🤖 Activités IA pour le primaire
Collection évolutive d’activités pédagogiques pour démystifier l’intelligence artificielle
Initier les jeunes esprits à l’IA de demain
Une collection évolutive d’activités éprouvées, du cycle 1 au cycle 3, alliant approches débranchées et outils numériques pour découvrir les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle en toute sécurité.
🎯 Une approche progressive et évolutive
Cette collection s’enrichit régulièrement de nouvelles activités pour couvrir tous les aspects de l’enseignement de l’IA au primaire. Chaque fiche respecte le cadre réglementaire RGPD et suit les recommandations du ministère de l’Éducation nationale. Avec l’ajout de Vittascience IA, nous proposons désormais une solution 100% française validée par le Ministère.
🔍 Perception artificielle
Comment les machines « voient » et interprètent images, sons et données. Exploration des limites et biais des systèmes de reconnaissance.
📈 Apprentissage automatique
Mécanismes par lesquels les systèmes améliorent leurs performances. Observation concrète du renforcement et de la classification.
🗂️ Données et algorithmes
Organisation et structuration de l’information pour permettre le traitement automatique. Liens avec la logique mathématique.
⚖️ Éthique et société
Réflexions sur les usages, les biais culturels et les questions éthiques. Formation du citoyen numérique responsable.
📚 Les activités pédagogiques
🎯 Jeu de Nim & apprentissage par renforcement
Simulation d’un automate qui apprend à gagner au jeu de Nim en utilisant des gobelets et des billes colorées pour matérialiser les probabilités.
🎯 En résumé
Activité parfaite pour introduire les concepts d’apprentissage automatique de manière concrète. Les élèves observent une « machine » (gobelets + billes) qui améliore ses stratégies de jeu au fil des parties.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Observer un système qui modifie son comportement selon les résultats
- Comprendre la différence entre stratégie intuitive et probabiliste
- Identifier les mécanismes de renforcement positif et négatif
🔐 Conformité RGPD
Activité entièrement débranchée sans collecte de données. Conforme au cadre ministériel.
🦁 Classification d’animaux débranchée
Construction d’un arbre de décision physique avec ficelle et étiquettes pour classer des cartes d’animaux selon différents critères.
🎯 En résumé
Idéale pour les plus jeunes ! Construction collaborative d’un système de classification logique. Permet d’aborder les notions d’algorithme et de critères de décision de manière ludique. Ressources complémentaires : cartes Grok Academy et méthodologie La main à la pâte.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Appliquer des critères de classification systématique
- Identifier les limites d’un système de classification
- Comprendre la notion d’algorithme de tri
🔐 Conformité RGPD
Activité débranchée sans traitement de données personnelles. Images d’animaux libres de droits.
🌊 AI for Oceans – Entraînement de modèle
Étiquetage d’images de poissons et déchets marins pour entraîner un classificateur et observer l’évolution de ses performances.
🎯 En résumé
Première approche numérique concrète de l’entraînement d’IA. Les élèves « enseignent » à une machine à distinguer poissons et déchets, avec feedback immédiat sur la qualité des données.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Observer le processus d’entraînement d’un modèle
- Comprendre l’impact de la qualité des données
- Identifier les erreurs de classification et leurs causes
🔐 Conformité RGPD
Usage en mode démonstration enseignant. Plateforme Code.org conforme aux standards éducatifs.
🔍 Bioblitz numérique
Identification de plantes et insectes avec l’application Seek pour découvrir la reconnaissance d’images appliquée aux sciences naturelles.
🎯 En résumé
Sortie terrain connectée ! Utilisation d’une vraie application scientifique pour identifier la biodiversité locale. Excellente pour comprendre les limites de la reconnaissance automatique.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Utiliser la reconnaissance d’images pour l’identification d’espèces
- Comprendre les limites de la reconnaissance automatique
- Documenter la biodiversité locale
🔐 Conformité RGPD
Application éducative sans compte. Pas de photographie de personnes. Géolocalisation optionnelle.
✏️ Quick, Draw! et biais culturels
Test d’un réseau de neurones qui devine les dessins pour comprendre les biais culturels dans les jeux de données d’entraînement.
🎯 En résumé
Activité ludique très engageante qui révèle les biais culturels de l’IA ! Les élèves testent un réseau de neurones de reconnaissance de dessins. Attention : nécessite une préparation enseignant pour guider l’analyse des biais observés.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Tester les performances d’un réseau de neurones en temps réel
- Identifier les facteurs culturels influençant la reconnaissance
- Comprendre l’origine des jeux de données participatifs
- Développer l’esprit critique face aux systèmes automatisés
🔐 Conformité RGPD
Plateforme Google Experiments respectant les standards éducatifs. Aucune donnée personnelle collectée, dessins anonymisés automatiquement. Utilisable sans création de compte.
♻️ ML for Kids – Classification + Scratch
Création d’un modèle de classification d’images pour le tri des déchets, puis intégration dans un programme Scratch. Projet IBM Watson éducatif.
🎯 En résumé
Projet complet alliant IA et programmation ! Les élèves créent leur propre modèle de classification puis l’intègrent dans un jeu Scratch. Recommandé CM2-6ème. Attention : nécessite préparation technique enseignant (compte IBM Watson).
🧪 Objectifs pédagogiques
- Créer un jeu de données par capture d’images et entraîner un modèle
- Intégrer un modèle d’IA dans un programme Scratch (code fourni)
- Analyser les facteurs de qualité d’un dataset et ses limites
- Découvrir les services IA professionnels (IBM Watson)
🔐 Conformité RGPD
Compte enseignant IBM Watson requis. Gestion complète des élèves par l’enseignant (comptes anonymes possibles : « élève1 », « élève2 »). Pas de photographie d’élèves. Suppression automatique des données en fin de projet. Limites d’usage Watson incluses.
🐦 BirdNET – Reconnaissance sonore
Démonstration de reconnaissance automatique de chants d’oiseaux avec analyse critique des questions de confidentialité liées au traitement distant. Projet de recherche Cornell Lab.
🎯 En résumé
Découverte de la reconnaissance sonore avec un vrai projet de recherche Cornell Lab ! Excellente pour aborder les questions de confidentialité et sensibiliser au traitement distant des données. Attention : outil de recherche scientifique adapté en démonstration.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Comprendre la reconnaissance automatique de signaux sonores par CNN
- Identifier les enjeux de confidentialité des applications connectées
- Relier technologie et étude de la biodiversité scientifique
- Analyser les implications du traitement distant des données
🔐 Conformité RGPD
Usage enseignant uniquement OBLIGATOIRE. BirdNET collecte : device ID, géolocalisation (précision eBird), enregistrements audio stockés sur serveurs Cornell/Chemnitz pour recherche scientifique. Données anonymisées mais conservées. Excellent cas d’étude pour sensibiliser aux transferts de données.
🎓 Teachable Machine – Entraînement local
Entraînement d’un modèle de reconnaissance d’objets directement dans le navigateur. Activité nécessitant une préparation et adaptation selon l’âge.
🎯 En résumé
Outil Google d’initiation à l’IA avec interface simple mais courbe d’apprentissage notable. Excellent pour comprendre l’entraînement local. Cycle 3 prioritaire : manipulation en binômes. Cycle 2 possible : démonstration enseignant uniquement.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Comprendre comment une machine « apprend » par l’exemple
- Observer l’impact de la qualité et quantité des données d’entraînement
- Identifier les erreurs de classification et leurs causes
- Comprendre la notion d’entraînement local (sans envoi de données)
- Développer l’esprit critique face aux prédictions automatiques
📋 Modalités par cycle
🔐 Conformité RGPD
Entraînement des modèles entièrement local dans le navigateur. Les données d’entraînement (images, sons) restent sur l’appareil sauf sauvegarde volontaire vers Google Drive. Interface web soumise aux politiques de confidentialité Google. Vérifiez les règles de votre établissement avant usage.
🇫🇷 Vittascience IA – Plateforme française
Entraînement de modèles d’IA avec interface française, génération de texte et d’images, visualisation des réseaux de neurones en toute conformité RGPD.
🎯 En résumé
Plateforme française de référence ! Entraînement d’IA avec interface en français, visualisation des réseaux de neurones et génération de contenus. Parfaite pour comprendre le fonctionnement interne de l’IA.
🧪 Objectifs pédagogiques
- Entraîner des modèles d’IA sur images, sons et postures
- Visualiser le fonctionnement des réseaux de neurones
- Comprendre la génération de texte et d’images par l’IA
- Utiliser les modèles créés en programmation Scratch/Python
🔐 Conformité RGPD
Plateforme française soutenue par le Ministère de l’Éducation Nationale. Conçue pour l’éducation avec respect strict du RGPD.
💡 Guide d’utilisation et progression conseillée
📈 Progression pédagogique sur l’année
Période 1 : Découverte (Sep-Oct)
Activités débranchées : Classification d’animaux et Jeu de Nim pour poser les bases conceptuelles sans écran. Focus sur l’observation et la logique.
Période 2 : Applications concrètes (Nov-Déc)
Outils numériques simples : AI for Oceans et Bioblitz pour découvrir des applications réelles. Développement de l’esprit critique sur les performances.
Période 3 : Exploration créative (Jan-Fév)
Activités ludiques : Quick Draw! et Teachable Machine pour expérimenter et comprendre les biais. Pour Teachable Machine : Cycle 2 en démonstration enseignant (20 min), Cycle 3 en manipulation guidée (45 min). Réflexions sur les données et la culture.
Période 4 : Projets avancés (Mar-Avr)
Création et programmation : ML for Kids (CM2-6ème avec préparation technique) et BirdNET (démonstration enseignant uniquement pour sensibilisation confidentialité) pour les plus experts. Intégration dans des projets interdisciplinaires.
Période 5 : Synthèse et ouverture (Mai-Juin)
Bilan et perspectives : Retour sur les apprentissages, débats éthiques et préparation aux nouvelles activités de l’année suivante.
🚀 Prêt·e à débuter votre parcours IA ?
Découvrez les articles détaillés et lancez-vous dès demain ! Chaque activité a été testée en classe pour vous garantir une mise en œuvre sereine et efficace. Cette collection s’enrichira régulièrement de nouvelles activités.
💡 Mon conseil :
Commencez par une activité débranchée pour ancrer les concepts, puis progressez vers le numérique. L’important n’est pas la maîtrise technique mais le développement de l’esprit critique face à ces nouvelles technologies.
📚 Références institutionnelles et scientifiques
🏛️ Cadre réglementaire français
Ces activités respectent le cadre d’usage de l’intelligence artificielle en éducation défini par le ministère de l’Éducation nationale. Conformité CNIL et respect des principes de minimisation des données et de finalité pédagogique.
- Ministère de l’Éducation Nationale – Cadre de référence des compétences numériques (Consulter)
- CNIL – Guide RGPD pour les organismes publics (Accéder)
- Éduscol IA – Intelligence artificielle et éducation (Consulter)
🌍 Frameworks pédagogiques internationaux
- AI4K12 – Framework structurant l’enseignement de l’IA (5 concepts fondamentaux) (Accéder)
- AI Unplugged (Northwestern University) – Approches débranchées pour l’IA (Consulter)
- CS Unplugged – Enseignement de l’informatique sans ordinateur (Accéder)
- DRANE IA Académie de Montpellier – Ressources pédagogiques IA (Consulter)
🛠️ Outils et plateformes validées
- Code.org – Plateforme éducative internationale reconnue (Accéder)
- ML for Kids (IBM) – Plateforme Watson éducative avec intégration Scratch (Accéder)
- Teachable Machine (Google) – Entraînement local respectueux de la vie privée (Accéder)
- Vittascience IA – Plateforme française soutenue par le Ministère de l’Éducation Nationale (Accéder)
- Seek by iNaturalist – Application scientifique (California Academy of Sciences) (Télécharger)
- BirdNET (Cornell Lab) – Plateforme de recherche reconnaissance sonore (usage enseignant uniquement) (Accéder)
- La main à la pâte – Fondation pour l’enseignement scientifique (classification du vivant) (Accéder)
- Grok Academy – Plateforme australienne (arbres de décision et cartes animaux) (Accéder)
- Model AI Assignments (AAAI/EAAI) – Repository académique peer-reviewed d’assignments IA (Consulter)
🐦 Ressources spécifiques – BirdNET reconnaissance sonore
- BirdNET (Cornell Lab) – Plateforme de recherche reconnaissance sonore aviaire (Accéder)
- K. Lisa Yang Center for Conservation Bioacoustics – Centre de recherche Cornell Lab dirigé par Holger Klinck
- Publication scientifique – « BirdNET: A deep learning solution for avian diversity monitoring » (Ecological Informatics, 2021)
- Chemnitz University of Technology – Partenaire allemand (Stefan Kahl, développeur principal)
- Merlin Bird ID – Application grand public alternative avec fonctionnement offline
- Politique de confidentialité – Détails complets sur collecte et usage des données (Consulter)
♻️ Ressources spécifiques – ML for Kids
- Machine Learning for Kids (IBM) – Plateforme Watson éducative gratuite (Accéder)
- Dale Lane (Créateur) – Développeur IBM Watson, livre « Machine Learning for Kids » (No Starch Press, 2021) (Commander)
- Worksheets officiels – Projets step-by-step téléchargeables sur le site (Télécharger)
- Support enseignants – Gestion de classe, monitoring ressources, comptes anonymes (Guide enseignant)
- Intégrations – Scratch, App Inventor, Python, API Watson (Documentation)
🎨 Ressources spécifiques – Quick Draw! et biais culturels
- Quick Draw! (Google) – Plateforme de reconnaissance de dessins par réseau de neurones (Accéder)
- Google Experiments – Collection d’outils éducatifs pour comprendre l’IA et le machine learning (Explorer)
- Dataset Quick Draw! – Plus de 50 millions de dessins anonymisés pour la recherche en IA (Télécharger)
- Recherche CNN – Réseau de neurones convolutionnel entraîné sur données participatives mondiales (Lire l’article)
🦁 Ressources spécifiques – Classification d’animaux débranchée
- La main à la pâte – « Méthodologie en classification : des formes et des couleurs » et « La classification du vivant » (Accéder)
- Grok Academy – « Decision Trees: Classifying Animals » avec cartes d’animaux imprimables (Télécharger)
- Model AI Assignments (AAAI/EAAI) – Repository académique peer-reviewed pour validation scientifique de l’approche
🎓 Ressources spécifiques – Teachable Machine et adaptation primaire
- Teachable Machine (Google) – Plateforme d’entraînement local de modèles IA (Accéder)
- MIT AI Ethics Education Curriculum – Curriculum par Blakeley H. Payne pour collégiens adaptable primaire (Consulter)
- ReadyAI Lab – « Teaching Machine Learning for K-12 » (validé dès 5 ans avec adaptation) (Accéder)
- Common Sense Education Review – Évaluation pédagogique pour classes primaires/secondaires (Consulter)
- Stanford d.school – Usage documenté par Michelle Carney avec professionnels en formation (Accéder)
- Recherche MDPI 2024 – « Impact of Teachable Machine on Middle School Teachers » (validation collège) (Lire)
- Journal of Computers in Education 2024 – « AI learning tools in K-12 education » (meta-analyse 46 études) (Consulter)
- Computers and Education 2021 – « Teaching machine learning in elementary school » (évaluation enfants 12 ans) (Consulter)
✅ Validation et accompagnement
- Ateliers Canopé – Formation continue des enseignants à l’IA éducative (S’inscrire)
- Réseau Canopé – Ressources ludopédagogie officielles (Consulter)
- CLEMI – Éducation aux médias et à l’information numérique (Accéder)
- Éduscol – Validation ministérielle des approches pédagogiques (Consulter)