{"id":34726,"date":"2023-02-17T18:05:41","date_gmt":"2023-02-17T18:05:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.carmatec.com\/?p=34726"},"modified":"2026-02-13T11:16:19","modified_gmt":"2026-02-13T11:16:19","slug":"cas-dutilisation-de-lapprentissage-automatique-dans-le-secteur-de-leducation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.carmatec.com\/fr_fr\/blog\/machine-learning-in-education-business-benefits-use-cases\/","title":{"rendered":"Apprentissage automatique dans l\u2019\u00e9ducation\u00a0: avantages commerciaux et cas d\u2019utilisation"},"content":{"rendered":"
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Il peut sembler que l\u2019apprentissage automatique dans l\u2019\u00e9ducation n\u2019est qu\u2019un autre mot \u00e0 la mode visant \u00e0 inciter les entrepreneurs \u00e0 investir dans l\u2019innovation. Contrairement aux id\u00e9es re\u00e7ues, la r\u00e9alit\u00e9 est tout autre. Les entreprises qui ont d\u00e9j\u00e0 mis en \u0153uvre le ML ont r\u00e9alis\u00e9 plusieurs avantages commerciaux importants. De plus, cela s\u2019applique aussi bien aux marques \u00e9tablies disposant de gros budgets qu\u2019aux startups prometteuses disposant de ressources limit\u00e9es. Quel que soit le type d\u2019entreprise que vous dirigez, cette technologie innovante vous convient.<\/span><\/p>\n

Il donne un aper\u00e7u de l'utilisation de <\/span>l'apprentissage automatique dans l'\u00e9ducation moderne<\/b> pour vous aider \u00e0 d\u00e9cider de l\u2019int\u00e9grer ou non \u00e0 votre entreprise.<\/span><\/p>\n

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L\u2019\u00e9ducation b\u00e9n\u00e9ficie de l\u2019apprentissage automatique.<\/b><\/h2>\n

Les \u00e9tablissements d\u2019enseignement sup\u00e9rieur, les universit\u00e9s et les entreprises mettent de plus en plus en \u0153uvre Intelligence artificielle<\/a> dans leurs cours. L\u2019utilisation de l\u2019apprentissage automatique peut b\u00e9n\u00e9ficier \u00e0 la fois aux \u00e9tudiants et aux enseignants en am\u00e9liorant l\u2019efficacit\u00e9 et le plaisir du processus d\u2019apprentissage. L\u2019apprentissage automatique peut \u00eatre b\u00e9n\u00e9fique \u00e0 ce secteur.<\/span><\/p>\n


Avanc\u00e9es d\u2019apprentissage personnalis\u00e9es<\/strong><\/h4>\n

L\u2019approche traditionnelle de l\u2019\u00e9ducation est universelle. Tous les \u00e9tudiants apprennent selon la m\u00eame m\u00e9thode. Le processus \u00e9ducatif peut \u00eatre adapt\u00e9 aux besoins individuels des \u00e9tudiants gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019apprentissage automatique.<\/span><\/p>\n

Cette approche am\u00e9liore l\u2019engagement des \u00e9tudiants et leur r\u00e9tention. Les programmes d\u2019\u00e9tudes standardis\u00e9s ne plaisent pas autant aux apprenants que les programmes raffin\u00e9s et les contenus adapt\u00e9s. Les impliquer peut \u00e9galement \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 en utilisant des chatbots et la gamification. Bien que certains cours proposent des exp\u00e9riences personnalis\u00e9es, certains \u00e9tudiants peuvent n\u00e9anmoins les suivre.<\/span><\/p>\n

Automatisation des t\u00e2ches de routine<\/strong><\/h4>\n

Il est essentiel de suivre l'assiduit\u00e9, d'organiser le programme, de fournir des instructions et d'int\u00e9grer les \u00e9tudiants. Malgr\u00e9 leur caract\u00e8re chronophage et r\u00e9p\u00e9titif, ils consomment une quantit\u00e9 importante d\u2019\u00e9nergie. Le recours \u00e0 l\u2019apprentissage automatique peut all\u00e9ger ce fardeau, permettant aux enseignants de se concentrer sur des t\u00e2ches plus cr\u00e9atives et plus satisfaisantes. Le r\u00e9sultat est qu\u2019ils sont capables d\u2019enseigner \u00e0 leurs \u00e9tudiants plus efficacement.<\/span><\/p>\n

Des notes plus pr\u00e9cises et plus rapides<\/strong><\/h4>\n

Teachers need to access students’ work objectively and quickly to facilitate evaluations and grading, <\/span>especially when working with math worksheets<\/a> that require consistent assessment criteria across multiple students. Students, teachers, and administrators need to remove human biases from this process. With machine learning in edtech, intelligent assessments are boosted and test scoring may be automated, resulting in a reduction of bias. With state-of-the-art grading tools that evaluate presentations, essays, and papers, teachers can spend more time teaching.<\/p>\n

Le style, la ma\u00eetrise de la langue et la structure sont \u00e9valu\u00e9s dans des algorithmes, le plagiat est d\u00e9tect\u00e9 et la profondeur narrative est analys\u00e9e. De plus, ils peuvent le faire en quelques secondes. La notation restera entre les mains des enseignants, mais l\u2019apprentissage automatique am\u00e9liorera l\u2019efficacit\u00e9 et l\u2019impartialit\u00e9. <\/span>Un online plagiarism checker<\/a> perfectly exemplifies how machine learning boosts teachers’ proficiency. Such a tool allows teachers to quickly scan the assignments submitted by students and evaluate the presence of duplication to grade them without bias.<\/p>\n

Comment l\u2019apprentissage automatique peut-il \u00eatre utilis\u00e9 dans l\u2019\u00e9ducation ?<\/b><\/h2>\n

Ce secteur a d\u00e9j\u00e0 b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de l\u2019IA et du machine learning. Examinons diff\u00e9rents cas d'utilisation de l'apprentissage automatique dans l'\u00e9ducation et quels outils peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour cr\u00e9er une technologie \u00e9ducative intelligente.<\/span><\/p>\n

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Analyser automatiquement le texte<\/strong><\/span><\/h4>\n

Car ML est un outil pr\u00e9cieux pour analyser les devoirs \u00e9crits sur la base de ce dont nous avons d\u00e9j\u00e0 discut\u00e9.<\/span><\/p>\n

Pour ce faire, l'Universit\u00e9 du Michigan a cr\u00e9\u00e9 un outil appel\u00e9 M-Write. L'analyse des documents des \u00e9tudiants donne un aper\u00e7u de la fa\u00e7on dont chaque \u00e9tudiant comprend le mat\u00e9riel de cours en identifiant des mots et des sujets sp\u00e9cifiques. Les professeurs peuvent aider certains \u00e9tudiants, d\u00e9placer les \u00e9tudiants qui d\u00e9montrent leurs comp\u00e9tences dans le programme ou modifier compl\u00e8tement le programme en fonction des r\u00e9sultats.<\/span><\/p>\n

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Pr\u00e9diction des r\u00e9sultats pour les \u00e9tudiants<\/strong><\/h4>\n

Il ne suffit plus aux enseignants de se fier uniquement \u00e0 leur instinct pour d\u00e9terminer quels \u00e9tudiants obtiendront leur dipl\u00f4me. Pour identifier les \u00e9tudiants pr\u00e9sentant un risque \u00e9lev\u00e9 d\u2019abandon scolaire, des syst\u00e8mes d\u2019analyse pr\u00e9dictive peuvent \u00eatre utilis\u00e9s. Avec une pr\u00e9cision de 80%, des chercheurs ta\u00efwanais ont pr\u00e9dit les abandons \u00e0 l\u2019aide d\u2019algorithmes d\u2019apprentissage automatique. Ces informations peuvent permettre aux universit\u00e9s d'intervenir t\u00f4t et de fournir un soutien, une assistance et des conseils aux \u00e9tudiants \u00e0 risque.<\/span><\/p>\n

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Les lacunes en mati\u00e8re d\u2019apprentissage doivent \u00eatre combl\u00e9es.<\/strong><\/h4>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 des algorithmes, il est \u00e9galement possible d\u2019identifier et de corriger les comp\u00e9tences manquantes. La solution ML pour les \u00e9coles peut proposer des programmes personnalis\u00e9s adapt\u00e9s aux besoins de chaque \u00e9l\u00e8ve. Un outil de diagnostic peut identifier les lacunes d\u2019apprentissage et sugg\u00e9rer les domaines sur lesquels les \u00e9tudiants devraient concentrer leur attention. Avec des jeux, des concours et des certificats, les apprenants doivent \u00eatre motiv\u00e9s \u00e0 continuer.<\/span><\/p>\n

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D\u00e9cider o\u00f9 \u00e9tudier<\/strong><\/span><\/h4>\n

Ces ressources peuvent \u00e9galement \u00eatre utiles aux \u00e9tudiants potentiels. Il est de plus en plus courant que les \u00e9tablissements d\u2019enseignement commercialisent leurs services. Choisir le bon coll\u00e8ge est simplifi\u00e9 avec l'IA et le ML. Pour d\u00e9terminer quelles options leur conviennent le mieux, les \u00e9l\u00e8ves saisissent les informations pertinentes dans l\u2019algorithme. L'utilisateur peut utiliser cet outil pour d\u00e9terminer si un \u00e9tablissement d'enseignement particulier lui convient.<\/span><\/p>\n

Cas d'utilisation pour l'apprentissage automatique.<\/b><\/h3>\n

Maintenant que nous avons une compr\u00e9hension de base de l\u2019apprentissage automatique, discutons de ses avantages pour les entreprises et les organisations.<\/span><\/p>\n

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Analyser le comportement des utilisateurs<\/strong><\/h4>\n

Utiliser l\u2019apprentissage automatique pour analyser le comportement des utilisateurs est une pratique courante dans le monde. commerce de d\u00e9tail<\/a>.<\/span><\/p>\n

Prenez un moment pour vous imaginer en train de faire du shopping dans un magasin de d\u00e9tail. Les informations que les entreprises collectent sur leurs clients sont vastes, que ce soit en ligne ou en personne. En pr\u00e9disant les habitudes d'achat des consommateurs, les tendances du march\u00e9, les produits populaires, etc., les entreprises peuvent prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. <\/span><\/p>\n

Processus automatis\u00e9s am\u00e9lior\u00e9s<\/strong><\/h4>\n

La plupart des secteurs d\u2019activit\u00e9 ont \u00e9t\u00e9 touch\u00e9s par l\u2019automatisation des t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives et banales, \u00e9conomisant du temps et des ressources. Apprentissage automatique<\/a> sera combin\u00e9 avec des techniques d\u2019automatisation pour am\u00e9liorer continuellement les processus d\u2019automatisation.<\/span><\/p>\n

Il est possible d\u2019am\u00e9liorer les processus de fabrication au niveau industriel gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, il est n\u00e9cessaire d\u2019\u00e9valuer les mod\u00e8les de fabrication actuels et de comprendre leurs lacunes. Cela permettra aux entreprises de r\u00e9soudre rapidement tout probl\u00e8me pouvant survenir.<\/span><\/p>\n

Au-del\u00e0 des applications industrielles, l\u2019automatisation profite \u00e0 l\u2019agriculture, \u00e0 la recherche scientifique et \u00e0 d\u2019autres secteurs. \u00c0 titre d'exemple de la mani\u00e8re dont le ML peut \u00eatre utilis\u00e9 dans l'agriculture, les activit\u00e9s agricoles automatis\u00e9es et les donn\u00e9es de recherche peuvent \u00eatre pr\u00e9dites et d\u00e9chiffr\u00e9es \u00e0 l'aide du ML.<\/span><\/p>\n

Am\u00e9liorations de la s\u00e9curit\u00e9<\/strong><\/h4>\n

En raison du flot de technologies bas\u00e9es sur le Web, le monde est devenu de plus en plus d\u00e9pendant des services Web. En confiant certaines t\u00e2ches de surveillance et d'\u00e9valuation des vuln\u00e9rabilit\u00e9s \u00e0 un algorithme automatis\u00e9, les \u00e9quipes de s\u00e9curit\u00e9 existantes peuvent \u00eatre compl\u00e9t\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Par exemple, consid\u00e9rons un simple filtre anti-spam. Les organisations peuvent r\u00e9duire le spam ou les e-mails \u00e0 risque dans les bo\u00eetes de r\u00e9ception des employ\u00e9s en int\u00e9grant le ML dans le filtre anti-spam. L\u2019apprentissage automatique \u00e9tant un processus d\u2019apprentissage, plus l\u2019algorithme prend en compte d\u2019e-mails, meilleur sera le filtrage.<\/span><\/p>\n

Un autre exemple est le processus d\u2019\u00e9valuation des menaces que suivent quotidiennement la plupart des applications en ligne. En analysant les donn\u00e9es des attaques pass\u00e9es et en mettant en \u00e9vidence les vuln\u00e9rabilit\u00e9s au sein applications<\/a>, l\u2019apprentissage automatique peut pr\u00e9dire les futurs vecteurs d\u2019attaque. <\/span><\/p>\n

Gestion des finances<\/strong><\/h4>\n

Parmi les applications des algorithmes d\u2019apprentissage automatique dans l\u2019analyse financi\u00e8re figurent\u00a0:<\/span><\/p>\n