@inproceedings{Martin-Labba-Brun-Cleuziou:CORIA-TALN-2026:2026,
    author = {Martin, No\"ellie and Labba, Chahrazed and Brun, Armelle and Cleuziou, Guillaume},
    title = "D\'ecrochage scolaire : \'evaluation du potentiel de l'IA par une d\'emarche guid\'ee par les SHS",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2026. Actes de l'atelier Intelligence Artificielle et \'EDUcation : Transformations p\'edagogiques et Innovations responsables (IA EDU)",
    month = "6",
    year = "2026",
    address = "Nantes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "60-68",
    note = "",
    abstract = "La pr\'ediction du d\'ecrochage scolaire constitue un enjeu humain fort, auquel les chercheurs en SHS s'int\'eressent depuis longtemps. L'Intelligence Artificielle, en se g\'en\'eralisant, a \'et\'e exploit\'ee dans des \'etudes pour \'etudier ce ph\'enom\`ene. Nous nous int\'eressons \`a savoir, au travers d'un jeu de donn\'ees contenant les facteurs identifi\'es par les SHS comme li\'es au d\'ecrochage scolaire, (1) si les mod\`eles classiques de la litt\'erature en IA permettent de pr\'edire de fa\c{c}on fiable quels \'el\`eves seront d\'ecrocheurs et (2) s'il est possible d'identifier automatiquement des profils type de d\'ecrocheurs. Nous montrons que la complexit\'e du ph\'enom\`ene de d\'ecrochage limite la capacit\'e des mod\`eles classiques \`a traiter ces deux t\^aches de fa\c{c}on satisfaisante.",
    keywords = "D\'ecrochage scolaire, apprentissage automatique, K12",
    url = "8.pdf"
}