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Une école de commerce parisienne va utiliser la reconnaissance faciale et l'IA pour repérer les étudiants pas assez attentifs

L'intelligence artificielle et la reconnaissance faciale pourraient-elles permettre d'aider les professeurs à améliorer leurs cours et aux élèves d'être plus attentifs ? Une école de commerce parisienne va en faire l'essai dès la rentrée prochaine.

Une école de commerce parisienne va bientôt utiliser l’intelligence artificielle et l’analyse faciale pour déterminer si les élèves sont attentifs ou non aux cours. Le logiciel utilisé, nommé Nestor, sera intégré au programme en ligne de la ESG Business School dès la rentrée prochaine, en septembre 2017.  

LCA Learning, l’entreprise ayant créé Nestor, a présenté son produit lors du "World Council of Peoples" s’étant tenu aux Nations unies, à New York, la semaine dernière. Selon Marcel Saucet, fondateur de LCA, le but est d’utiliser les données recueillies par Nestor pour améliorer à la fois les performances des professeurs et celles des étudiants. "Durant les dernières décennies, tout le monde pensait que les taxis allaient exister pour toujours. Puis Uber est arrivé, a détruit le système et l'a reconstruit. Je voulais faire quelque chose de similaire dans le domaine de l'éducation, particulièrement pour les étudiants à faible revenus et pour le e-learning", explique-t-il à Mashable.

Grâce à une caméra de reconnaissance faciale, Nestor sera ainsi capable d’analyser les mouvements des yeux et du visage des étudiants pour déterminer s’ils prêtent attention aux cours et aux présentations qui leur sont faites lors de cours en ligne. Ensuite, l’intelligence artificielle intégrée au logiciel Nestor devra formuler des QCM sur le cours… Mais les questions ne seront basées que sur les moments où l’élève a été inattentif. Ce qui, en principe, permettrait aux professeurs de voir ce qui accroche moins les étudiants.

Avec la webcam de l'ordinateur portable, Nestor sera capable de détecter une vingtaine de repères sur le visage des élèves, comme le mouvement des paupières ou des sourcils. "Nous utilisons des algorithmes qui améliorent la performance de notre outil. En parallèle, nous travaillons avec des psychoanalystes, comme le Dr. Saverio Tomasella, pour conserver une compréhension humaine dans les choix réalisés par la machine", explique Marcel Sauset à Mashable.

Au début, le logiciel ne sera utilisé que pour les cours à distance. Marcel Sauset espèce également pouvoir lancer le produit en classe physique rapidement, rapporte The Verge. Le but serait de pouvoir envoyer aux étudiants des notifications en temps réel lorsque leur attention décroît. Le logiciel pourra également s'immiscer dans les réseaux sociaux et les calendriers numériques des étudiants, pour suggérer d'étudier au lieu de passer des heures entières sur YouTube.

Pour lui, cette innovation permettra d’abord d’améliorer drastiquement les performances d’élèves choisissant d’apprendre à distance ou utilisant des MOOCs (massive open online courses). "Le problème avec les MOOCs, c’est qu’ils ne marchent pas", a-t-il affirmé lors d’une présentation à l’ESG Business School, la semaine dernière. "Ça fait dix ans que nous encourageons le e-learning et aux États-Unis, ça fait vingt-cinq ans. Mais ça ne marche toujours pas."

L’intelligence artificielle de Nestor est pourtant limitée. Elle n’est pas capable d’enseigner ou d’interagir directement avec les élèves. Par ailleurs, LCA Learning a affirmé, lors de l’évènement new-yorkais, que Nestor ne conserverait aucune vidéo prise durant les cours et que la société n’utiliserait pas les données récupérées en classe à des fins mercantiles. "Nous nous concentrons sur l'analyse des données et ne récoltons pas d'informations personelles sur l'utilisateur", affirme-t-il à Mashable. Pour les personnes souhaitant la multiplication de programmes tels que Nestor, l’intelligence artificielle pourrait, à terme, être utilisée comme un tuteur, un compagnon permanent pour les étudiants dans leur apprentissage.

Mais les programmes utilisant des intelligences artificielles reposent sur la collecte massive d’informations personnelles. C’est un fait nécessaire pour arriver à personnaliser ces IA et beaucoup s’interrogent sur la manière dont les entreprises peuvent utiliser les données de jeunes étudiants.

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