Comment rendre visibles les apprentissages réalisés au fil des ateliers Youth AI Lab ? Et comment permettre aux jeunes de suivre leur progression sans transformer l’exercice en note ou en jugement ? Pour répondre à ces questions, le consortium a choisi un format simple et visuel : un arbre de compétences qui transforme les apprentissages en quêtes à explorer collectivement.
Le principe s’inspire des Maker Skill Trees conçus par Steph Piper, technologue créative australienne connue sous le nom de Maker Queen. Ces modèles imprimables permettent de visualiser une progression, de repérer les compétences déjà mobilisées et d’identifier de nouvelles pistes d’apprentissage.
Chaque arbre comprend 73 cases hexagonales consacrées à une compétence ou à une expérience. Les bases se trouvent au bas de l’arbre et les apprentissages plus avancés au sommet. Cinq cases peuvent être personnalisées selon les objectifs de la personne ou du groupe. Il n’est pas nécessaire de tout compléter ni de suivre un ordre strict : l’arbre sert avant tout de carte pour situer un parcours et choisir les prochaines étapes.
Le dépôt officiel rassemble aujourd’hui des dizaines d’arbres consacrés à la fabrication numérique, à la programmation, à l’électronique, aux pratiques créatives ou encore aux compétences de la vie quotidienne. Les ressources sont publiées sous licence Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0 : elles peuvent être partagées et adaptées pour des usages non commerciaux, à condition de créditer Steph Piper / Maker Queen et de conserver la même licence.
Youth AI Lab a repris cette logique visuelle pour construire un arbre consacré à la culture numérique et à l’intelligence artificielle. L’outil s’appuie sur DigComp 3.0, la cinquième édition du Cadre européen des compétences numériques pour les citoyen·ne·s, publiée en 2025. Ce cadre conserve cinq grands domaines et 21 compétences, tout en intégrant de manière transversale les connaissances, aptitudes et attitudes liées à l’IA. Sa version complète contient plus de 500 acquis d’apprentissage.
L’arbre Youth AI Lab ne reprend donc pas l’ensemble du référentiel : il en propose une sélection de 68 acquis, transformés en autant de « quêtes » adaptées au parcours du projet. Ces quêtes sont réparties sur six niveaux et reliées aux grandes phases de la démarche pédagogique, depuis l’observation de l’IA dans la vie quotidienne jusqu’à la conception, l’évaluation et la présentation de solutions.
L’interface permet de suivre séparément les quatre laboratoires du projet : Le retour des Pacman’s à La Rochelle, Digitale Wolven à Anvers, Gorgs IA Studio à Barcelone et FARO (Future-oriented AI for Responsible Outreach) à Naples. Chaque laboratoire dispose de sa couleur et peut repérer les quêtes déjà travaillées au cours des ateliers. L’outil est disponible en anglais, français, italien, catalan et néerlandais.
La version numérique de l’arbre permet de comparer les parcours des quatre laboratoires.
L’arbre n’a pas vocation à certifier à lui seul qu’une compétence est définitivement maîtrisée. Il complète les autres outils d’évaluation du projet en rendant visibles les sujets abordés, les capacités que les jeunes pensent pouvoir mobiliser et les prochaines étapes possibles. Il peut être utilisé avant, pendant et après un cycle d’ateliers pour soutenir l’auto-évaluation et la discussion avec les équipes éducatives.
Lors de la rencontre transnationale de Barcelone en juin 2026, le consortium a décidé d’en faire un outil collectif commun aux quatre laboratoires. L’arbre donne ainsi une vue d’ensemble des apprentissages explorés dans chaque pays et permet aux groupes de découvrir les parcours des autres équipes.
Une version physique peut également prendre place dans les lieux d’accueil. Les cases imprimées et affichées au mur, accompagnées de repères de couleur, rendent visibles les apprentissages déjà abordés et ceux qui restent à découvrir. La version numérique relie ces parcours à l’échelle européenne, tandis que l’affichage dans chaque laboratoire maintient la progression à hauteur des jeunes.
Une déclinaison physique de l’arbre de compétences affichée dans un laboratoire.
Sous ses deux formes, l’outil poursuit le même objectif : donner à voir un chemin d’apprentissage, susciter de nouvelles envies et relier les expériences menées dans les quatre pays.