Transcription Automatique de la Parole pour l'Apprentissage et la Formation – PASTEL

Depuis la démocratisation des technologies de l’information et de la communication, le monde de l’enseignement supérieur et de la formation pour adultes est de plus en plus interrogé par la société quant au renouvellement et à l’adaptation des pratiques pédagogiques. D’une part, les frontières entre apprentissage guidé et auto-apprentissage sont de moins en moins marquées, ce qui tend à la redéfinition du rôle de l’enseignant et de l’apprenant, et d’autre part la technologie, de plus en plus accessible, permet de diversifier et de combiner les modes d’interaction enseignant/apprenant et apprenant/apprenant.

Nous pensons que la généralisation de l’usage des technologies numériques, et plus spécialement des cours en ligne, passe par le développement des SPOC (Small Private Online Courses) à coût réduit mais qui permettront une large couverture des domaines d’enseignement. Le processus d’ingénierie à privilégier doit mieux impliquer les enseignants en charge de cours et leur permettre de s’approprier les contenus et les modalités pédagogiques, afin de développer l’enseignement hybride et donc l’intrication de l’usage contenus numériques et de l’enseignement présentiel.

Le projet PASTEL a pour objectif d’explorer le potentiel de la transcription automatique en temps réel pour l’instrumentation de situations pédagogiques mixtes, où les modalités d’interaction sont présentielles ou à distance, synchrones ou asynchrones. Les technologies de reconnaissance de la parole approchent d’un niveau de maturité suffisant qui permet d’envisager de nouvelles possibilités au niveau de l’instrumentation des pratiques pédagogiques et générer de nouveaux usages.

Plus spécifiquement, nous développerons (1) une application de transcription temps réel et, sur la base des sorties du système de transcription, (2) des applications à vocation pédagogique. Nous utiliserons ces résultats pour générer automatiquement les matériaux d’un SPOC de base. Nous développerons un ensemble de fonctions d’édition qui permettront à l’enseignant d’adapter et de personnaliser ces contenus selon ses besoins.

Les modules développés seront mis à la disposition des établissements publics pour l’enseignement supérieur et la recherche, et pourront également être transférés vers l’industrie à travers Orange ou des starts-ups liées aux laboratoires de recherche impliqués dans PASTEL.

Les nouveautés majeures portées par le projet dans le domaine de la structuration du discours à partir de transcriptions automatiques sont liées aux objectifs pédagogiques de cette structuration, ainsi qu’au traitement en flux et en temps réel qu’exige une utilisation en présentiel. Dans ce cadre, PASTEL apportera également de nouvelles solutions d’instrumentation pour la diversification des pratiques pédagogiques et une nouvelle approche de conception et de structuration de contenus pédagogiques en ligne, basée sur l’exploitation des techniques de reconnaissance de la parole.