BeLEARN, MI2US

Intégration interactive multiculturelle par agents sociaux (MI2US)

MI2US utilise des robots sociaux et des modèles de langage pour aider les enfants issu·e·s de milieux multiculturels à se sentir inclu·e·s et à s’épanouir dans le milieu scolaire.

Durée : juillet 2023 – décembre 2024
Statut : terminé
Niveau de formation : niveau primaire, niveau secondaire I
Thème : artificial intelligence AI, digital tools
Mots-clés : système d’apprentissage adaptatif, jeux d’apprentissage numériques, robotique éducative, intelligence artificielle, plateformes d’apprentissage, VR – réalité virtuelle

Situation initiale

S’adapter à la vie scolaire en Suisse peut représenter un véritable défi pour les enfants issu·e·s de milieux multiculturels. Outre les barrières linguistiques, d’autres difficultés liées à des normes sociales inconnues, à un manque de représentation culturelle ou de confiance en soi s’ajoutent et compliquent une situation que les enseignant·e·s doivent souvent gérer seul·e·s. Ces obstacles peuvent entraîner un sentiment d’isolement et une participation réduite, affectant à la fois les apprentissages et le bien-être émotionnel. Les robots sociaux, alimentés par de grands modèles de langage (LLM), offrent une solution prometteuse. Ils permettent des interactions multilingues et culturellement sensibles, apportent un soutien émotionnel et aident à combler les lacunes de communication. En créant un espace sûr et inclusif, ils renforcent la confiance en soi, favorisent l’intégration sociale et soutiennent les apprentissages, contribuant ainsi à rendre les classes plus accueillantes pour chaque enfant.

Objectifs

MI2US est une initiative innovante qui exploite le potentiel des robots sociaux et des LLM pour soutenir l’intégration d’enfants issu·e·s de divers horizons culturels dans les environnements éducatifs. En combinant des interactions empathiques basées sur l’IA et des stratégies pédagogiques inclusives, MI2US crée des espaces d’apprentissage stimulants et bienveillants où chaque enfant se sent reconnu·e, écouté·e et valorisé·e. Le projet vise à renforcer le sentiment d’appartenance, à stimuler la confiance en soi et à promouvoir la compréhension interculturelle, posant ainsi les bases de classes et de communautés plus inclusives.

Méthode

Dans un premier temps, des enseignant·e·s et des pédagogues spécialisé·e·s des cantons de Vaud et de Berne ont été interrogé·e·s afin de recueillir leurs opinions sur l’utilisation de différentes technologies pour favoriser l’intégration multiculturelle dans leurs classes. En parallèle, une revue systématique de la littérature a été menée sur les méthodes d’intégration en écoles primaires. La combinaison de ces résultats a permis d’élaborer une synthèse qualitative proposant des recommandations de bonnes pratiques pour l’intégration d’enfants issu·e·s de la migration à l’aide de technologies interactives en classe. Les participant·e·s à cette étude comprenaient cinq pédagogues spécialisé·e·s de cinq écoles publiques du canton de Berne, une quinzaine d’enseignant·e·s d’écoles privées des cantons de Vaud et de Genève, ainsi qu’environ 150 élèves du primaire.

Résultats

Les principaux résultats indiquent que l’usage optimal de la technologie dans ce contexte consiste à créer des scénarios de formation hypothétiques permettant aux enfants d’exprimer leur propre culture et leurs émotions, tout en découvrant celles de leurs camarades. Parmi ces scénarios figurent des jeux de rôle et des activités de narration. Sur cette base, des méthodes intégrant des LLM et des interfaces graphiques intuitives pour les enseignant·e·s ont été développées.

Mise en œuvre de la translation

Un avatar virtuel du robot a été intégré au logiciel conçu dans le cadre du projet. Ce logiciel est accessible à l’ensemble du corps enseignant et adaptable à différents sujets. En générant des contenus narratifs inclusifs à l’aide d’un LLM entraîné sur des données éducatives, l’avatar délivre les contenus demandés tout en offrant des occasions de réflexion sur la diversité culturelle et de renforcement de l’intégration. Le code source peut être obtenu sur demande auprès de la personne de contact principale. Les méthodes développées ont été validées dans quatre expériences menées auprès de plus de 100 enfants et de six enseignant·e·s des cantons de Vaud et de Genève. Les enfants et les enseignant·e·s ont évalué les activités avec le robot comme plus motivantes et engageantes que les activités ordinaires. Les résultats complets figurent dans les publications issues de ce projet.

Publications
  • Tozadore, D. (2026). Technologies for the Integration of Children with Migration Background in Early Education: A Systematic Review. International Journal of Human-Computer Interaction, 1-27. https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2592778

Responsable du projet

BeLEARN, MI2US
Dr. Daniel Tozadore Laboratoire d'ergonomie éducative, EPFL

Collaborateur·trice·s du projet

BeLEARN, MI2US
Prof. Dr. Pierre Dillenbourg Laboratoire d'ergonomie éducative, EPFL
BeLEARN, MI2US
Prof. Dr. Martin Dobricki Institut de recherche, de développement et d'évaluation, PHBern
BeLEARN, MI2US
Dr. Sina Shahmoradi Institut de recherche, de développement et d'évaluation, PHBern

Institutions participantes