Lorsque le frère aîné de Facundo, Ariel Quiroga, a eu un accident de voiture en 2017, la vie des cinq membres de la famille a été bouleversée. Les cinq mois de coma et le handicap qui en a résulté ont obligé cette humble famille argentine à concentrer tous ses efforts pour aller de l'avant. Mónica Barrera est devenue la pourvoyeuse du seul salaire entrant dans la maison ; Son compagnon a dû prendre sa retraite et Maribel, la sœur cadette, et Facundo, le plus jeune, ont progressivement arrêté d'assister aux cours pour vendre des gâteaux dans la rue et aider à la maison. « J’ai toujours pensé que ce serait temporaire, mais ce que nous avons gagné est allé à la médecine. Je ne pouvais pas payer les fournitures ni le transport des petits à l'école », raconte cette mère de famille de 48 ans par appel vidéo. La pandémie a été le dernier revers. Mais la communauté éducative et un algorithme créé avec l'intelligence artificielle ont réussi à maintenir le jeune homme et 4 000 autres élèves dans les écoles de la province de Mendoza.
La pandémie a aggravé trop de blessures ouvertes en Amérique latine. Dans le secteur éducatif – qui luttait déjà contre les taux élevés d’abandon scolaire, le retard technologique et l’énorme écart entre les zones rurales et urbaines – beaucoup se demandaient ce qu’ils feraient des niveaux très élevés d’abandon scolaire lorsqu’ils voyaient que de moins en moins d’élèves se connectaient à des classes virtuelles. En Argentine, 7,6% des lycéens ont quitté l'école après le covid-19. Ce pourcentage était supérieur de près de deux points dans la province de Mendoza (9,1%). C'est pourquoi la communauté éducative a décidé de mettre fin à l'abandon scolaire ; le début de nombreuses inégalités. Et l’intelligence artificielle est devenue pour cela une grande alliée.
Le ministère de l'Éducation, avec le soutien de la CAF-Banque de développement d'Amérique latine et des Caraïbes et un groupe d'ingénieurs de l'Université de Buenos Aires (UBA), a conçu un algorithme pour détecter ceux qui risquent d'être radiés. Avec ce feu tricolore en main, et avec les noms et prénoms des élèves, enseignants et étudiants ont entrepris d'inverser ces indicateurs avec des consultations et une attention individualisée. Et même du porte à porte. Ainsi, des conseillers du Colegio 4110 comme Carolina Resca ont convaincu des dizaines de familles avec des contextes vulnérables similaires à ceux des Quirogas. « Nous suivons de près ces étudiants les plus à risque », dit-il. « Nous avons veillé à ce qu'ils ne se sentent pas seuls et que les familles comprennent que nous pouvons les aider. Nous savions déjà qu'il y avait des désertions, mais nous sommes souvent arrivés en retard. Cet outil nous a aidé à planifier.
Sur 8 402 élèves présentant des alertes à risque moyen et élevé de la première à la quatrième année du secondaire en 2023 à Mendoza, plus de la moitié (4 236) ont poursuivi leurs études. « Notre objectif est d'utiliser les informations et les données probantes pour améliorer l'efficacité des politiques et résoudre les problèmes d'abandon scolaire », explique Cecilia Llambi, cadre supérieur de la gestion des projets de développement social de la CAF. Cet organisme a investi 20 000 $ pour financer la génération du modèle d'intelligence artificielle et la formation des fonctionnaires provinciaux à son utilisation. « L’idéal serait de promouvoir davantage d’initiatives comme celles-ci, car elles sont nécessaires. C'est l'un des grands défis du continent », ajoute Llambi.
L'école a trouvé un moyen de les soutenir à travers deux mesures : la création d'une cafétéria scolaire qui sert près de 180 portions quotidiennes gratuites de nourriture et une subvention pour les bus qui transportent les mineurs. « C’est ce qui serait bénéfique pour de nombreux étudiants. Nous ne l'avons finalement vu clairement qu'avec les données sur la table », explique Patricia Robles, directrice de l'école 4110. Dans cette école de Mendoza, avec un contexte de grande vulnérabilité, l'économie a été à plusieurs reprises la principale raison de l'abandon scolaire. « Beaucoup d'enfants sentent qu'ils doivent subvenir financièrement à la maison et c'est pourquoi ils ne continuent pas avec nous. Il fallait être là pour eux », dit-il.
La recopilación titánica de datos mostró que, al menos en Mendoza, hay cuatro motivos claros de la deserción: las inasistencias reiteradas —que provocaba el retiro de la condición de alumno regular—, el escaso acompañamiento familiar, la acumulación de materias suspendidas y problemas de santé mentale. Ces causes ne variaient pas beaucoup entre les garçons et les filles. Cependant, Juan Kamienkowski, chercheur au Laboratoire d'Intelligence Artificielle Appliquée du Conseil National de la Recherche Scientifique et Technique (Conicet) et l'un des créateurs du projet, aimerait continuer à élargir la base de données et avoir plus d'informations sur la situation socio-économique des maisons. , puisqu’il s’agit d’un facteur transversal dans presque toutes les variables mentionnées.
L'importance des données
Tout a commencé avec quelque chose de clé : les données. Mendoza collecte depuis plus de cinq ans des informations infinies sur 100 % des étudiants, de la maternelle à l'enseignement supérieur, dans un système de gestion de l'information nominal. Âge, sexe, carrière, travail des parents, accès à internet… Le dossier numérique de chaque enfant s'enrichit d'année en année de nombreuses informations comparables entre elles. C'est un véritable trésor pour les créateurs de l'algorithme. Ou, comme le dit Kamienkowski, « la moitié du travail a déjà été fait ». «Cela nous a permis de faire des prévisions mois par mois car nous avions des données organisées et numérisées», explique le professeur du département d'informatique de l'UBA. « La première chose qu'il faut savoir, c'est que, pour reproduire ce modèle, les provinces ou les communautés doivent faire des efforts pour recueillir toute cette information. Sans cela, nous ne faisons rien.
L'algorithme, qui a montré au cours de la première année une précision de 92% chez les élèves les plus à risque d'abandon scolaire, affinera son objectif au fil des années, car il est formé avec des données réelles provenant de ceux qui abandonnent l'école. Comme l'explique Romina Durán, directrice générale des écoles de Mendoza, Le système est un outil qui prédit le niveau de risque : « Maintenant, c’est l’établissement d’enseignement qui travaille avec chacun des enfants. »
Cette institution a accompagné le groupe d'orientation scolaire et le bureau psycho-pédagogique de chaque centre éducatif pour établir des guides et des suggestions au cas par cas. Les écoles les plus vulnérables, comme celles de Facundo, ont reçu un soutien plus important et pour certaines une prime financière. «Nous sommes conscients que dans certains domaines il faut mettre davantage l'accent que dans d'autres», déclare Durán. Alors que 84,6 % des jeunes issus du quintile de revenus le plus élevé en Amérique latine parviennent à obtenir un diplôme de l'enseignement secondaire, seuls 44,1 % de ceux issus des revenus les plus faibles y parviennent, selon l'Unicef.
La communauté fait la différence
Même si Barrera a toujours rêvé de revoir son fils en classe, le dernier effort a été pour que les professeurs de Facundo rentrent à la maison. «Je me suis sentie très accompagnée», raconte-t-elle. « Mon fils devait venir en classe avec un sac de et ils nous aidaient avec les sacs à dos et les uniformes et m'expliquaient qu'ils subventionneraient le bus. Il se sentait spécial qu'ils ne veuillent pas le laisser derrière eux. « Il est très excité. » C'est, pour Barrera comme pour Robles, la clé du succès du projet. Puisque tous les tentacules du secteur éducatif se sont organisés pour lancer une intervention articulée entre les centres éducatifs, les autres étudiants et les familles. « Le plus efficace est que les enfants se sentent à leur place et que nous nous impliquions tous », déclare Durán.
Cette grande petite révolution de Mendoza est, pour beaucoup, le contrepoids à une technologie qui a tiré la sonnette d’alarme. Pour Kamienkowski, cette expérience est un excellent exemple de la manière dont l’intelligence artificielle apporte non seulement une infinité de questions éthiques, mais aussi des possibilités. « Avec ce modèle de détection, nous ne cherchons à stigmatiser personne. Nous sommes très responsables des données et de leur confidentialité. Mais nous avons prouvé qu’il s’agit d’un outil extrêmement puissant qui peut servir les décideurs.
