Le problème des moules quagga à travers le prisme de l’IA : un module pour la salle de classe

Les moules quagga invasives constituent une menace pour les lacs suisses ainsi que pour leurs infrastructures. Le projet BFH QuaggAI développe des outils basés sur l’intelligence artificielle afin de surveiller leur propagation. Sur la base de ces travaux, le module QuaggAIedu propose d’aborder en classe, au niveau du secondaire, à la fois la problématique écologique et les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique. Cet article présente la conception du module ainsi que sa première mise en œuvre en contexte scolaire.

La moule quagga (Dreissena rostriformis bugensis) est l’une des espèces invasives les plus perturbatrices des lacs suisses sur le plan écologique. Elle se propage rapidement, entre en compétition avec les espèces indigènes pour les ressources alimentaires et envahit les infrastructures de filtration de l’eau. L’évaluation de l’ampleur de cette problématique repose sur la mesure de la surface du fond lacustre couverte par les moules. Jusqu’à présent, les méthodes de surveillance conventionnelles restent lentes et difficiles à déployer à grande échelle.

Le projet QuaggAI s’attaque à ce défi en mobilisant des méthodes d’intelligence artificielle, en particulier la vision par ordinateur, afin de développer des prototypes logiciels visant à accélérer le suivi de la couverture des moules. L’objectif est de passer d’analyses semi-automatisées à des approches entièrement automatisées, reposant sur des modèles de segmentation d’images adaptés.

À partir de ce projet de recherche en cours, nous avons conçu et mis en œuvre QuaggAIedu : un module pédagogique destiné à l’enseignement secondaire, qui introduit à la fois la problématique écologique et les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique en classe.

Conception du module éducatif

Le module est structuré en trois unités de deux leçons de 45 minutes chacune, permettant une progression graduelle dans la compréhension, d’abord des aspects écologiques, puis des aspects techniques de la problématique.

La première unité introduit l’invasion des moules quagga : l’espèce elle-même, les lacs déjà touchés et, en particulier, les limites des approches conventionnelles de surveillance. L’établissement de ces bases écologiques permet de contextualiser les solutions technologiques présentées dans les leçons suivantes.

La deuxième unité se concentre sur la dimension technologique. Elle débute par une introduction aux concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique et de la segmentation d’images. Les élèves y découvrent, de manière générale, comment un modèle apprend à identifier et à délimiter des régions d’intérêt dans une image. Ils passent ensuite à une activité pratique en interagissant avec le prototype de surveillance semi-automatique développé dans le cadre de QuaggAI. Cette mise en situation leur permet de suivre pas à pas le flux de travail de monitoring et de développer une compréhension intuitive du fonctionnement du système, ainsi que des points où l’intervention humaine demeure indispensable.

La troisième unité prolonge cette base en se concentrant sur le processus d’entraînement et d’ajustement des modèles. Les élèves travaillent avec le prototype de surveillance automatique. La séance se conclut par une réflexion critique structurée portant sur les différentes approches de surveillance présentées tout au long des trois unités.

Première mise en œuvre et enseignements tirés

La première mise en œuvre de ce module d’enseignement a eu lieu au bwd (« Bildungszentrum für Wirtschaft und Dienstleistung »). Cette itération initiale a permis d’évaluer le matériel pédagogique ainsi que le prototype logiciel dans un contexte éducatif réel. Cet aspect est particulièrement pertinent, les étudiant·e·s découvrant à la fois la problématique de la moule quagga et les bases de l’apprentissage automatique. Elle a également mis en évidence les éléments du module — contenu, rythme et composantes interactives — nécessitant des ajustements en vue des futures implémentations.

Un enseignement important de cette première itération concerne la distribution du prototype logiciel. Si le développement d’un prototype local est pertinent à ce stade du projet, son installation s’est révélée chronophage : une vingtaine d’étudiant·e·s ont dû installer et configurer individuellement le logiciel dans un temps limité. Une étape clé pour la suite consiste donc à rendre le prototype accessible via une interface web, afin de simplifier le déploiement et de réduire, voire d’éliminer, ces contraintes d’installation.

Perspectives

S’appuyant sur l’expérience acquise au bwd, un premier échange avec le GBSL (Gymnasium Biel-Seeland) a exploré la possibilité de proposer le module sous la forme d’une semaine de projet dédiée. Ce format permet d’approfondir l’engagement des élèves à la fois sur la problématique écologique et sur les dimensions techniques, tout en renforçant la portée pédagogique du module.

QuaggAIedu est conçu pour être transférable à différents contextes éducatifs. Il peut être mis en œuvre dans un cadre de classe traditionnel, comme lors de sa première itération, mais également dans des formats basés sur des projets ou en dehors du cadre scolaire. Dans cette perspective, l’objectif est de mettre les supports pédagogiques à disposition d’autres institutions afin d’établir ce module comme une ressource réutilisable pour l’enseignement des sciences et des technologies au niveau secondaire II.

Ce faisant, le projet contribue non seulement à sensibiliser à un défi écologique actuel, mais aussi à élargir l’accès des élèves à des concepts appliqués d’apprentissage profond (deep learning).

Références / Informations complémentaires

• Eawag: https://www.eawag.ch/de/
• SRF Doku: https://www.srf.ch/play/tv/einstein/video/invasive-quagga-muscheln-kollabierende-seen-und-millionenschaeden?urn=urn:srf:video:2a7cabb4-7471-4196-815c-3e155410cba0
• SOP Dokument: https://www.dora.lib4ri.ch/eawag/item/eawag:33819
• Bildungszentrum für Wirtschaft und Dienstleistung Bern: https://bwdbern.ch/
• Gymnasium Biel Seeland: https://www.gbsl.ch/