Pédagogique & didactique

Objectif

Renforcer l’engagement, l’autonomie et la compréhension active des concepts d’IA.

Approche JavaScript & C++

Deux implémentations complémentaires :

• JavaScript : la version utilisée dans le navigateur permet une interactivité immédiate, idéale pour explorer visuellement les concepts. Elle s'appuie sur canvas, des sliders HTML, et une architecture MVC claire. Les apprenants expérimentent, observent et comprennent sans compilation.
• C++ : la version native permet d'approfondir la logique algorithmique d’un réseau de neurones en environnement organisationnel à forte contrainte (gestion mémoire, resources limités, etc). Elle repose sur une structure orientée objet rigoureuse avec gestion fine de la mémoire et des performances.

Cette double approche permet de répondre à deux objectifs :

• offrir un accès rapide et ludique à l’IA via JavaScript (initiation, démonstration, web interactif)
• assurer une maîtrise technique avancée via C++ (back-end, algorithmique, dossiers SLAM)

Design visuel

• Style graphique manga : ce choix constitue un levier d’engagement pédagogique, en s’appuyant sur des codes culturels contemporains pour renforcer la mémorisation, faciliter l’accès aux notions abstraites et soutenir la motivation des apprenants.
• Nooden : mascotte engageante pour la mémorisation et la narration pédagogique.
• Minimalisme : lisibilité maximale, focus sur les concepts essentiels.
• Exploration ludique : interface manipulable favorisant l’expérimentation.

Tonalité éditoriale assumée

Le projet adopte une tonalité éditoriale volontairement imagée et incarnée. Inspirée des codes narratifs des jeux vidéo, des récits initiatiques et de l’univers manga, cette approche vise à :

• Donner vie aux concepts abstraits en les rendant visuellement et narrativement accessibles
• Favoriser l’engagement des apprenants en les immergeant dans un univers ludique, mais rigoureux
• Dédramatiser la technique en brisant la distance avec le langage informatique

La tonalité, loin d’être un simple habillage, participe pleinement à la pédagogie du sujet.

Objectif

Proposer une transposition claire des concepts savants (poids, biais, rétropropagation) en objets manipulables et observables.

Choix méthodologiques

• Progressivité : perceptron → logique booléenne → MLP → approximation de fonction.
• Visualisation concrète : les poids, biais, erreurs et surfaces d’activation deviennent visibles.
• Étapes autonomes : chaque démonstration fonctionne indépendamment et peut se décliner en travaux pratiques ou en activité dirigée.

NoodleML mobilise des compétences issues des trois blocs du BTS SIO, option B Solutions Logicielles et Applications Métiers.

• Bloc 1 – Support et mise à disposition de services informatiques
  → Analyse du besoin, lecture de cahier des charges, production de documentation technique.
  Exemple : lecture d’une fonction cible pour l’entraînement d’un réseau de neurones.
• Bloc 2 – Conception et développement d’applications
  → Modélisation objet, architecture logicielle, développement front-end, structuration en composants.
  Exemple : conception MVC du framework, développement en JavaScript natif ou C++, interface interactive via canvas.
• Bloc 3 – Cybersécurité des services informatiques
  → Prise en compte des risques, mise en place de bonnes pratiques, veille sur les vulnérabilités.
  Exemple : sensibilisation aux usages de l’IA dans la détection d’anomalies ou la sécurisation des flux.

Les démonstrations proposées peuvent être mobilisées dans le cadre :

• de projets d’ateliers de professionnalisation (développement, analyse, test d’une solution applicative)
• de dossiers professionnels pour l’épreuve E4 (conception, développement, documentation)
• de stages ou d’activités en autonomie autour de l’intelligence artificielle et des IHM

Au-delà de la seule logique applicative, l’intelligence artificielle s’impose comme une compétence transverse, y compris dans des domaines stratégiques comme la cybersécurité. L’usage de modèles simples pour détecter des anomalies, des comportements suspects ou automatiser des diagnostics constitue un prolongement naturel des acquis développés avec le framework, dans une logique de veille et d’innovation.

Le développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle, même simples comme celles proposées par NoodleML, s’inscrit dans un cadre économique, éthique et juridique en pleine structuration.

• Respect du RGPD : toute application d’IA manipulant des données personnelles impose une réflexion sur la confidentialité, la sécurité et la transparence des traitements.
• Responsabilité algorithmique : un algorithme mal conçu ou mal interprété peut conduire à des biais, des décisions erronées ou discriminatoires.
• Propriété intellectuelle : les modèles entraînés, les jeux de données ou le code source relèvent du droit d’auteur et des licences logicielles (ex. : GNU GPL v3 dans le cadre de NoodleML).
• Impact sur l’organisation : l’introduction d’une IA dans une entreprise modifie les processus métiers, la gestion des ressources et les compétences attendues.
• Responsabilité civile : selon l’article 1242 du Code civil, « on est responsable non seulement du dommage que l’on cause par son propre fait, mais encore de celui qui est causé par le fait des choses que l’on a sous sa garde ». Cela soulève une question juridique fondamentale : l’IA est-elle une chose ? Peut-on en avoir la garde, malgré son autonomie ? Le droit devra clarifier cette zone grise en matière de responsabilité et de réparation.

L'IA Act : un cadre européen pionnier

À l’échelle européenne, le règlement IA Act introduit un cadre légal inédit pour encadrer le développement et l’usage des intelligences artificielles. Son approche repose sur une classification des IA selon leur niveau de risque :

• Risque inacceptable : interdit (ex. : notation sociale automatisée)
• Risque élevé : strictement encadré (ex. : recrutement, éducation, santé)
• Risque limité : obligations de transparence (ex. : chatbot)
• Risque minimal : usage libre (ex. : jeux vidéo, filtres photo)

Ce règlement engage les développeurs à documenter, expliquer et maîtriser les comportements de leur IA. Même dans un cadre scolaire, il prépare les futurs professionnels à coder avec responsabilité.

Ces notions croisent directement les attendus de la Culture Économique, Juridique et Managériale (CEJM) du BTS SIO, notamment à travers la question : « Quelle réponse apporte le droit face aux risques auxquels s’expose l’entreprise ? ». Elles encouragent une vision globale de l’IA : utile, éthique et conforme au droit.

NoodleML met en œuvre les notions clés du programme de Mathématiques pour l’informatique du BTS SIO, en les illustrant par des situations concrètes de développement d’IA.

• Logique booléenne : les fonctions OR, AND et XOR permettent de relier directement les tables de vérité aux réseaux de neurones.
• Algèbre linéaire : les poids d’un neurone modélisent une combinaison linéaire, visualisable en 2D ou 3D.

UF2 (unité facultative):

• Étude de fonction : mobilisation des notions de courbe, de symétrie, de minimum et d’erreur.
• Dérivées : la rétropropagation repose sur le calcul de dérivées pour corriger les erreurs du réseau.
• Statistiques : l'erreur quadratique moyenne (MSE) est suivie à chaque itération de l’apprentissage.

Ces éléments renforcent le lien entre raisonnement mathématique, algorithmique et développement logiciel, dans un cadre applicatif motivant.

Le projet NoodleML offre également un support pertinent pour travailler les compétences linguistiques, rédactionnelles et professionnelles attendues au BTS SIO.

• Culture Générale et Expression : la clarté du cours, des interfaces, des commentaires et de la documentation favorise la rédaction de rapports, de dossiers professionnels ou d’essais argumentés sur des thèmes comme l’IA, la cybersécurité ou l’éthique numérique.
• Anglais professionnel : le code est intégralement rédigé en anglais (fonctions, classes, variables), ce qui habitue à la norme internationale et facilite l’apprentissage du vocabulaire informatique en contexte réel.

Cette double approche (code en anglais, documentation en français) renforce les compétences transversales et prépare les apprenants à communiquer efficacement dans un cadre technique, à l’oral comme à l’écrit.

En complément, des ressources pédagogiques liées à l’intelligence artificielle, ainsi qu’à une approche holistique de l’intelligence et de la science-fiction, sont proposées afin d’enrichir la culture générale et de stimuler une réflexion critique sur les enjeux contemporains de l’IA et des sciences.

Pour renforcer l’accessibilité, le cours est proposé également en fichiers audio générés en voix de synthèse IA. Ces supports :

• facilitent l’apprentissage pour les apprenants DYS ou à besoins spécifiques
• renforcent la compréhension orale des explications théoriques