Ce jeune élève crée une IA qui reconnaît la langue des signes en temps réel, son impressionnant projet est récompensé

À 13 ans à peine, Harshith Nelabhotla, collégien de l’Ohio, a mis au point une IA capable de lire la langue des signes américaine en temps réel. Derrière ses prix scientifiques, une révolution discrète se prépare pour l’accessibilité, de l’ASL à la LSF.

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Aux Etats-Unis, un élève de collège de l’Ohio vient de mettre au point une IA qui reconnaît en temps réel des mots en langue des signes américaine. Son projet, “Real-Time ASL Word Recognition System”, transforme des gestes filmés par une simple webcam en mots compréhensibles par tous.

Derrière ce prototype se cache Harshith Nelabhotla, encore scolarisé à la Strongsville Middle School. Son système d’IA langue des signes lui a déjà valu d’être désigné “2026 Ohio State Merit Winner” du 3M Young Scientist Challenge, selon Young Scientist Lab, et “Physical Science Categories Winner” à la Northeastern Ohio Science and Engineering Fair 2026 (NEOSEF) au nom de son collège. De quoi interpeller tous ceux qui s’intéressent à l’accessibilité et à l’IA de vision par ordinateur.

Qui est Harshith Nelabhotla, le collégien qui fait lire l’American Sign Language à une IA ?

L’idée de Harshith Nelabhotla est simple à résumer : utiliser l’intelligence artificielle pour interpréter des mots en American Sign Language (ASL) au moment où la personne les signe. Là où des outils classiques se contentent d’un dictionnaire illustré, son système d’IA langue des signes vise une reconnaissance dynamique, geste après geste.

Que permet cette IA de langue des signes en temps réel pour les utilisateurs ?

Concrètement, une IA de langue des signes en temps réel repose sur un enchaînement de briques que l’on retrouve par exemple dans le projet français HearMyHands pour la Langue des signes française (LSF) : capture vidéo, repérage de la position des mains, puis modèle de deep learning qui associe la séquence de gestes à un mot appris.

Dans le cas de Harshith, le système se concentre sur des mots en ASL, pas sur des phrases complètes. En France, plus de 5 millions de personnes sont concernées par un handicap auditif, mais moins de 120 000 utilisent la LSF au quotidien, selon HearMyHands : ce fossé est précisément celui que ce type d’outils peut aider à réduire dans les écoles ou les services publics.

IA langue des signes : quelles perspectives après ces prix pour Harshith et pour la LSF en France ?

La LSF est reconnue comme langue de la République depuis la loi du 11 février 2005, ce qui pousse les acteurs français à explorer la traduction en temps réel. HearMyHands travaille sur la traduction LSF vers texte via webcam, SIGNON annonce un POC fonctionnel depuis septembre 2025 pour la traduction LSF vers voix et texte, et l’assistant IRIS teste un avatar 3D qui signe en direct.

Ces IA de langue des signes ne remplaceront pas les interprètes humains, mais peuvent devenir des compléments utiles dans des situations simples et répétitives. Les principaux défis restent de modéliser la grammaire spatiale des langues signées et de constituer de grands jeux de données en lien avec les communautés sourdes. L’histoire de Harshith Nelabhotla montre enfin qu’un collégien muni d’une webcam, de bibliothèques de vision par ordinateur et d’un petit jeu d’exemples peut déjà proposer une preuve de concept pertinente, s’il travaille main dans la main avec les utilisateurs sourds.