L’IA au service de l’accompagnement des personnes : 4 universités, 4 cas concrets, 1 outil
L’intelligence artificielle peut-elle aider à mieux comprendre les personnes, personnaliser leur accompagnement et renforcer les compétences qui comptent réellement ?
Quatre universités — deux colombiennes et deux espagnoles — ont partagé leurs réponses concrètes lors de ce webinaire. Pas de théorie. Des expériences réelles.
Pourquoi ce qui n’apparaît pas sur un CV est-il si important ?
Plus de 85 % de la réussite académique, professionnelle et personnelle s’explique par les compétences socioémotionnelles. Ce n’est pas une hypothèse, mais le résultat d’années de recherches et de preuves accumulées dans de nombreux domaines.
La Banque mondiale l’a confirmé dans son rapport 2025 : 7 des 10 compétences clés pour l’avenir appartiennent à cette catégorie. Pourtant, en Amérique latine, plus de 50 % des entreprises déclarent avoir des difficultés à trouver des personnes qui les possèdent.
À cela s’ajoute un autre défi structurel : des taux d’abandon universitaire proches de 50 % dans la région, bien au-dessus de la moyenne de l’OCDE (environ 21 %). Le manque de développement socioémotionnel n’est pas étranger à cette réalité.
La question n’est donc plus de savoir si ces compétences sont importantes.
La véritable question est de savoir comment les mesurer sans biais, comment les développer à grande échelle et comment le faire à partir de données probantes.
C’est précisément ce que sont venus partager nos quatre intervenants.
Areandina (Colombie) : de l’employabilité au projet de vie
Luz Esperanza, directrice nationale Alumni de la Corporación Universitaria Areandina, accompagne plus de 48 000 étudiants et diplômés.
Son équipe a choisi de dépasser la notion traditionnelle d’employabilité pour se concentrer sur la personne. Ce changement n’est pas seulement conceptuel : il répond à un problème réel, celui de processus trop généralistes incapables de s’adapter aux besoins individuels.
Des centaines d’étudiants et d’anciens élèves ont déjà été évalués grâce à l’intégration de l’IA dans leur modèle d’accompagnement : comprendre, orienter et connecter.
« Nous avons compris que la chose la plus importante est la connaissance de soi. Nous ne commençons plus en demandant : “Dans quel domaine veux-tu travailler ?”, mais : “Qui es-tu ?” »
L’intégration de Human AI a permis de résoudre trois limites majeures du modèle précédent :
La subjectivité et les biais liés à l’autoévaluation.
L’absence de traçabilité dans les évaluations.
La difficulté à personnaliser l’accompagnement à grande échelle.
Aujourd’hui, ils peuvent :
Identifier plus de 30 compétences socioémotionnelles en quelques minutes.
Transformer des textes libres en données analysables sur la manière dont une personne pense, prend des décisions et interagit avec les autres.
Générer des plans d’action concrets, et non de simples diagnostics.
L’impact est évident : l’employabilité cesse d’être un processus standardisé pour devenir une expérience individualisée, davantage alignée sur le projet de vie de chaque personne.
Concrètement, les étudiants abordent les processus de recrutement mieux préparés, avec une meilleure connaissance d’eux-mêmes et une capacité accrue à communiquer leurs atouts.
Université Publique de Navarre (Espagne) : évaluer celles et ceux qui gèrent les conflits
Eduardo Santos, chercheur au Département de Droit Public de l’Université Publique de Navarre (UPNA), a présenté un projet confronté à un défi très spécifique : former et évaluer des facilitateurs de justice restaurative, un profil professionnel pour lequel la connaissance de soi est indispensable.
Le défi était double :
Comment évaluer des compétences complexes telles que l’empathie, la gestion des biais ou la prise de décision.
Comment le faire avec rigueur dans le cadre d’un programme pilote lié aux politiques publiques.
Le projet a impliqué 47 participants et combiné :
Des textes libres rédigés en langage naturel.
Des questions qualitatives conçues spécifiquement pour le projet.
Une comparaison entre l’autoévaluation et les résultats objectifs.
Au total, 25 rapports individuels et un rapport collectif ont été produits, permettant de :
Identifier des tendances réelles concernant des compétences clés comme l’empathie, la responsabilité et l’ouverture.
Favoriser des processus de réflexion approfondis chez les participants.
Mettre en évidence les écarts entre ce qu’une personne pense être et ce qu’elle démontre réellement.
« Cela a aidé beaucoup de personnes à réfléchir aux outils dont elles disposent… et à ceux qui leur manquent. »
Le projet a également permis de répondre à un enjeu institutionnel souvent invisible mais essentiel :
Évaluer les évaluateurs eux-mêmes et améliorer la qualité du programme de formation.
Université de Navarre – Innovation Factory (Espagne) : mesurer pour développer
Belén Goñi, directrice de l’Innovation Factory de l’Université de Navarre, a partagé l’expérience du programme GPI, dans lequel des étudiants de différentes disciplines travaillent pendant trois ans sur des projets d’innovation et d’entrepreneuriat.
Le défi initial était clair :
Les outils traditionnels étaient fortement influencés par l’autoévaluation et ne permettaient pas d’obtenir des mesures suffisamment fiables.
La solution :
Évaluer les compétences entrepreneuriales grâce à l’IA, sans possibilité de biais conscient.
Concevoir des plans de développement personnalisés à partir des résultats.
Mesurer les progrès réels entre la deuxième et la troisième année du programme.
Mais la valeur ajoutée ne s’arrête pas à l’individu.
Au niveau du programme, un autre défi majeur a été résolu :
Le manque de visibilité sur les tendances collectives.
Ils peuvent désormais :
Identifier les compétences systématiquement plus faibles, comme la confiance en soi.
Ajuster le programme de formation à partir de données réelles.
Concevoir des interventions à la fois individuelles et collectives.
« Chaque étudiant est différent, mais lorsqu’on les analyse ensemble, des schémas apparaissent que nous ne pouvions tout simplement pas voir auparavant. »
Université de La Sabana (Colombie) : du projet pilote à un système institutionnel
Andrés Mejía, directeur de deux masters à l’Université de La Sabana, a présenté le cas le plus ambitieux en matière d’échelle : 313 étudiants issus de 25 programmes différents dans le cadre d’un projet pilote d’innovation ouverte.
Le point de départ était un problème bien connu :
Des évaluations traditionnelles basées sur des enquêtes et des entretiens, longues, biaisées et difficiles à transformer en actions concrètes.
L’intégration de Human AI a permis de résoudre ces difficultés :
Des évaluations plus naturelles et authentiques, fondées sur le langage des étudiants.
Des diagnostics standardisés pouvant être analysés à plusieurs niveaux : individu, groupe, programme et faculté.
La génération automatique de plans d’amélioration personnalisés.
Mais la véritable transformation se situe au niveau stratégique :
Détection précoce des risques psychoéducatifs.
Segmentation et analyses comparatives en temps réel.
Suivi longitudinal des étudiants, de la licence jusqu’au master.
« Nous ne faisons pas que diagnostiquer. Nous disposons également d’outils de tutorat et de mentorat adaptés à chaque étudiant. »
Cette approche transforme la gestion universitaire : elle passe d’un modèle réactif à un modèle prédictif.
Ce qui relie ces quatre expériences
Des institutions différentes. Des contextes différents. Des objectifs différents.
Et pourtant, les mêmes problématiques à l’origine :
Des processus généralistes qui ne prennent pas en compte l’individualité.
Des évaluations biaisées ou peu fiables.
Un manque de données probantes pour prendre des décisions.
Des difficultés à personnaliser l’accompagnement à grande échelle.
Et les mêmes solutions émergent :
Une meilleure connaissance de soi fondée sur les données.
Une personnalisation réelle, et non simplement déclarative.
Une évaluation objective et traçable.
Des plans d’action concrets.
Une capacité d’analyse à grande échelle.
Human AI ne remplace ni les enseignants, ni les conseillers, ni les tuteurs.
Il leur permet simplement de mieux faire leur travail.
Mesurer pour progresser. Accompagner pour transformer.
Les preuves sont claires : les compétences socioémotionnelles peuvent être développées.
Mais cela ne se produit pas par intuition.
Cela se produit grâce à la mesure, au feedback et à l’action.
Ce que démontrent ces quatre expériences, c’est un véritable changement de paradigme :
Passer de l’intuition à la compréhension, de la généralisation à la personnalisation, de l’évaluation à l’accompagnement fondé sur des données probantes.
Et maintenant ?
La question n’est plus de savoir s’il faut intégrer l’IA dans l’éducation.
La question est de savoir comment le faire avec sens :
Pour mieux comprendre les personnes, prendre de meilleures décisions et générer un impact réel.
Les universités qui avancent dans cette direction ne sont pas simplement en train d’expérimenter.
Elles redessinent leur modèle éducatif.
Votre institution souhaite-t-elle être la prochaine ?
Nous pouvons concevoir avec vous un projet pilote adapté à votre contexte, à vos étudiants et à vos objectifs.
Car l’avenir de l’éducation ne repose pas sur la technologie.
Il repose sur notre capacité à comprendre véritablement les personnes.