Le choix d’un stage est une étape clé pour de nombreux étudiants, car un celui-ci peut avoir un impact considérable sur leur développement professionnel. Des chercheurs de l’université de Ganesha, en Indonésie, ont récemment mis au point un système de recommandation basé sur l’intelligence artificielle, qui permet d’attribuer aux étudiants des stages correspondant à leurs compétences et à leurs aspirations.
À la fin de leurs études, les étudiants ont souvent du mal à trouver un stage pour se perfectionner et embellir leur CV. Cela s’explique par leur manque de confiance en leurs compétences ou de leur méconnaissance du marché du travail.
Le processus de recherche de stage
Les universités guident souvent les étudiants en début de carrière en leur proposant des programmes de stages en adéquation avec leurs compétences. Un stage réussi peut jouer un rôle crucial dans l’avenir professionnel de l’étudiant en l’aidant à prendre confiance en lui et à se familiariser avec la réalité de son environnement de travail.
Voici une vidéo expliquant le fonctionnement de l’IA :
D’autre part, un stage mal choisi peut amener l’étudiant à perdre confiance en lui ou à perdre du temps dans un milieu de travail qui ne correspond pas à ses compétences. C’est dans cet esprit que l’équipe de chercheurs de l’université indonésienne s’est basée pour mettre au point un système de recommandation pouvant aider les étudiants diplômés à choisir un stage approprié.
Le fonctionnement de ce système
Leur système utilise un réseau de neurones artificiels récurrents qu’ils ont appelé Elman pour analyser les résultats des tests des étudiants et déterminer le stage qui correspond le mieux à leurs compétences.
Dans ce test, les étudiants fournissent des informations sur leurs compétences, leurs notes, leurs aspirations et leurs intérêts. Les mêmes élèves remplissent également un questionnaire, qui évalue leur attitude et leur comportement. Les chercheurs ont ainsi testé leur système en utilisant les informations recueillies. Leurs évolutions ont abouti à des résultats très prometteurs, le système atteignant un niveau de précision de 95 %.
