Dessine-moi une sorcière — initier les élèves au fonctionnement d’une IA de reconnaissance d’images
1 🎯 Objectif ›
Comprendre, en le reconstituant pas à pas, comment une intelligence artificielle « apprend » à reconnaître des images à partir d’exemples, de critères et d’un algorithme de décision.
Le fil rouge : le robot Cogitron, qui doit apprendre à reconnaître les sorcières dans les dessins des élèves.
2 📚 Compétences travaillées ›
CRCN et programmes du cycle 3
- Domaine 1 — Traiter des données : organiser, trier et classer des informations dans un tableau pour en dégager des régularités. (CRCN 1.3 — Traiter des données)
- Domaine 5 — Comprendre un environnement informatique : se représenter ce qu’est un programme et ce qu’une machine peut ou ne peut pas faire. (CRCN 3.4 — Programmer · 5.2 — Évoluer dans un environnement numérique)
- Algorithmique : décrire et exécuter un algorithme simple sous la forme « SI … ALORS … SINON … » (programmes de mathématiques — cycle 3, algorithmique et programmation).
- Esprit critique : adopter une attitude critique face au numérique — repérer qu’une IA dépend des données qu’on lui fournit et qu’elle peut se tromper. (CRCN 4.2 — Protéger · EMI)
- Oral — coopérer et argumenter : justifier le choix d’un critère et débattre des résultats au sein du groupe classe.
3 ▶️ Déroulé de la séance (55 min) ›
Lecture / projection des slides 1 à 6 : Mila et Léo découvrent le robot Cogitron au grenier. Cogitron explique qu’il reconnaît les images « petit bout par petit bout, comme un détective avec sa loupe ».
Introduction du mot algorithme : « une recette avec des instructions » (schéma Entrée → Programme → Sortie).
Lancement de la mission : aider Cogitron à reconnaître les sorcières.
Chaque élève dessine une sorcière « comme il l’imagine » sur sa feuille. On constitue ainsi la base d’exemples qui servira à « entraîner » Cogitron.
Mise en commun : on liste au tableau les éléments dessinés (chapeau pointu, balai, robe noire, chat, baguette…).
On complète le tableau de comptage : pour chaque caractéristique, on note le nombre de fois où elle apparaît dans les dessins de la classe.
On fixe ensemble un seuil (ex. : « plus de 4 fois »). On colorie en vert les caractéristiques fréquentes : ce sont les critères retenus pour reconnaître une sorcière. Les autres sont écartés.
Rédaction collective de l’algorithme de décision : « SI l’image contient au moins N des critères retenus, ALORS c’est une sorcière, SINON ce n’en est pas une. » On précise la valeur de N et la liste des critères.
On applique l’algorithme à la planche de 9 images test. L’IA s’est-elle trompée ? On repère les erreurs (faux positifs / oublis) et on ajuste le seuil ou les critères.
Bilan oral : « Une IA dépend des exemples et des critères qu’on lui donne — et elle peut se tromper. »
Synthèse : exemples → critères → algorithme → test. C’est ainsi qu’une IA « apprend » à reconnaître.
« Une IA n’est ni magique ni infaillible. Elle apprend à partir des exemples qu’on lui montre, des critères qu’on choisit, et d’une règle de décision qu’on lui donne. Si on change l’un de ces trois éléments, ses réponses changent. »
4 🧰 Matériel et ressources ›
Matériel courant
- Feuilles de dessin (1 par élève), crayons ou feutres.
- Surligneur vert pour le tri des critères.
- Tableau ou vidéoprojecteur.
Supports fournis par Heiarii
🎬 Diaporama « Dessine-moi une sorcière » (PPTX) — support principal à projeter 📄 Fiche de séance enseignant (DOCX) 🎓 Fiche élève imprimable (DOCX) — tableau de comptage + cadre algorithme
Contenu de la fiche élève
- Cadre pour le dessin de la sorcière (étape 1).
- Tableau de comptage des caractéristiques (étapes 2 et 3).
- Cadre pour écrire l’algorithme « SI … ALORS … SINON … » (étape 4).
- Grille de test pour les 9 images de la planche, avec colonne « décision de Cogitron » et « erreur ? » (étape 5).
5 🚀 Prolongements possibles ›
- Tester l’algorithme sur les dessins d’une autre classe : l’IA généralise-t-elle bien ?
- Faire varier le seuil et observer l’effet sur les erreurs (faux positifs vs oublis).
- Relier au fonctionnement des IA réelles de reconnaissance d’images (caméras de smartphone, accessibilité visuelle, modération de contenus).
📝 Fiche conçue par Heiarii PITO · ERUN circonscription C3 · DGEE Polynésie française · version 2026.
Historique des versions
- 2026 — version initiale par Heiarii PITO (ERUN C3), animée à C1 Raiarii Tane – Tautira (lundi 27/04) et C3 Pamatai – Faaa (mardi 28/04).
- Les futures reprises de la séance par d’autres ERUN viendront enrichir cette liste.