Article de O. Duris
Paru dans la revue Neuropsychiatrie de l'enfance et de l'adolescence, vol. 68, n° 3, mai 2020, pp. 153-157.
Mots clés : Autisme, Technologie numérique, Imitation, Projet thérapeutique, Apprentissage
Nombreux sont les chercheurs et cliniciens qui manifestent, depuis plusieurs années, un grand intérêt pour l'utilisation des tablettes tactiles auprès des enfants TSA. Cependant, il semble que la majorité des publications traitant de ce sujet ne se concentre essentiellement que sur certaines applications ont été obtenues pour répondre aux difficultés des enfants autistes, notamment sur le plan éducatif, pédagogique, ou dans le cadre de remédiations cognitives. Ou, il nous semble dommage de ne voir les tablettes numériques que sous cet angle. En effet, celles-ci ne sont pas que de simples outils palliatifs des difficultés de communication ou de compréhension des enfants autistes, mais permettent à ces derniers de coupler leur monde intérieur avec les mondes numériques, de manière simple et adaptée
Article de Charline Grossard, Stéphanie Hun, Sylvie Serret, et al.
Paru dans la revue Neuropsychiatrie de l'enfance et de l'adolescence, vol. 65, n° 1, février 2017.
Mots clés : Handicap-Situations de handicap, Autisme, Émotion, Rééducation, Technologie de l'information et de la communication, Jeu, Jeu vidéo, Technologie numérique
L’utilisation de jeux sérieux pour favoriser l’émergence de capacités d’interactions sociales plus abouties chez les personnes avec autisme est de plus en plus explorée. Après une revue de la littérature concernant les jeux sérieux focalisés sur la reconnaissance des émotions ayant été proposés et utilisés avec des personnes autistes, nous décrirons l’architecture d’un nouveau jeu sérieux JEMImE dont l’objectif est de travailler la production émotionnelle uni et bimodale en contexte social. Nous décrirons le principal verrou technologique, à savoir la programmation d’un algorithme de reconnaissance émotionnelle capable de donner en temps réel un feed-back au joueur. Cet algorithme sera développé suivant des principes d’apprentissage machine sur une base de données d’émotions produites par des enfants tout-venant recrutés dans des écoles et spécifiquement créée pour le projet.