Et si les lycéens entraînaient eux-mêmes une intelligence artificielle à détecter une infection dans un frottis sanguin ? C’est le défi que propose l’enseignant Sylvain Tissier à ses élèves de première. Une activité qui permet de réinvestir les connaissances en immunologie et de comprendre les biais de l’intelligence artificielle. « Ils découvrent aussi par l’expérience que la qualité d’une IA dépend des données qu’on lui fournit : échantillonnage, biais, représentativité », indique ce professeur de SVT du lycée Corot de Savigny (91).
Pouvez-vous nous présenter votre projet en quelques lignes ?
Mes élèves de Première spécialité SVT conçoivent eux-mêmes une intelligence artificielle capable de distinguer un sang infecté d’un sang sain, à partir de photos de frottis sanguins prises au microscope. Ils utilisent la plateforme Vittascience, qui permet d’entraîner une IA de reconnaissance d’images sans programmer. L’activité se place après l’étude de la réaction inflammatoire et de l’immunité adaptative : les élèves réinvestissent leurs connaissances, notamment l’augmentation du nombre de leucocytes en cas d’infection. Elle se prolonge par un jeu-débat sur la place de l’IA en médecine. L’objectif est double : comprendre comment une IA « apprend », et développer un regard critique sur son usage.
L’activité dure environ une heure et elle est entièrement accessible sur Éléa. En amont, les élèves visionnent une vidéo de l’Inserm sur l’IA en médecine, rendue interactive, et répondent à un questionnaire sur leur opinion.
- Concevoir une stratégie (15 min). Par groupes, les élèves réfléchissent à la façon d’apprendre à une IA à reconnaître un sang infecté. Je leur présente l’outil avec un exemple volontairement biaisé : une IA homme/femme entraînée sans hommes aux cheveux longs ni femmes aux cheveux courts.
- Construire et entraîner l’IA (30 min). Après une mise en commun, les élèves constituent deux banques d’images, sang infecté et sang sain, en photographiant des lames au microscope avec une caméra. Ils entraînent ensuite leur modèle sur Vittascience.
- Évaluer (15 min). L’IA affronte un humain sur une lame inconnue. On compare la rapidité et la fiabilité, et les résultats sont mutualisés dans un tableur collaboratif.
- Prolonger. Un jeu-débat suit l’activité, puis les élèves répondent de nouveau au questionnaire.
Qu’apporte ce dispositif par rapport à une activité plus classique ?
Les élèves ne se contentent pas d’observer un frottis : ils doivent expliciter ce qui caractérise un sang infecté pour pouvoir l’« enseigner » à une machine. Cela les oblige à mobiliser leurs connaissances en immunologie de façon très concrète. Ils découvrent aussi par l’expérience que la qualité d’une IA dépend des données qu’on lui fournit : échantillonnage, biais, représentativité. Enfin, la confrontation entre l’IA et l’humain fait émerger d’elle-même une vraie question éthique. L’IA est beaucoup plus rapide, mais l’humain reste plus fiable : peut-on accepter quelques erreurs dans un diagnostic médical ?
Je suis surtout en position d’accompagnateur. J’introduis l’outil et la notion de biais, puis je laisse les groupes construire leur stratégie. Je circule pour relancer la réflexion et aider à la manipulation du microscope et de la caméra. Mon rôle est plus central au moment de la mise en commun des stratégies, puis lors de l’analyse des résultats et du débat. C’est là qu’il faut aider les élèves à prendre du recul sur ce qu’ils ont observé.
Y a-t-il des points de vigilance pour les enseignants qui souhaiteraient se lancer ?
- Placer l’activité au bon moment. Elle fonctionne bien mieux une fois l’immunologie traitée, sinon les élèves manquent de critères pour construire leur stratégie.
- Tester le matériel en amont. Vittascience est simple à prendre en main et propose un tutoriel. En revanche, la capture d’image par le navigateur avec la caméra peut bloquer selon les postes.
- Ne pas faire l’impasse sur le débat. C’est lui qui donne sa portée critique à l’activité.
- Côté budget, c’est un point fort : le coût est nul avec le matériel habituel d’un labo de SVT.
Quels sont les retours des élèves sur ce scénario qui évoque une pénurie de médecins ? Avez-vous des élèves qui veulent devenir bioinformaticiens ?
Les élèves se sont beaucoup impliqués. Concevoir leur propre stratégie, manipuler le microscope et tester une IA sur un vrai problème de diagnostic rend l’activité très concrète. J’ai mesuré l’évolution de leurs représentations avec un questionnaire avant et après, sur une échelle de 1 à 4 :
- La confiance dans une IA pour analyser des résultats médicaux progresse nettement, de 1,55 à 2,05.
- L’idée que l’IA en médecine est une bonne chose pour l’avenir passe de 2,13 à 2,63.
- Ils restent pourtant très attachés au médecin : l’idée que les décisions médicales doivent être prises uniquement par un médecin reste la plus partagée, à 3,05 contre 3,23 avant.
Autrement dit, ils voient mieux l’intérêt de l’IA comme aide au diagnostic, sans la considérer comme un substitut au soignant. C’est exactement la posture nuancée que je recherchais. Il faut toutefois rester prudent : le second questionnaire a été passé après le jeu-débat, il mesure donc l’effet de l’ensemble du dispositif.
Quant à la bioinformatique, beaucoup ignoraient que ce métier existait. L’activité leur a montré qu’on peut associer biologie et informatique. Je n’ai pas eu de retour concret de la part des élèves.
La pénurie de médecins est surtout au cœur du jeu-débat. C’est une situation qui parle aux élèves, et elle donne au débat un enjeu très concret. La question n’est plus de savoir si l’IA est « bonne ou mauvaise », mais si elle peut répondre à un vrai problème d’accès aux soins, et à quelles conditions. Le jeu de rôle a aussi permis à des élèves habituellement discrets de prendre la parole. L’innovation qui les a le plus marqués portait sur la détection de la dépression : ils se sont montrés particulièrement sensibles aux questions de santé mentale et de protection des données personnelles.
Entretien par Julien Cabioch
