Efficacité opérationnelle dans l'enseignement supérieur : libérer du temps, du budget et de la valeur grâce à l'IA

Introduction : Pourquoi l'efficacité opérationnelle est le cas d'utilisation de l'IA le plus urgent (et sous-estimé) de Higher Ed

En 2025, les établissements d'enseignement supérieur sont confrontés à un paradoxe : il leur est demandé de proposer un apprentissage plus personnalisé, accessible et basé sur la technologie, tout en fonctionnant avec des budgets plus serrés, un personnel surchargé et des attentes en évolution rapide de la part des étudiants et des professeurs.

Pour de nombreuses personnes, l'IA est entrée dans la conversation sous l'angle de l'innovation : pilotes expérimentaux, essais de chatbots ou recherches exploratoires. Mais pour les DSI, les registraires, les responsables universitaires et les équipes de support, la valeur la plus immédiate et mesurable de l'IA ne provient peut-être pas des avancées pédagogiques, mais de efficacité opérationnelle.

La réalité est flagrante :

• La charge de travail du personnel augmente alors que les effectifs restent stables
• Les professeurs sont confrontés à des pressions croissantes pour réagir plus rapidement, obtenir des notes plus cohérentes et soutenir un plus grand nombre d'étudiants
• Les équipes informatiques et des services aux étudiants répondent à des milliers de requêtes de routine chaque trimestre
• Les connaissances sont fragmentées entre les portails, les PDF et les sites internes, ce qui crée des goulots d'étranglement pour les étudiants et le personnel

Les institutions n'ont pas seulement besoin d'outils « plus intelligents ». Ils ont besoin des systèmes qui permettent de gagner du temps, de réduire les tâches répétitives et de clarifier les coûts dans tous les départements.

C'est là que LearnWise AI se concentre. Conçu comme une plateforme native LMS, LearnWise prend en charge le libre-service pour les étudiants, l'efficacité du personnel et l'automatisation du feedback sans compromettre le contrôle ou la conformité académiques. Ses outils sont conçus non seulement pour améliorer l'apprentissage, mais aussi pour réduire de manière mesurable la pression opérationnelle sur les fonctions d'enseignement, de support et de service.

Dans ce guide, nous allons explorer :

• Comment l'IA peut faire gagner des heures aux professeurs, au personnel et aux équipes en contact avec les étudiants
• Où les institutions obtiennent un réel retour sur investissement grâce à l'automatisation basée sur l'IA
• Pourquoi une approche basée sur une plateforme (et non une mosaïque de chatbots) est essentielle à une adoption durable
• Les indicateurs qui comptent pour évaluer la valeur de l'IA, aujourd'hui et à long terme

Parce que dans l'enseignement supérieur, l'efficacité n'est pas qu'un résultat. En 2025, c'est le point de départ d'une adoption significative, évolutive et responsable de l'IA.

Chapitre 1 : Récolter du temps : comment l'IA libère les capacités académiques et administratives

Les établissements d'enseignement supérieur sont confrontés à des pressions sur de multiples fronts : des budgets plus serrés, des attentes croissantes des étudiants, une réglementation complexe et une ampleur croissante des opérations. Parallèlement, le corps professoral et le personnel signalent une augmentation de la charge de travail, des risques d'épuisement professionnel et des retards de mise en service. D'après le Étude sur le paysage de l'IA EDUCAUSE 2025, plus de 80 % des professionnels de l'enseignement supérieur utilisent déjà l'IA pour certaines tâches liées au travail, principalement pour résumer le contenu (74 %) et réfléchir (71 %).

Cela constitue une opportunité claire : si l'IA est déjà utilisée, la prochaine étape consiste à l'utiliser de manière stratégique, non seulement pour l'enseignement et l'apprentissage, mais aussi pour efficacité opérationnelle. UNE avis récent trouvé que les systèmes intelligents de l'enseignement supérieur ont réduit les délais de traitement administratif jusqu'à 50 %. Pour convertir ce potentiel en valeur institutionnelle, il faut se concentrer sur temps, budget et valeur, exactement le trio au cœur de l'efficacité opérationnelle.

1.1 Les professeurs font gagner du temps grâce à la rétroaction et à l'assistance pilotées par l'IA

L'une des principales contraintes de capacité est le cycle des demandes des étudiants, des clarifications des devoirs, des tickets d'assistance répétitifs et des problèmes de notation. Certains outils basés sur l'IA permettent aux établissements de réduire les tâches répétitives et de concentrer le corps professoral sur des travaux à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, les assistants d'IA intégrés aux plateformes LMS peuvent anticiper les questions courantes des étudiants (par exemple, « Qu'est-ce qui est requis pour ce devoir ? ») et acheminer des problèmes plus complexes aux humains, réduisant ainsi la charge de soutien.

Grâce à LearnWise AI, les établissements bénéficient d'une plateforme unifiée qui prend en charge le libre-service des étudiants, l'automatisation des commentaires et le routage du personnel, le tout au sein du LMS. PARTENAIRES ont fait état d'une réduction des requêtes d'assistance de niveau 1 avec un taux de résolution par IA pouvant atteindre 94,4 %, avec seulement 23 conversations sur 400 transmises à des humains, ce qui a permis d'accélérer le délai de résolution. Ces économies de temps se traduisent par une réelle valeur financière : lorsque les professeurs consacrent moins d'heures à des tâches répétitives, l'établissement peut redéployer ses ressources vers l'innovation, un enseignement à plus fort impact et la stratégie.

1.2 Efficacité du flux de travail administratif et réduction des coûts

Les administrateurs chargés des admissions, des services aux étudiants, du support informatique et des opérations universitaires sont confrontés à des difficultés similaires. Selon le Rapport Ellucian sur l'IA dans l'enseignement supérieur 2024, 80 % des administrateurs ont cité « l'amélioration de l'efficacité et de la productivité » comme leur principale motivation pour l'adoption de l'IA. Lorsque l'IA automatise les flux de travail de routine tels que les chatbots de FAQ, la recherche dans la base de connaissances ou le triage des tickets, elle permet un modèle de service allégé.

LearnWise consolide des données disparates sources de connaissances (modules LMS, SharePoint, FAQ, pages de politiques) dans une interface conversationnelle. Cela permet de réduire la duplication des efforts, de réduire les frais généraux du personnel de support et de proposer des tableaux de bord de suivi indiquant le nombre d'interactions en libre-service réussies par rapport au nombre d'interactions intensifiées. Cela signifie moins de licences de siège, moins de frais généraux et une image plus claire des indicateurs de service.

1.3 Rentabilité : pourquoi la rapidité est importante dans la mise en œuvre des technologies de l'éducation

Les gains d'efficacité sont particulièrement significatifs lorsqu'ils sont réalisés tôt. Les institutions qui attendent de six à douze mois pour le déploiement risquent de perdre leur élan, leur retour sur investissement et l'adhésion des parties prenantes. Une pièce de Times Higher Education a noté que si l'IA est très prometteuse, de nombreuses institutions ont du mal à savoir par où commencer et comment mesurer les premières victoires. Avec LearnWise LMS intégré architecture et préfabriqués intégrations, les délais de mise en œuvre sont compressés et les résultats (par exemple, détournement de tickets, engagement des étudiants) sont visibles au premier trimestre.

1.4 Traduire le temps économisé en budget et en valeur

L'utilisation d'outils d'IA permet aux institutions d'accroître leurs capacités, ce qui leur permet d'investir du temps et des ressources dans d'autres priorités. Les professeurs, par exemple, peuvent consacrer plus de temps à la recherche universitaire et fournir le type de soutien personnalisé qui aide les étudiants à s'épanouir. Les institutions peuvent également être autorisées à investir des ressources dans de nouvelles initiatives interdépartementales, y compris dans le personnel de soutien.

En particulier, le personnel de soutien peut aider les étudiants confrontés à des problèmes plus complexes tout en proposant des solutions d'IA pour améliorer les inscriptions et la rétention, simplement en contactant les étudiants où qu'ils se trouvent et en résolvant leurs questions les plus pressantes grâce à des connaissances institutionnelles approuvées.

Grâce à la rapidité et à la qualité du soutien apporté par l'IA, les étudiants peuvent bénéficier de l'assistance dont ils ont besoin : sur le LMS, sur le site Web de leur établissement, la rapidité et la qualité de cette assistance, les étudiants peuvent rester engagés, ce qui permet aux établissements d'avoir un impact plus important sur un plus large éventail de priorités.

Chapitre 2 : Gestion des connaissances liées à l'IA : du chaos du contenu à l'intelligence conversationnelle

Si vos étudiants ou votre personnel ne trouvent pas la réponse, il se peut qu'elle n'existe pas.

Dans la plupart des institutions, les connaissances essentielles résident dans un écosystème fragmenté : modules LMS, dossiers SharePoint, LibGuides, PDF obsolètes et portails d'assistance enterrés. L'étudiant moyen a besoin de consulter Plus de 5 systèmes différents pour effectuer une seule tâche, comme s'inscrire à un cours, comprendre un devoir ou accéder à des services d'assistance. Pour le personnel, la situation est la même : réponses dupliquées, réponses différées et contenu cloisonné entre les services. Cette expansion des connaissances est non seulement inefficace, mais coûteuse.

2.1 Le problème : le contenu existe, mais les problèmes d'assistance persistent

De nombreuses demandes d'assistance, émanant à la fois des étudiants et du personnel, peuvent être entièrement traitées avec le contenu institutionnel existant. Le problème n'est pas manquer de d'informations. C'est manque de visibilité, de clarté et d'accès au moment où vous en avez besoin.

Selon ÉDUCAUSE, « la repérabilité et la recherche d'informations » figuraient parmi les principaux problèmes identifiés par les étudiants interagissant avec les systèmes numériques de l'enseignement supérieur.

Pendant ce temps, le personnel est obligé de répondre manuellement à des questions de routine telles que :

• « Puis-je soumettre ce devoir en retard ? »
• « Où puis-je télécharger ce formulaire ? »
• « Que se passe-t-il si je ne respecte pas cette date limite ? »

Chaque réponse répétée représente un coût caché, fait perdre un temps précieux au personnel, réduit la cohérence du service et frustre les étudiants qui s'attendent à une assistance en temps réel.

2.2 La solution : la gestion des connaissances alimentée par l'IA

LearnWise aborde ce problème par le biais d'un assistant indépendant du LMS et de la récupération qui unifie le contenu institutionnel au sein d'une interface conversationnelle unique.

Il fait trois choses différentes des chatbots traditionnels ou des FAQ statiques :

1. Basé sur du contenu réel : LearnWise intègre les pages SharePoint, le contenu des cours LMS, les documents relatifs aux politiques et les bases de connaissances personnalisées. Cela garantit que chaque réponse est étayée par la vérité institutionnelle, et non par des données Internet externes.
2. Diffusion contextuelle tenant compte des rôles : Les étudiants, les professeurs et les conseillers obtiennent des réponses différentes en fonction de leur rôle et de leurs autorisations. Un étudiant peut obtenir des éclaircissements sur les devoirs, tandis qu'un conseiller obtient des options d'acheminement des politiques ou des liens de triage des billets.
3. Amélioration basée sur les commentaires : Les interactions sont enregistrées (de manière conforme), signalées pour détecter toute inexactitude et réintégrées dans les cycles d'affinement du contenu. Les institutions peuvent identifier les contenus qui ne sont pas clairs, manquants ou obsolètes, transformant ainsi l'assistant IA en moteur de qualité du contenu.

2.3 Étude de cas : TU Delft Extension School

La TU Delft Extension School dessert plus de 200 000 apprenants par an, proposant des MOOC, des cours de courte durée et des programmes d'études en ligne à un public mondial. Au fur et à mesure que le nombre d'inscriptions et la portée internationale augmentaient, la charge de soutien de l'établissement augmentait également. Une petite équipe centrale a dû faire face à une augmentation du nombre de demandes répétitives liées à accès aux cours, inscription, prix, délais et navigation sur la plateforme, tout en gérant des budgets serrés et en visant à préserver une expérience d'apprentissage de haute qualité.

En réponse, TU Delft s'est associée à LearnWise pour lancer LiLilian, un assistant d'assistance multilingue en matière d'IA, début 2025. LiLilian a été intégrée directement au site Web de l'Extension School, avant d'être étendue pour inclure des environnements orientés vers le LMS. Contrairement aux outils de chatbot génériques, l'assistant a été construit sur sources de connaissances délimitées et approuvées par les institutions, tels que des documents de politique, des FAQ et du contenu d'aide aux apprenants. Cette approche a minimisé les hallucinations et a garanti que toutes les réponses étaient conformes, cohérentes et sensibles au contexte.

Un déploiement stratégique axé sur l'impact

Le déploiement initial visait le canal le plus fréquenté—Le site Web Learning for Life de TU Delft, qui reçoit plus de 300 000 visiteurs par an. Ce choix a permis à l'équipe d'ignorer immédiatement les requêtes de routine et de valider l'engagement des utilisateurs avant de passer à d'autres plateformes telles que Brightspace et SharePoint.

LiLilian a été intégrée au système de billetterie de la TU Delft (FAQtory) pour garantir des voies d'escalade fluides lorsqu'une assistance humaine était nécessaire. Cet alignement entre l'IA et le service en direct a permis à l'assistant d'agir comme une véritable assistance de première ligne, disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et réactive dans toutes les langues.

Résultats après six mois (mars-septembre 2025)

Un tableau de bord de données inclus dans l'étude de cas révèle l'impact total du déploiement :

• Taux de résolution de 97,9 % sans escalade humaine
• terminé 1 000 utilisateurs uniques, avec 1 318 réponses IA fournies
• Seules 22 conversations ont nécessité un suivi humain
• 56,5 % évaluent la positivité des réponses, reflétant la satisfaction des utilisateurs
• Moyenne de 1,1 conversations par utilisateur et 1,3 message par session
• terminé 550 boutons de raccourci ont été utilisés, mettant en évidence l'efficacité de la conception pour les requêtes courantes

Ces chiffres ont confirmé la capacité de l'assistant à gérer la balance sans sacrifier la qualité.

Principaux résultats : efficacité, évolutivité et informations

L'utilisation de l'IA LearnWise par la TU Delft a permis de tirer des avantages dans quatre domaines stratégiques :

1. Expérience utilisateur améliorée : Les apprenants ont reçu une assistance précise, rapide et multilingue sans avoir à naviguer sur des portails complexes ni à attendre les réponses du personnel.
2. Efficacité opérationnelle : L'assistant a considérablement réduit les demandes répétitives, permettant au personnel de se concentrer sur les cas complexes et les tâches à forte valeur ajoutée.
3. Évolutivité : L'IA s'est adaptée à l'augmentation du nombre d'utilisateurs sans augmenter les coûts d'assistance ni les temps de réponse.
4. Informations basées sur les données : L'analyse des interactions a mis en évidence les lacunes en matière de contenu et a guidé les mises à jour itératives de la base de connaissances institutionnelle.

Gouvernance et plans futurs

Le déploiement de TU Delft a également été soutenu par des principes de gouvernance solides en matière d'IA:

• Seul le contenu approuvé par l'établissement a été utilisé pour la formation
• Cycles d'amélioration du contenu éclairés par les analyses
• Les frais informatiques sont restés faibles grâce à l'intégration basée sur des normes (SSO, LTI 1.3)

À l'avenir, l'Extension School prévoit d'étendre la présence de LearnWise dans les domaines suivants :

• Intégration d'OpenEdX LMS
• Instructeur et assistants internes
• Support personnalisé dans le LMS pour les apprenants inscrits
• Support du cycle de vie complet, de l'admission à la fin

Le cas de la TU Delft Extension School montre comment l'IA, lorsqu'elle est déployée avec une intention stratégique et une gouvernance solide, peut être significative améliorer l'expérience des apprenants tout en améliorant les institutions efficacité opérationnelle à grande échelle.

2.4 Au-delà de la recherche : pourquoi le chat est l'interface de l'efficacité

Alors que les institutions investissent dans des bases de connaissances et des portails statiques, les étudiants et le personnel attendent de plus en plus sans recherche interfaces. Ils veulent des réponses, pas de la navigation. Ils veulent de la clarté, pas un PDF de 12 pages.

LearnWise transforme le contenu institutionnel en support en temps réel via :

• Agents conversationnels intégrés au LMS, à SharePoint et à d'autres portails étudiants
• IA multilingue avec recours au personnel humain en cas de besoin
• Tableaux de bord analytiques qui suivent l'utilisation, la précision et les taux d'escalade

Cela améliore non seulement l'expérience des étudiants, mais révèle également des lacunes en matière de connaissances internes et une duplication entre les services.

2.5 Résultats stratégiques

En rendant les connaissances institutionnelles utilisables, visibles et évolutives, la gestion des connaissances basées sur l'IA devient la pierre angulaire de l'efficacité opérationnelle, non seulement pour l'informatique, mais pour l'ensemble du campus.

Chapitre 3 : Mesurer l'efficacité : délais, coûts et engagement

L'efficacité opérationnelle est plus qu'un objectif philosophique ; c'est un stratégie axée sur les données. Dans l'enseignement supérieur, l'adoption de l'IA doit être liée à des résultats mesurables, en particulier lorsque la justification du budget, les décisions relatives à la feuille de route informatique et les effectifs sont en jeu.

Pour aller au-delà des projets pilotes « intéressants » et aborder la stratégie d'entreprise, les institutions doivent répondre à une question :

Où gagnons-nous du temps, réduisons-nous les coûts ou améliorons-nous les résultats grâce à l'IA ?

LearnWise est conçu pour fournir ces réponses aux institutions, grâce à des mesures en temps réel, des tableaux de bord spécifiques aux rôles et un suivi des résultats grâce à son IA Tuteur, soutien, et Feedback solutions.

3.1 À quoi ressemble l'efficacité au sein des équipes

Chacun de ces quarts de travail se traduit par des heures économisées : des heures qui peuvent être réaffectées à des tâches à plus fort impact, un assistant plus personnalisé et des économies institutionnelles.

3.2 Principaux paramètres que les institutions devraient suivre

LearnWise propose des mesures opérationnelles qui soutiennent directement les KPI institutionnels. Les mesures courantes incluent :

Engagement des étudiants et libre-service

• Interactions IA par utilisateur
• % de résolutions d'IA réussies sans escalade humaine
• Contenu consulté ou demandé via l'outil AI Tutor
• Utilisation par plateforme (LMS, portail, SharePoint)

Économies de temps pour les professeurs et le personnel

• Délai moyen de transmission des commentaires
• % de soumissions utilisant des commentaires suggérés par l'IA
• Temps de résolution des tickets (MTTR) avant et après le déploiement de l'IA
• Transferts manuels ou résolutions automatisées

Efficacité financière

• Coût de soutien par étudiant
• Temps gagné × rémunération horaire du personnel = compensation des coûts
• Consolidation des licences et des outils grâce aux fonctions natives de LearnWise

Selon le Enquête EDUCAUSE sur l'IA 2025, presque 40 % des institutions font état de gains de temps mesurables au cours des deux premiers trimestres du déploiement de l'IA, mais moins de la moitié ont élaboré des méthodes structurées pour rendre compte de ces gains.

LearnWise comble cette lacune directement grâce à des rapports téléchargeables et à des intégrations BI qui relient les données d'utilisation aux tableaux de bord institutionnels.

3.3 Aperçu du cas : TU Delft, Westminster et NPTC [TABLEAU]

3.4 Transformer les indicateurs en stratégie

Pour les DSI, les responsables du numérique et les responsables de la stratégie, LearnWise fournit :

• Tableaux de bord basés sur les rôles (enseignement, informatique, assistance aux étudiants) : tableaux de bord adaptés aux différents rôles institutionnels, tels que le personnel enseignant, l'informatique et l'assistance aux étudiants. La plateforme reconnaît les utilisateurs en fonction de leurs rôles (lorsqu'ils sont connectés au LMS ou au portail étudiant) et fournit une assistance personnalisée et des analyses pertinentes pour ces rôles. Le portail d'administration permet de personnaliser les paramètres personnels, d'équipe et organisationnels, garantissant que chaque utilisateur ou groupe dispose des données et des outils les plus pertinents pour ses responsabilités.

• KPI personnalisables alignés sur les objectifs de l'institution : le tableau de bord Insights de LearnWise permet aux institutions de suivre et de personnaliser les indicateurs clés de performance (KPI) qui correspondent à leurs objectifs stratégiques. Les administrateurs peuvent surveiller des indicateurs tels que les taux de résolution de l'IA, les volumes de conversations, les taux d'escalade et l'engagement des utilisateurs. Ces KPI peuvent être filtrés et segmentés par assistant, plage de dates et autres critères, ce qui permet aux institutions de se concentrer sur les indicateurs les plus importants pour atteindre leurs objectifs.

• Analyse des tendances pour une meilleure planification de l'allocation des ressources : les outils d'analyse de la plateforme fournissent une analyse des tendances pour favoriser une meilleure allocation et une meilleure planification des ressources. Le tableau de bord Insights comprend des graphiques de tendances et des tendances de support, aidant les institutions à identifier les requêtes courantes, les périodes de pointe d'utilisation et l'impact des modifications apportées à la base de connaissances de l'IA. Cette approche axée sur les données permet de planifier plus efficacement la dotation en personnel, la budgétisation et l'amélioration de la plateforme.

• Journaux et rapports pour éclairer les décisions futures en matière de personnel, de budget et de plateforme : LearnWise génère des journaux détaillés et des rapports téléchargeables pour éclairer les décisions futures. Les administrateurs peuvent exporter les journaux de conversations, les commentaires et les données d'escalade au format CSV ou JSON. Ces rapports peuvent être utilisés pour analyser la demande de support, identifier les lacunes en matière de connaissances et justifier les ajustements de personnel ou de budget. La plateforme assure également le suivi des téléchargements de rapports à des fins d'audit et de conformité.

L'efficacité devient plus qu'anecdotique. Cela devient mesurable et déclarable, en renforçant votre crédibilité grâce à un leadership et à des voies de financement à long terme.

‍Chapitre 4 : Résultats concrets : les institutions partenaires accordent la priorité à l'efficacité

En matière d'efficacité opérationnelle, les avantages théoriques ne signifient pas grand-chose sans preuves concrètes. C'est pourquoi LearnWise AI travaille en partenariat avec des institutions du ROYAUME-UNI et l'Europe pour mettre en œuvre, surveiller et améliorer des solutions pilotées par l'IA dans des environnements universitaires et de soutien en direct.

Ce chapitre explique comment les institutions avant-gardistes utilisent LearnWise pour réduire la charge de travail, réaliser des économies de temps et rationaliser la prestation de services sans perturber l'intégrité académique ou l'expérience des étudiants.

4.1 TU Delft Extension School : support évolutif et multilingue de l'IA

Le déploiement de LearnWise AI par la TU Delft Extension School n'a pas seulement réduit les tickets d'assistance, il a également établi un plan pour fournir une assistance multilingue et permanente à une base d'apprenants mondiale avec un minimum d'assistance informatique.

En ancrant son assistante en intelligence artificielle LiLillian dans des connaissances institutionnelles approuvées et en la lançant d'abord sur le canal de support le plus volumineux (le site Web Learning for Life), TU Delft a pu obtenir un retour sur investissement rapide et la satisfaction des apprenants tout en jetant les bases d'une transformation plus large.

Contrairement aux robots ponctuels ou aux outils restreints, LearnWise a permis à TU Delft de :

• Déployez en quelques semaines sans développement personnalisé approfondi
• Contrôlez les sources de connaissances et les instructions d'audit de manière centralisée
• Générez des analyses exploitables pour améliorer le contenu institutionnel

Avec plus de 1 300 réponses générées par l'IA et un taux de résolution de 97,9 %, le projet pilote a confirmé que l'efficacité opérationnelle ne nécessitait aucun compromis en matière de confiance ou de qualité. Aujourd'hui, TU Delft s'apprête à étendre LearnWise à l'ensemble de son portefeuille en ligne, y compris OpenEDX, et à explorer des cas d'utilisation internes pour les assistants universitaires et en contact avec le personnel.

L'idée clé ? L'IA ne remplace pas le support, elle étend sa portée. L'expérience de TU Delft prouve qu'avec la bonne plateforme, même une petite équipe peut soutenir des dizaines de milliers d'apprenants du monde entier de manière efficace, équitable et sécurisée.

4.2 Université de Westminster : tutorat adapté aux cours et automatisation du feedback

L'université de Westminster, qui accueille plus de 20 000 étudiants de plus de 140 pays, a cherché à améliorer l'accès au soutien scolaire et à rationaliser l'expérience d'apprentissage, en particulier pour sa base étudiante diversifiée et mondiale. Les heures de bureau traditionnelles et les plateformes de ressources cloisonnées ne répondaient pas aux besoins changeants des étudiants, et le personnel enseignant était submergé par les demandes d'assistance répétitives et par une visibilité limitée sur la manière dont les étudiants utilisaient les supports de cours.

Un déploiement stratégique de l'IA

Pour relever ces défis, Westminster a mis en œuvre LearnWise AI dans trois domaines clés :

1. Projet pilote du centre d'assistance: La première expérience de l'université en matière d'IA a consisté à intégrer un assistant polyvalent sur son blog d'apprentissage. Cependant, les premiers commentaires des étudiants ont révélé la nécessité d'une assistance spécifique au cours, et pas seulement de conseils informatiques génériques ou de conseils sur le site.
2. Assistante de bibliothèque « Liby »: Formé sur des centaines de LibGuides, Liby a permis aux étudiants de naviguer dans les ressources de la bibliothèque à l'aide de questions en langage naturel, améliorant ainsi considérablement la visibilité et réduisant la charge de travail des bibliothécaires.
3. Tutrice de cours « Maia »: déployée directement dans Blackboard, Maia a permis aux étudiants d'accéder instantanément aux informations d'évaluation, aux délais et aux outils de génération de questionnaires, le tout dans l'environnement du cours. Les étudiants pouvaient réviser, clarifier les attentes académiques et créer du matériel pédagogique à la demande.

« Le personnel académique peut désormais voir le type de questions que les étudiants se posent. Cela donne un aperçu de la façon dont ils étudient et révisent, ce que nous ne pouvions pas voir auparavant. »
— Gunter Saunders, directeur associé de l'engagement numérique, Université de Westminster

Résultats : visibilité, perspicacité et engagement

Le déploiement de l'IA par LearnWise n'a pas seulement réduit les demandes d'aide : il a transformé la façon dont les professeurs et les administrateurs comprenaient l'engagement des étudiants. Principales interactions avec les étudiants impliquées :

• Clarifier les délais et les exigences des missions
• Génération de questionnaires pratiques adaptés au contenu du module
• Naviguer plus efficacement dans les ressources de la bibliothèque

Les professeurs ont fait état d'une meilleure compréhension des idées fausses, des modèles d'étude et des critères fréquemment mal compris des étudiants. Ces informations ont permis d'améliorer les cours en temps réel et d'éclairer les discussions avec le personnel sur le déploiement plus large de l'IA dans les départements.

Les commentaires des étudiants ont été particulièrement positifs, notamment en ce qui concerne la capacité de Maia à simplifier la préparation aux études et à favoriser l'apprentissage à son propre rythme. Dans le même temps, Liby a encouragé l'utilisation de contenus académiques auparavant sous-utilisés en les diffusant par le biais du chat, au lieu d'obliger les étudiants à effectuer des recherches sur plusieurs systèmes.

Perspectives d'avenir

Le succès de Westminster a suscité l'intérêt des unités de direction et de soutien. L'établissement prévoit désormais d'étendre LearnWise à d'autres modules académiques, d'intégrer l'IA dans les services aux étudiants et les parcours de santé mentale, et d'explorer de nouveaux cas d'utilisation pour le développement du personnel et la gestion des connaissances internes.

Ce déploiement illustre comment l'IA peut soutenir découverte universitaire, équité et efficacité opérationnelle—non pas en remplaçant le personnel, mais en mettant en lumière des ressources cachées, en libérant les capacités académiques et en rendant les connaissances institutionnelles plus accessibles.

4.3 Groupe de collèges NPTC : IA multicanale sur Moodle, SharePoint et le Web

Le NPTC Group of Colleges, l'un des plus grands établissements d'enseignement supérieur du Pays de Galles, dessert une population géographiquement dispersée et linguistiquement diversifiée. Avec une capacité interne limitée et aucune équipe de développement de chatbot interne, l'institution avait besoin d'un modèle de support évolutif capable de répondre à la fois à la fois étudiants et personnel, à travers de multiples plateformes, et dans anglais et gallois.

Leur défi ne se limitait pas à une charge de support : il s'agissait d'une question d'agilité opérationnelle. Les requêtes répétitives, les systèmes incohérents et la duplication des efforts du personnel entravaient tout, de l'intégration des étudiants à l'accès aux politiques RH.

De la fragmentation à la fonction : comment LearnWise a permis un support multilingue évolutif

En 2025, le NPTC s'est associé à LearnWise pour lancer un assistant IA multilingue, de marque Endys (« arc-en-ciel » en gallois) à travers ses site web, Microsoft SharePoint, et plus tard son Environnement Moodle.

Le déploiement a été remarquablement rapide : le premier déploiement a été mis en service en seulement deux semaines. L'équipe du NPTC a choisi une approche progressive, en commençant par les pages d'étudiants à fort trafic avant de s'étendre aux systèmes internes.

L'architecture de plateforme de LearnWise a permis de :

• Réponses bilingues cohérentes en anglais et en gallois
• Boutons de raccourci pour un accès rapide aux requêtes les plus courantes (par exemple, journées portes ouvertes, candidatures, apprentissages)
• Récupération des politiques via SharePoint pour le personnel des ressources humaines et de l'administration
• Soutien scolaire In-Moodle pour aider les apprenants à naviguer dans les cours et à répondre à leurs besoins de révision

« Nous avons placé le chatbot sur Moodle pour aider les étudiants à naviguer dans le contenu de leurs cours et à accéder à une assistance 24h/24 et 7j/7. Cela a contribué à accroître l'engagement et à personnaliser l'expérience d'apprentissage... Nous obtenons également des informations précieuses sur les domaines dans lesquels une attention pédagogique supplémentaire peut être nécessaire. »
— Nicola Brandon, directrice de l'innovation numérique dans l'enseignement et l'apprentissage, NPTC Group of Colleges

Résultats : réduction de la friction, meilleure visibilité

Le déploiement d'Enfys a apporté des avantages opérationnels immédiats :

• Allégement de la charge de travail pour le personnel administratif et marketing, alors qu'Enfys a détourné les questions de routine sur le site Web et les réseaux sociaux
• Réponses internes plus rapides, le personnel utilisant l'assistant SharePoint pour récupérer les politiques RH sans avoir besoin de l'assistance du service d'assistance
• Analyse de l'apprentissage en temps réel, mettant au jour des modèles de confusion chez les étudiants qui ont aidé les tuteurs à combler les lacunes en matière de connaissances dans leur enseignement
• Amélioration du contenu, avec des données d'utilisation générées par l'IA mettant en évidence des supports institutionnels obsolètes ou peu clairs sur toutes les plateformes

Plus important encore, le NPTC n'avait pas besoin de « démonter et remplacer » ses systèmes. En intégrant l'IA aux outils que le personnel et les étudiants utilisaient déjà (Moodle, SharePoint et le Web), LearnWise a étendu le support et la visibilité sans créer de friction.

Perspectives d'avenir : une réflexion axée sur les plateformes, pas des solutions ponctuelles

L'équipe du NPTC a depuis commencé à étendre Enfys à de nouveaux espaces numériques, notamment :

• Assistance à la bibliothèque
• Portails de développement du personnel
• Tableaux de bord personnalisés et agents tuteurs en cours

Ce changement reflète une stratégie institutionnelle plus large : remplacer les systèmes d'assistance fragmentés et les chatbots cloisonnés par un couche de support unique, alimentée par l'IA qui fonctionne dans tous les départements, rôles et langues.

Le succès du NPTC montre ce qui est possible lorsque l'IA passe de la nouveauté à l'infrastructure : assistance plus rapide, communication plus claire et personnel libéré pour se concentrer sur l'essentiel.

4.4 Ce que montrent ces histoires : un schéma directeur pour une efficacité à grande échelle pilotée par l'IA

Malgré leurs différences en termes de géographie, d'échelle et de maturité numérique, les institutions mises en avant (TU Delft Extension School, University of Westminster et NPTC Group of Colleges) partagent un résultat commun : elles ont utilisé avec succès LearnWise AI, non pas comme une solution complémentaire, mais comme un actif opérationnel intégré intégré à la structure de leurs systèmes existants.

Ces institutions n'ont pas eu besoin de remanier leur infrastructure technologique, de reformer l'ensemble de leur personnel ou de compromettre le contrôle pédagogique. Au lieu de cela, ils se sont concentrés sur déployer l'IA là où elle apporte la valeur la plus mesurable: réduction de la charge de travail du personnel, accélération de l'accès aux connaissances et diffusion d'informations fondées sur les données pour orienter l'amélioration des institutions.

Voici ce que révèlent leurs histoires :

1. Moins de réponses manuelles, concentration accrue sur les tâches à forte valeur ajoutée

À la TU Delft, une équipe d'assistance au service de centaines de milliers d'apprenants du monde entier a pu résoudre près de 98 % des questions uniquement grâce à l'IA. À Westminster, les tuteurs ont gagné en visibilité sur les lacunes en matière de connaissances des étudiants, les aidant ainsi à intervenir de manière plus significative au lieu de simplement répondre à des demandes d'éclaircissements répétitives. Et au NPTC, le personnel administratif a constaté une baisse de la charge de travail de routine du service d'assistance, sans augmentation des effectifs.

À travers ces exemples, LearnWise a permis aux institutions de automatisez la routine afin que les humains puissent se concentrer sur le complexe.

2. Délais d'exécution et temps de réponse du support plus rapides

La vitesse est importante, surtout à grande échelle. Qu'un étudiant essaie de trouver une date limite pour ses devoirs ou qu'un membre du personnel ait besoin d'un lien vers une politique de voyage, le retard est source de friction et de frustration.

Dans les trois cas, LearnWise a fourni réponses instantanées et contextuelles dans le LMS, SharePoint ou sur un site Web public. Il n'est pas nécessaire de parcourir 10 onglets ou d'envoyer 5 e-mails. Lorsque l'IA est intégrée aux outils que les gens utilisent déjà, les institutions suppriment les obstacles au soutien et permettent une action en temps réel.

3. Meilleure visibilité du contenu

Toutes les institutions étaient confrontées au même défi caché : elles avaient déjà les réponses, mais elles étaient enfouies dans des PDF, des LibGuides, des dossiers cloisonnés ou des pages de FAQ statiques. LearnWise a transformé ce contenu fragmenté en système de connaissances conversationnelles, permettant aux étudiants et au personnel de poser des questions en langage naturel et de recevoir des réponses précises et sourcées.

Cela ne se limite pas à améliorer l'expérience utilisateur. Il conduit gouvernance du contenu. TU Delft et NPTC ont tous deux utilisé les analyses LearnWise pour signaler les articles obsolètes et identifier les domaines dans lesquels une nouvelle documentation était nécessaire. L'IA devient une boucle de feedback, et pas seulement un service d'assistance.

4. Analyses exploitables et informations institutionnelles

Qu'il s'agisse du corps professoral de Westminster qui apprenait comment les étudiants se préparaient aux évaluations ou de la demande croissante du NPTC pour de nouveaux supports politiques, LearnWise a révélé ce que les institutions ne pouvaient pas voir auparavant : comment les utilisateurs interagissent réellement avec les systèmes de support.

Ces informations permettent une amélioration continue et un meilleur alignement entre la stratégie numérique et les besoins du monde réel.

5. Temps de travail du personnel récupéré à grande échelle

En fin de compte, les trois institutions ont réalisé ce que de nombreux projets pilotes d'IA promettaient, mais peu d'entre eux tiennent leurs promesses : récupération du temps.

• Les instructeurs du NPTC ont économisé plusieurs heures par semaine grâce aux commentaires
• Le personnel de Westminster a réduit les réunions de clarification individuelles en préemptant les questions via l'IA
• Les équipes d'assistance de TU Delft ont réduit leurs escalades humaines à presque zéro, même lorsqu'elles s'adressent à un public mondial

Ce ne sont pas des cas extrêmes. Ils prouvent que l'IA, lorsqu'elle est déployée au sein de systèmes centraux et alignée sur les connaissances institutionnelles, peut créer une efficacité opérationnelle significative.

Au-delà du plug-in : pourquoi la plateforme LearnWise fonctionne

Contrairement aux outils destinés aux consommateurs ou aux chatbots à fonctions étroites, LearnWise est conçu pour et au sein des systèmes d'enseignement supérieur. Il vit dans le LMS. Il respecte l'accès basé sur les rôles. Il s'intègre à SharePoint et aux portails étudiants. Il récupère des connaissances institutionnelles, et non des données Web aléatoires. Il suit l'utilisation, signale les lacunes et soutient la gouvernance.

Le résultat ? Une IA qui ne ressemble pas à un pilote, mais à une infrastructure.

À la TU Delft, à Westminster et au NPTC, LearnWise a prouvé que les institutions n'avaient pas besoin de plus d'outils. Ils ont besoin des systèmes plus intelligents qui évoluent avec eux, ce qui permet de gagner du temps, d'améliorer l'accès et de transformer la complexité en clarté.

Chapitre 5 : Éviter le gonflement de l'IA : qu'est-ce qui améliore réellement l'efficacité par rapport à ce qui ajoute de la complexité

L'enseignement supérieur ne souffre pas d'un manque d'outils d'IA. Il souffre de fragmentation.

Dans toutes les institutions, les expériences d'IA ont pris leur envol, mais de manière cloisonnée. Un département utilise un chatbot. Un autre dirige un projet pilote de notation par IA. Un troisième teste un assistant de tutorat basé sur un contenu externe. Le résultat ? Un paysage d'outils plein de frictions.

Cette fragmentation crée plus de problèmes qu'elle n'en résout : duplication des supports, conflits rapides, expériences utilisateur inégales, mauvaise intégration et lacunes en matière de gouvernance. Les outils mêmes conçus pour améliorer l'efficacité finissent souvent par complexité et coûts croissants.

5.1 À quoi ressemble AI Bloat ?

C'est bien plus qu'une question d'utilisabilité. C'est un inefficacité stratégique, qui risque de saper complètement la confiance dans l'adoption de l'IA.

5.2 Ce qui manque : orchestration des agents plutôt que saturation des outils

La véritable efficacité opérationnelle ne provient pas de l'accumulation d'outils supplémentaires. Il provient de orchestration: connecter des systèmes intelligents pour partager le contexte, réagir de manière dynamique et s'aligner sur les politiques institutionnelles.

Dans un environnement d'IA orchestré :

• Une demande d'assistance concernant une date limite non respectée fait référence à de véritables politiques de cours
  
• Un assistant de notation reflète le même ton et les mêmes attentes en matière de rubrique que le programme
  
• Une session de tutorat oriente les étudiants vers des sources institutionnelles, et non vers du contenu générique
  
• Les données sont partagées entre les assistants pour améliorer le routage, la synchronisation et les performances
  
• Les instructions et l'utilisation sont contrôlables et ajustables de manière centralisée
  

Dans ce cas, cet outil fonctionne comme couche d'IA sensible aux rôles et au contexte, ancrée dans des systèmes institutionnels, capable de s'adapter aux besoins des étudiants et aux préférences des professeurs en temps réel.

5.3 LearnWise : l'IA sans les excès

LearnWise est conçu pour une orchestration de A à Z.

Il combine le soutien, le feedback et le tutorat dans un plateforme d'IA unifiée, intégré directement dans le LMS et les portails institutionnels. Cela permet aux institutions de déployer moins d'outils tout en obtenant des résultats plus larges, sans compromettre le contrôle ou la conformité.

Au lieu de réunir trois ou quatre fournisseurs, LearnWise réduit la surface, simplifie l'approvisionnement et aligne l'expérience utilisateur sur une seule interface.

Chapitre 6 : Manuel du CIO - Comment planifier l'efficacité basée sur l'IA en 2026

Avec l'engouement généralisé pour l'IA, le risque n'est pas de ne rien faire. Il faut tout faire en même temps, puis avoir du mal à en mesurer l'impact.

Ce chapitre propose un cadre concret, étape par étape, permettant aux responsables informatiques et aux équipes de transformation numérique d'élaborer une stratégie d'IA axée sur l'efficacité qui soit réellement rentable, en termes de temps et d'expérience du personnel.

6.1 Commencez par le bon cadrage : l'efficacité est une stratégie

Dans de nombreuses institutions, l'efficacité opérationnelle est encore considérée comme une préoccupation secondaire, que les services financiers ou informatiques doivent optimiser en coulisse. Mais en 2026, ce cadre ne tient plus. L'efficacité n'est pas un indicateur du back-office. Il s'agit d'un impératif stratégique.

Les institutions qui joueront un rôle de premier plan dans l'ère de l'IA ne sont pas celles qui disposent des outils les plus sophistiqués. Ce sont eux qui peuvent être démontrés :

• Réduire l'épuisement du personnel en minimisant la charge de travail répétitive et à faible impact
• Réduisez les temps de réponse du service sans augmentation des effectifs
• Améliorez le feedback et le soutien à l'apprentissage à grande échelle, afin que les étudiants restent engagés et réussissent
• Récupérez les heures et le budget réinvestir dans la pédagogie, l'innovation et les services aux étudiants
• Aligner les ressources sur les résultats, en utilisant l'IA pour mesurer, identifier et corriger les blocages institutionnels

L'IA n'est pas qu'une question d'innovation, elle concerne résilience. Avec des budgets sous pression, des attentes croissantes des étudiants et une infrastructure numérique de plus en plus complexe, les institutions ne peuvent pas se permettre l'inefficacité. Si votre équipe d'assistance répond à la même question 50 fois par semaine, ou si votre faculté copie-colle la même rubrique de commentaires, il ne s'agit pas simplement d'un problème de charge de travail, mais d'une opportunité de leadership.

L'efficacité, lorsqu'elle est correctement encadrée, devient le levier de tout le reste :

• C'est comment vous pouvez évoluer sans embaucher.
• C'est comment améliorer l'expérience des étudiants sans avoir à remanier votre LMS.
• C'est comment renforcer la confiance dans l'IA : en démontrant des avantages réels et mesurables.

Et surtout, l'efficacité ne consiste pas à réduire les coûts, mais à augmenter l'effort humain. Lorsque les professeurs, le personnel et les étudiants passent moins de temps à rechercher des informations ou à dupliquer les efforts, ils consacrent plus de temps à enseigner, à apprendre et à résoudre des problèmes importants.

C'est pourquoi, chez LearnWise, l'efficacité opérationnelle n'est pas une question secondaire. C'est le point de départ pour la stratégie institutionnelle en matière d'IA, car si elle ne permet pas de gagner du temps, d'améliorer la clarté ou de réduire la charge, cela ne vaut pas la peine d'être mise à l'échelle.

Étape 1 : Auditez vos systèmes actuels et la charge de support

Avant que tout déploiement d'IA ne puisse générer une efficacité significative, les institutions ont besoin d'une image claire de où la friction vit aujourd'hui. Les inefficacités opérationnelles sont souvent cachées à la vue de tous, enfouies dans les flux de travail existants, les outils dupliqués et le contenu cloisonné.

Cette première étape consiste à établir une compréhension partagée et interfonctionnelle de votre environnement actuel :

Questions diagnostiques clés :

• Où les étudiants se retrouvent-ils le plus souvent bloqués : les inscriptions ? soumission de mission ? accéder à des supports de cours ?
• Quels outils les professeurs utilisent-ils pour donner leur avis ? Sont-ils intégrés au LMS ou sont-ils externes ?
• Quel est le volume moyen de billets de niveau 1 par trimestre ? Combien d'entre elles sont des requêtes de type FAQ répétables ?
• Combien d'outils sont actuellement utilisés pour :
  • Fournir des connaissances institutionnelles ?
  • Un soutien destiné aux étudiants et un triage par le service d'assistance ?
  • Tutorat ou aide aux études ?
  • Flux de travail de notation et de feedback ?

Une fois que vous aurez cartographié cette base de référence, vous serez en mesure d'identifier :

• Des licenciements à consolider
• Des goulots d'étranglement à automatiser
• Cas d'utilisation où l'IA peut permettre de gagner du temps sans nécessiter de changement de comportement majeur

📌 Utilisez le modèle de diagnostic gratuit de LearnWise pour cartographier les points de friction entre les rôles. [générer un modèle de diagnostic gratuit]

Étape 2 : Consolider les outils redondants

L'une des voies les plus rapides vers l'efficacité opérationnelle est la simplification.

Au cours de la dernière décennie, de nombreuses institutions ont accumulé des piles d'outils de manière organique, en adoptant différents chatbots pour les admissions, des systèmes de billetterie pour l'informatique, des plugins de notation pour les commentaires et des outils de tutorat extérieurs au LMS. Cela se traduit par étalement des outils, en augmentant la charge de travail du service informatique, en multipliant les efforts entre les différents services et en compliquant la gestion des données, de l'accès et des dépenses.

L'objectif de l'étape 2 n'est pas seulement de réduire les coûts, mais aussi de retrouver de la clarté. Dans la mesure du possible, vous souhaitez consolider les systèmes qui :

• Exécuter des fonctions superposées
• Vivez en dehors de l'écosystème LMS
• Absence de fonctionnalités d'analyse, de connaissance des rôles ou de gouvernance appropriées
• Nécessite un entretien manuel ou une formation continue fréquente

Questions à poser sur la consolidation

• Combien de fournisseurs fournissent des services d'assistance et de chatbot aux équipes en contact avec les étudiants ?
• Utilisez-vous plus d'un outil pour :
  • Diffusion d'une base de connaissances ?
  • Feedback et aide à la notation ?
  • Tutorat au niveau des cours ou aide aux études ?
• Ces outils sont-ils totalement intégrés à votre LMS (Canvas, Brightspace, Moodle) ou les utilisateurs sont-ils envoyés hors plateforme ?
• Ces outils partagent-ils des analyses d'utilisation, des journaux d'invite et des données de formation avec votre équipe informatique centrale ou vos équipes d'enseignement et d'apprentissage ?
• Ces outils peuvent-ils être gérés de manière centralisée (par exemple, contrôles d'accès, révision rapide, SSO) ?

Si la réponse à l'une de ces questions est non, vous êtes probablement confronté à une surcharge d'IA ou à des dépenses redondantes.

Comment LearnWise permet la consolidation

Les établissements utilisant LearnWise AI ont pris leur retraite ou ont rétrogradé avec succès :

• Outils FAQ/Chatbot externes tels que Ivy.ai ou Intercom
• Plateformes de notation autonomes comme TimelyGrader
• Des applications de tutorat génériques comme Mindgrasp ou StudyGPT
• Systèmes d'assistance cloisonnés non intégrés à leur LMS

Parce que LearnWise tient ses promesses Assistance, tutorat et feedback liés à l'IA sur une seule plateforme, intégré directement au LMS et aux portails, le service informatique peut réduire les contrats avec les fournisseurs, rationaliser les examens de sécurité et unifier les analyses pour toutes les interactions avec les étudiants.

Discussion sur le budget

La consolidation des outils ne concerne pas uniquement les opérations, mais constitue une mesure budgétaire stratégique. Voici comment vous le positionnez :

Centre de coûts Legacy avec LearnWise AI 3 à 4 licences d'outils différentes1 licence unifiée (coût fixe) 3 à 4 intégrations et renouvellements de fournisseursContrat unique + cycle d'intégrationPlusieurs examens de conformitéUn fournisseur conforme à la norme ISO 27001/GDPRAffichage des données fragmentéesAnalyses unifiées + journalisation rapide

De nombreuses institutions constatent qu'elles peuvent économisez 25 à 40 % sur leurs dépenses annuelles en technologies de l'information dans ces catégories, tout en améliorant l'adoption et la visibilité.

Étape 3 : Construisez votre structure de gouvernance de l'IA

• Désigner un groupe de travail interfonctionnel sur l'IA : informatique, enseignement et apprentissage, expérience étudiante, droit
• Attribuez rapidement la propriété des révisions, une politique de journalisation des audits et des flux de travail d'approbation du déploiement
• Créez un centre de connaissances central avec des outils, des politiques de confidentialité et des supports de formation approuvés
  

Étape 4 : Définissez vos indicateurs d'efficacité

Définissez des indicateurs de performance clés de base clairs avant le déploiement de l'IA :

Étape 5 : Planifiez votre déploiement par étapes

• Phase 1 : Déployez un assistant de support basé sur l'IA dans un LMS ou un portail
  
• Étape 2 : Activez l'assistant de feedback pour les flux de travail de notation des professeurs
  
• Troisième phase : Ajoutez un tuteur IA pour un engagement au niveau du cours
  
• Quatrième étape : Surveillez l'adoption, affinez le contenu, élargissez l'accès
  
  

💡 LearnWise peut être déployé en moins de 5 semaines avec un minimum de charge informatique, grâce au LTI 1.3, au SSO et à des connecteurs prédéfinis.

6.3 De l'initiative informatique à la stratégie institutionnelle

Lorsque les DSI adoptent une approche basée sur une plateforme et associent l'IA à des indicateurs en temps réel, l'IA devient bien plus qu'une amélioration technique, elle devient un moteur d'efficacité à l'échelle du campus.

LearnWise fournit :

• Architecture et sécurité prêtes à l'emploi
  
• Analyses et journalisation centralisées
  
• Soutien à la gouvernance, aux politiques et à la planification
  
• Rentabilisation rapide grâce à des mises en œuvre en direct dans les institutions du Royaume-Uni et de l'UE
  
  

L'efficacité n'est pas qu'un indicateur informatique, c'est votre avantage stratégique en 2026.

Chapitre 7 : Votre boîte à outils pour l'efficacité de l'IA

Qu'il s'agisse de planifier un projet pilote, de développer un déploiement d'IA existant ou de rationaliser une pile d'outils fragmentée, les institutions les plus efficaces utilisent des cadres et des listes de contrôle partagés pour orienter les décisions, en particulier lorsque l'IA est liée à l'efficacité, et pas seulement à l'innovation.

Ce chapitre présente une ressource de base prête à l'emploi pour vous aider à évaluer les fournisseurs, ainsi que deux exercices stratégiques visant à aligner les équipes internes et à établir une base mesurable pour l'IA opérationnelle.

7.1 Liste de contrôle pour l'évaluation des fournisseurs d'IA

Choisir le bon fournisseur d'IA n'est pas seulement une décision technique, c'est une question de gouvernance et d'alignement stratégique. Les institutions doivent avoir la certitude que les fournisseurs se rencontrent exigences de conformité, intégration approfondie dans les écosystèmes d'apprentissage et capacité à évoluer de manière responsable.

Cette liste de contrôle aide les équipes d'approvisionnement, les DSI et les responsables de l'enseignement et de la formation évaluer et comparer les fournisseurs selon sept critères critiques:

Conseil de pro : Évaluez les fournisseurs sur une échelle de 1 à 5 par critère et utilisez une note pondérée en fonction des priorités institutionnelles (par exemple, sécurité = 25 %, prévisibilité des coûts = 15 %).

7.2 Exercice de planification stratégique : l'audit de friction

Au lieu de modèles de politiques ou de longs packs de gouvernance, nous vous recommandons de commencer par un simple atelier interne.

Réunissez les parties prenantes des affaires académiques, de l'informatique, des services aux étudiants et de l'assistance, et posez les questions suivantes :

• Où les gens (étudiants, personnel, professeurs) perdent-ils du temps ?
• Quelles sont les questions d'assistance les plus répétitives ou les plus fréquentes ?
• Où le contenu existe-t-il déjà mais n'est-il pas accessible ?

L'objectif : identifier 3 à 5 domaines dans lesquels l'IA peut gagner du temps ou réduire les efforts manuels, sans perturber les systèmes existants. Vous pouvez utiliser notre Modèle de diagnostic d'efficacité de l'IA (voir l'étape 1 du manuel CIO) pour guider cette session.

7.3 Définissez vos indicateurs de départ

Vous n'avez pas besoin de tableaux de bord complexes pour commencer à mesurer l'impact. Il vous suffit de définir quelques indicateurs de base avant le début du déploiement :

• Volume de tickets d'assistance de niveau 1
• Temps que les professeurs consacrent à la notation par semaine
• Utilisation de l'IA dans le LMS (requêtes des étudiants, utilisation des tuteurs)
• Coût de soutien par étudiant ou par heure de personnel économisée

Capturez-les rapidement afin de pouvoir les comparer après le déploiement. Des outils tels que LearnWise les fournissent prêts à l'emploi, mais même une feuille de calcul fonctionne. Ce qui compte, c'est de suivre les améliorations.

Faire évoluer l'IA avec intention

L'efficacité opérationnelle est souvent le moteur silencieux d'une innovation réussie. Il ne s'agit pas seulement d'économiser des heures ou de réduire les budgets, mais de créer les conditions permettant aux éducateurs et au personnel de faire de leur mieux.

Ce guide ne promet pas de solution miracle ni de transformation du jour au lendemain. Il offre plutôt un moyen de commencer : en facilitant l'accès aux connaissances, en facilitant la fourniture de l'assistance et en facilitant l'extension de l'enseignement. Il s'agit de transformer l'IA d'un point d'interrogation en une couche d'infrastructure, discrètement intégrée, largement utile et alignée sur les institutions.

Que vous téléchargiez la liste de contrôle d'évaluation, que vous réalisiez un audit de friction ou que vous définissiez simplement vos premières mesures, vous êtes déjà sur le point de fournir une IA efficace pour les personnes, et pas seulement des plateformes.

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