AVIAREPTE Analyse Vidéo et Intelligence Artificielle pour le Repérage Précoce des Troubles de l'Écriture

Video Analysis and Artificial Intelligence for Early Detection of Writing Disorders

• Auteur / Autrice : Lauren Sismeiro
• Direction : Gérard Dray
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2025
• Etablissement(s) : IMT Mines Alès
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : EuroMov Digital Health in Motion

Mots clés

Mots clés libres

Traitement d'image

Edge AI

Vision par ordinateur

Apprentissage fédéré

Réseau de neurones

Dysgraphie

Image processing

Federated AI

Dysgraphia

Computer vision

Edge AI

Neural network

Résumé

Le projet AVIAREPTE (Analyse Vidéo et Intelligence Artificielle pour le Repérage Précoce des Troubles de l'Écriture) porté par IMT Mines Alès et l'Université de Montpellier, vise à concevoir un dispositif innovant, abordable et facile à déployer en milieu scolaire, permettant le repérage précoce des troubles de l'écriture (dysgraphies) chez les enfants atteints de Trouble Développemental de la Coordination (TDC). Utilisant une caméra simple, ce dispositif analyse les mouvements d'écriture, la posture et les expressions faciales des enfants, grâce à une Intelligence Artificielle (IA) hybride combinant apprentissage automatique et connaissances en motricité fine. En privilégiant une IA fédérée et en périphérie, le dispositif traite les données localement sur des appareils scolaires, assurant ainsi confidentialité et économie de ressources, conformément au RGPD et aux objectifs du Pacte Vert en Occitanie. Structuré en plusieurs phases, le projet prévoit tout d'abord la conception d'un système d'analyse vidéo en temps réel, puis le développement et l'entraînement d'algorithmes d'IA supervisés à partir d'une cohorte d'enfants. L'approche multimodale intègre des indices moteurs, cognitifs et émotionnels pour améliorer la précision des diagnostics. L'IA explicable constitue une dimension clé d'AVIAREPTE, offrant aux enseignants et cliniciens des explications compréhensibles sur les prédictions réalisées, facilitant ainsi son adoption dans des contextes éducatifs et médicaux. Des validations rigoureuses en laboratoire suivies d'expérimentations en milieu scolaire et clinique permettront de garantir la fiabilité, l'efficacité et l'ergonomie du dispositif. Aligné avec la stratégie scientifique d'EuroMov Digital Health in Motion, le projet répond aux enjeux majeurs d'inclusion scolaire, d'égalité des chances, et contribue à positionner la région Occitanie en acteur majeur d'une IA responsable appliquée aux troubles neurodéveloppementaux. En adoptant une démarche d'Open Science, AVIAREPTE partage données anonymisées, méthodes et résultats, favorisant ainsi les collaborations et l'innovation en santé et en éducation.

The AVIAREPTE project (Video Analysis and Artificial Intelligence for Early Detection of Handwriting Disorders), led by IMT Mines Alès and the University of Montpellier, aims to develop an innovative, affordable, and easily deployable system for the early detection of handwriting disorders (dysgraphia) in children with Developmental Coordination Disorder (DCD). Using a simple camera, the system analyzes handwriting movements, posture, and facial expressions through a hybrid Artificial Intelligence (AI) that combines machine learning with fine motor skills knowledge. By focusing on federated and edge AI, data is processed locally on school devices, ensuring confidentiality and resource efficiency, in compliance with GDPR and the Occitanie Green Pact objectives. Structured in several phases, the project will initially design a real-time video analysis system, followed by the development and training of supervised AI algorithms on a cohort of children. The multimodal approach incorporates motor, cognitive, and emotional indicators to enhance diagnostic accuracy. Explainable AI is a key component, offering understandable insights into AI predictions for teachers and clinicians, thus facilitating adoption in educational and clinical environments. Rigorous laboratory validation and testing in real-world school and clinical settings will ensure reliability, efficiency, and usability. Aligned with EuroMov Digital Health in Motion's research strategy, the project addresses major issues of educational inclusion and equal opportunities, positioning the Occitanie region as a leader in responsible AI applied to neurodevelopmental disorders. Embracing Open Science, AVIAREPTE shares anonymized data, methods, and results, promoting collaboration and innovation in education and healthcare.