Adacraft et Teachable Machine

1. Adacraft

Gratuit, adacraft s’exécute dans un navigateur. Depuis la page web principale (https://www.adacraft.org/), le menu permet d’accéder aux différentes fonctionnalités.

créer : pour ouvrir l’éditeur Scratch et créer des projets (avec ou sans compte).

projets à l’affiche : propose une sélection de projets mis en avant.

documentation : pour accéder à la documentation disponible sur adacraft.

remarques : pour faire des retours sur adacraft et contribuer à son développement.

Mode sombre ou Mode clair : pour modifier l’apparence de l’interface.

connexion : la création d’un compte est gratuite. Un compte vous permet de sauvegarder vos projets, de les partager et de les proposer comme projets mis en vedette.

inscription : pour créer un compte.

L’interface d’adacraft est identique à celle de Scratch.

Pour ajouter les extensions :

2. Teachable Machine

Teachable Machine est un réseau neuronal utilisé pour former des modèles d’apprentissage automatique basés sur l’image, le son ou le mouvement.

Développé par Google, Teachable Machine est disponible...

1. Créer le modèle

La création d’un modèle consiste à créer une base de données classées en plusieurs catégories. Ces données peuvent être des images ou des sons. Avant de commencer à créer un modèle, il est important de définir son utilisation finale pour choisir judicieusement les éléments et les classer par catégories.

La page qui s’ouvre est organisée en trois parties. Elles correspondent aux trois étapes pour créer et entraîner un modèle.

Classes

La première étape consiste à recueillir des images et à les classer. Par défaut, deux catégories (Class 1et Class 2) sont déjà créées. Vous pouvez en ajouter de nouvelles via Ajouter une classe.

Il est important de nommer les classes de manière explicite pour pouvoir les utiliser facilement dans le programme.

Pour ajouter des données, vous pouvez :

Par exemple, pour un projet de reconnaissance des couleurs :  

1. Créer le modèle

Comme pour les projets de reconnaissance d’images, la création d’un projet de reconnaissance de sons nécessite de créer une base de données et de générer un modèle.

Tout comme l’interface Projet Images, l’interface Projet Audio est organisée en trois parties, correspondant aux trois étapes nécessaires pour créer un modèle.

Deux classes sont déjà créées. L’une d’elles a pour nom Bruit de fond. En effet, tout projet de reconnaissance sonore nécessite d’enregistrer le bruit de fond, c’est-à-dire le bruit de votre environnement de travail, afin de permettre à la machine de distinguer ce bruit et d’en faire abstraction au sein des différentes classes.

Pour ajouter des données, vous pouvez :

Un clic sur l’icône micro ouvre une fenêtre demandant l’autorisation d’utiliser le micro de votre ordinateur.