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Les enseignants utilisent la reconnaissance faciale pour voir si les étudiants font attention

Rappelez-vous ces jours d’être à l’école en train de se concentrer en classe? Eh bien, une école en France espère s’attaquer à ces esprits errants en utilisant la technologie.

ESG Business School à Paris lance un programme d’intelligence artificielle qui permettra d’identifier si les élèves font attention en classe.

À partir de septembre, le logiciel appelé Nestor (comme le majordome de la bande dessinée The Adventures of Tintin) utilisera les webcams des étudiants pour examiner les mouvements oculaires et les expressions faciales afin de déterminer s’ils sont vraiment attentifs à une conférence vidéo.

« Au cours des dernières décennies, tout le monde pensait que les taxis devaient vivre pour toujours. Uber a détruit le système pour le reconstruire. Je voulais faire quelque chose de similaire dans l’éducation, en particulier pour les étudiants pauvres et l’e-learning », Marcel Saucet, fondateur de LCA Learning, le Société qui a créé Nestor, a déclaré.

En utilisant 20 repères clés sur le visage de l’utilisateur: les yeux, les sourcils, les lèvres, la mâchoire – Nestor peut comprendre comment l’utilisateur se comporte devant une leçon vidéo de 5 minutes.

« Nous utilisons des algorithmes d’apprentissage machine pour améliorer les performances de l’outil. En outre, nous travaillons avec les psychanalystes, comme le Dr Saverio Tomasella, pour garder une compréhension humaine dans la solution et la rendre plus précise », a déclaré Nicolas Delhaume, de LCA Learning.

À la fin du clip, les étudiants doivent passer un quiz sur les moments où ils n’apprennent pas.

Études

Nestor – qui a été présenté lors de l’événement du Conseil des peuples du peuple de l’ONU à New York – recueillera des données de plusieurs sessions pour élaborer un schéma qui prédit lorsque les étudiants sont plus susceptibles de se focaliser, selon Saucet.

« Si l’attention d’un certain élève diminue après 2 minutes et 30 secondes, par exemple, une notification apparaîtra sur l’écran 10 secondes avant cette horodatage pour les avertir », a déclaré Saucet.

Le logiciel peut également s’intégrer avec les réseaux sociaux et le calendrier des étudiants pour suggérer des temps d’étude.

« Si la routine d’un étudiant est de regarder YouTube à 10h en semaine, Nestor pourrait suggérer qu’ils étudient à la place », a déclaré Saucet.

Au départ, Nestor travaillera uniquement pour les étudiants bénévoles qui suivent des conférences à distance pour deux cours en ligne à ESG Business School.

Cependant, Saucet prévoit d’étendre la technologie à tous les étudiants, qui recevront des notifications chaque fois qu’ils n’écouteront pas en classe.

Cela pourrait également aider les enseignants à améliorer l’efficacité de leur enseignement car ils pourraient recevoir des commentaires lorsque les étudiants prêtaient attention ou non.

Le technicien ne vise pas à remplacer les enseignants, mais les décideurs croient qu’il aidera à développer l’éducation chez les enfants pauvres.

«Vous pouvez avoir des étudiants qui vont payer 100 000 £ à l’Université d’Oxford ou 100 000 enfants pauvres au Bangladesh ou en Ouganda qui ne peuvent se permettre qu’une seule vidéo pilotée par l’IA», a déclaré Saucet.

Problèmes de confidentialité

C’est une application intéressante de la technologie dans le domaine de l’éducation au moment où la reconnaissance faciale est utilisée pour des raisons commerciales et de sécurité – de l’Amazon Scanning faces dans son store à la police utilisant le logiciel sur 117 millions d’Américains – mais avec des problèmes de confidentialité Sur la façon dont les données sont collectées et utilisées.

Mais Saucet est désireux d’atténuer ces préoccupations, ajoutant que les données seraient chiffrées et anonymisées, et ne seront pas collectées par LCA Learning mais détruites immédiatement.

« Nous ne conservons actuellement que les données d’analyse, et aucune information sur l’utilisateur », a déclaré Saucet.

LCA affirme également qu’il n’a pas l’intention de vendre des données à des tiers, mais cela pourrait changer à l’avenir.

« Dans 10 ans, les données seront collectées et utilisées pour les questions financières. Dans quelques années, si la collecte de données vaut 10 milliards de dollars, je vais donner 5 milliards de dollars au Bangladesh et 5 milliards de dollars, je vais me garder », plaisante Saucet.

« Les données sont évidemment la source de notre grand travail de données, et un besoin d’améliorer la compréhension de ce qui se passe en face de la caméra », ajoute Delaume.

Il est clair que LCA Learning est désireux de souligner le côté positif. Mais même s’ils ne vendent pas initialement les données, l’école devra également prendre une décision sur la façon dont elle utilise l’information.

Photos : © LCA Learning.

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