Orchestration multi-agent pour l'accompagnement éducatif des apprenants affectés par des traumatismes

Les apprenants affectés par la guerre et les personnes déplacées ne font pas face à un simple déficit de connaissances : interruptions longues et non linéaires de la scolarité, décalage entre curricula du pays d'origine et du pays d'accueil, perte des dossiers scolaires, troubles psychologiques (stress post-traumatique, anxiété, dépression) altérant la mémoire de travail et l'attention, handicaps acquis, infrastructures fragiles (connectivité intermittente, équipements bas de gamme, coupures d'électricité) et perte du soutien social. Les environnements d'apprentissage adaptatifs actuels reposent sur l'hypothèse implicite que le désengagement est un comportement appelant une relance motivationnelle. Pour ce public, le désengagement peut au contraire être le symptôme de circonstances subies, et une relance classique peut s'avérer néfaste. Cette thèse propose AMAN (Adaptive Multi-Agent Network ; « amān » signifie « sécurité » en arabe), une architecture multi-agents qui décide quand et comment intervenir dans le parcours d'un apprenant dont la scolarité a été interrompue par un conflit, à partir de signaux comportementaux et affectifs, et qui est validée par simulation multi-agents avant tout déploiement sur le terrain. Les contributions attendues sont : (1) un modèle de l'apprenant sensible au trauma (Trauma-Aware Learner Model), fondé sur une ontologie intégrant l'interruption, la fragilité psychologique, le handicap et les contraintes d'infrastructure comme dimensions à part entière ; (2) un algorithme d'inférence affective peu intrusif détectant stress, fatigue et retrait motivationnel à partir des seules traces d'interaction (rythme de frappe, latences, abandons de tâches, horaires de session, tonalité textuelle), sans caméra ni connexion permanente ; (3) un protocole d'arbitrage entre agents aux objectifs conflictuels (progression académique, soutien psychosocial, motivation, personnalisation, conseil), avec des contraintes de sécurité strictes empêchant toute pression sur un apprenant en situation de crise, contribution théorique principale ; (4) une plateforme de simulation open source générant des populations synthétiques d'apprenants pour évaluer des politiques d'intervention ; (5) un cadre d'évaluation multidimensionnel (académique, émotionnel, accessibilité, rétention, inclusion sociale, technique). La méthodologie s'inscrit dans une démarche de Design Science Research, organisée en cycles itératifs de conception et d'évaluation, et complétée par un protocole d'évaluation de type quasi expérimental (mesures avant et après l'intervention, suivi à plus long terme et comparaison avec un groupe témoin). Elle débute par une revue systématique de la littérature et une analyse des besoins des acteurs concernés. Elle se poursuit par la constitution de données d'interaction issues d'environnements d'apprentissage numériques, accompagnée d'une analyse des biais et de l'équité, puis par le développement du système et son évaluation, d'abord en simulation à partir d'apprenants synthétiques, ensuite en conditions réelles dans le cadre d'études pilotes menées avec des établissements partenaires. Les résultats obtenus en simulation et sur le terrain seront confrontés afin de valider l'approche. Les considérations éthiques sont intégrées dès la conception : consentement éclairé, minimisation et protection des données, et un périmètre limité au repérage des difficultés et à l'orientation vers des professionnels, sans visée diagnostique ni thérapeutique. École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Direction : Guillaume HUTZLER Financement : Programmes de financements étrangers (hors CSC)