Article fourni par David Bolduc et Frédéric Dulude-de Broin
La plupart des gens ont joué à une forme de chat durant leur enfance – des jeux dans lesquels certains joueurs tentent d’en attraper d’autres, qui à leur tour peuvent se réfugier dans des zones désignées, ou qui doivent récupérer un drapeau ou un autre objet pour gagner la partie. Ces jeux sont amusants et engageants, peut-être parce qu’ils font appel à certains de nos instincts les plus fondamentaux : collecter des ressources et éviter les prédateurs. Sans aucune connaissance en écologie ni capacité d’évaluer consciemment les compromis, même les jeunes enfants équilibrent intuitivement les récompenses de l’acquisition de ressources avec les risques d’être attrapés.
Et si nous construisions un jeu qui exploite ces décisions de compromis risque-récompense pour l’étude des interactions prédateur-proie ?
L’idée est née alors que nous préparions une école d’été intensive en écologie computationnelle. Il semblait offrir une solution originale à notre principal défi : impliquer rapidement les participants et les rendre désireux d’explorer un ensemble de données en utilisant des approches analytiques de pointe.
Du jeu d’enfance aux simulations basées sur les joueurs
En gardant à l’esprit le cadre prédateur-proie, nous avons rédigé les règles à partir de quelques principes très fondamentaux : Les prédateurs attrapent des proies. Les proies se nourrissent tout en évitant les prédateurs. Pour donner vie à cette idée, nous avons dispersé des jetons de ressources et des refuges à travers le paysage. Les proies étaient limitées à la vitesse de marche, les prédateurs pouvaient courir et les joueurs devaient trouver un équilibre entre la collecte de jetons et l’évitement de la capture.
Au cours des premiers tests, nous avons affiné les mécanismes de jeu de manière itérative en créant de nouveaux scénarios de jeu, en ajustant les objectifs et en ajoutant un rôle de mésoprédateur pour rendre le jeu plus dynamique. En utilisant les téléphones portables comme enregistreurs de mouvements et outils d’enquête, nous avons enregistré les mouvements et les interactions de chaque joueur tout au long des jeux. Le résultat a été un enregistrement complet et spatialisé de qui est allé où, et qui a attrapé ou consommé quoi.
Faire évoluer l’idée
Après quelques mois de développement, nous avons accueilli 40 participants pour l’école d’été dans la belle ville de Val-Morin, Québec, Canada. Dès le premier jeu, la cohésion du groupe et l’énergie créatrice se sont développées. Les participants ont cherché avec impatience de se nourrir, ont cherché un abri et ont été confrontés au risque de prédation induit par le gibier, ce qui a déclenché des discussions animées sur la dynamique prédateur-proie. L’idée selon laquelle le jeu favorise l’apprentissage et l’engagement intellectuel n’est pas nouvelle, mais la voir se déployer de manière si vivante était frappante. Grâce aux jeux et aux discussions, il est également devenu clair que l’approche avait non seulement du potentiel en tant qu’outil pédagogique engageant, mais qu’elle pouvait également constituer un moyen puissant de tester des hypothèses écologiques. Tout le monde avait feutre les subtilités des interactions prédateurs-proies. Ces simulations du monde réel ressemblaient à des approches de modélisation basées sur des agents, mais les réaliser dans un paysage réel avec des participants vivants offrait un réalisme supplémentaire, sans nécessiter de compétences informatiques avancées.
Comparer les joueurs aux animaux
À la fin de l’école d’été, nous étions impatients de partager notre expérience et d’évaluer le potentiel de notre approche de simulation basée sur le jeu. Nous avons organisé quatre équipes de recherche pour évaluer si le gibier pouvait reproduire des dynamiques écologiques basées sur différents aspects des interactions prédateurs-proies : comportement de déplacement, sélection de l’habitat, stratégies de recherche de nourriture et réseaux d’interaction. Ces analyses ont montré que les comportements des joueurs reflétaient la dynamique naturelle prédateur-proie, qui émergeait de règles de jeu simples dans un paysage naturel complété par des zones de ressources et des refuges. Cela a mis en évidence le potentiel de l’utilisation de simulations réelles pour générer de riches ensembles de données pour la recherche écologique, tout en servant également d’outil engageant et efficace pour l’enseignement des concepts écologiques. Sur la base du plaisir que nous avons eu à mener ce projet, nous avons hâte de voir comment d’autres s’approprieront l’idée et comment les simulations basées sur les joueurs continueront d’évoluer dans les années à venir.
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