Quatre informaticiens marocains ont pour projet de lancer une application mobile utilisant le big data issu des réseaux sociaux pour élaborer des cours en ligne adaptés à chaque étudiant. Nommé Atlas learning, leur projet a été conçu lors d’un Big Datathon de douze heures en mai 2016, puis peaufiné ces derniers mois, avant d’être présenté lors de la finale organisée en septembre à Poitiers. L’idée est celle d’un prof et ses étudiants : « On a remarqué que les étudiants ne sont pas toujours attentifs et utilisent les réseaux sociaux. Nous avons donc imaginé un système d’apprentissage qui, en plus d’un cours et d’une évaluation classiques, utilise les réseaux sociaux pour connaître la motivation de l’apprenant et adapter le cours à son rythme », nous explique Mohammed Erritali, professeur d’informatique à l’université de Béni Mellal, chef de l’équipe d’Atlas learning.

« Nous sommes des informaticiens donc quand nous exposons notre projet, nous n’utilisons que des termes très techniques. À Poitiers, on nous a, entre autres, appris à vulgariser le discours », lance Mohammed Erritali. Et la leçon a bien été retenue : Concrètement, ce professeur et trois de ses étudiants ont imaginé un algorithme permettant de récupérer les données issues des comptes Facebook et Twitter des utilisateurs de l’application. L’intelligence artificielle permet ensuite d’analyser l’humeur de l’utilisateur en fonction des mots qu’il utilise pour s’exprimer sur les réseaux sociaux (de façon syntaxique et sémantique, pour passer outre les seconds degrés par exemple). En fonction de l’humeur déterminée, l’application propose plus ou moins de leçons (d’informatique) à l’étudiant.

Le prototype existe déjà mais les tests utilisateurs restent encore à faire. « Notre objectif est bien évidemment de finaliser le projet et de lancer notre start-up, nous aimerions y arriver début 2018 », lance Mohammed Erritali. D’ici là, l’équipe d’informaticiens parrainée par l’Agence universitaire de la francophonie doit affiner son business plan et pense à utiliser des données supplémentaires pour parfaire son analyse : « Pour le moment, nous avons juste exploité une petite partie mais la masse de données et vraiment riche », ajoute le prof.

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