L’Assurance Qualité dans l’enseignement supérieur à l’ère de l’Intelligence Artificielle :pour une évaluation intelligente de la qualité des Universités.

A l’instar des secteurs de l’Industrie et de l’économie, le contexte de l’enseignement supérieur est résolument engagé dans la compétitivité depuis plusieurs années. La plupart des Universités connaissent des changements significatifs de leur système de fonctionnement, briguant ainsi les premières places dans le ranking des Universités sur le plan international. Adopter la démarche qualité a dès lors été plébiscitée dans le milieu universitaire. Elle fait désormais partie de la vision transformatrice profonde et durable des Universités qui s’y engagent pour accroître leurs performances tout en se conformant aux exigences des normes internationales. Un certain nombre de références et lignes directrices de l’assurance qualité ont d’ailleurs été mises en place au niveau du CAMES (Conseil Africain et Malgache de l’Enseignement Supérieur) en vue d’accompagner les établissements désireux d’implémenter un système d’assurance qualité, dispositif indispensable pour atteindre les standards internationaux. Définie comme étant un processus d’amélioration continue et permanent visant à maîtriser les activités et promouvoir la qualité au sein d’une organisation, l’assurance qualité jouit d’une notoriété sui generis au sein du système universitaire, où on lui reconnait de plus en plus une importance considérable. De ce fait, l’ISO 21001, « créée en 2018 est pensée pour les organismes d’enseignement et principalement pour les établissements d’enseignement supérieur. » 1 Mettre en place un système d’assurance qualité dans l’enseignement supérieur
consiste alors en la « prise en compte et la mise en œuvre d’une politique centrée sur la qualité avec pour objectif la maîtrise de l’ensemble des processus (…) de l’établissement supérieur » (F. Boubakour 2016, p. 6).

Une politique qu’il conviendrait d’envisager dorénavant à l’aune des technologies de l’Intelligence Artificielle (IA). Cette dernière peut être définie comme « une constellation de technologies qui permettent aux machines d’agir avec des niveaux d’intelligence plus élevés
et d’imiter les capacités humaines de perception, de compréhension et d’action » (K. Manning, 2021). En d’autres termes, « l’IA permet aux machines de percevoir leur environnement, de réfléchir et, dans certains cas, d’apprendre à agir en fonction de l’environnement et des circonstances qui le sous-tendent » (Idem). Ce faisant, elle fait preuve de grand dynamisme et se dévoile comme prometteuse pour l’enseignement supérieur pour lequel elle est déjà conquise à la tâche dans l’accompagnement des apprenants, à travers plusieurs applications telles que l’assistance vocale, le chatbot ou agent virtuel de conversation, les tuteurs intelligents, les systèmes d’apprentissage adaptatif … Alors, que peut-il en être de l’apport de l’IA à l’évaluation de la qualité des Universités ? C’est l’objet de
la présente recherche dont la principale question est la suivante : comment mettre à contribution les technologies de l’intelligence artificielle pour une implémentation efficace et effective de l’assurance qualité dans l’enseignement supérieur ? En outre, comment
l’intelligence artificielle peut-elle contribuer à une évaluation intelligente de la qualité des Universités ? Nous partons du postulat selon lequel le déploiement des technologies de l’IA dans les Universités, notamment celles des pays du sud, est inducteur d’innovations susceptibles d’améliorer leurs performances et accroître leur compétitivité face aux Universités du nord. C’est à juste titre que nous ferons référence à la théorie de l’innovation. Un concept défini par Joseph Schumpeter (1983) en termes « de nouvelles combinaisons », et que Patrick-Yves Badillo (2013, p.22) perçoit comme : « une logique linéaire où les découvertes scientifiques, en particulier dans le domaine des TIC sont diffusés de façon mécanique et sont supposés changer ainsi l’ensemble de la société ». Il s’agira pour ainsi dire, dans le cadre de cette étude, de faire un état des lieux des applications d’exploitation de l’IA, disponibles dans le domaine de l’éducation et susceptibles de révolutionner la qualité dans l’enseignement supérieur.

Bibliographie succincte

• Badillo Patrick-Yves (2013), Les théories de l’innovation revisitées : une lecture
  communicationnelle et interdisciplinaire de l’innovation ? Du modèle « émetteur » au

modèle communicationnel, in « les enjeux de l’information et de la communication,
GRESEC. Article disponible à l’adresse suivante : https://www.cairn.info/revue-les-
enjeux-de-l-information-et-de-lacommunication-2013-1-page-19.htm

• Flichy Patrice (1995) L’innovation technique : récents développements en sciences
  sociales : vers une nouvelle théorie de l’innovation, Paris, La Découverte.
• Manning Katherine, (2021), Comment l’AI CUI peut aider l’enseignement supérieur ?
  Article disponible sur : https://www.processmaker.com/fr/blog/how-ai-cui-can-help-
  higher-ed/#
• Martin Michaela (dir) (2019), Assurance qualité interne : améliorer la qualité et
  l’employabilité des diplômés du supérieur, éditions UNESCO
• Rogers Everett (1995), Diffusion of innovations, New York: Free Press
• Schumpeter Joseph A. (1983), Capitalisme, socialisme et démocratie, Paris : Payot.
• UNESCO, (2021), « l’Intelligence artificielle dans l’éducation », article disponible sur
  https://fr.unesco.org/themes/tic-education/intelligence-artificielle