chlotmpo / PictoFALC

📝 Un add-in pour illustrer vos documents FALC et promouvoir l’accessibilité

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Introduction

Microsoft France et l’UCANSS souhaitent disposer d’un outil permettant de générer facilement des documents imagés en utilisant la méthode FALC (Facile A Lire et à Comprendre) et afin d’en faciliter la lecture pour des personnes analphabètes ou avec des troubles mentaux. La méthode FALC a été développé par l’association UNAPEI et représente un ensemble de règles ayant pour but de rendre un langage classique en langage compréhensible par tous.

Ce projet proposé par Microsoft France a été réalisé par 5 étudiants ingénieurs en M1 « Data et Intelligence Artificielle » à l’ESILV (Ecole Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci), pour une durée de 6 mois d’octobre 2021 à mars 2022. Ces 5 étudiants sont Nicolas CARVAL, Bruno PINCET, Laurine SALLE, Louis TEMPE et Chloé TEMPO.

L’idée est de s’appuyer sur de l’IA pour analyser une phrase, en isoler les mots clés et à utiliser une bibliothèque de pictogramme pour proposer au rédacteur un outil simple et ergonomique pour illustrer des documents FALC. Un texte FALC est encore plus compréhensible lorsqu’il est illustré par des dessins, pictogrammes ou photos. Cependant, il est aujourd’hui encore trop difficile pour ses concepteurs de trouver rapidement des illustrations adaptées.

PictoFALC consiste donc à faciliter l’illustration du FALC grâce à une IA codée en python, en utilisant des puissants algorithmes tels que BERT et YAKE, et propose automatiquement des pictogrammes adaptés à un texte écrit en FALC, pour faciliter le travail des utilisateurs. Un add-in codé en JavaScript intégré directement à Word a été créé et permet d’analyser le texte écrit en FALC, récupère tous les mots clés et propose des pictogrammes correspondants pour illustrer. La personne qui travaille sur la traduction d’un texte FALC peut alors choisir et placer les pictogrammes qui lui conviennent directement dans le document. C’est un gain de temps et une aide considérable sur la recherche d’illustrations.

Pour le futur, PictoFALC a vocation d’être repris par les équipes de Microsoft pour être encore plus complété et être mis en production sur l’application Microsoft Word. L’objectif final est donc de déployer au maximum cette solution pour apporter de l’aide à tous les rédacteurs de documents FALC et leur permettre d’illustrer n’importe quelle phrase et mots-clés de leurs documents. Un grand merci à Microsoft France, et à Philippe TROTIN pour son accompagnement tout au long du projet, à l’UNCASS, et à l’ESILV et Béréngère BRANCHET pour l’encadrement de ce projet annuel.


Sommaire

  1. Avancement/DĂ©monstration
  2. Installation
  3. Guide d'utilisation
  4. Crédit

Avancement :


Installation

  1. Créer un compte Github.

  2. Cloner le repository https://github.com/chlotmpo/Auto_FALC

  3. Installer un python IDE si vous n'en possédez pas déjà un.

  4. Assurez-vous d'avoir les librairies python suivantes d'installées pour que l'IA fonctionne.

  • pyodbc
  • yake
  • KeyBERT
  • flask
  • thefuzz
  • TreeTagger (to help you can head to this tutorial : Tutorial TreeTagger)

Sinon exécutez les commandes suivantes ( sur Anaconda IDE par exemple)

❯ pip install "librairie" 
  1. Suivre toutes les Ă©tapes du fichier ../Tuto&Test_Librairies/Tuto_Ressources_Azure.pdf

  2. Exécuter le programme ../First Add-in/src/taskpane/pythonAPI.py dans votre IDE python

#Le message suivant doit apparaître
❯ Running on http://localhost:8989/ (Press CTRL+C to quit)
  1. Installer NodeJS

  2. Ouvrir l'invite de commande et exécuter le code suivant

❯ cd Auto_FALC/First Add-in/
> npm start

Vous devriez voir les informations suivantes :

  1. Une page Word va s'ouvrir automatiquement, l'Add-In est prĂŞt Ă  ĂŞtre utiliser

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Utilisation

  • Ecrivez votre texte dans la page d'Ă©dition
  • SĂ©lectionnez Ă  l'aide de votre curseur le texte Ă  illustrer
  • Appuyez sur le bouton Start
  • Patientez quelques instant jusqu'Ă  l'apparition de mots clĂ©s dans l'emplacement Keywords:
  • InsĂ©rez les images que vous souhaitez en appuyant sur Insert

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Crédit

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About

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Languages

Language:Python 56.2%Language:C# 27.1%Language:JavaScript 7.1%Language:Jupyter Notebook 4.0%Language:CSS 3.4%Language:HTML 2.3%