Agent d’admission scolaire basé sur l’IA pour l’analyse automatisée des dossiers et l’aide à la sélection - QC-873

Genre de projet: Innovation
Discipline(s) souhaitée(s): Informatique, Sciences mathématiques
Entreprise: Plurilogic Inc.
Durée du projet: 4 à 6 mois
Date souhaitée de début: Dès que possible
Langue exigée: Flexible
Emplacement(s): Boisbriand, QC, Canada
Nombre de postes: 1
Niveau de scolarité désiré: Études de premier cycle/baccalauréatMaîtrise
Ouvert aux candidatures de personnes inscrites à un établissement à l’extérieur du Canada: No

Au sujet de l’entreprise: 

Plurilogic est une entreprise québécoise spécialisée dans le développement de solutions logicielles pour le secteur de l’éducation, avec un accent particulier sur les établissements d’enseignement privés primaires et secondaires.

Son expertise repose sur la conception de systèmes d’informations scolaires (SIS) intégrés couvrant l’ensemble des opérations clés des écoles : gestion scolaire et académique, admissions, finances, communication avec les parents ainsi que production de données et d’analyses décisionnelles. Les solutions de Plurilogic sont utilisées quotidiennement par les équipes administratives et pédagogiques afin de simplifier les processus, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et de soutenir la prise de décision.

La mission de Plurilogic est d’accompagner les établissements scolaires dans leur transformation numérique en leur offrant des outils fiables, évolutifs et adaptés à leurs réalités. L’entreprise place l’innovation, la qualité du service et la compréhension des enjeux des différents milieux scolaires au cœur de son approche afin de permettre aux écoles de se concentrer sur leur mission éducative et le bien-être de leurs élèves.

Veuillez décrire le projet.: 

Ce projet vise à concevoir un agent d’admission scolaire piloté par l’intelligence artificielle afin d’automatiser le traitement des dossiers de candidature et d’accompagner les équipes scolaires dans la sélection des candidats. Il s’adresse aux établissements d’enseignement privés confrontés à des processus d’admission complexes, manuels et difficiles à gérer.

Le projet portera sur l’automatisation de la collection, de la validation et de l’extraction de données à partir de documents tels que les bulletins, relevés de notes et lettres de recommandation. Il intégrera des mécanismes d’aide à la décision permettant de comparer et de classer les candidatures selon des critères définis par les établissements, tout en maintenant l’humain au cœur du processus décisionnel.

Les résultats attendus incluent la création d’un prototype fonctionnel d’agent d’admission intelligent, une réduction significative du temps de traitement des dossiers, une amélioration de la cohérence et de la traçabilité des évaluations, ainsi que des recommandations explicables et transparentes pour la sélection des candidats.

Le ou la stagiaire participera à la conception des pipelines de traitement documentaire (OCR et compréhension de documents), au développement de modèles de normalisation et de comparaison des résultats scolaires, ainsi qu’à l’intégration de modèles d’IA générative pour la synthèse et l’explication des profils candidats. Il ou elle contribuera également à l’évaluation des performances, de l’équité et de la fiabilité des recommandations produites.

Il s’agit d’un projet d’innovation « produit » et de processus, combinant la recherche appliquée en intelligence artificielle. Les méthodologies incluront l’OCR avancé, l’apprentissage automatique, l’utilisation de modèles de langage (LLM) et des techniques d’évaluation de l’explicabilité et de la réduction des biais.

Expertise ou compétences exigées: 

Le ou la stagiaire devra posséder une formation en sciences informatiques, génie logiciel, intelligence artificielle, science des données ou domaine connexe.

Une bonne compréhension des concepts de base en apprentissage automatique (« machine learning »), traitement du langage naturel et analyse de données est requise.

Des compétences en programmation sont attendues, notamment en Python, avec NodeJS, ainsi qu’une familiarité avec des bibliothèques ou outils liés à l’IA et au traitement de documents (par ex. frameworks d'apprentissage automatique, outils d'OCR, ou bibliothèques de NLP).

Une expérience avec les modèles de langage (LLM) ou les systèmes de recommandation constitue un atout.

La capacité à travailler avec des données non structurées, à concevoir des prototypes et à évaluer des modèles de façon rigoureuse est importante.

Le ou la stagiaire devra également démontrer de l’autonomie, un esprit analytique et une aptitude à collaborer avec des équipes techniques et non techniques.

Atouts : intérêt pour le secteur de l'éducation et les systèmes d’information scolaire.