Dépistage de la Lecture Orale Assisté par IA — Repérer les Difficultés de Lecture chez des Écoliers Grecs

Des chercheurs de l'Université de Thessalie (départements d'Informatique et Télécommunications et d'Éducation spécialisée) ont développé un outil de dépistage par apprentissage profond qui analyse des clips audio de 7 secondes d'élèves grecs du primaire lisant à voix haute, afin de signaler d'éventuelles difficultés de lecture.

L'outil est conçu comme une aide au dépistage peu contraignante pour les enseignants — et non comme un instrument de diagnostic — afin d'aider à repérer les élèves susceptibles de nécessiter une évaluation plus approfondie pour des difficultés de lecture ou une dyslexie.

Les enseignants enregistrent les élèves lisant à voix haute ; l'audio est segmenté en clips de 7 secondes, converti en spectrogrammes et classé par un réseau de neurones convolutif basé sur YOLO, produisant un score agrégé de « pourcentage de difficulté » pour chaque élève.

Sur un échantillon de validation de 77 élèves (du CE2 au CM2, âge moyen de 11,6 ans, dont 6 diagnostiqués dyslexiques), l'outil a atteint environ 84 % de précision globale, 0,85 de précision équilibrée et 0,89 de F1 macro, avec une corrélation de 0,74 avec le jugement des experts, en utilisant une répartition des données 80/20 au niveau des participants.

Les auteurs indiquent que l'outil nécessite une validation supplémentaire — notamment des tests de robustesse au bruit de classe, des échantillons plus vastes et plus diversifiés, et des tests multilingues — avant une mise en œuvre plus large, en soulignant qu'il ne doit servir que d'aide au dépistage et non d'outil de diagnostic.