L'IA dans les admissions universitaires aux États-Unis : qu'advient-il des candidatures ?

De nombreuses universités américaines testent progressivement l'intelligence artificielle pour la lecture des dissertations, le traitement des relevés de notes et la vérification des informations, ouvrant ainsi une nouvelle voie dans l'évaluation des profils des candidats.

L'IA contribue à la sélection des demandes d'admission.

L'utilisation de l'IA dans les admissions est répandue dans de nombreuses universités américaines, notamment celles qui reçoivent un grand nombre de candidatures. Cette technologie permet de réduire les délais de traitement, d'authentifier les informations et d'aider les commissions d'admission à évaluer les candidatures de manière plus cohérente. Cependant, sa mise en œuvre a également suscité la controverse quant à la transparence, l'exactitude des données et le risque de perte du facteur humain.

L'IA lit plus de 250 000 dissertations en moins d'une heure !

De nombreuses universités américaines sont soumises à une forte pression, le nombre de candidatures augmentant considérablement chaque année. Les établissements qui reçoivent des dizaines de milliers de candidatures par cycle d'admission doivent consacrer un temps considérable à la lecture des dissertations, à la vérification des relevés de notes et au contrôle des informations. Ce processus manuel surcharge non seulement le comité d'admission, mais engendre également des retards dans les réponses aux candidats.

Dans ce contexte, les établissements scolaires commencent à utiliser l'intelligence artificielle pour automatiser les tâches de traitement de données répétitives et chronophages. L'objectif principal est de raccourcir le délai d'évaluation initiale, permettant ainsi aux candidats d'obtenir leurs résultats plus rapidement tout en garantissant une certaine cohérence dans l'examen des candidatures.

L'université Virginia Tech en est un exemple frappant : elle a déployé un système d'IA capable de lire plus de 250 000 dissertations en moins d'une heure. C'est bien plus rapide que les deux minutes en moyenne nécessaires pour une lecture manuelle.

Ces capacités de traitement à grande échelle aident les écoles à réduire la charge de travail du personnel et à accélérer le processus d'admission, notamment pendant les périodes de pointe.

L'IA dans les dissertations d'admission, les relevés de notes et les lettres de recommandation

Les dissertations sont souvent la partie la plus difficile d'un dossier de candidature à évaluer car elles sont très subjectives, c'est pourquoi de nombreuses écoles commencent à utiliser des outils d'IA pour faciliter la présélection.

À cette étape, les modèles linguistiques vérifient principalement le plagiat et détectent les erreurs grammaticales, ce qui réduit considérablement le temps de traitement avant que la candidature ne soit envoyée au jury d'admission.

Certains systèmes peuvent également détecter des indices laissant penser qu'une dissertation a été rédigée par un outil, notamment le degré de répétition ou un style d'écriture qui détonne avec le reste du dossier. Bien que non concluants, ces signaux aident les établissements scolaires à identifier les candidatures qui nécessitent une relecture attentive.

L'IA est également appliquée à d'autres aspects du dossier de candidature, au-delà de la dissertation. Georgia Tech traite les relevés de notes, de l'extraction des données à la conversion des crédits et à l'équivalence des cours, réduisant ainsi le temps d'examen des demandes de transfert. À Stony Brook, l'IA synthétise les lettres de recommandation, mettant en lumière les éléments pertinents du parcours personnel du candidat et aidant ainsi le comité d'admission à saisir rapidement les informations clés.

Pour les candidatures incluant un projet ou un mémoire de recherche, certaines écoles mettent en place des entretiens automatisés afin d'évaluer le niveau de compréhension des candidats. Caltech utilise un format d'entretien en ligne via un outil d'IA, demandant aux candidats d'expliquer en détail leur projet. Les résultats sont ensuite transmis au corps professoral pour une évaluation manuelle.

Controverse, transparence et rôle humain

Bien que l'intelligence artificielle (IA) soit censée alléger la charge pesant sur les établissements scolaires, son utilisation dans les admissions soulève encore de nombreuses questions de transparence et d'équité. Une interrogation majeure réside dans la difficulté pour les candidats de savoir précisément dans quelle mesure les établissements scolaires utilisent l'IA, et notamment à quelles étapes et comment ce système influence les résultats d'admission.

Pour répondre à ces préoccupations, la National Association for College Admission Counseling a mis à jour ses directives éthiques cet automne, en ajoutant une section consacrée à l'IA.

L’organisation estime que les outils automatisés peuvent faciliter le processus, mais que leur mise en œuvre doit reposer sur des principes fondamentaux de transparence, d’intégrité et d’équité, tout en respectant la dignité des apprenants.

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THANH JEU

Source : https://tuoitre.vn/ai-vao-tuyen-sinh-dai-hoc-my-dieu-gi-xay-ra-voi-ho-so-cua-thi-sinh-20251205165712861.htm