🦁 Classification d’animaux débranchée
Construction d’un arbre de décision physique pour initier à l’intelligence artificielle
L’activité idéale pour débuter l’IA en maternelle et CP-CE1
Une initiation ludique et concrète aux concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle par la construction collaborative d’un système de classification. Sans écran, avec des manipulations simples et des résultats visuels immédiats.
🎯 Contexte pédagogique et objectifs
Cette activité s’inscrit parfaitement dans l’initiation aux sciences et à la logique pour les cycles 1 et 2. Elle permet d’aborder de manière très concrète les notions d’algorithme, de critères de décision et de classification systématique – des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle.
🧠 Objectifs d’apprentissage
Objectifs disciplinaires
- **Sciences et technologie :** Comprendre les critères de classification du vivant
- **Mathématiques :** Appliquer des critères logiques, trier selon plusieurs attributs
- **Langage oral :** Argumenter ses choix, expliquer une démarche
- **Vivre ensemble :** Collaborer pour construire un système commun
Compétences numériques et IA
- Comprendre qu’un algorithme suit des règles précises et répétables
- Identifier les limites d’un système de classification automatique
- Découvrir la notion d’arbre de décision utilisée en intelligence artificielle
- Développer l’esprit critique face aux systèmes de tri automatique
🧰 Matériel nécessaire et préparation
📇 Cartes d’animaux
- 20-30 cartes avec photos d’animaux variés
- Animaux avec caractéristiques visibles (poils, plumes, nageoires…)
- Format A6 recommandé (facilite la manipulation)
- Plastification conseillée pour la durabilité
🧶 Matériel de construction
- Ficelle ou laine colorée (3-4 couleurs)
- Étiquettes vierges ou Post-it
- Feutres pour écrire les critères
- Punaises ou pâte à fixer (tableau)
🏫 Espace de travail
- Tableau ou grande surface murale
- Espace au sol pour répartir les cartes
- Tables pour les groupes (si travail en équipes)
- Appareil photo pour garder une trace
🎁 Ressources gratuites
- Grok Academy : Cartes animaux imprimables
- La main à la pâte : Méthodologie scientifique
- Banques d’images libres : Unsplash, Pixabay
- Guide enseignant : Déroulé détaillé fourni
⚙️ Déroulé pédagogique étape par étape
Découverte libre (5 minutes)
Consigne : « Observez ces cartes d’animaux et décrivez ce que vous voyez. »
Objectif : Laisser émerger les observations spontanées et le vocabulaire des élèves. Noter au tableau les caractéristiques mentionnées.
Rôle enseignant : Écouter, reformuler, encourager les descriptions précises sans encore orienter vers la classification.
Premier tri collectif (10 minutes)
Consigne : « Pouvez-vous regrouper ces animaux qui se ressemblent ? »
Méthode : Laisser les élèves proposer leurs critères et faire les groupes au sol. Accepter plusieurs propositions différentes.
Questionnement : « Pourquoi avez-vous mis ces animaux ensemble ? Quelqu’un a-t-il une autre idée ? »
Introduction de l’arbre de décision (10 minutes)
Annonce : « Nous allons construire une machine à trier les animaux avec de la ficelle et des étiquettes ! »
Démonstration : Commencer avec un critère simple (ex: « A des poils ? » → OUI/NON). Fixer la ficelle au tableau en forme d’arbre.
Participation : Les élèves placent quelques cartes selon ce premier critère.
Construction collaborative (15 minutes)
Progression : Ajouter un deuxième critère, puis un troisième. Construire l’arbre physique ensemble.
Rôles élèves : Certains proposent les critères, d’autres placent les cartes, d’autres vérifient la logique.
Guidance : Aider à formuler des questions fermées (OUI/NON) et à organiser visuellement l’arbre.
Test et validation (10 minutes)
Défi : « Quelqu’un peut-il utiliser notre machine pour classer un nouvel animal ? »
Métacognition : « Comment fonctionne notre machine ? Que fait-elle exactement ? Où pourrait-elle se tromper ? »
Liens : Expliciter que les ordinateurs fonctionnent de manière similaire pour trier automatiquement des photos.
Visualisation de l’arbre final
Un arbre de décision avec ficelles colorées, étiquettes des critères et cartes d’animaux organisées logiquement dans chaque « branche »
🎯 Adaptations par cycle et niveau
🌸 Cycle 1 (PS-MS-GS)
Focus sur l’observation et la manipulation
Simplifications recommandées
- Limiter à 10-12 cartes d’animaux très contrastés
- Un seul critère : « A des poils ? » ou « Vit dans l’eau ? »
- Manipulation collective guidée étape par étape
- Vocabulaire simplifié : « machine à trier » plutôt qu’ »algorithme »
🌊 Cycle 2 (CP-CE1-CE2)
Vers l’autonomie et la complexification
Approfondissements possibles
- 20-25 cartes avec critères multiples
- 2-3 critères en cascade pour un arbre plus complexe
- Travail en binômes sur des mini-arbres
- Introduction du vocabulaire : « algorithme », « critère », « décision »
🔗 Exploitation et prolongements
💬 Questions pour le débriefing
- Comment notre « machine » prend-elle ses décisions ?
- Que se passerait-il si on donnait à notre machine un animal qu’elle ne connaît pas ?
- Pourquoi certains animaux sont-ils difficiles à classer ?
- Comment pourrait-on améliorer notre système de tri ?
🔄 Prolongements possibles
En sciences
- **Classification scientifique :** Découvrir les vraies familles d’animaux (mammifères, oiseaux…)
- **Observation fine :** Étudier les caractéristiques anatomiques avec loupe
- **Habitat naturel :** Classer selon l’environnement de vie des animaux
En mathématiques
- **Diagrammes de Venn :** Représenter les groupes avec des cercles qui se croisent
- **Tableaux à double entrée :** Organiser les données autrement
- **Statistiques simples :** Compter les animaux par catégorie
En numérique
- **Initiation à Scratch :** Programmer un quiz d’identification d’animaux
- **Recherche documentaire :** Utiliser des applications comme Seek ou PlantNet
- **Création numérique :** Dessiner l’arbre avec un logiciel simple
📚 Ressources complémentaires et téléchargements
🔬 Ressources La main à la pâte
- Séquence « Classification du vivant » – Méthodologie scientifique complète (Accéder)
- Guide « Méthodologie en classification » – Approche des formes et couleurs pour les plus jeunes
- Cahier d’activités – Fiches élèves photocopiables
🇦🇺 Ressources Grok Academy
- « Decision Trees: Classifying Animals » – Cartes d’animaux imprimables (Télécharger)
- Guide enseignant – Instructions étape par étape en anglais (traduction disponible)
- Extensions numériques – Activités de programmation pour les plus grands
🖼️ Banques d’images libres
- Unsplash – Photos d’animaux haute qualité (Rechercher)
- Pixabay – Images gratuites et libres de droits (Accéder)
- Wikimedia Commons – Ressources éducatives officielles
📖 Références scientifiques
- AI4K12 – Framework pédagogique pour l’enseignement de l’IA (Consulter)
- CS Unplugged – Activités informatiques débranchées (Explorer)
- Model AI Assignments – Repository académique d’activités IA (Accéder)
💡 Conseils pratiques et gestion de classe
✅ Ce qui fonctionne bien
- **Commencer simple :** Un seul critère bien maîtrisé vaut mieux que trois critères confus
- **Laisser du temps :** L’observation et la discussion sont essentielles, ne pas précipiter
- **Valoriser les erreurs :** « Tiens, notre machine s’est trompée ! Comment peut-on l’améliorer ? »
- **Manipuler physiquement :** Les élèves retiennent mieux en construisant eux-mêmes
⚠️ Écueils à éviter
- **Critères trop complexes :** Éviter « carnivore/herbivore » avec des PS-MS
- **Arbre trop touffu :** Plus de 3 niveaux devient illisible pour les jeunes
- **Dirigisme excessif :** Laisser les élèves proposer leurs propres critères
- **Négligence du débriefing :** C’est là que se fait le lien avec l’IA !
🚀 Prêt·e à lancer votre première classification ?
Cette activité est le point de départ idéal pour initier vos élèves aux concepts d’intelligence artificielle. Simple à mettre en place, elle pose les bases conceptuelles nécessaires pour toute la suite du parcours IA.
💡 Mon conseil :
Commencez par tester l’activité avec 5-6 cartes seulement. Une fois que vous maîtrisez la méthode, vous pourrez enrichir et adapter selon votre classe. L’important est que les élèves comprennent le principe de l’arbre de décision.
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