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Bonne pratique Importée

Le score de risque d'absentéisme par IA de Toda — Un projet pilote d'alerte précoce à Saitama avec des garde-fous humains intégrés

Japon · Toda · Voir le profil de Japon

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Toda, au Japon, a combiné des données de présence, de santé et d'accompagnement de 18 écoles dans un modèle d'IA signalant ~1 193 des 12 000 élèves à risque. 90 % des écoles l'ont jugé fiable ; la ville y a ajouté un droit de retrait et des règles anti-discrimination.

18 schools
Écoles participantes (Nov 2023-Mar 2024)
~12,000 students
Élèves couverts (Nov 2023-Mar 2024)
1,193 students
Élèves signalés à risque élevé (Nov 2023-Mar 2024)
265 students
Élèves priorisés pour une prise en charge directe (Nov 2023-Mar 2024)
90 %
Écoles jugeant les prédictions très fiables (post-pilot survey)
Le score de risque d'absentéisme par IA de Toda — Un projet pilote d'alerte précoce à Saitama avec des garde-fous humains intégrés

Détails

Maturité
Pilote
Promoteur
Toda City Board of Education, with Uchida Yoko, PKSHA Technology and Argonaut
Période
November 2023 – March 2024 (pilot, under Japan's Children and Families Agency demonstration programme)
Mots-clés
education, public administration, child welfare, data analytics

Contexte

Le conseil de l'éducation de la ville de Toda, dans la préfecture de Saitama, au Japon, a mené un projet pilote dans le cadre du « projet de démonstration de collaboration de données sur les enfants » de l'Agence japonaise pour les enfants et les familles, dans 18 écoles publiques élémentaires et de premier cycle du secondaire (environ 12 000 élèves), en développant un modèle de notation des risques par IA avec Uchida Yoko, PKSHA Technology et sa filiale Argonaut.

Objectifs

Le projet pilote visait à combiner les registres d'assiduité et de retards, les journaux de visites à l'infirmerie, les résultats d'enquêtes sur la réussite scolaire, les questionnaires sur la vie scolaire et les dossiers de conseil en un score de risque d'absentéisme (« futoko ») par élève, réservé aux directeurs et administrateurs, afin de permettre une prise en charge plus précoce des élèves à risque.

Activités

La ville a publié des directives interdisant tout usage discriminatoire des scores de risque, a offert aux familles la possibilité de s'y opposer, et a restreint l'accès aux données à la direction des établissements ; les enseignants ont utilisé les signalements de risque pour prioriser les élèves en vue d'une prise en charge et d'un soutien directs.

Résultats

Le modèle a signalé 1 193 des quelque 12 000 élèves comme présentant un risque élevé ; les enseignants ont utilisé ces signalements pour prioriser 265 d'entre eux en vue d'une prise en charge directe. Dans une enquête menée après le projet pilote, 90 % des écoles participantes ont jugé les prédictions très fiables.

Conclusions

Une économiste de l'éducation indépendante (Makiko Nakamuro, de l'université Keio) a publiquement mis en garde contre une dépendance excessive à l'algorithme, soulignant qu'il devait soutenir le jugement humain plutôt que le remplacer ; le projet pilote s'est déroulé pendant une année scolaire dans 18 établissements, sans qu'aucune extension confirmée à l'échelle de la ville ou du pays n'ait été documentée à ce jour.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Moyen (50 k€–500 k€)
Délai jusqu’aux résultats
Court (< 1 an)

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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