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Coordonné par le CTREQ, ce projet unit des acteurs de l’éducation, de la recherche et de l’ingénierie. Ensemble, nous souhaitons développer un système de reconnaissance vocale capable d’analyser la parole d’enfants et d’adultes et de faire ressortir les erreurs de prononciation de graphèmes en français québécois, et ce, sans faire de corrections ou de déduction afin d’apporter un support fort intéressant pour déceler les erreurs de prononciation ou de lecture.

Rôle du CTREQ

Ce projet unit l’École de technologie supérieure (ÉTS), le Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM) ainsi qu’une jeune entreprise de développement d’outils pédagogiques, GDA Technologies. Le CTREQ facilite la rencontre des diverses expertises, coordonne les différents volets du projet et participe à la conception du système de reconnaissance vocale : il agit comme un véritable pivot pour le développement de cette innovation sociale et technologique!

État de la situation et mise en contexte

SIRI, Cortana, sont des outils technologiques avec lesquels nous sommes de plus en plus familiers. Ces assistants personnels intelligents analysent nos paroles et les traduisent en commandes avec de plus en plus de justesse. En effet, ils détectent et corrigent nos hésitations et nos erreurs de prononciation pour mieux déduire ce que nous voulons exprimer pour ainsi exécuter les commandes demandées.

Ces fonctions de corrections et de déduction sont certes bien utiles dans nos tâches quotidiennes comme demander une chanson à notre téléphone en conduisant. Cependant, si ces technologies étaient utilisées différemment, sans la fonction de correction, elles pourraient constituer un support fort intéressant à l’évaluation, à l’analyse et à l’apprentissage de la langue.

Différentes étapes du projet

Pour la concrétisation de ce projet, nous testerons le système par deux interfaces : une pour le domaine de l’éducation et l’autre pour celui de la santé.

Domaine de l’éducation: utilisation de l’application Lecture+

Lecture+, une application web destinée à des personnes qui s’initient à la lecture du français, utilise actuellement un système de reconnaissance vocale commercial pour évaluer la lecture des mots chez ses apprenants. Par la suite, l’application adapte son soutien au moyen de l’intelligence artificielle, en fonction des résultats et de la progression des apprenants.

Cependant, les premières mises à l’essai de Lecture+ ont démontré que les systèmes de reconnaissance vocale commerciale ne permettent pas une évaluation optimale de la lecture des apprenants, puisque ces systèmes tendent à auto-corriger les erreurs de prononciation.

Lecture+ sera donc une plateforme privilégiée pour tester le nouveau système de reconnaissance vocale. Et grâce à nos collaborations déjà bien fructueuses avec le Centre de services scolaire Marguerite-Bourgeoys et le Collège Jésus-Marie à Québec, nous aurons accès à plusieurs voix d’enfants pour tester et peaufiner le système.

Domaine de la santé: une équipe de chercheurs mobilisée

Les erreurs de prononciation étant fréquemment associées à divers problèmes d’ordre physiologique ou cognitif, Sylvie Ratté et son équipe du laboratoire en ingénierie cognitive et sémantique de l’École des technologies supérieures (ÉTS) ont développé une suite d’outils automatiques pour détecter et faire le suivi de maladies neurocognitives incluant les démences (plus particulièrement la maladie d’Alzheimer) à partir des communications verbales et non verbales des patients.

L’intégration du nouveau système de reconnaissance vocale pourrait aider les cliniciens dans l’élaboration d’un portrait linguistique complet de leurs patients.

Le Laboratoire d’ingénierie cognitive et sémantique de l’ÉTS poursuivra ses mises à l’essai du pipeline de détection en intégrant le nouveau système de reconnaissance vocale et mettra en place les mêmes stratégies de recrutement de clients déjà bien en place au Laboratoire, entre autres à l’institut universitaire de gériatrie de Montréal.

Des retombées pour le milieu utilisateur…et pour le Québec

Pour les professionnels œuvrant dans le milieu de l’éducation, le nouveau système de reconnaissance vocale serait sans doute aidant pour identifier plus aisément les difficultés de lecture ou de prononciation. Une telle identification serait un atout majeur pour une intervention précoce, en plus de permettre de mesurer l’efficacité des interventions visant à corriger les difficultés. En étant intégré à l’application Lecture+, ce système de reconnaissance apportera une amélioration de son fonctionnement de même qu’une économie de coûts.

En ce qui a trait aux milieux de la recherche en santé, le système de reconnaissance vocale tel que conçu ici présente un intérêt non seulement en tant qu’outil de détection, mais aussi en tant que moyen de prévention. En effet, les difficultés ou les anomalies de prononciation peuvent se révéler être symptomatiques de problèmes d’ordre physiologique, cognitif ou psychologique n’ayant pas été détectés.

La recherche et l’utilisation de la reconnaissance vocale dans ces domaines n’en sont qu’à leurs débuts et les possibilités d’exploitation à cet égard sont multiples, sans compter que le recours à un système de reconnaissance vocale pourra présenter un intérêt dans d’autres domaines d’activité et de recherche, notamment en linguistique.

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