Le week-end dernier, dans les locaux parisiens de Softbank, un grand hackathon était organisé autour du robot Pepper et du tout nouveau kit de développement Android. Le thème était comment Pepper peut être utilisé dans la santé et le bien-être. +60 participants, venant de toute l’Europe, ont travaillé pendant plus de 2 jours non-stop pour sortir un projet. Chaque équipe avait à sa disposition des Pepper et l’aide technique de coachs et d’experts de Softbank.

L’ambition était détendue, mais studieuse pour développer le projet défini. Certaines équipes ont eu du mal à trouver le bon sujet, les pénalisant pour les présentations. Comme toujours dans les hackathons, quelques petits problèmes techniques ont pu perturber le bon déroulement : accès WiFi parfois peu stable sur la partie Android / Pepper, des fonctions absentes du SDK Java. Mais cela fait parti de l’esprit hackathon : savoir réagir aux obstacles et les contourner… Il faut avouer que le choix du jury n’a pas été facile. Il nous a fallu trois tours de votes pour faire le choix final. 

Le gagnant a été l’équipe 3 : Sign Team. L’idée de départ est d’utiliser un Leap Motion pour capturer la langue des signes et Pepper traduit aux personnes ne connaissant pas ce langage. Toute la difficulté a été l’interfacer la technologie Leap Motion, les services de reconnaissances d’image et ensuite de développer l’app Java sur Pepper. Même si le robot reste finalement peu actif, le potentiel est là. Surtout, s’il est possible de faire la traduction dans les deux sens et d’animer Pepper selon les signes. L’équipe annonce qu’il a fallu seulement 1 000 images pour reconnaître les signes capturés dans la base. 

Nous avons été sensibles à deux autres projets :

• Pepper Pals : techniquement, un projet très intéressant avec du machine learning, du Face API, l’usage du robot avec sa gestuelle, utilisation de la tablette pour l’interaction. Le projet est d’être utilisé avec des enfants autistes. Pepper peut alors jouer le rôle d’intermédiaire neutre et d’être un relais de l’enfant vers les adultes.  
• Pepper fall (in love) : l’idée est de pouvoir détecter la chute d’une personne, la localiser dans un espace, comprendre si la chute est grave ou l’état de la personne. Pepper joue le rôle du surveiller qui fait sa ronde et va vers la zone de l’accident. On capture la photo de la personne tombée avec génération d’un squelette filaire. Pour détecter une chute, cela peut se faire par des capteurs présents sur la personne. La géolocalisation est plus délicate à réaliser : GPS ou beacon ? Et il faut que la zone du Pepper soit mappée et connue. Au niveau technique, le projet nous a beaucoup plus. 

Et les équipes ont fait honneurs au régime geek : bonbons, café, pizza ! 

Bravo à toutes les équipes !

François Tonic