Favoriser une amélioration de l’éducation fondée sur des données probantes grâce à des analyses enrichies par l’IA

En Lituanie, l’Agence nationale pour l’éducation s’associe à S2P pour déployer la technologie IBM watsonx et automatiser l’analyse des bulletins scolaires

Enseignant donnant un cours sur les énergies alternatives avec des tablettes à des élèves du primaire
Difficultés liées à la collecte et à l’analyse des données

L’Agence nationale pour l’éducation (NAE) est un organe de l’administration publique établi par le ministère de l’Éducation, des Sports et des Sciences de la République de Lituanie. L’Agence gère la formation au sein du pays en s’efforçant notamment de garantir des pratiques éducatives inclusives, d’organiser des programmes de développement professionnel pour les enseignants, d’évaluer les performances des élèves, etc.

Dans le cadre de ses responsabilités, la NAE recueille des rapports sur la gestion des écoles afin de contrôler l’état de l’enseignement pour chaque école, chaque municipalité et au niveau national. Chaque année, environ 3 000 nouveaux rapports sont envoyés, contenant un mélange de données structurées et de données non structurées. Ils sont ensuite stockés dans une grande variété de types de fichiers. L’extraction des données brutes de chaque rapport, qui compte en moyenne 10 pages, nécessitait environ quatre heures de travail manuel : une tâche insoutenable pour la NAE.

Dans le même temps, la NAE peinait à comparer les rapports avec d’autres données telles que les taux d’inscription des élèves et le financement, compliquant l’obtention d’une vue d’ensemble de la performance. Afin de donner aux responsables du secteur de l’éducation plus de temps pour examiner les résultats et créer des recommandations de politique basées sur les données, l’Agence a cherché une solution d’automatisation de l’ingestion et de l’analyse des documents.

Plus de 3 000 rapports ingérés chaque année 14 critères clés suivis par la solution d’IA 99 % de réduction du travail manuel
Grâce à S2P et à la technologie IBM, nous pouvons continuer en toute confiance notre mission qui consiste à améliorer l’éducation en Lituanie, grâce à une prise de décision fondée sur les données.
Eduardas Daujotis Directeur de l’administration, service des ressources d’information Agence nationale pour l’éducation, Lituanie
Libérer la productivité grâce à des workflows enrichis par l’IA

En collaboration avec S2, un partenaire commercial IBM, la NAE a choisi IBM® watsonx.ai et IBM Cognos Analytics comme base d’une solution d’automatisation enrichie par l’IA.

S2P a développé une solution pour extraire des données de plusieurs documents sources dans différents formats et fournir des analyses consolidées selon 14 KPI différents désignés par le client. Dans un premier temps, les données brutes ont été extraites, transformées et intégrées dans une base de données vectorielle. Dans un deuxième temps, IBM watsonx.ai a traité les informations conformément aux exigences en matière de rapports. Ensuite, l’IA a évalué les informations et fourni un chiffre pour chaque KPI sur une échelle de zéro à trois, en tenant compte d’éléments tels que le recours par chaque école de techniques d’apprentissage innovantes. Ces KPI fournissent à l’agence des éléments sur lesquels elle peut fonder ses décisions politiques.

Une fois toutes les informations chargées dans une base de données structurée, le pool de données peut être comparé à d’autres données structurées du système national de gestion éducative, dont les sources d’informations proviennent de plus de 40 registres différents. Toutes ces données sont ensuite introduites dans Cognos Analytics, créant une série de tableaux de bord destinés à aider les responsables de la NAE à visualiser les performances du système éducatif national.

« Ce projet innovant n’aurait pas été possible sans le dévouement et l’expertise de S2P », commente Eduardas Daujotis, directeur de l’administration au sein du service des ressources informationnelles de la NAE.

Des informations rapides. Une éducation de haute qualité pour tous.

Avec une solution basée sur la technologie IBM watsonx.ai et IBM Cognos Analytics, la NAE a éliminé son ancien processus d’extraction manuelle des données, pour un gain de productivité de 99 %. De même, en simplifiant son processus analytique, l’Agence peut désormais facilement comparer des pools de données entre les systèmes afin de contextualiser la performance de chaque école et municipalité.

La solution recueillant chaque année davantage de données, la NAE sera en mesure de suivre les performances de l’ensemble du système éducatif d’une année sur l’autre, lui donnant ainsi accès à des informations approfondies sur ce service social essentiel. Les données recueillies permettront également de prendre des décisions plus précises et plus proactives pour façonner l’avenir de l’éducation lituanienne.

« Grâce à S2P et à la technologie IBM, nous pouvons poursuivre en toute confiance notre mission, celle d’améliorer le système éducatif en Lituanie, grâce à une prise de décision fondée sur les données », conclut Eduardas Daujotis.

À propos de l’Agence nationale pour l’éducation, Lituanie

L’Agence nationale pour l’éducation est un organisme d’administration publique créé par le ministère de l’Éducation, des Sports et des Sciences de la République de Lituanie. L’Agence a officiellement débuté ses activités le 1er septembre 2019, suite à la fusion de six institutions : le Centre national des examens, l’Agence nationale d’évaluation scolaire, le Centre de pédagogie et de psychologie spéciales, le Centre d’approvisionnement en matériel pédagogique, le Centre de la technologie éducative et le Centre pour le développement de l’éducation.

À propos de S2P

Fondé en 2009 et basé à Vilnius, S2P est un partenaire commercial IBM en Lituanie. L’entreprise fournit des solutions spécialisées de gestion de la performance et de Business Intelligence aux entreprises publiques et privées.

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Les exemples présentés ne sont qu’illustratifs. Les résultats réels varient en fonction des configurations et des conditions du client et, par conséquent, les résultats généralement attendus ne peuvent pas être fournis.