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Deux amis, Max et Lila, jouaient dans le parc près de chez eux quand ils ont vu un petit oiseau avec une crête orangée, des ailes grises et jaunes, qui sautait de branche en branche à la recherche d’insectes à manger. Intrigués, ils rentrent à la maison en courant et demandent à leurs parents de l'aide pour découvrir le nom de cet oiseau. Après plusieurs recherches sur internet, ils découvrent l'identité de ce mystérieux voisin : un Roitelet triple-bandeau. 🤩🐦
Cette expérience a éveillé leur curiosité et ils ont décidé d'en savoir plus sur les autres espèces qui vivent dans leur commune. Mais après avoir interrogé plusieurs personnes de leur voisinage en quête d'informations, ils ont réalisé que beaucoup d'entre elles ne s'intéressent pas aux oiseaux. 😔
Comment est-ce possible ? 🤌🤌 Ils sont pourtant nombreux et faciles à observer. Il suffit de lever son nez de son téléphone. Est-ce l’ignorance de leur présence qui les menace ? Lila et Max sont bien d’accord, il est grand temps de sensibiliser tout le monde à leur présence afin de les protéger.
S'inspirant de Pokémon, Lila imagine créer un jeu qui inciterait les gens à prendre des photos des oiseaux qu'ils rencontrent dans leur environnement, et à les identifier grâce à un site internet magique. "Grâce à ce jeu", enchérit Max, "nos voisins pourraient en apprendre davantage sur les différentes espèces d'oiseaux, témoigner de leur présence et aider les communautés locales de protection de la nature." 🫶 🎋🐦
Ils espèrent que cette idée motivera beaucoup de leurs voisins à être plus attentifs à leur environnement, et à apprendre comment vivre en harmonie avec les oiseaux de leur commune.
Éveiller la curiosité, des oiseaux au “machine learning”
La curiosité est un trait essentiel de notre nature humaine.
Elle nous pousse à découvrir le monde qui nous entoure et à nous poser des questions sur ce qui nous semble mystérieux ou inconnu. Mais
Dans cet article, j'aimerais explorer un parcours d'apprentissage qui commence par la simple observation des oiseaux et qui pourrait nous mener vers une découverte de plus en plus profonde du monde de la technologie.
Observer les oiseaux pour éveiller la curiosité
Quel est cet oiseau ? De quelle espèce s'agit-il ? Qu'est-ce qu'il fait ici ? Ces questions nous poussent à chercher des réponses et à en apprendre davantage sur le monde qui nous entoure.
Mon idée consiste à créer un jeu de piste où des marques-pages seraient distribués lors d'actions ciblées dans les écoles. Ces cartes présentent les oiseaux locaux et les indices pour les observer. Les élèves seraient invités à prendre une photo de l'oiseau et à télécharger leur témoignage sur une plateforme de recensement ornithologique. Des récompenses pourraient être prévues pour les meilleurs pisteurs, ce qui inciterait les élèves à participer activement à la protection des oiseaux de leur région.
Le but de ce jeu est d'éveiller la curiosité des enfants pour les oiseaux et de les encourager à en apprendre davantage sur les différentes espèces. En apprenant à observer les oiseaux, les enfants peuvent découvrir un monde fascinant et développer une appréciation pour la nature qui les entoure. De plus, en participant à la protection des oiseaux, les enfants peuvent avoir un impact positif sur leur environnement et contribuer à la préservation de la biodiversité.
Ce type d'initiative peut être adapté à différents contextes et peut être utilisé pour sensibiliser les gens à d'autres sujets environnementaux tels que la faune, la flore ou la pollution. Je suis convaincu qu'en encourageant la curiosité et l'apprentissage continu, nous pouvons donner un coup de pouce à l’environnement grace à l’aide de citoyens plus conscients et responsables.
Voilà ma curiosité éveillée grâce à l'observation des oiseaux, mais… du coup, comment est-il possible qu'une application arrive à reconnaître autant d'espèces différentes ?
Reconnaître les espèces grâce à l'IA
Les applications de reconnaissance d'oiseaux utilisent généralement la technologie de l'apprentissage automatique ou machine learning pour identifier les espèces à partir de photos. Cela implique d'entraîner un modèle informatique en lui présentant de nombreuses images d'oiseaux de différentes espèces, en leur attribuant les noms correspondants. Le modèle utilise ensuite ces exemples pour apprendre à identifier les caractéristiques visuelles qui distinguent chaque espèce.
Une fois que le modèle est suffisamment entraîné, il peut être utilisé pour identifier les espèces d'oiseaux à partir de nouvelles photos. La précision de la reconnaissance dépend de la qualité de l'image et de la qualité de l'entraînement du modèle. Plus le modèle est entraîné avec des exemples variés et de haute qualité, plus il sera précis.
N'est-ce pas une belle occasion pour les enfants (et les adultes) de découvrir cette technologie fascinante et de comprendre comment elle fonctionne ?
Holalalala, tout cela est très intéressant, mais cela paraît super compliqué. Comment faire si je veux appliquer ce machine learning dans ma vie de tous les jours ? 😵💫
Jouer avec le machine learning
Dans ma recherche sur mon projet "a learning adventure", j'ai pu découvrir et jouer avec toute une série de jeux éducatifs très intéressants.
Dans le jeu appelé "while true: learn()", j'incarnais un ingénieur en IA qui cherchait à résoudre des problèmes en programmant des agents autonomes. Cette expérience m'a aidé à comprendre comment fonctionne le machine learning (ML) et à me familiariser avec les outils nécessaires pour créer mes propres projets et même ma propre entreprise.
Un jeu pour apprendre, mais pour apprendre quoi?
Ce jeu simule des cas pratiques réels auxquels sont confrontées les professionnels de l'industrie de l'apprentissage automatique et de la science des données. En résolvant ces sortes de casse-têtes, j'ai développé indirectement mes compétences sur les concepts suivants. :
- Collecte et préparation de données : j'ai appris à collecter des données provenant de différentes sources, à les nettoyer et à les préparer pour l'analyse.
- Hyperparamètres : j'ai compris l'importance des paramètres qui ne sont pas appris à partir des données d'entraînement, mais plutôt spécifiés avant l'entraînement du modèle.
- Déploiement : j'ai appris les étapes nécessaires pour mettre en place un modèle d'apprentissage automatique dans un contexte pratique.
Bref, j'ai pu acquérir des connaissances sur le machine learning, tout en améliorant ma capacité à résoudre des problèmes, à penser de manière analytique et à prendre des décisions stratégiques pour améliorer les performances du modèle.
Ces compétences sont transférables à des domaines professionnels tels que la science des données, l'intelligence artificielle, l'analyse de données et bien d'autres.
C'est pas dégueulasse.
Appliquer le machine learning
Avec les connaissances acquises en jouant à "while true learn", une piste intéressante pour continuer est le site "Teachable Machine".
C'est un outil qui permet d'entraîner des modèles ML à partir de simples données d'entrée, telles que celles provenant d'une webcam. Vous pouvez ainsi entraîner des modèles pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la reconnaissance d'objets ou la détection de mouvements.
Tu vas voir, l'interface est familière :
L'utilisation de ton modèle de Machine Learning peut sembler intimidante, mais il existe des plateformes telles qu'Adacraft qui te permettent de le faire facilement en utilisant une méthode de programmation visuelle par blocs. Chaque bloc représente une action ou une fonction spécifique, et les blocs peuvent être connectés en séquence pour créer des programmes plus complexes.
Il existe plein de ressources et tutoriels à ce sujet, je t’invite à rechercher par toi même en ligne.
En reliant la nature, la technologie et l'apprentissage, je voulais partager comment une activité apparemment simple peut devenir une passerelle vers la découverte, stimulant notre soif d'apprendre et nourrissant notre curiosité à différents niveaux.
Alors que vous choisissiez de vous concentrer sur l'identification des espèces ou de plonger dans les dernières innovations technologiques, l'observation des oiseaux peut devenir une formidable source de découvertes et d'enrichissement personnel. Ouvrez grand les yeux et les oreilles, et laissez-vous emporter par la curiosité !
Cher chatGPT, quels sont tes conseils pour que la transition soit la plus progressive possible? Pourrais-tu me donner des exemples?
En effet, passer du jeu "while true: learn()" à la manipulation d'Arduino peut sembler intimidant pour beaucoup. Pour faciliter la transition et rendre l'apprentissage plus progressif, je te conseille les étapes suivantes :
- Comprendre les principes fondamentaux : Avant de plonger dans la manipulation d'Arduino, il est important de comprendre les concepts fondamentaux de la programmation, tels que les variables, les boucles, les fonctions, etc. Il est possible de trouver des ressources en ligne pour apprendre les bases de la programmation.
- Utiliser un simulateur : Pour se familiariser avec Arduino, il est possible d'utiliser des simulateurs en ligne qui permettent de créer des circuits virtuels et de les programmer. Cela permet de se familiariser avec l'interface d'Arduino et de tester des projets sans avoir besoin de matériel physique.
- Utiliser des kits de démarrage : Les kits de démarrage Arduino sont conçus pour les débutants et contiennent tous les composants nécessaires pour réaliser des projets simples. Les kits comprennent des instructions détaillées et des exemples de code pour aider les débutants à comprendre comment fonctionne Arduino.
- Suivre des tutoriels : Il existe de nombreux tutoriels en ligne qui expliquent comment réaliser des projets spécifiques avec Arduino. Ces tutoriels peuvent aider à comprendre les différentes fonctionnalités d'Arduino et à acquérir de l'expérience en travaillant sur des projets pratiques.
- Participer à une communauté : Les communautés Arduino sont une excellente ressource pour les débutants. Elles permettent de poser des questions, de partager des projets et de recevoir des conseils et des astuces de la part d'autres utilisateurs d'Arduino.
En suivant ces étapes, les utilisateurs peuvent progressivement acquérir les compétences nécessaires pour travailler avec Arduino et utiliser le machine learning pour leurs projets.
ha, et comment cet article peut il répondre à la question du début: ”comment pouvons-nous maintenir cette curiosité en mouvement et la transformer en une opportunité d'apprentissage continu ?”
En mettant l'accent sur la découverte, la recherche et l'application pratique, l'article montre comment cette expérience peut être utilisée comme point de départ pour éveiller la curiosité et encourager l'apprentissage continu. De plus, l'article propose des outils et des ressources pour aider les lecteurs à développer leur curiosité et leur capacité à apprendre de manière autonome, en s'appuyant sur des exemples concrets tels que le jeu « While True: Learn » et l'utilisation de l'Arduino.
Merci chatGPT, t’es super. 🥰
