Dessine-moi une sorcière
Activité débranchée pour découvrir l’Intelligence Artificielle au cycle 3
L’objectif de cette séance est de comprendre comment une Intelligence Artificielle apprend :
– sans utiliser d’outil génératif
– en respectant le cadre d’usage de l’IA en éducation.
- Chaque élève réalise son propre dessin de sorcière constituant ainsi une base de données d’images.
- Les élèves identifient les critères visuels qui permettent de reconnaître le personnage de la sorcière.
- À partir de ces critères, la classe identifie les critères récurrents et détermine ceux qui seront pertinents pour identifier les dessins de sorcières.
- Les élèves écrivent un algorithme.
- L’algorithme est ensuite testé, corrigé et amélioré, montrant que tout programme est faillible et doit être entraîné avec soin.
L’activité permet aux élèves :
- d’exercer leur regard d’observateur,
- de comprendre le rôle et l’importance des données,
- de comprendre la notion de seuil,
- de comprendre la notion de pondération,
- de découvrir un fonctionnement essentiel de l’apprentissage supervisé,
- de développer leur pensée critique face aux technologies numériques.
Une approche créative, accessible et conforme au cadre d’usage de l’IA en éducation, qui montre que l’on peut explorer l’IA à l’école sans écran, tout en donnant du sens aux apprentissages.
La séance
Compétences numériques
Compétences du CRCN (Cadre de Référence des Compétences Numériques)
- Domaine 1 – Informations et données : Traiter des données (comprendre la notion de base de données).
- Domaine 2 – Communication et collaboration : Partager et publier (comprendre la destination des dessins).
- Domaine 3 – Création de contenus : Programmer (comprendre la logique algorithmique).
Compétences du CRCN Édu (Mobilisées par l’enseignant)
- Domaine 2 – Ressources numériques : Sélectionner des ressources respectant le RGPD et l’éthique.
- Domaine 3 – Enseignement-Apprentissage : Concevoir des situations d’apprentissage incluant le numérique pour développer l’esprit critique.
- Domaine 6 – Engagement professionnel : Se référer aux cadres éthiques (IA et données).
Objectifs d’apprentissage
À l’issue de la séance, l’élève doit être capable de :
- Décrire des caractéristiques visuelles d’un personnage (Comprendre).
- Produire un dessin en respectant des consignes simples (Créer).
- Classer des images selon des critères formalisés (Analyser).
- Expliquer comment un algorithme apprend à partir d’exemples annotés (Comprendre).
- Tester et corriger un modèle simple de classification (Évaluer).
Matériel
- Feuilles blanches
- Crayons à papier
- Support de projection
- Feuille de recueil des résultats
- Système de projection (VPI, TBI, ENI)
Déroulement de la séance
Phase 1 : Mise en situation
- Lancer le support de présentation et lire l’histoire.
- Dire : « Aujourd’hui, nous allons aider Mila et Léo à programmer une machine. »
Expliciter la mission : aider le cogitron à identifier les images de sorcière.
Phase 2 : Production des dessins, création de la base de données
Consigne : « Dessine une sorcière. «
- Laisser les élèves dessiner sans intervenir.
- Encourager les élèves à dessiner.
- Insister sur le fait qu’il est important de reconnaitre la sorcière rapidement. Ce n’est pas important de « bien dessiner ».
Exemples de caractéristiques permettant d’identifier les sorcières
| Catégorie | Attributs |
| Apparence physique | – Chapeau pointu noir avec large bord |
| – Nez crochu, parfois avec une verrue | |
| – Cheveux ébouriffés (gris, noirs ou verts) | |
| – Yeux perçants avec pupilles étranges | |
| – Peau pâle ou verdâtre | |
| – Sourire maléfique avec dents jaunies ou pointues | |
| Accessoires | – Baguette ou bâton magique (avec gemme lumineuse) |
| – Balai volant | |
| – Livre de sorts ou grimoire ancien | |
| – Chaudron fumant avec liquide bouillonnant (vert, violet, etc.) | |
| – Animaux familiers : corbeau, chat noir, chauve-souris | |
| Vêtements et détails | – Cape sombre ornée de motifs (étoiles, lunes, symboles occultes) |
| – Gants ou ongles longs (parfois avec bagues) | |
| – Bottes pointues avec boucles en métal ou or | |
| – Bijoux étranges : amulettes, pendentifs en forme d’œil | |
| Décor | – Forêt lugubre avec arbres noueux |
| – Lune pleine en arrière-plan | |
| – Ombres inquiétantes | |
| – Potions et fioles sur des étagères |
Phase 3 : Extraction des critères permettant de reconnaitre l’image d’une sorcière
- Demander aux élèves de nommer les éléments de leurs dessins permettant de caractériser les sorcières.
- Noter chaque élément dans un tableau et indiquer combien des dessins contiennent cet élément
- Choisir les données qui dépassent un certain seuil. Par exemple, on ne retient que les éléments ayant été dessiné par plus de 20 élèves.
- Exclure les critères subjectifs comme « laide » pour ne garder que les éléments qui peuvent être « vus ».
Phase 4 : Écriture d’un algorithme
- Choisir un nombre de critères à garder.
- Écrire l’algorithme : si dans l’image, on retrouve (x) caractéristiques suivantes (lister les caractéristiques extraites du tableau précédent et choisies par la classe ) alors, nous décidons que l’image est celle d’une sorcière, sinon l’image n’est pas celle d’une sorcière.
- Variante sur l’écriture de l’algorithme : on pourrait écrire l’algorithme de la manière suivante : » SI (Chapeau = OUI) ET (Balai = OUI) ALORS c’est une Sorcière. »
Phase 5 : Validation du modèle
Les élèves testent le “programme”
Question : Pourquoi certaines images qui représentent des sorcières ne sont-elles pas reconnues/identifiées par notre algorithme ?
Éléments de réponse :
- Base de données biaisée (sorcière stéréotypée)
- Données insuffisantes
- Algorithme trop restrictif ou trop large
À retenir
L’échec de la reconnaissance n’est pas une erreur de l’algorithme, mais une leçon de culture numérique.
L’IA est un miroir : l’algorithme ne fait que refléter les stéréotypes et les limites de la vision humaine injectés dans la base de données. Il est biaisé parce que les données le sont.
L’Humain est responsable : pour corriger les erreurs et les biais, il faudra choisir d’enrichir la base de données avec des images plus variées et moins stéréotypées.
Support de projection
Feuille de recueil des résultats (document éléve)
Prolongements
| Domaine | Objectifs | Propositions d’activités |
| Arts Plastiques et Histoire de l’Art | Étudier l’évolution des stéréotypes visuels à travers les époques. Comprendre que la « donnée » visuelle est culturelle. | 1. Rechercher des représentations de sorcières dans l’histoire de l’art (gravures, tableaux de Goya, illustrations de contes). Comparer les critères visuels de ces époques avec ceux identifiés par les élèves (ex: le balai n’est pas toujours présent, le sabbat). 2. Dessiner la Rupture : créer une œuvre de type « contre-stéréotype » (la sorcière moderne, gentille, d’une autre culture) pour enrichir la base de données initiale et lutter contre le biais. |
| Mathématiques et Statistiques | Comprendre le rôle du volume de données et de la représentativité (l’échantillon). Maîtriser les notions de sondage et de fréquence. | 1. Sondage Maison (Alimenter la base de donnée) : les élèves mènent une micro-enquête à la maison (famille, voisins) : « Dessinez une sorcière en 30 secondes. » Ils collectent les dessins (données) et comptent la fréquence d’apparition des critères (chapeau, balai, chaudron, etc.). 2. Représentation Graphique : Créer des graphiques en barres ou circulaires pour comparer les résultats du sondage maison avec les dessins de la classe. Question : un plus grand volume de données (sondage élargi) modifie-t-il les critères majoritaires ? |
| Français (Production Écrite) | Utiliser un vocabulaire précis et descriptif pour générer une image mentale claire. | 1. Le Portrait-Code : rédiger la description détaillée de la sorcière idéale (celle qu’ils souhaitent que l’IA reconnaisse). L’exercice doit être d’une précision absolue pour servir de « prompt » efficace à une machine, en utilisant un vocabulaire technique (forme, couleur, position). 2. L’Antonyme du Portrait : écrire un portrait littéraire de la sorcière qui contredit délibérément tous les critères de la base de données initiales, en utilisant des antonymes (ex: au lieu de « nez crochu », « nez droit et fin »). |
| Travail sur les Biais et EMC | Développer l’esprit critique face à la diffusion des stéréotypes culturels via les médias et les IA. | 1. Analyse des Médias : étudier des extraits de films ou dessins animés (ex: Blanche Neige vs Kiki la petite sorcière) et relever les critères d’une « bonne » et d’une « mauvaise » sorcière. 2. Biais de Confirmation : se questionner : « Pourquoi l’IA ne reconnait-elle pas toutes les images de sorcières? » (Importance des données d’entrainements). |
Sources et références
Cadre d’usage de l’IA en éducation : education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-en-education Pour l’approche éthique et explicative.
Charte pour l’éducation à la culture et à la citoyenneté numériques : eduscol.education.fr/3730/charte Pour la formation à l’esprit critique face aux données.
Programme du cycle 3 en vigueur à la rentrée 2023. https://eduscol.education.fr/784/enseigner-les-sciences-et-la-technologie-cycles-1-2-et-3