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Prédire la réussite scolaire des étudiants

Sira Traore

Created on September 24, 2025

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Transcript

PROJET FINAL

Prédire la réussite scolaire des étudiants

Problématique Comment appliquer le Machine Learning pour prédire la réussite étudiante ?
Amy Sarr · Philippe Belarbi · Sébastien Lartigue · Sira Sankhon
DES-FT-104-Remote DEMODAY — 26/09/2025

SOMMAIRE

INTRODUCTION

DATASET

CORRÉLATION DES DONNÉES

MODèLE DE PRÉDICtion

RÉSULTATS & solutions

CONCLUSIONS

perspectives d'amélioration

01

Introduction

OBJECTIFS

3 points

Developper un outil d'accompagnement pour les professeurs et les élèves

Comprendre et anticiper la réussite scolaire

Limiter le risque d'échec scolaire

02

Data

dataSET

Présentation Student performance dataset

https://www.kaggle.com/datasets/nabeelqureshitiii/student-performance-dataset

corrÉlation des données

MODÈLE DE PRÉDICTION

Algorithme : DecisionTree

04

Résultats& Solutions

RÉSULTATS

sOLUTIONS

05

Conclusions

Conclusions

Corrélation positive

Limites identifées

Modèle amélioré

Plus d'heures d'étude=> meilleur score

Précision accrue du modèle de prédiction

Donnée imcomplètes variables non prises en compte

perspectives d'amelioration

DataSet plus complet

Meilleur modèle

TEAM

Amy SARR

Philippe Belarbi

Sébastien Lartigue

Sira Sankhon

Merci pour votre attention!