Tuto IA : découvrir Machine Learning for Kids
Machine Learning for Kids (MLK) est une plateforme en ligne gratuite qui permet de s’initier simplement au Machine Learning, une technique utilisée pour créer de l’Intelligence Artificielle. Dans ce tutoriel, tu vas créer un premier modèle autour d’un exemple simple : faire la différence entre un robot et un humain.
Avec Machine Learning for Kids, sans écrire de code, tu peux entraîner un modèle capable de reconnaître des images, du texte, des sons ou des nombres !
Présentation
MLK fonctionne directement dans un navigateur web : machinelearningforkids.co.uk
Depuis la page d’accueil, tu peux :
- Accéder à tes projets
- Explorer des exemples grâce à des tutoriels
- Tester des modèles déjà prêts
Chaque projet suit la même démarche : Créer → Entraîner → Tester → Faire. C’est cette progression que tu vas suivre.
Créer
Dans le menu à droite, sélectionne Projets – Ajouter un nouveau projet
Renseigne les informations :
- Nom du projet : Robots-Humains
- Types de projet : Images (tu vas apprendre à la machine à distinguer les robots des humains.
Tu accèdes ensuite à un tableau de bord avec les quatre étapes du Machine Learning.
Entraîner
Dans l’onglet Entraîner, crée deux étiquettes Ajouter des étiquettes :
- robot
- humain
Dépose ensuite dans chaque catégorie plusieurs images (minimum 10-15 par catégories). Plus les images sont variées (formes, couleurs, angles), plus ton modèle sera fiable. Tu peux utiliser des robots jouets, des robots industriels ou humanoïdes, ainsi que des photos de personnes de styles différents.
Remarque : tu as besoin d’au minimum deux étiquettes, mais tu peux en créer davantage si ton projet le nécessite.
Lorsque tes exemples sont prêts, sélectionne Revenir au projet.
Apprendre et tester
Cette étape permet de créer un modèle d’apprentissage à partir des exemples que tu as collectés. Sélectionne : Entraîner un nouveau modèle.
MLK analyse alors toutes les images et cherche ce qui distingue un robot d’un humain. Une fois l’entraînement terminé, teste ton modèle :
- en utilisant ta webcam pour vérifier s’il reconnaît un humain,
- ou en important une nouvelle image (robot ou humain).
Si la reconnaissance est correcte, tu peux passer à la dernière étape (Revenir au projet). Si le modèle se trompe, ajoute des images supplémentaires ou diversifie ta base.
Affiner les données est souvent la clé d’un bon modèle !
Faire
Dans l’onglet Faire, clique sur Scratch 3 – Ouvrir dans Scratch 3.
Ce bloc retourne le taux de confiance de la reconnaissance effectuée (valeurs comprises entre 0 et 100). Tu peux maintenant créer un petit programme Scratch où différents sprites (des images de robots et d’humains) sont identifiés et placés dans la zone « Robot » ou « Humain » lorsqu’ils sont cliqués.
À toi maintenant d’explorer MLK et de créer tes propres modèles d’apprentissage !
