DeafLearning, projet développé par des élèves-ingénieurs de l’ESILV, a obtenu la première place du concours Bayer Digital Campus Challenge, dans la catégorie Data Science lors de la finale mondiale à Cologne. Au classement général, l’équipe de l’ESILV a terminé 2e d’une compétition réunissant 832 participants de 74 pays et 320 projets scindés en quatre catégories : Cloud et Intégration, Cybersecurité, Machine & Deep Learning et Data Science.
Agathe Delas, Axel Thevenot, Paul Peter Arslan et Reza Zohrabi, ESILV promo 2021 et membres du Devinci Innovation Center, sont à l’origine du projet Deaf Learning, un miroir intelligent qui permet aux enfants sourds d’apprendre à lire.
DeafLearning, un miroir connecté et un média lui-même
Le « miroir magique » incorpore plusieurs technologies qui rendent l’apprentissage de la lecture accessible aux enfants sourds et malentendants. Ce dispositif connecté et équipé d’une intelligence artificielle intègre un capteur NFC, ce qui permet l’identification des personnes et des objets.
Le miroir peut analyser les mouvements grâce à une caméra intégrée et interagir avec l’utilisateur en dessinant son corps de façon à mettre en évidence les bons mouvements qui lui permettront d’apprendre la lecture à partir de la langue des signes. L’apprentissage par le jeu est basé sur la méthode du Deep Learning: le miroir reflète non seulement le corps de l’apprenant, mais il projette également des éléments virtuels dans le fond d’écran.
Ainsi, le projet propose un support interactif conçu comme un nouveau média à part entière qui offre un large éventail de nouvelles possibilités : par exemple, la lecture augmentée.
Bayer Digital Campus Challenge 2019
Pour cette édition 2019, 832 participants de 74 pays et 320 projets ont fait partie de l’aventure présentée par la multinationale. La compétition, pour la quatrième année consécutive, proposait au étudiants de tous horizons technologiques de se projeter vers la digitalisation des activités du groupe.
Les projets présents en concours ont tenté de répondre à une question essentielle pour le groupe Bayer, la même, depuis la première édition du concours, de 2016. » Dans quelle mesure Bayer sera-t-il numérique en 2030 ?«
C’est auprès des étudiants du monde entier, issus des spécialisations mathématiques, scientifiques, technologiques et d’ingénierie que le géant allemand de la chimie et de la santé cherche des réponses pour la digitalisation de son organisation.
Une ambition qui fait le lien entre technologie et soin, l’idée de l’équipe de l’ESILV pour faciliter le quotidien de plus de 10 000 enfants malentendants connus en France (selon les dernières statistiques de l’Association des Parents des enfants sourds) a fait son chemin face au jury composé d’experts en Big Data, Cloud, Data Science, Stratégie digitale… Mais c’est surtout la cohésion d’équipe qui a fait la différence face aux 320 projets concurrents.
« C’est une belle complémentarité de l’équipe qui a joué en notre faveur lors du pitch devant le jury. Dès que quelqu’un n’arrivait pas à répondre à une question, un autre membre du groupe prenait la parole et en plus, l’idée du miroir magique a plu au jury. » (Agathe Delas)
La team Deaf Learning présente son pitch et répond aux questions du jury
« La contribution de l’école et du Pôle Léonard de Vinci a été reconnue à travers ce challenge : nous avons notamment présenté l’ESILV à la plateforme Agorize, qui s’est rapprochée de nous pour une éventuelle collaboration avec le Pôle Léonard de Vinci. » (Paul Peter)
Notre prix, c’est la reconnaissance que ce challenge nous a apportée, l’opportunité de se faire des contacts, les échanges avec les employés du groupe Bayer et avec les autres équipes universitaire du monde entier. Nous avons été traités comme des VIP. » (Axel Thevenot)
Agathe, Paul, Axel et Reza ont pour ambition de créer 4 miroirs magiques avant la prochaine rentrée. Les dispositifs seront cédés aux écoles spécialisées pour les élèves sourds et les données collectées seront utilisées à des buts de recherche.
En savoir plus sur la majeure Data et intelligence artificielle.
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