Youth AI Lab

Découvrir les algorithmes bio-inspirés

Incarner un algorithme d'apprentissage par renforcement sur une grille 6×6, puis transférer le chemin découvert à un robot (Cubetto, Sphero Indi, micro:bit) via la programmation.

Distinguer le vrai du faux avec l'IA

Démystifier l'IA générative à travers un jeu de détective : classer des productions IA comme justes/fausses/risquées, puis co-construire des décalogues de prompting et d'évaluation éthique.

Garder un œil sur l'IA

Identifier la présence réelle de l'IA dans l'environnement urbain en jouant les détectives : distinguer simple automatisation et véritables systèmes d'IA grâce à des fiches d'observation.

Explorer l'IA dans la machine

Confronter humains et IA sur trois défis ludiques — reconnaissance de motifs, prédiction de mots et génération avec contexte changeant — pour comprendre le fonctionnement de l'IA générative.

Démonter l'illusion de la pensée

Interroger l'illusion de la pensée chez l'IA et concevoir un robot simple répondant à un ODD, en s'appuyant sur la boucle d'apprentissage par renforcement (agent, environnement, action, récompense).

Imaginer la pire invention

Imaginer en équipe la pire invention possible et la rendre crédible avec l'IA générative (textes, visuels, fausse campagne) avant de la pitcher devant un jury d'investisseurs : un détour ludique pour comprendre persuasion, désinformation et limites de l'IA.

Enquêter sur la façon dont les machines apprennent

Trier des objets du quotidien entre IA et automatisation, incarner un modèle qui apprend une règle secrète uniquement à partir d'exemples, puis entraîner un vrai classifieur avec Teachable Machine et le mettre en défaut.

Entraîner le cerveau de la machine

Entraîner un classifieur puis chercher à le casser avec des cas limites, construire un perceptron en gobelets d'eau pour voir un neurone décider, et imaginer un usage social de l'IA relié aux ODD.

Concevoir une IA avec un robot

Suivre les premières étapes du design thinking (carte d'empathie, question « Comment pourrions-nous... ? », idéation, prototype) pour transformer un défi lié à un ODD en un système IA + robot viable.

Traquer les biais de genre de l'IA

Relier l'ODD 5 aux biais des modèles de langage : auditer des droits réels, prendre une IA en flagrant délit de stéréotype de genre, puis constater les limites d'un réseau de neurones qui prétend classer des personnes sur deux nombres.

Pirater ses prompts pour déjouer les biais

Jouer un modèle de langage humain avec une balle pour voir le groupe produire lui-même les stéréotypes, puis dessiner sur affiche l'architecture d'un prompt sous contrainte capable de forcer l'IA à répondre sans biais.

Rendre la ville plus vivable avec l'IA

Auditer un obstacle urbain au regard de l'ODD 11, donner des sens à un robot avec des capteurs de bruit, d'air et de chaleur, puis lire la matrice de confusion d'un modèle qui juge un lieu vivable ou non.

Construire le chatbot de son quartier

Session modulable en 5 demi-journées : partir d'un bingo des ODD, adopter une cause locale, démonter des rumeurs, enquêter sur le terrain, puis spécialiser pas à pas un chatbot générique jusqu'à ce qu'il porte la voix et le territoire du groupe.