Dans le paysage en constante évolution de l’éducation, une entreprise se démarque par son approche innovante : EvidenceB. Fondée en 2017, cette société française s’impose comme un pionnier de l’éducation adaptative, s’appuyant sur une combinaison puissante de sciences cognitives, d’intelligence artificielle et d’expérience utilisateur (UX).
EvidenceB L’essence des Sciences Cognitives
Au cœur de la mission d’EvidenceB se trouve une compréhension approfondie des sciences cognitives. Les modules développés par l’entreprise intègrent les dernières avancées en neurosciences pour déchiffrer comment le cerveau des élèves assimile les nouvelles connaissances. Cette perspective scientifique permet de créer des solutions éducatives sur mesure, adaptées à chaque apprenant, sans égard à sa culture ou son origine. C’est une démarche qui révolutionne l’éducation en la rendant plus inclusive et personnalisée.
L’Intelligence Artificielle au service de l’éducation
Dans le domaine de l’IA, EvidenceB innove avec des agents autonomes intelligents, conçus pour s’adapter et répondre aux besoins d’apprentissage uniques de chaque étudiant. Deux algorithmes clés sont au cœur de cette technologie : le premier, inspiré des bandits multi-bras, optimise constamment les parcours d’apprentissage en présentant des exercices adaptés au niveau de chaque élève. Le second, basé sur le clustering, regroupe les étudiants selon leurs caractéristiques d’apprentissage, permettant ainsi une approche pédagogique plus ciblée.
L’expérience utilisateur comme pilier central dans EvidenceB
L’UX chez EvidenceB n’est pas qu’une question de design; c’est une stratégie pédagogique. En collaboration avec des experts en cognition et en UX, l’entreprise développe des modules et des jeux éducatifs qui stimulent la curiosité et l’engagement des élèves, tout en évitant la surcharge cognitive. Cette approche place l’expérience d’apprentissage de l’élève au premier plan, rendant l’éducation à la fois captivante et efficace.
Une gamme de modules adaptatifs pour toutes les disciplines
EvidenceB ne se limite pas à un domaine spécifique. Avec des modules tels qu’Adaptiv’Math et Adaptiv’Langue, l’entreprise couvre un large éventail de disciplines, des mathématiques aux langues, en passant par la littérature. Ces outils sont conçus pour assister les enseignants dans leur mission éducative, leur permettant de fournir un soutien personnalisé à chaque élève, quel que soit son niveau.
L’équipe EvidenceB engagée pour la Révolution éducative
Sous la direction de Thierry de Vulpillières, Catherine de Vulpillières et Didier Plasse, EvidenceB s’est développée en une équipe solide de trente personnes, allant des scientifiques de données aux développeurs et professionnels du marketing. Tous sont unis par un objectif commun : transformer l’éducation grâce à des modules d’apprentissage adaptatif.
En conclusion, EvidenceB incarne l’avenir de l’éducation adaptative. En alliant sciences cognitives, intelligence artificielle et UX, l’entreprise française ouvre la voie à une ère nouvelle où chaque élève peut bénéficier d’une éducation vraiment personnalisée et efficace.
Les bandits multi-bras, également connus sous le nom de bandits à plusieurs bras, sont un problème classique en apprentissage automatique et en théorie des jeux. Ce problème consiste à prendre des décisions séquentielles dans un environnement incertain où chaque bras d’un bandit représente une action ou une option possible. Chaque bras a une récompense associée, mais les joueurs ne connaissent pas à l’avance les récompenses exactes de chaque bras.
L’objectif dans le contexte des bandits multi-bras est de maximiser la récompense totale sur une série d’actions. Les joueurs doivent décider quel bras (action) choisir à chaque étape pour obtenir la récompense maximale sur l’ensemble des étapes. C’est un problème classique d’exploration par opposition à l’exploitation, car les joueurs doivent décider s’ils veulent explorer de nouvelles actions (bras) pour découvrir leur valeur réelle ou exploiter les actions qui ont donné de bonnes récompenses dans le passé.
Il existe différentes stratégies pour résoudre ce problème, notamment les algorithmes d’échantillonnage (sampling), les algorithmes de bandit contextuel (qui tiennent compte de l’information contextuelle), et d’autres méthodes d’apprentissage par renforcement. Les bandits multi-bras sont utilisés dans de nombreuses applications, notamment la publicité en ligne, la recommandation de contenu, la gestion de ressources, etc., où l’objectif est de maximiser la récompense tout en prenant en compte l’incertitude.
