Application web de génération d'horaires des cours pour les écoles secondaires en RDC basée sur les LLMs

Résumé

Auteur : RWABIRA
Niveau: G3
Département: Genie Informatique
Année Ac: 2024-2025 , | 2025-08-06 21:53:30

Mots clés

Planication scolaire, Génération d'horaires, Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM), Intelligence Articielle, Système éducatif congolais, Optimisation sous contraintes, Traitement du Langage Naturel, Interface Homme-Machine, Éducation en RDC.

Intérêt

La confection des emplois du temps dans les établissements d'enseignement
secondaire constitue une problématique récurrente et complexe à l'échelle globale.
En République Démocratique du Congo (RDC), cee tâche est exacerbée par des
dés structurels et organisationnels spéciques. La gestion manuelle, prédominante,
par les préfectures des études ou les directions, s'avère particulièrement
chronophage, sujee aux erreurs et génératrice de tensions. Elle requiert
l'harmonisation de multiples variables - assignation des cours, disponibilité uctuante
des enseignants, allocation de ressources matérielles (salles, laboratoires) souvent
limitées, et gestion de classes aux efectifs parfois pléthoriques - tout en se
conformant aux cadres réglementaires nationaux et aux préférences individuelles.

Problématique

La génération d'horaires scolaires en RDC est un problème d'optimisation
combinatoire complexe, caractérisé par une multitude de variables et de contraintes
interconnectées. La gestion manuelle de ce processus est inecace, source d'erreurs
et de frustrations.

Variables Clés :
● Cours et Disciplines : Ensemble des matières à enseigner.
● Enseignants : Corps professoral avec qualications et disponibilités.
● Classes et Groupes d'Élèves : Les diérentes classes et leurs eectifs.
● Locaux et Ressources Matérielles : Salles de classe, laboratoires, ateliers.
● Périodes Temporelles : Jours de la semaine et plages horaires disponibles.
● Aectations : Associations "enseignant - cours - classe - local - plage horaire".

Contraintes et Défis :
● Contraintes dures (à respecter impérativement) :
○ Disponibilités des Enseignants (y compris vacataires).
○ Cadre Normatif National (EPST) : Respect des programmes et volumes horaires.
○ Aectation Unique : Une salle/enseignant ne peut être occupé(e) qu'une seule
fois à la fois.
○ Couverture des Matières : Toutes les matières requises doivent être planiées.
● Contraintes souples (préférences ou objectifs d'optimisation) :
○ Préférences Individuelles : Souhaits des enseignants/administrations.
○ Équilibre Pédagogique : Éviter l'enchaînement de matières similaires.
○ Optimisation des Ressources : Maximiser l'utilisation des locaux

Justication de l'approche LLM face aux solutions existantes :
Face aux méthodes manuelles chronophages et aux solutions logicielles
traditionnelles (basées sur la programmation linéaire, la programmation par
contraintes, ou des heuristiques) souvent rigides, coûteuses et peu adaptées au
contexte congolais, l'approche basée sur les Modèles de Langage à Grande Échelle
(LLMs) ore une valeur ajoutée signicative. Les solutions logicielles existantes, par
leur nature gée, ne sont généralement pas exibles ou adaptables aux changements,
et demandent une reprogrammation complète pour intégrer de nouvelles
contraintes ou s'adapter à des scénarios imprévus.
● Interaction Intuitive et Flexibilité : Les LLMs permeent d'exprimer variables et
contraintes en langage naturel, rendant l'interface plus intuitive et adaptable aux
imprévus locaux.
● Contraintes Flexibles et Adaptatives : La capacité des LLMs à interpréter le
langage naturel permet d'étendre les contraintes au-delà des règles rigides, en
intégrant des nuances qualitatives (ex: préférences, conditions pédagogiques) qui
peuvent être ajustées dynamiquement par l'utilisateur.
● Transparence et Explications Intelligibles : Les LLMs peuvent justier les choix
d'horaire ou les conits identiés, améliorant la compréhension et la validation
par les utilisateurs.
● Processus Dynamique et Itératif : L'approche LLM facilite les ajustements
conversationnels et itératifs, permeant d'aner les contraintes et de résoudre
les conits en dialogue avec le système.
● Accessibilité et Contextualisation : Potentiellement plus adaptable localement face aux logiciels onéreux et peu contextualisés.

Plan provisoire

Introduction

Chapitre 1 : Analyse des besoins et des contraintes de la génération d'horaires scolaires

Chapitre 2 : Conception de l'architecture et de l'algorithme de génération

Chapitre 3 : Développement et implémentation de l'application

Chapitre 4 : Tests, évaluation et perspectives

Conclusion

Hypothèses

● Un LLM, si instruit par des prompts structurés via une application intermédiaire,
pourrait interpréter avec une délité opérationnelle les données et les contraintes
(disponibilités, co-occurrences, exclusions, spécicités locales) exprimées en
langage naturel pour la planication d'horaires en RDC.
● L'utilisation de formats de sortie structurés (e.g., JSON) permerait au LLM de
produire des horaires exploitables et vériables par l'application, assurant ainsi la
conformité aux règles de gestion congolaises.
● Le LLM serait capable de générer des explications textuelles pertinentes, en
français accessible, justiant les choix opérés ou les dicultés rencontrées,
améliorant ainsi l'intelligibilité du processus pour les utilisateurs naux en RDC.
● L'interaction conversationnelle pour la modication des contraintes ou des
aectations devrait être perçue par les utilisateurs congolais comme plus intuitive
et exible comparativement aux interfaces de planication traditionnelles,
favorisant ainsi l'adoption du système.

Méthodes

Pour la mise au point du système de génération d'horaires, nous adopterons une approche méthodologique combinant l'analyse documentaire et les techniques expérimentales.

L'analyse documentaire initiale permettra d'acquérir une compréhension approfondie des principes de planification d'horaires, des algorithmes existants (notamment en programmation par contraintes et optimisation), et des meilleures pratiques en matière de gestion des contraintes dans le contexte scolaire. Cette phase d'étude servira de fondation pour identifier et analyser les besoins spécifiques des utilisateurs (administrateurs, professeurs), ainsi que les contraintes fondamentales et supplémentaires à intégrer au système. Elle guidera la spécification des fonctionnalités de l'application, y compris l'intégration de l'IA pour la gestion des contraintes en langage naturel.

Dans un second temps, les techniques expérimentales seront mises en œuvre pour le développement, le test et la validation du système.

Bibliographie

1. Constraint Programming: Models and Applications" par Roman Barták (2003): Programmation par contraintes (CP), une technique puissante pour résoudre les problèmes d'ordonnancement et de planification avec de multiples contraintes.

2. Handbook of Timetabling sous la direction de Edmund K. Burke et Patrick De Causmaecker (2013): Recherches et des pratiques en matière de planification d'horaires, couvrant différents domaines (éducation, transport, etc.) et présentant diverses approches algorithmiques (CP, recherche locale, algorithmes évolutionnistes). Les chapitres dédiés à l'ordonnancement scolaire seront particulièrement pertinents.

3. The School Timetabling Problem: A Survey par Hanspeter Lüthi (2009): Aperçu structuré des différentes formulations du problème de l'emploi du temps scolaire, des types de contraintes rencontrées et des approches de résolution classiques. Il permet de comprendre l'état de l'art avant l'essor de l'IA moderne.

Directeur & Encadreur

Directeur: AKWIR Alain NKIEDIEL
Encadreur: KALIMUMBALO Daniella MUGHOLE

Status

Décision ou observation: À reformuler
Feu vert: AUCUN
Déposé : NON
Défendu: NON
Finalisé: NON