Des algorithmes à l'Intelligence Artificielle
Recommandé pour: 14-16 years
5h + prep and post work
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Les algorithmes, qui ont permis le développement de l'intelligence artificielle, sont au cœur de tous les systèmes automatisés. Parmi eux, les véhicules à conduite autonome sont les plus emblématiques car l'intelligence artificielle dont ils sont dotés donne parfois le sentiment qu'un ordinateur peut agir comme un humain ...
L'objectif de ce module est de démystifier l'intelligence artificielle, en montrant d'abord aux participants que des comportements sophistiqués peuvent être obtenus en combinant des structures de programmation simples. Les participants sont ainsi amenés à concevoir des programmes de complexité croissante pour permettre à un robot de suivre un parcours automatiquement, tout en évitant des obstacles imprévus.
Les principes de base de l'intelligence artificielle (réseaux de neurone, apprentissage) sont introduits, ainsi qu'un exemple d'application pour la reconnaissance de forme.
Le module est introduit par une courte vidéo de démonstration des capacités d'un véhicule à conduite autonome de type Tesla. L'accent est mis sur la nécessité de mener différentes tâches simultanément :
- Choisir le meilleur chemin pour arriver à destination
- Prendre en compte l'environnement proche du véhicule (bords de route, panneaux, feu de circulation ...)
- Réagir à des évènements imprévus (piétons, autres véhicules)
Les technologies permettant la réalisation de ces tâches sont présentées, ainsi que la structure générique d'un système automatisé.
La notion d'algorithme est introduite, comme une suite d'actions organisée pour atteindre un objectif. Le programme est l'implémentation de l'algorithme dans un langage compréhensible par la machine.
Dans une première activité, les participants devront organiser et paramétrer des ordres simples (avancer de x cm, tourner de x°) permettant à leur robot de rester sur la piste. Ils découvriront alors les limites d'une telle approche (décalage progressif, impossibilité de fonctionner sur un autre parcours).
Dans une second activité, les participants vont s'approprier le fonctionnement de capteurs de couleur, qu'ils devront exploiter pour détecter une sortie de piste du robot et générer la bonne correction de trajectoire. A la fin de la seconde activité, chacun des robots devra pouvoir évoluer sur n'importe quelle piste. Mais quand est-il des obstacles imprévus ?
Dans une troisième activité, les participants sont invités à tester le fonctionnement d'un capteur de distance à ultrasons, capteur qu'ils devront prendre en compte dans leur programme pour permettre au robot de s'arrêter devant un obstacle imprévu. A la fin de la troisième activité, plusieurs robots pourront coopérer sur la même piste, tout en évitant les collisions.
La dernière activité pratique est un challenge robotique entre équipes consistant à réaliser un "slalom parallèle" le plus rapidement possible, sans renverser le piéton en fin de circuit.
En guise de conclusion, le fonctionnement d'un algorithme à réseau de neurones artificiel est présenté, ainsi que son implémentation sur un robot pour "apprendre" et optimiser sa trajectoire.
Les activités pratiques se déroulent par groupe de 2.
