| Titre : |
DÉVELOPPEMENT D’UN DISPOSITIF INTELLIGENT POUR L’ORIENTATION DES BACHELIERS AU NIVEAU DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Moussa THIOR, Auteur |
| Editeur : |
Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique |
| Année de publication : |
2025 |
| Importance : |
92 P. |
| Format : |
29 cm |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
DIORES Dispositif Intelligent d’Orientation et de Réorientation des Étudiants du Supérieur Intelligence artificielle IA Orientation Bachelier Enseignement supérieur Sénégal Classification hiérarchique Régression Classification Recommandation Prédiction FastAPI React-Vite CI/CD AWS Spectre prédictif Orientation professionnelle Orientation scolaire Système d’Aide à la Décision Aide à la Décision |
| Résumé : |
Ce mémoire présente DIORES (Dispositif Intelligent d’Orientation et de Réorientation
des Étudiants du Supérieur), un système innovant basé sur l’intelligence artificielle pour
améliorer l’orientation des bacheliers dans l’enseignement supérieur sénégalais. Face à la
massification de l’enseignement supérieur au Sénégal (plus de 100 000 étudiants à l’UCAD)
et aux taux d’abandon et de d’échecs élevés en première année, ce système s’appuie sur
une base de données de 3 864 étudiants anonymisés et 52 variables collectées auprès de
l’Office du Baccalauréat et de la FST-UCAD. Face aux limitations du système Campusen
actuel, caractérisé par des critères d’évaluation rigides et une faible précision prédictive,
DIORES propose une approche multidimensionnelle et contextualisée.
Après une analyse critique approfondie du système existant, révélant un écart significatif
entre les classements prédits et les performances réelles (RMSE = 17,78) , le mémoire développe
une architecture hybride combinant plusieurs modèles complémentaires. DIORESLasso
offre une interprétabilité des facteurs prédictifs, DIORES-Classifier permet une
classification hiérarchique des résultats potentiels, en combinant ces deux approches on
associe régression et classification pour des recommandations hautement personnalisées.
Les tests comparatifs démontrent une amélioration substantielle des performances prédictives
par rapport au système Campusen, avec une réduction de 49% de l’erreur quadratique
moyenne, une multiplication par 3,24 du coefficient de détermination, et une précision de
82,61% pour la prédiction des résultats de première année. L’expérimentation utilisateur
confirme l’acceptabilité et l’utilité perçue du système. L’analyse des résultats révèle l’importance
sous-estimée de facteurs comme les compétences linguistiques et les parcours
non-linéaires dans la réussite universitaire.
Implémenté avec FastAPI et React-Vite, déployé via un pipeline CI/CD sur AWS, DIORES
constitue une contribution significative à la modernisation de l’orientation scolaire au
Sénégal. Le mémoire conclut en proposant des perspectives d’amélioration, notamment
l’élargissement du spectre prédictif, l’intégration de données complémentaires et l’extension
vers l’orientation professionnelle |
| Permalink : |
https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3256 |
DÉVELOPPEMENT D’UN DISPOSITIF INTELLIGENT POUR L’ORIENTATION DES BACHELIERS AU NIVEAU DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR [texte imprimé] / Moussa THIOR, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, 2025 . - 92 P. ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
DIORES Dispositif Intelligent d’Orientation et de Réorientation des Étudiants du Supérieur Intelligence artificielle IA Orientation Bachelier Enseignement supérieur Sénégal Classification hiérarchique Régression Classification Recommandation Prédiction FastAPI React-Vite CI/CD AWS Spectre prédictif Orientation professionnelle Orientation scolaire Système d’Aide à la Décision Aide à la Décision |
| Résumé : |
Ce mémoire présente DIORES (Dispositif Intelligent d’Orientation et de Réorientation
des Étudiants du Supérieur), un système innovant basé sur l’intelligence artificielle pour
améliorer l’orientation des bacheliers dans l’enseignement supérieur sénégalais. Face à la
massification de l’enseignement supérieur au Sénégal (plus de 100 000 étudiants à l’UCAD)
et aux taux d’abandon et de d’échecs élevés en première année, ce système s’appuie sur
une base de données de 3 864 étudiants anonymisés et 52 variables collectées auprès de
l’Office du Baccalauréat et de la FST-UCAD. Face aux limitations du système Campusen
actuel, caractérisé par des critères d’évaluation rigides et une faible précision prédictive,
DIORES propose une approche multidimensionnelle et contextualisée.
Après une analyse critique approfondie du système existant, révélant un écart significatif
entre les classements prédits et les performances réelles (RMSE = 17,78) , le mémoire développe
une architecture hybride combinant plusieurs modèles complémentaires. DIORESLasso
offre une interprétabilité des facteurs prédictifs, DIORES-Classifier permet une
classification hiérarchique des résultats potentiels, en combinant ces deux approches on
associe régression et classification pour des recommandations hautement personnalisées.
Les tests comparatifs démontrent une amélioration substantielle des performances prédictives
par rapport au système Campusen, avec une réduction de 49% de l’erreur quadratique
moyenne, une multiplication par 3,24 du coefficient de détermination, et une précision de
82,61% pour la prédiction des résultats de première année. L’expérimentation utilisateur
confirme l’acceptabilité et l’utilité perçue du système. L’analyse des résultats révèle l’importance
sous-estimée de facteurs comme les compétences linguistiques et les parcours
non-linéaires dans la réussite universitaire.
Implémenté avec FastAPI et React-Vite, déployé via un pipeline CI/CD sur AWS, DIORES
constitue une contribution significative à la modernisation de l’orientation scolaire au
Sénégal. Le mémoire conclut en proposant des perspectives d’amélioration, notamment
l’élargissement du spectre prédictif, l’intégration de données complémentaires et l’extension
vers l’orientation professionnelle |
| Permalink : |
https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3256 |
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