L'organisme national d'examens de Colombie, l'ICFES, en partenariat avec AWS et Blend depuis 2022, a automatisé le codage des réponses ouvertes des examens Saber - réduisant le temps de correction de 91,6 % et le délai de livraison des résultats d'environ 50 % - et a utilisé Amazon Rekognition pour vérifier l'identité et surveiller plus de 383 000 épreuves virtuelles du Saber Pro.
91.6 %
Réduction du temps de correction des réponses ouvertes aux examens (2022-2025)
~50 %
Réduction du délai de remise des résultats des examens (2022-2025)
383,547 tests
Examens virtuels traités avec vérification d'identité basée sur Rekognition (2017-2025)
Détails
Maturité
En expansion
Promoteur
Instituto Colombiano para la Evaluacion de la Educacion (ICFES)
Période
2017-2025 (AWS partnership since 2017; AI-grading transformation since 2022, announced Sept 2025)
Mots-clés
national examinations, automated grading, virtual proctoring, public-sector AI
Contexte
L'ICFES, l'agence nationale d'évaluation de la Colombie, administre des examens standardisés à grande échelle (Saber 11, Saber Pro, TyT Saber Pro) et s'est associé à AWS et Blend depuis 2017, en élargissant depuis 2022 l'utilisation de l'IA pour coder automatiquement les réponses ouvertes aux examens.
Objectifs
Réduire le temps de correction, optimiser les ressources et accélérer la remise des résultats, tout en utilisant l'IA (Amazon Rekognition) pour la vérification d'identité et la surveillance à distance.
Activités
Codage assisté par IA des réponses ouvertes ; surveillance et vérification d'identité basées sur Rekognition pour les examens virtuels (plus de 383 547 tests traités) ; un algorithme de géolocalisation pour l'attribution des lieux d'examen ; et un Data Lake avec génération de rapports par IA générative.
Résultats
Le temps de correction a été réduit de 91,6 % et le délai de remise des résultats d'environ 50 %, selon l'annonce de septembre 2025.
Conclusions
Les gains rapportés proviennent des entreprises chargées de la mise en œuvre (AWS/Blend) et non d'un audit indépendant, et aucun processus de contrôle humain de la correction automatisée elle-même (au-delà de la vérification d'identité) n'est décrit.
Mise en œuvre
Coût indicatif
Élevé (500 k€–5 M€) — Multi-year AWS partnership (since 2017) with cloud infrastructure (Rekognition, Data Lake) supporting a national exam system; cost not itemised in public sources.
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans) — AWS partnership began 2017; AI-assisted grading transformation phased in from 2022; publicly announced September 2025.
