Profilage comportemental dans les jeux vidéo éducatifs via des réseaux convolutifs graphiques : le cas de G rapho G ame F rançais (2025)

Abstract: Les données comportementales des jeux vidéo ainsi que les traces de joueurs suscitent un intérêt croissant, tant pour la recherche que pour l’industrie du jeu. Ces données peuvent notamment enrichir l’expérience de jeu et améliorer l’identification automatique des profils des joueurs. Dans cet article, nous nous intéressons principalement aux données du jeu sérieux GraphoGame, un outil innovant d’aide à l’apprentissage de la lecture, offrant un environnement interactif pour les apprenants. Nous cherchons notamment à évaluer l’impact de ce jeu sur la performance des élèves en lecture via le profilage comportemental des joueurs et un apprentissage à base de graphes. Ainsi, deux techniques d’intégration basées sur des réseaux convolutifs, GraphSAGE et ECCConv, sont mises à profit pour classifier les graphes d’interactions des joueurs. Les résultats montrent qu’ECCConv surpasse GraphSAGE, mais que leurs prédictions combinées peuvent améliorer la classification, confirmant l’impact éducatif de GraphoGame même chez les élèves les plus avancés.

## introduction en quelques décennies, les jeux vidéo se sont imposés comme une source majeure de divertissement et de plaisir au niveau mondial. devenu une tendance en plein essor, ce domaine attire des joueurs de tous âges et de tous horizons. certains jeux se distinguent par un objectif « sérieux » et sont appréciés pour leur impact éducatif @xcite . ces jeux proposent une approche interactive et diversifiée, à même de répondre à des objectifs de formation, de communication ou de sensibilisation plutôt que de simplement divertir. en france, l'industrie du jeu éducatif affiche une progression spectaculaire, entraînant plusieurs startups à cibler en priorité les établissements scolaires et les centres de formation. selon @xcite , les jeux éducatifs s'adressent principalement aux enfants de moins de dix ans et visent à renforcer leurs compétences en lecture ainsi que leur expérience éducative enrichie par des activités ludiques. ce type de jeux constitue un vecteur privilégié favorisant un apprentissage actif et contextualisé ainsi que l'engagement scolaire des élèves. dans le but d'assurer une expérience utilisateur enrichissante, les concepteurs de jeux manifestent un intérêt croissant pour l'analyse en temps réel des interactions des joueurs. ces observations obtenues durant le gameplay améliorent la qualité des jeux et permettent une meilleure compréhension de l'implication des joueurs, tout en maintenant leur intérêt. par conséquent, les indicateurs de gameplay, définis comme les traces numériques laissées par les joueurs @xcite , constituent des éléments majeurs dans les processus de modélisation comportementale des joueurs. ce travail s'inscrit autour du jeu sérieux graphogamefrançais relevant d'une dynamique interdisciplinaire, combinant l'informatique, les sciences de l'éducation et la psychologie cognitive. il est basé sur une version française du jeu finlandais graphogame, un outil numérique d'aide à l'apprentissage de la lecture. la version française de graphogame (ggf) 1 propose un programme d'entraînement audiovisuel visant à renforcer les compétences fondamentales en lecture chez les enfants d'âge préscolaire et primaire, y compris ceux présentant des troubles spécifiques des apprentissages. ## analyse d'impact des jeux sérieux et identification de profils bien que de nombreuses recherches antérieures aient mis en lumière l'efficacité des jeux vidéo sérieux à visée éducative @xcite @xcite , la plupart se limitent à des revues de la littérature ou des analyses conceptuelles. en revanche, les recherches empiriques fondées sur des données issues du gameplay réel demeurent rares. @xcite ou des capteurs enregistrant les réactions des joueurs @xcite ont été exploitées pour identifier des clusters de comportements distincts, comme le souligne également la revue de @xcite . d'autres études, en revanche, se sont appuyées sur les fichiers logs de gameplay comme source principale de données d'interactions @xcite @xcite , en recourant à des méthodes non supervisées pour l'analyse des parcours des joueurs. par ailleurs, plusieurs approches fondées sur des réseaux de neurones, telles que les architectures à mémoire longue à court terme lstm @xcite , les modèles d'apprentissage par renforcement profond @xcite , et, plus récemment, le modèle actionable forecasting network @xcite , ont été mobilisées pour l'identification des profils d'utilisateurs. les représentations vectorielles des interactions des joueurs se sont également révélées pertinentes pour la modélisation des comportements complexes, notamment à travers l'usage de techniques d'intégration de noeuds (node embedding) telles que node2vec et large-scale information network embedding @xcite , ou encore des encodeurs basés sur des réseaux de neurones @xcite et des modèles de langue @xcite . enfin, les réseaux de neurones graphiques (graph neural networks, gnns) se sont révélés particulièrement efficaces dans l'analyse du gameplay. cependant, l'attention s'est majoritairement portée sur des représentations vectorielles au niveau des noeuds, en association avec d'autres méthodes d'apprentissage automatique ou techniques de partitionnement telles que les k-moyennes @xcite . en complément de ces études, notre travail s'inscrit dans une direction peu explorée, en mettant l'accent sur les plongements (embeddings) au niveau des graphes pour la modélisation des joueurs. l'ensemble du graphe d'interaction est encodé dans un espace latent, permettant un profilage direct, sans avoir recours à des classificateurs supplémentaires. sur le plan applicatif, cet article a pour objectif de mettre en évidence et de valider l'impact éducatif du ggf sur l'amélioration des compétences en lecture, en exploitant les traces comportementales générées en jeu pour une caractérisation fine de profils d'apprenants à l'aide de techniques d'apprentissage automatique sur graphes. ## graphogame : expérimentation et données graphogame constitue un cadre méthodologique innovant favorisant une intégration effective des technologies numériques au sein des environnements d'apprentissage scolaires. une expérimentation a été conduite auprès de plusieurs groupes d'élèves de niveau cp foot_1 , durant des cours de français durant l'année scolaire 2017-2018. les sessions d'entraînement sur tablette étaient organisées à raison de quatre par semaine, chacune durant entre 15 et 20 minutes, selon le rythme et le taux d'erreurs de chaque élève. au total, 451 élèves âgés de 5 à 8 ans ont pris part à l'expérimentation. ces élèves ont ainsi été engagés, via l'application, dans une variété d'activités ludiques de lecture, conçues pour renforcer leurs compétences en décodage de lettres et de mots ainsi que le développement de la fluidité en lecture. ces activités s'inscrivent dans une progression pédagogique structurée en 67 unités (séquences), chacune centrée sur un contenu spécifique @xcite . à titre d'exemple, la première unité introduit les voyelles orales simples (ex. : 'a', 'i', 'e', 'o'), les consonnes continues (ex. : 'f', 'j', 'l', 'r') et des mots monosyllabiques (ex. : 'ou', 'la', 'sol', 'four'). la quatrième, quant à elle, porte sur les voyelles nasales (ex. : 'an', 'on', 'in', 'un') tandis que la troisième propose des exercices de discrimination visuelle (ex. : 'u' vs 'n'), phonémique (ex. : 't' vs 'd') et combinée (ex. : 'p' vs 'b'). chaque unité pédagogique se compose d'environ 10 niveaux, proposant un exercice ludique distinct. la durée moyenne d'un niveau est de 2 à 3 minutes et comprend généralement entre 10 et 15 essais. selon l'exercice, l'enfant, muni d'un casque, doit associer un stimulus auditif à l'élément visuel correspondant affiché à l'écran. si le taux d'erreur dépasse 25 %, le niveau est automatiquement réinitialisé. après cinq tentatives, l'élève peut néanmoins accéder au niveau suivant. l'application permet également à l'élève de revenir sur les niveaux non réussis ou d'ignorer ceux déjà maîtrisés. les interactions des élèves avec graphogamefrançais génèrent une séquence horodatée d'événements. ces données, issues de 1 548 100 actions consignées, constituent la principale source des métriques de gameplay analysées dans le cadre de cet article, à partir desquelles quatre indicateurs clés sont sélectionnés ( ## méthodologie à base de réseaux neuronaux graphiques étant donné que les joueurs ont tendance à suivre des parcours d'apprentissage non linéaires, divers scénarios d'interaction peuvent être détectés et analysés. ces données non structurées génèrent, pour chaque joueur, une séquence d'horodatages (timestamps) de taille variée. les réseaux de neurones graphiques (gnns) sont de bons candidats pour le traitement de telles structures de données du fait de leurs représentations sous forme de graphes. les approches de modélisation associées ne reposent pas uniquement sur la topologie, mais intègrent également les attributs des noeuds. ## conclusion et perspectives cette étude visait à évaluer l'impact éducatif de graphogamefrançais (ggf) à travers une analyse comportementale fondée sur des représentations graphiques des parcours d'apprenants. en mobilisant deux modèles de réseaux de neurones graphiques, graphsage et eccconv, nous avons pu classifier les profils d'élèves à partir des dynamiques d'apprentissage extraites, mettant ainsi en évidence les bénéfices spécifiques de l'application dans le développement des compétences en lecture. au-delà de sa fonction d'entraînement à la lecture, ggf se révèle également être un dispositif de suivi pédagogique efficace, permettant d'identifier les élèves nécessitant un accompagnement éducatif particulier, ainsi que ceux qui tirent pleinement parti de l'entraînement. ce potentiel de diagnostic