Outil d'IA pour les agents d'assurance qualité scolaire (SQAO) — Assistant RAG sur WhatsApp en Sierra Leone

Le ministère sierra-léonais de l'Éducation de base et secondaire supérieure (MBSSE), via le Programme d'amélioration de l'éducation secondaire II financé par le FCDO ('Leh Wi Lan'), a chargé le partenaire de mise en œuvre Fab Inc de construire un chatbot WhatsApp à génération augmentée par récupération (RAG) pour les agents d'assurance qualité scolaire (SQAO) — les inspecteurs qui visitent les écoles pour évaluer l'enseignement et la gestion.

L'outil donne aux agents un accès à la demande aux données du recensement scolaire annuel (effectifs, infrastructures, nombre d'enseignants) et récupère des orientations issues de la bibliothèque de politiques du MBSSE, afin que les recommandations s'appuient sur les normes nationales pendant les visites plutôt que sur la mémoire ou des registres papier.

Un pilote de retour d'expérience de quatre semaines auprès de cinq SQAO (trois hommes, deux femmes) dans le district de l'Ouest rural a comporté des groupes de discussion hebdomadaires de deux heures après une formation initiale de quatre heures. Les cinq agents ont maintenu une présence complète et, à la fin du pilote, soumettaient en moyenne six requêtes chacun. Les agents ont confirmé que les chiffres du recensement correspondaient à leurs propres registres papier et ont utilisé les conseils du chatbot, fondés sur les politiques, sur des sujets allant de la gestion scolaire aux protocoles de violence basée sur le genre.

Le pilote a également révélé une limite réelle : lors de la première semaine, une divergence entre deux listes différentes d'affectation des écoles aux SQAO a empêché plusieurs agents de voir les données de leurs propres écoles, jusqu'à ce que les développeurs élargissent temporairement l'accès. Le rapport présente cela comme une dépendance non résolue envers un système de gestion des SQAO distinct, plutôt que de le passer sous silence. Les résultats alimentent un pilote de phase 2 avec une cohorte d'agents plus large, le passage à l'échelle nationale étant explicitement conditionné aux résultats de cette phase.