Au cours de la semaine du 16 au 20 septembre 2019, TBS Business School a lancé la première édition d’Inspiring Guest, un projet d’innovation pédagogique pensé pour injecter de la créativité et des émotions positives dans l’enseignement et l’apprentissage. Le concept : des enseignants invitent des personnalités inspirantes extérieures au monde académique afin de collaborer au développement de ressources pédagogiques originales visant à stimuler à la fois la motivation des étudiants et le processus d’apprentissage.
L’édition inaugurale de ce projet s’est axée sur l’engagement des apprenants. En effet, dans un monde où chaque organisme de formation doit développer et/ou sélectionner les meilleures ressources pédagogiques en ligne et hors ligne parmi une offre abondante, il est essentiel de repenser la façon dont nous attirons et retenons l’attention de nos auditeurs afin qu’ils apprennent le plus efficacement possible. Ainsi, pour son lancement, le projet Inspiring Guest a mis en vedette le comédien américain Sammy OBEID qui, grâce à son parcours atypique, a apporté un point de vue unique sur ces sujets. Sammy OBEID est un humoriste qui, en plus d’être diplômé en commerce et en mathématiques appliquées de l’Université de Californie Berkeley, a une solide expérience dans l’enseignement au niveau secondaire et universitaire. En outre, Sammy OBEID porte un intérêt tout particulier au rôle que peut jouer l’humour dans l’enseignement et la pédagogie.
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Malgré les évolutions récentes des technologies liées à la conduite connectée ou conduite autonome, on constate encore des délais très longs (à l’échelle des mois) de mise à jour de la cartographie embarquée dans les véhicules. C’est par exemple le cas des mises à jour des éléments de signalisation routière tels que les panneaux de signalisation, les feux, ou les marquages au sol, qui sont des éléments essentiels de régulation de la conduite. Afin de réaliser des mises à jour très fréquentes de la signalisation routière dans la cartographie du véhicule (à l’échelle de la minute par exemple), nous proposons une approche basée sur du crowdsourcing de signalisations détectées par des caméras d’un très grand nombre de véhicules, et la consolidation en quasitemps réel de ces données.
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