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La plateforme d’intelligence numérique de la GRICS en déploiement dans les centres de services scolaires du Québec

Depuis quelques mois, les centres de services scolaires ont vu l’apparition de deux nouveaux produits liés à la plateforme de gestion de données Mozaïk-Data de la Société GRICS. S’appuyant sur l’intelligence artificielle, ceux-ci sont destinés à faciliter la prise de décision au sein des organisations scolaires, notamment pour repérer plus rapidement les élèves à risque d’échec ou de décrochage scolaire.

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Depuis quelques mois, les centres de services scolaires ont vu l’apparition de deux nouveaux produits liés à la plateforme de gestion de données Mozaïk-Data de la Société GRICS. S’appuyant sur l’intelligence artificielle, ceux-ci sont destinés à faciliter la prise de décision au sein des organisations scolaires, notamment pour repérer plus rapidement les élèves à risque d’échec ou de décrochage scolaire.

Roberto Bacos Junior, propriétaire de produits en intelligence d’affaires et intelligence artificielle de la suite Mozaïk-Data à la GRICS, a profité du Sommet du numérique en éducation pour présenter les deux plateformes : Mozaïk-dVision et Mozaïk-dStudio. Dans un premier temps, celles-ci sont destinées aux directions des CSS et des établissements d’enseignement du secteur jeunes francophone et anglophone. 

Selon M. Bacos, le déploiement est en cours dans l’ensemble des CSS du Québec et la majorité y a déjà accès.

Visualisation de données

Le développement de ces nouveaux produits est possible grâce à l’Espace Données de la GRICS, qui réunit des données structurées (ou non) en provenance de différentes sources du milieu scolaire. Il s’agit donc essentiellement d’outils de valorisation et de visualisation de ces données, sous forme de tableaux de bord, qui permettent de prédire certaines situations. 

« Les intervenants scolaires obtiennent plus rapidement un portrait de leur clientèle dès le début de l’année scolaire. Les informations transmises ne remplacent pas leur jugement, mais elles peuvent les orienter et leur permettre d’intervenir plus rapidement dans certains cas. Elles représentent une ressource supplémentaire parmi celles disponibles », a expliqué M. Bacos.

dVision permet de voir les informations traitées à partir de la base de données de la GRICS et de les analyser afin d’orienter des décisions. dStudio est un espace de travail en libre service dans lequel les CSS peuvent gérer leurs données. Cette dernière est donc destinée principalement aux services informatiques des CSS.

Premières données en écriture de 4e année du primaire

Dans un premier temps, le développement des plateformes se concentre sur les prédictions de succès ou d’échec des élèves de la 4e année du primaire en écriture. Ceci afin de pouvoir identifier les élèves à risque d’échec à l’épreuve ministérielle d’écriture obligatoire. De même, la détection précoce des élèves à risque d’échec dans l’acquisition de la compétence en écriture permettra de leur offrir un soutien plus adéquat et de réduire les retards pour la suite de leur parcours scolaire, indique M. Bacos.

De nouveaux tableaux de bord peuvent être générés au début de l’année scolaire (à partir des résultats de l’année précédente), à la fin de la première étape en novembre et à la fin de la deuxième étape en mars. Des données, telles que le genre, l’âge, la langue maternelle, le nombre d’absences, les résultats antérieurs, sont utilisées. Chaque variable peut être isolée et l’effet est alors analysé.

Jusqu’à maintenant, le taux d’exactitude se situe entre 87 % et 90 % et a permis de repérer des « échoueurs silencieux », soit des élèves que personne ne soupçonnait qu’ils pouvaient échouer et qui ont échoué. 

Éthique de l’intelligence artificielle

Évidemment, le travail ne se fait pas sans un souci constant de limiter les biais possibles associés au développement d’outils basés sur l’intelligence artificielle. Nesrine Zemirli, spécialiste du domaine, qui accompagne la GRICS dans le projet, est venue témoigner du cadre de gouvernance éthique qui se construit également. L’objectif étant de ne pas créer de discrimination à partir de l’interpération des données.

Les 3 principes qui guident les travaux :

  1. Tout individu doit avoir la même chance d’être bien prédit par l’algorithme. 
  2. L’algorithme ne doit pas moins performer pour une catégorie.
  3. Une tendance décelée par l’algorithme ne doit pas devenir stigmatisante.

Le développement du cadre de gouvernance est fortement inspiré de la Déclaration de Montréal pour une IA responsable.

À lire ou à relire : 

Dossier : L’intelligence artificielle en éducation

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À propos de l'auteur

Martine Rioux
Martine Rioux
Après des études en communication publique, Martine a été journaliste pour différentes publications, avant de poursuivre sa carrière comme conseillère en communications interactives chez La Capitale, groupe financier, puis chez Québec numérique, organisme dont elle a pris la direction générale avant de faire le saut comme conseillère politique au cabinet du ministre délégué à la Transformation numérique gouvernementale. Elle est aujourd'hui rédactrice en chef adjointe et chargée de projets spéciaux à l'École branchée. Son rêve : que chacun ait accès à la technologie et puisse l'utiliser comme outil d’apprentissage et d’ouverture sur le monde.

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