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Bonne pratique Importée

Bureau d'admission virtuel basé sur ChatGPT — Trois universités publiques péruviennes automatisent l'assistance aux candidats

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Des chercheurs de trois universités publiques péruviennes ont créé le premier assistant d'admission basé sur ChatGPT, réduisant le temps de réponse à moins de 2 minutes (92 % de précision) et faisant passer le Net Promoter Score de 25 à 70.

over 80 %
Réduction du temps de réponse par rapport aux canaux traditionnels
92 %
Précision des réponses
95.2 %
Sensibilité
75 %
Spécificité
25 to 70 NPS
Net Promoter Score, avant et après
86 %
Satisfaction des étudiants
Bureau d'admission virtuel basé sur ChatGPT — Trois universités publiques péruviennes automatisent l'assistance aux candidats

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Période
2024–2025
Mots-clés
higher education, admissions, conversational AI, public university

Contexte

Les bureaux d'admission des universités publiques péruviennes reposent traditionnellement sur les appels téléphoniques et les visites en personne, ce qui crée de longues attentes lors des périodes d'inscription les plus chargées. Des chercheurs de l'Universidad Nacional Mayor de San Marcos, de l'Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo et de l'Universidad Nacional Intercultural de la Amazonía ont conçu ce qu'ils décrivent comme le premier système conversationnel basé sur ChatGPT pour un bureau d'admission d'une université publique.

Activités

L'assistant gère le trafic des candidats, des parents/tuteurs et des demandes externes ; dans le déploiement rapporté, les étudiants représentaient 72 % des utilisateurs, les parents/tuteurs 18 % et les candidats externes 10 %.

Résultats

Les résultats mesurés incluent des temps de réponse inférieurs à deux minutes (une réduction de plus de 80 % par rapport aux canaux traditionnels), une précision des réponses de 92 %, une sensibilité de 95,2 % et une spécificité de 75 %, ainsi qu'un Net Promoter Score passé de 25 à 70 ; la satisfaction était de 86 % chez les étudiants, 75 % chez les parents/tuteurs et 78 % chez les candidats externes.

Conclusions

Le chiffre de 75 % de spécificité signale un taux non négligeable de mauvaise classification sur certains types de requêtes, et l'étude ne couvre qu'un seul cycle de déploiement au sein du bureau d'admission d'un seul établissement, sans reproduction indépendante rapportée à ce jour.

Mise en œuvre
Coût indicatif
Faible (< 50 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)
Personnel et compétences
Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo, Universidad Nacional Intercultural de la Amazonía

Conditions de réussite

  • single ChatGPT-based assistant serving three distinct user groups (students, parents/tutors, external applicants)
  • response-quality metrics (accuracy, sensitivity, specificity) tracked and published

Modes d’échec courants

  • 75% specificity indicates a non-trivial rate of misclassified queries on some question types
  • results come from a single deployment cycle at one institution with no independent replication reported yet

Où cela s’applique

Type de gouvernance
public university consortium (research-led deployment)
Échelle
single admissions office, one deployment cycle
Niveau de revenu
upper-middle-income country (Peru)

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

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Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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