# Vers une Évaluation Équitable et Respectueuse des Libertés en Afrique

Serigne Ababacar Cissé Ba, Mansour Ciss

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Serigne Ababacar Cissé Ba, Mansour Ciss. Vers une Évaluation Équitable et Respectueuse des Libertés en Afrique. AfricaDigitalEdu Abidjan 2024, université numérique Cheikh Hamidou Kane; Université virtuelle de Côte d'Ivoire (Uvci), Oct 2024, Abidjan-Cocody, Côte d'Ivoire. hal-04817878

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Submitted on 4 Dec 2024

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Full Length Research Paper

# Vers une Évaluation Équitable et Respectueuse des Libertés en Afrique

Serigne Ababacar Cissé BA, Mansour CISS

¹Université Numérique Cheikh Hamidou Kane (UN – CHK) – Dakar, Sénégal

²Université Numérique Cheikh Hamidou Kane (UN – CHK) – Dakar, Sénégal

Received Month 20XX – Accepted Month 20XX

OPEN ACCESS

creativecommons

*Corresponding author. serigneababacar.ba@unchk.edu.sn

Author(s) agree that this article remain permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution
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Résumé :

Dans le contexte africain, où les infrastructures numériques sont inégalement réparties, la surveillance des évaluations à distance pose des défis majeurs. L'Université Numérique Cheikh Hamidou Kane (UNCHK), qui compte plus de 70 000 étudiants, a servi de terrain d'étude pour analyser ces enjeux. Actuellement, la surveillance des examens est assurée par des surveillants humains via des outils comme Zoom et Safe Exam Browser. Cependant, l'introduction de l'intelligence artificielle (IA) est envisagée pour renforcer l'intégrité des évaluations, bien que cela soulève des questions crucales d'équité et de protection des données personnelles. En s'inspirant des travaux de Fabio Zanzotto sur l'humanisation de l'IA, cet article explore la possibilité d'un modèle de surveillance hybride où l'IA assisterait les surveillants humains, tout en leur laissant les décisions finales. Une enquête menée auprès des étudiants a révélé que 56 % d'entre eux rencontrent des difficultés d'accès aux infrastructures numériques, exacerbant ainsi les inégalités lors des examens surveillés. Ce travail propose une réflexion sur la manière dont une collaboration entre IA et surveillance humaine pourrait répondre aux défis uniques du continent, tout en assurant des évaluations plus justes et respectueuses des libertés individuelles.

**Mots clés/Keywords:** Surveillance humaine, Intelligence Artificielle, Évaluation équitable, Respect des libertés, Enseignement à distance, Afrique.

Cite this article:

Serigne Ababacar Cissé BA, Mansour CISS (2024). Vers une Évaluation Équitable et Respectueuse des Libertés en Afrique Revue RAMReS – Sci. Appl. & de l'Ing., Vol. X(Y), pp. 1-6. ISSN 2630-1164.

1. Introduction

Les évaluations à distance sont devenues une composante essentielle des formations numériques dans de nombreuses institutions africaines, notamment à l'Université Numérique Cheikh Hamidou Kane (UNCHK) qui compte plusieurs milliers d'étudiants. Toutefois, malgré les progrès technologiques, l'infrastructure numérique reste un défi majeur dans plusieurs régions d'Afrique, limitant ainsi l'efficacité de ces évaluations. Bien que l'UNCHK ait adopté l'évaluation à distance, la surveillance est réalisée par des surveillants humains via Zoom, et l'université n'utilise pas encore de systèmes de surveillance automatisés basés sur l'Intelligence Artificielle (IA). Cependant, l'introduction de ces systèmes est envisagée pour améliorer non seulement l'intégrité académique mais la qualité des évaluations.

Fabio Zanzotto [1] met en lumière l'importance d'une collaboration entre l'humain et l'IA, ce que l'on appelle le modèle Human-in-the-Loop. L'idée est que l'IA peut automatiser la détection des comportements suspects et les tâches répétitives, mais qu'il reste essentiel de laisser les décisions finales aux surveillants humains, notamment dans les situations où des biais algorithmiques ou des décisions contextuelles complexes sont nécessaires. Cette approche permettrait de maximiser l'efficacité et l'équité de la surveillance tout en garantissant que les aspects éthiques et humains sont pris en compte.

Toutefois, l'adoption de l'IA en Afrique pour la surveillance doit prendre en compte les réalités numériques locales. Alors que le « nombre de raccordements au haut débit en Afrique a franchi la barre des 400 millions en 2018 (soit pratiquement 20 fois plus qu'en 2010), le taux de pénétration de la 3G et
de la 4G n'atteint que 25 % en moyenne, et la couverture haut débit mobile ne dépasse pas 70 % de la population » [2]. Cette inégalité dans l'accès à Internet crée des obstacles majeurs pour la mise en place de systèmes de surveillance automatisés.

En outre, l'adoption de l'IA pose des questions d'équité et de protection de la vie privée. Des risques importants existent quant à la collecte de données biométriques massives, comme le souligne Bartoletti, I. & Xenidis, R. (2021) [3], et à la possibilité que des algorithmes mal calibrés génèrent des biais discriminatoires [4]. Ces questions doivent être soigneusement examinées dans le cadre du développement de l'IA en Afrique.

## 2. Méthodologie

### 2.1 Enquête auprès des étudiants

Pour comprendre les défis posés par l'utilisation des outils d'intelligence artificielle (IA) et les conditions de surveillance des évaluations à distance, une enquête a été réalisée auprès des étudiants de l'Université Numérique Cheikh Hamidou Kane (UN-CHK). Cette enquête a été structurée de manière à recueillir des données quantitatives et qualitatives sur l'expérience des étudiants dans différents Espaces Numériques Ouverts (ENO)<fnref n="1" />.

Ainsi, deux formulaires Google Forms ont été administrés en ligne aux étudiants de l'Université Numérique Cheikh Hamidou Kane dans différents Espaces Numériques Ouverts (ENO). Ces questionnaires avaient pour objectif de recueillir des données sur l'utilisation des outils d'IA, les défis rencontrés lors des évaluations surveillées, et leurs préoccupations en matière de vie privée.

* Population étudiée : Étudiants inscrits en formation initiale dans différents ENO de l'UN-CHK ou en formation continue.

* Outils : Questionnaires comprenant des questions à choix multiples (pour des données quantitatives) et des questions ouvertes pour des commentaires (pour des données qualitatives).

* Taille de l'échantillon : 150 étudiants répartis sur différents niveaux d'études (L2, L3, M1) et espaces numériques ouverts {ENO}.

Les résultats montrent que 100 % des étudiants ont utilisé des outils d'IA dans le cadre de leurs travaux académiques. Ces outils sont principalement utilisés pour la vérification grammaticale, la génération d'idées ou la recherche d'informations. 60 % des étudiants utilisent ces outils de manière régulière, tandis que 25 % les utilisent occasionnellement. Le recours fréquent à l'IA montre à quel point ces technologies peuvent faire partie des futures stratégies d'évaluation.

Cependant, 56 % des étudiants signalent des difficultés d'accès aux infrastructures numériques, telles que la connexion Internet et les appareils nécessaires. En

effet, l'inégalité d'accès aux infrastructures, notamment en zones rurales, crée des conditions d'évaluation désavantageuses pour certains étudiants. Ces inégalités compromettent la validité des évaluations à distance.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Fréquence d'utilisation des outils d'IA par les étudiants.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2 : Difficultés d'accès aux infrastructures</figcaption></figure>

### 2.2 Analyse des défis techniques

Les défis techniques sont amplifiés par le manque d'accès à des infrastructures fiables. L'accélération de la transformation numérique de l'Afrique est entravée par des problèmes d'infrastructures, comme le coût élevé des smartphones et la fiabilité des réseaux électriques. Bien que les réseaux 4G desservent environ 60 % de la population en Afrique du Nord, la couverture est encore bien moindre dans d'autres régions, et les coupures d'électricité et de connexion Internet affectent particulièrement les zones rurales [2].

<footnote n="1">¹ Les ENO sont des dispositifs innovants qui permettent d'accéder à des ressources éducatives en ligne, tout en tenant compte des spécificités socioéconomiques locales</footnote>
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 2**
Connectivité numérique en Afrique⁵</figcaption></figure>

Source: World Bank 2023

<caption>**Figure 3** : la connectivité numérique en Afrique</caption>

Selon le classement établi par Oxford Insights dans le Government AI Readiness Index 2023 [5], les pays africains tels que l'île Maurice, l'Égypte et l'Afrique du Sud sont en tête en matière de préparation à l'adoption de l'IA, tandis que d'autres, comme la Côte d'Ivoire, restent à la traîne [6]. Ces inégalités d'infrastructure et de préparation à l'IA doivent être prises en compte dans la conception de systèmes de surveillance automatisée pour éviter de renforcer les disparités existantes.

<caption>**Tableau 1** : index de préparation à l'adoption de l'IA</caption>

<table><caption>**Tableau 1**
Pays africains les mieux préparés à l'adoption de l'Intelligence Artificielle en 2023</caption><thead><tr><th>Pays</th><th>Rang africain</th><th>Rang mondial</th><th>Pays</th><th>Rang africain</th><th>Rang mondial</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ile Maurice</td><td>1er</td><td>61e</td><td>Botswana</td><td>11e</td><td>110e</td></tr><tr><td>Égypte</td><td>2e</td><td>62e</td><td>Seychelles</td><td>12e</td><td>112e</td></tr><tr><td>Afrique du Sud</td><td>3e</td><td>77e</td><td>Cabo Verde</td><td>13e</td><td>119e</td></tr><tr><td>Tunisie</td><td>4e</td><td>81e</td><td>Algérie</td><td>14e</td><td>120e</td></tr><tr><td>Rwanda</td><td>5e</td><td>84e</td><td>Namibie</td><td>15e</td><td>125e</td></tr><tr><td>Maroc</td><td>6e</td><td>88e</td><td>Uganda</td><td>16e</td><td>132e</td></tr><tr><td>Sénégal</td><td>7e</td><td>91e</td><td>Gabon</td><td>17e</td><td>135e</td></tr><tr><td>Benin</td><td>8e</td><td>97e</td><td>Tanzanie</td><td>18e</td><td>137e</td></tr><tr><td>Kenya</td><td>9e</td><td>101e</td><td>Côte d'Ivoire</td><td>19e</td><td>138e</td></tr><tr><td>Nigeria</td><td>10e</td><td>103e</td><td>Éthiopie</td><td>20e</td><td>140e</td></tr></tbody></table>

Source : Oxford insights

Par ailleurs, Fabio Zanzotto [1] soutient que l'IA peut alléger les tâches administratives répétitives et, dans ce contexte, automatiser certaines tâches de surveillance, mais l'intervention humaine reste essentielle pour les décisions éthiques et contextuelles. Ainsi en Afrique, où les coupures techniques sont fréquentes, il est impératif de mettre en place des systèmes de surveillance hybrides qui permettent à l'humain d'intervenir lorsque l'IA détecte un comportement suspect ou lorsque des biais potentiels surgissent.

## 2.3 Possibilités d'une surveillance hybride

L'introduction d'une surveillance hybride, combinant IA et intervention humaine, pourrait être une solution efficace pour maximiser l'intégrité des examens tout en

compensant les failles techniques. Cette approche permettrait de répondre aux inégalités d'accès aux infrastructures, tout en prenant en compte les réalités africaines, où l'IA peut apporter une aide précieuse pour automatiser certaines tâches de surveillance, mais où une supervision humaine reste nécessaire pour éviter les biais algorithmiques [7].

Le modèle proposé par Fabio Zanzotto [1], basé sur une collaboration active entre l'IA et les humains (Human-in-the-Loop), permettrait à l'IA de surveiller les examens et de signaler automatiquement les comportements suspects, tandis que les surveillants humains examineraient les cas plus complexes.

Les avantages d'une approche hybride incluent :

* Efficacité accrue : L'IA peut traiter un grand volume d'informations, détecter des anomalies et alerter en temps réel. Cela permet aux surveillants de se concentrer sur les cas nécessitant une intervention humaine.

* Biais réduits : Les algorithmes d'IA utilisés pour la surveillance doivent être calibrés pour éviter les biais discriminatoires. Les surveillants humains peuvent vérifier et corriger les erreurs éventuelles, garantissant ainsi une surveillance plus équitable.

* Souplesse d'intervention : En cas de coupure Internet ou de problème technique, le surveillant humain peut intervenir pour ajuster l'évaluation en temps réel, ce qui garantit que l'étudiant n'est pas pénalisé de manière injuste.

# 3. Résultats

## 3.1. Équité et accès technologique

Les résultats montrent que 56 % des étudiants interrogés jugent que l'accès aux infrastructures numériques est inégal. Ces inégalités peuvent être exacerbées par l'utilisation des logiciels de surveillance des examens, tels que Respondus LockDown Browser, qui requièrent une connexion Internet stable et des équipements spécifiques, comme une webcam et un microphone [8]. Pour les étudiants résidant dans des zones rurales ou manquant de moyens financiers, cela crée des désavantages considérables. Dans certains cas, des coupures d'électricité ou d'Internet peuvent compromettre la possibilité de compléter un examen dans des conditions équitables [8]. Cela concerne surtout les étudiants des zones rurales, qui doivent faire face à des coupures d'électricité fréquentes et à une connexion Internet instable. Cette inégalité compromet l'équité des évaluations à distance, surtout dans le contexte de la surveillance humaine via Zoom.

Par ailleurs, 35 % des étudiants ont déclaré avoir rencontré des problèmes techniques (coupures d'électricité, connexion instable) pendant leurs évaluations, ce qui a affecté leur capacité à conclure les examens dans des conditions optimales.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4 : Fréquence des problèmes techniques</figcaption></figure>

## 3.2. Problèmes de protection des données personnelles

Les préoccupations des étudiants concernant la protection de leurs données personnelles lors des évaluations surveillées sont également significatives. Bien que l'UN-CHK utilise actuellement une surveillance humaine via Zoom, les étudiants craignent que l'adoption de la surveillance automatisée par IA puisse entraîner une collecte excessive de données biométriques (images, vidéos). Ils demandent à ce que cette collecte soit limitée au strict nécessaire et que des garanties soient mises en place pour anonymiser les données collectées. Il est donc crucial que les institutions mettent en place des garanties strictes pour limiter la collecte de ces données au strict nécessaire, tout en assurant leur anonymisation. En outre, l'implémentation d'un cadre légal solide, conforme aux réglementations internationales telles que la LOI n° 2008-12 du 25 janvier 2008 portant sur la Protection des données à caractère personnel au Sénégal [9], est indispensable pour garantir la confidentialité et la sécurité des informations personnelles des étudiants.

Les outils de surveillance des examens en ligne tels que Respondus, Proctorio, et ProctorU reposent souvent sur des technologies d'intelligence artificielle (IA) qui collectent des données biométriques sensibles, comme la reconnaissance faciale et le suivi des mouvements des étudiants, afin de détecter des comportements suspects. Cette collecte massive de données présente des défis importants en matière de protection de la vie privée, d'autant plus que le consentement des étudiants n'est pas toujours pleinement éclairé. En outre, ces données sont souvent gérées par des entreprises privées basées à l'étranger, ce qui soulève des questions sur la sécurité des données et leur utilisation à des fins secondaires. [8]

## 4. Discussion

L'intégration de l'IA dans la surveillance des évaluations à distance pourrait renforcer l'intégrité académique. Cependant, des adaptations spécifiques aux réalités africaines sont nécessaires. L'algorithme de surveillance doit être formé sur des données représentatives des diverses populations ethniques et sociales pour éviter des biais discriminatoires, comme le souligne Pierre, P. & Claire, L. (2020) [10], des algorithmes mal calibrés peuvent reproduire ou même amplifier des biais sociaux existants. Par exemple, des

études ont montré que la reconnaissance faciale présente des taux d'erreur plus élevés pour les individus à la peau foncée, en raison de bases de données insuffisamment diversifiées [11]. Ce type de biais pourrait conduire à des discriminations involontaires contre des étudiants issus de groupes ethniques minoritaires, en particulier dans des contextes africains où les systèmes n'ont pas été calibrés pour des populations locales. Cela renforce la nécessité de personnaliser ces algorithmes pour garantir une surveillance équitable et éviter les discriminations [8]. L'adaptation des algorithmes aux contextes locaux est donc primordiale pour garantir une surveillance équitable. De plus, les politiques de transparence doivent être mises en place pour que les étudiants soient conscients des processus d'évaluation automatisés et de leur impact potentiel. De plus, il est crucial de résoudre les problèmes d'infrastructures numériques, en particulier pour les étudiants des zones rurales [12].

L'approche hybride, combinant IA et intervention humaine, apparaît comme une solution prometteuse pour pallier les limites techniques actuelles tout en garantissant une surveillance équitable et respectueuse des libertés individuelles.

## 5. Consentement des étudiants et réglementation des données

Selon Céline Castets-Renard & Simon Robichaud-Durand [8] un autre enjeu clé dans l'utilisation des outils de surveillance automatisée est le consentement à la collecte et à l'utilisation des données personnelles des étudiants. Souvent, les étudiants ne sont pas pleinement informés des implications de la collecte de leurs données biométriques, telles que les images vidéo, les enregistrements audio ou les mouvements physiques. Le consentement qui leur est demandé n'est ni libre ni éclairé, surtout lorsque ces outils sont déployés dans des contextes urgents comme celui de la pandémie de COVID-19. De plus, les entreprises responsables de ces technologies sont souvent situées à l'étranger, comme aux États-Unis, ce qui soulève des questions concernant la protection et le traitement des données, particulièrement dans les contextes juridiques africains où la régulation en matière de protection des données personnelles est encore en développement.

Dans ce cadre, il est crucial de développer des cadres législatifs stricts en Afrique pour encadrer l'utilisation des données biométriques dans les processus d'évaluation. Des modèles de régulation similaires à ceux du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), déjà en vigueur en Europe, pourraient offrir une voie à suivre. Ces régulations garantiraient que les droits des étudiants soient respectés et que leurs données personnelles soient traitées de manière transparente, sécurisée, et en conformité avec les lois locales et internationales.
# 6. Proposition de Méthode pour l'Adoption de la Surveillance Automatisée

## ➤ Phase pilote (surveillance hybride) :

Déployer un modèle de surveillance hybride dans les institutions de formation numérique, en commençant par les zones urbaines où les infrastructures sont plus stables. L'IA aiderait à la détection automatique des comportements suspects, tandis que les surveillants humains interviendraient pour les cas complexes ou ambigus.

## ➤ Phase de formation et d'intégration humaine :

Former les surveillants à l'utilisation des outils d'IA afin qu'ils soient en mesure de comprendre et d'interpréter les alertes générées par les systèmes. Ce processus permettrait de garantir que les décisions critiques restent entre les mains des humains.

## ➤ Phase de calibration des algorithmes :

Ajuster les algorithmes d'IA aux réalités locales, en utilisant des données représentatives des populations africaines. Cela éviterait des biais discriminatoires et garantirait que l'IA soit adaptée aux divers contextes socio-culturels.

## ➤ Phase d'évaluation des infrastructures :

Évaluer et améliorer les infrastructures numériques (connexion Internet, accès à l'électricité) dans les zones rurales et urbaines. Les gouvernements, les universités et le secteur privé devront collaborer pour garantir que la technologie soit équitablement accessible à tous les étudiants.

## ➤ Phase d'extension à grande échelle :

Une fois les tests réussis et les algorithmes ajustés, les systèmes de surveillance automatisée pourront être étendus à une plus grande échelle, couvrant un plus grand nombre d'institutions et d'étudiants. L'IA pourra être utilisée de manière plus autonome, mais avec un filet de sécurité humain pour garantir la qualité des évaluations.

# 7. Conclusion

Alors que si l'Université Numérique Cheikh Hamidou Kane envisage d'adopter l'IA pour la surveillance des examens à distance, il est crucial de prendre en compte les disparités d'accès aux infrastructures numériques,

en particulier dans les zones rurales. La proposition d'un modèle hybride de surveillance, combinant IA et intervention humaine, pourrait pallier les défis actuels tout en garantissant une surveillance équitable et respectueuse des libertés individuelles. Cependant, une stratégie holistique est nécessaire pour garantir un accès égal aux technologies, ainsi qu'une protection rigoureuse des données personnelles des étudiants.

# Références

[1] : Zanzotto, F. M. (2019). Intelligence artificielle et éducation. AI & Education Journal. https://arxiv.org/pdf/1710.08191

[2] : Broadband Commission (2020). The Digital Moonshot for Africa Report. Broadband Commission for Sustainable Development. https://broadbandcommission.org/Documents/working-groups/DigitalMoonshotforAfrica_Report.pdf

[3] : Bartoletti, I. & Xenidis, R. (2021). Étude sur l'impact des systèmes d'intelligence artificielle.

[4] : Saporta, G. (2023). Équité, explicabilité, paradoxes et biais. Statistique et Société, vol. 10, n° 3.

[5] : Oxford Insights dans le Government AI Readiness Index 2023. https://oxfordinsights.com/ai-readiness/ai-readiness-index/

[6] : Tourpe, H. (2023). L'intelligence artificielle en Afrique : défis et opportunités. Policy Center for the New South. Lien vers le rapport.

[7] : Seo, S., Lee, J., & Cho, Y. (2021). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Future Prospects. International Journal of Educational Technology.

[8] : Céline Castets-Renard & Simon Robichaud-Durand Logiciels de surveillance d'examens en ligne en temps de pandémie À la recherche d'une minimisation des risques d'atteinte à la vie privée des étudiants

[9] : (www.cdp.sn). https://www.cdp.sn › filesPDF LOI n° 2008-12 du 25 janvier 2008 portant sur la Protection des données à caractère personnel

[10] : Pierre, P. & Claire, L. (2020). Conjuguer croissance économique et inclusion ethnique en Afrique. CNRS

[11] : https://www.journaldemontreal.com/2019/12/19/la-reconnaissance-faciale-commet-beaucoup-derreurs-selon-une-etude-americaine#:~:text=La%20reconnaissance%20faciale%20ide%20%C3%A0%20tort%20les%20personnes,cette%20%C3%A9tude%20qui%20a%20analys%C3%A9%20des%20di%20d%E2%80%99algorithmes.

[12] : UNESCO (2020). Rapport mondial sur l'intelligence artificielle et l'éducation. UNESCO.