NeuroBait : un modèle IA pour l'ADHD
NeuroBait est un modèle IA conçu pour aider les personnes avec ADHD à surmonter la paralysie de l'initiation via des réponses courtes et dopaminergiques. Basé sur Gemma-3 12B fine-tuné avec LoRA, il évite les listes de tâches traditionnelles. Le projet vise à s'étendre à d'autres langues et publics.
« NeuroBait doesn't make to-do lists. It lights up dopamine to make starting feel possible. » — Hugging Face Blog
Que faut-il retenir ?
- NeuroBait utilise google/gemma-3-12b-it comme modèle de base, fine-tuné avec LoRA (r=16, alpha=16).
- Le modèle est entraîné sur des données synthétiques spécifiques à l'ADHD, évitant les clichés de productivité.
- Il génère des réponses courtes (3-6 phrases) pour aider à initier des actions simples.
- Déployé via Hugging Face Space sur ZeroGPU avec Gradio et transformers.
Pourquoi cette nouvelle compte-t-elle ?
Ce projet illustre comment l'IA peut être adaptée à des besoins neurodivergents spécifiques, offrant une alternative aux outils génériques. La méthodologie technique (fine-tuning avec LoRA) et l'approche centrée sur l'utilisateur sont transférables à d'autres cas d'usage en santé mentale ou productivité. Pertinent pour les développeurs en IA appliquée et les professionnels de la santé digitale.
Modèle base : google/gemma-3-12b-it (12B paramètres).
Public concerné : développeurs, entreprises
Comment NeuroBait diffère-t-il des outils de productivité classiques pour l'ADHD ?
NeuroBait évite les listes de tâches traditionnelles et génère des réponses courtes et chaleureuses pour déclencher l'action via des stimuli dopaminergiques. Il se base sur des observations concrètes des blocages liés à l'ADHD, contrairement aux approches théoriques classiques.
