaniques distinctes entre les sexes.
La sécurité routière peut bénéficier de la participation active des femmes dans la conception des véhicules. Elles peuvent contribuer à la prise en compte des besoins spécifiques des conductrices, des passagères et des enfants, en veillant à ce que les caractéristiques de sécurité soient adaptées à tous les genres.
Pour l’étape 15 :
L’algorithme biaisé. Joy Buaolamwiki travaillait avec des logiciels de reconnaissances faciales, quand elle s’est aperçue que nombre d’IA ne pouvait reconnaître son visage. En effet, les gens ayant codé ces IA n’ont pas pris en compte assez de données de couleurs de peau différentes, de structures faciales, etc.
L’importance des femmes dans la reconnaissance faciale d’une IA est cruciale pour garantir une technologie équitable et précise. La qualité et la diversité des ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles d’IA influent directement sur la capacité de la technologie à reconnaître et à traiter correctement les visages de différents groupes, y compris les femmes.
Pour l’étape 16 :
L’utilisation de données vocales provenant d’une diversité de locuteurs, y compris des hommes et des femmes, contribue à minimiser les biais de genre dans les systèmes de reconnaissance vocale. Cela garantit que les performances du modèle sont égales pour les voix féminines et masculines.
Pour l’étape 17 :
Laisse les élèves te donner leurs solutions pour éviter les données biaisées. Tu attends forcément la conclusion de la diversité dans le domaine de l’informatique et l’impact positif qu’elle a !
ACTIVITÉ BONUS (slide 18)
Une activité cachée t’attend en slide 20. Si tu animes depuis peu cette présentation, que tu te retrouves à parler plus vite que prévu, ou avoir eu moins d’inspiration pour parler autant de temps, pas de problème ! Sers toi de l’activité bonus pour combler ton temps d’intervention avant de passer la parole au témoignage métier.
Quickdraw est un site basé sur un réseau de neurones qui s’entraîne au fur et à mesure des dessins faits par les utilisateurs. Il suffit de cliquer sur c’est parti, il va te proposer un thème de dessin à faire en 20 secondes, et au fur et à mesure que tu dessines, l’IA essaye de deviner ce que tu veux représenter. Quand elle trouve, ca passe à un autre thème à dessiner
TÉMOIGNAGE MÉTIER (slide 19 & 20)
Pour l’étape 19 :
Présente la personne qui vient en intervention après ton animation et introduis là pour lui donner la parole. Tu auras reçu en amont un lien meet où la personne sera connectée pour intervenir.
Comment se passe le témoignage métier en détails :
- Connecte toi sur le lien visio transmis dans le mail récap à l’enseignante (dès que tu arrives dans la salle, pendant ta préparation, ce sera plus simple pour la suite)
- Introduis le ou la professionnel.le une fois que tu te connectes à la visio en mode « bonjour XX, vous êtes ici avec la classe X du lycée de XX, nous vous laissons la parole pour présenter votre métier »
- elle va passer ses slides et présenter son métier pendant 15 min env.
- puis il y a un temps d’échange Questions/Réponses avec les élèves les 10 dernières minutes.
Questions types si les enfants sont un peu timides au départ, pour lancer la discussion (à adapter en fonction de ce que la personne dit) :
- Quelles sont les compétences à avoir pour faire votre métier ?
- Avez-vous besoin de l’anglais au quotidien ?
- Avez-vous beaucoup de collègues ?
- Est-ce que vous envisagez de faire ce métier longtemps ou peut-on en changer après quelques années ?
- Est-ce qu’il faut forcément faire des études longues ou est-ce qu’il existe des formations courtes ?
Pour l’étape 20 :
Il est temps de remercier la classe pour ce moment de partage et leur donner la parole pour un débrief sur cette intervention!
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