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Nos conseils pour l'option ICN : idées à coder

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Voici des idées d’activités pour l’option ICN au lycée, ou plus généralement toute activité de programmation pour lycéens.

Cette liste se veut pluridisciplinaire, afin de ne pas se limiter aux applications en sciences dures.

Nous avons décidé de les regrouper dans 4 catégories :

  • Exploration de grosses données
  • Création artistique numérique
  • Réseaux et protocoles
  • Intelligence artificielle

Pour ajouter des idées à cette liste :

Exploration de grosses données

OK, on peut écrire des scripts. Mais tant qu’à faire autant les faire tourner sur des vraies données massives !

  • Liste des mots du Scrabble (336531 mots)
    • Combien y a-t-il de mots de la langue française finissant par un K ?
      (simple boucle for puis if)
    • Quels sont les mots qu’on peut former avec un jeu de lettres donné ?
      (avec Counter par exemple)
    • Pendu ?
      • Quelle est la liste des mots possibles à un moment donné de la partie (expression régulière basique, test de conditions) ? (Mettre des jeunes en binôme où l’un des deux essaie de tricher avec la liste du Scrabble.)
      • Calculer le meilleur coup possible ?
  • Top 250 d’IMDb au format JSON avec réalisateurs et acteurs
    • Requêtes de base de données SQLite (qui a réalisé tel film, etc.)
  • Analyse de fichiers de sous-titres via l’API de opensubtitles.org ?
    • Lexique récurrent chez Tarantino vs. Woody Allen
  • Plus difficile : Données sous forme de graphe
    • Données de cinéma avec visualisation Neo4j Neo4j

Création artistique numérique

Composition assistée par ordinateur, sous différentes formes :

  • Générer de la mise en forme
    • Du texte avec des lettres de tailles différentes (HTML ou JavaScript)
    • Calcul du dégradé d’une couleur vers une autre (différentes fonctions d’interpolation, rouge-vert-bleu ou teinte-saturation-lumière)
  • Du texte, à partir de mots d’un corpus
    • Facile : concaténation de Sujet + Verbe + Complément à partir d’une base de données, cf. Kamoulbox
    • Si on se sert d’une chaîne de Markov avec un outil tout fait comme markov.py
      • Que se passe-t-il si on compose des phrases à partir de deux romans différents ? (Ex. Alice au pays des merveilles & Hamlet)
      • Génération de dissertation automatique à partir d’articles Wikipédia
      • Plus difficile : comprendre la chaîne de Markov
    • Plus impressionnant : génération de HTML caractère par caractère correctement formaté (!) à partir de réseaux de neurones récurrents (LSTM, cf. l’article d’Andrej Karpathy)
  • Musicale à partir de notes (ou fréquences)
    • Trinket : framework Python pour dessiner ou écrire de la musique dans une syntaxe simple
    • MML : pour générer du midi en Ruby ou Node.js
    • PMX : pour générer des partitions et du midi
    • On peut donc écrire des boucles qui génèrent du code qu’on peut faire jouer à Trinket, ou mieux : une chaîne de Markov (markov.py) pour écrire une partition dans l’un des langages ci-dessus.
  • Génération d’images
  • Génération de blocs dans Minecraft
    • (Silex Labs avait fait une API, on peut peut-être leur demander)
    • Apprendre à utiliser des boucles pour automatiser et gagner du temps

Réseaux et protocoles

  • Récupérer via une API
  • Création d’un bot qui répond à l’utilisateur, par exemple sur IRC.
  • Utiliser une API de reconnaissance des images (couleur, ou tags type illustration2vec)
  • Faire des requêtes à une base de données
    • Ex. Jeu RPG type Pokémon ou OGame avec MySQL
  • Interagir avec des machines à distance
    • Contrôler un ordi à distance (ex. SSH depuis le smartphone)
    • Créer un chat avec des sockets, cf. TP de Marin à GCC 2016, n’hésitez pas à leur écrire à gcc à prologin.org pour l’obtenir
  • Plus difficile : Parcours en largeur/profondeur de Wikipédia : quel est l’itinéraire obtenu si pour chaque article on clique sur le premier lien ? (Avec des bibliothèques comme BeautifulSoup en Python.)

Intelligence artificielle (au stade de concept)

  • Coder une IA qui joue à un jeu
    • Morpion
    • Jeu de Nim ex. allumettes
    • Petite IA type Zelda : Vindinium.org ou les finales de Prologin
    • Existe-t-il un équivalent de Core War pour les enfants ? Si non, il faut le créer !
    • Difficile : Pathfinding dans un labyrinthe (peut être possible si l’on dispose d’un debugger, ex. surbrillance des blocs dans Blockly Maze)
  • Recommandation de films
    • Cf. cette présentation à GCC 2016 sur les plus proches voisins (niveau lycée)
    • « Qu’est-ce qui peut advenir de mes données ? »
    • « Comment sortir les gens de leur zone de confort pour leur faire découvrir des œuvres nouvelles ? »
  • Reconnaissance d’images
    • La direction dans laquelle pointe un doigt dans une image (pointerpointer.com)
    • Difficile : Reconnaissance des chiffres
      • via calcul de score de perceptron, cf. TP d’Étienne à GCC 2016, n’hésitez pas à leur écrire à gcc à prologin.org pour l’obtenir

Ce post a été rédigé par des étudiants de l'ENS Paris-Saclay et EPITA.
Clément Beauseigneur est vice-président de Prologin et développeur à Google, Garance Gourdel est en licence d'informatique, Antoine Pietri est ingénieur Inria et Jill-Jênn Vie en postdoc à RIKEN, Tokyo.

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