Parcours d'apprentissage

Notre aventure a commencé en novembre 2022 lorsque 4 utilisatrices d'implants cochléaires malentendantes, les Bionics Girls, ont décidé d'améliorer l'application développée par Katarina au sein de l'équipe Connected Girls à Technovation 2022 dans la division des débutants. La première version de l'application, développée avec APP Inventor et Arduino, permettait d'enregistrer des sons qui, lorsqu'ils étaient reconnus dans l'environnement externe de l'utilisateur, faisaient vibrer le téléphone portable.

Pour 2023, notre objectif était d'ajouter un bracelet qui vibre et clignote lorsqu'il détecte le son enregistré précédemment, alertant ainsi l'utilisateur d'un éventuel danger ou d'un avertissement. Nous avons appris à utiliser la plateforme Thunkable qui nous permet de générer des applications pour Android et iOS. Nous avons également découvert la carte Raspberry Pico, plus petite, qui s'adapte mieux au bracelet, et qui peut être programmée en Python, ce qui offre davantage de fonctionnalités. Il a été difficile de connecter le bracelet à l'APP et de parler de notre handicap sur les médias sociaux, même si nous savons que c'est important pour l'acceptation de soi et pour motiver d'autres personnes handicapées à ressentir la même chose. Nous faisons de notre mieux pour que l'APP fasse une différence dans la vie de toutes les personnes malentendantes.

Au début de notre aventure dans la construction du projet HeartScope, nous étions novices en matière de systèmes de classification et d'applications de l'IA dans le domaine de la santé. Nous avons commencé notre processus de découverte de l'IA en participant à des appels de trois heures pour développer des répliques de classification d'images sur Kaggle, où nous avons appris les techniques couramment utilisées dans la classification d'images et les différents réseaux neuronaux utilisés pour maximiser la précision.

À certains moments de notre voyage, nous nous sommes sentis découragés, car les erreurs produites par l'ordinateur semblaient impossibles à résoudre. Comment pouvions-nous résoudre un problème alors que nous ne pouvions même pas comprendre le problème lui-même ? Cependant, nous avons réalisé l'importance de faire des pauses pendant nos appels pour aborder le problème avec une perspective nouvelle, ce qui s'est avéré efficace pour surmonter la plupart des bogues que nous avons rencontrés. Nous avons également consulté un projet de classification IRM de tumeurs cérébrales que nous avons reproduit sur Kaggle (auteur : Jay) pour nous guider dans le téléchargement des données et la construction de notre premier modèle de base.

En résumé, nous avons réalisé que le fait de trouver de la joie dans le processus d'apprentissage et d'être passionnés par l'innovation que nous créons a été une force motrice qui nous a permis de rester motivés. Nous avons également réalisé qu'une grande partie du succès consiste à faire des erreurs et à emprunter des chemins non conventionnels.