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Archives •  novembre 2020

Tous les articles, par date de publication

Des ingénieurs compétents en gestion de feedbacks ?
27 novembre 2020

Des ingénieurs compétents en gestion de feedbacks ?

Présents dans la nature et au travers de l’histoire, les jeux sont paradoxalement peu utilisés à l’Université. Au-delà d’une explication de cette absence par les coûts de conception, on constate que les comportements des joueurs rendent souvent les jeux sérieux complexes et il s’agit à ce titre, de gérer des feedbacks qui émanent autant des jeux que des joueurs. Une tâche considérable, susceptible d’amener différents acteurs de conception et de pédagogie à avoir besoin de travailler ensemble. A ce titre, nous abordons la notion d’objets-frontières comme artéfact offrant la possibilité d’adapter et de corriger d’éventuels bugs de ludopédagogie et au-delà, de revisiter la notion d’évaluation des apprentissages.

Comment utiliser le machine learning pour gagner des marchés publics ?
21 novembre 2020

Comment utiliser le machine learning pour gagner des marchés publics ?

Dans un monde de plus en plus gouverné par la donnée, il est possible d’exploiter la puissance du machine learning pour dégager un avantage concurrentiel considérable dans l’attribution des marchés publics européens. Cet article présente une méthode efficace, déployée dans le cadre d’un data challenge, pour prédire le nombre de candidatures à un appel d’offre et le montant du marché qui sera attribué.

Comment prévoir le profil de l’entreprise qui va gagner un marché public européen?
20 novembre 2020

Comment prévoir le profil de l’entreprise qui va gagner un marché public européen?

Nous présentons les résultats obtenus par des modèles entraînés sur des données issues de la commande publique de l’Union Européenne. L’objectif est de produire des prédictions permettant de savoir si un marché public peut-être remporté par une petite ou moyenne entreprise. Pour cela, un modèle de Machine Learning a été construit pour prévoir l’attribution des marchés publics. Différentes techniques de préparation de données, comme l’imputation des valeurs manquantes par la moyenne ou encore par la mode, ont été utilisées. L’algorithme de classification Random Forest a été déployé pour obtenir un résultat très satisfaisant de 0,90 en termes d’AUC (aire sous la courbe ROC).

Agilité et inclusion pédagogique à l’université : un retour d’expérience
10 novembre 2020

Agilité et inclusion pédagogique à l’université : un retour d’expérience

La co-modalité (enseignement hybride entre virtuel et présentiel) est un enjeu majeur de l’enseignement universitaire en cette période de crise sanitaire. D’une contrainte appréhendée dans l’urgence, elle peut cependant être source d’agilité et d’inclusion pédagogique pour peu qu’elle se structure autour des modèles de scénarisation d’apprentissage conçus par les sciences de l’éducation. A travers un retour d’expérience d’un jeu sérieux, je propose d’en illustrer les principes fondateurs.

Quel avenir pour la hiérarchie intermédiaire face à la transformation numérique ?
8 novembre 2020

Quel avenir pour la hiérarchie intermédiaire face à la transformation numérique ?

L’article R. 434-4 du code de la sécurité intérieure relatif au principe hiérarchique dispose que « les ordres et instructions parviennent à leurs destinataires par la voie hiérarchique. Si l’urgence impose une transmission directe, la hiérarchie intermédiaire en est informée sans délai. »