C’est la journée des inscriptions. Un étudiant, avec un plan clair en tête, se connecte pour s’inscrire à un cours obligatoire. Et là, scénario trop connu : complet. Une liste d’attente se crée. L’étudiant se met à courir après son horaire, l’incertitude embarque, et l’expérience en prend un coup.
Quand la demande et la capacité ne sont pas alignées, la population étudiante prenne du retard, et le corps professoral comme les équipes administratives se retrouvent à faire de la prévision compliquée, des réajustements de dernière minute et à gérer une pression de plus.
La Faculté des sciences de la santé collabore avec les Technologies de l’information pour s’attaquer à ce problème en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique afin de prévoir les demandes. Ça aide les équipes à mieux gérer les listes d’attente et à planifier les capacités de cours en s’appuyant sur les données historiques et les tendances de la Faculté pour renforcer la confiance dans la prise de décisions.
Pourquoi une prévision « vue d’ensemble » fait toute la différence
Aujourd’hui, les facultés s’appuient souvent sur des estimations faites à la main et sur la connaissance du terrain pour planifier les inscriptions d’un trimestre à l’autre. Mais avec des milliers d’étudiants et une tonne de combinaisons d’horaires, prévoir le parcours étudiant avec précision, c’est tout un défi.
Cette initiative appuie la planification des cours grâce à l’apprentissage automatique, de façon plus intelligente. Pensez à votre application de musique : elle apprend vos habitudes et devine ce que vous voudrez écouter ensuite. Pour la Faculté des sciences de la santé, c’est un peu le même principe : on se sert de milliers de tendances d’inscription pour anticiper la demande, optimiser l’horaire et s’assurer que l’offre de cours correspond aux vrais besoins académiques.
« « L’apprentissage automatique en planification des cours nous aide à voir des tendances qui peuvent nous échapper quand on fait l’analyse manuellement, et à mieux anticiper l’avenir. »
Meyssa Smirani
— Développeuse de logiciels intermédiaire
Pour la planification des cours, l’outil s’appuie sur neuf points d’information liés aux profils étudiants, aux comportements des facultés et au contexte des programmes. Il apprend à partir des tendances historiques pour prévoir les demandes futures et comme il a été conçu avec des partenaires de la Faculté, il reflète les vrais processus académiques et les facteurs qui comptent le plus.
Résultat : des indications fondées sur des données, tournées vers l’avenir, qui clarifient les demandes de cours. Les étudiants ont des parcours plus fiables vers leurs cours obligatoires, avec moins d’obstacles au moment des inscriptions. Les équipes administratives voient plus tôt ce qui s’en vient, ce qui aide à répondre aux besoins opérationnels tout en réduisant le travail manuel.
D’ici la fin de l’été, l’équipe prévoit de livrer un outil qui offrira des informations plus claires, plus tôt, sur la demande de cours, et qui pourra soutenir la planification de la Faculté pour l’automne 2027. Conçue comme une approche reproductible, la solution peut aussi s’étendre à d’autres facultés. Moderniser la planification des cours, c’est un pas vers une université plus efficace, plus efficiente et centrée sur l’utilisateur : moins de goulots d’étranglement pour les étudiants, moins de « rattrapage » réactif pour le personnel de soutien, et des décisions plus rapides, basées sur les données.