Comment évalue-t-on l'expertise ?
AIAM mobilise les méthodes d'évaluation les plus rigoureuses — des modèles de maturité à la psychométrie — adaptées au pilotage d'agents IA.
Les 3 temps de l'évaluation
L'évaluation AIAM n'est pas un test unique. C'est un processus en 3 phases complémentaires.
Diagnostique
Point de départTest adaptatif initial qui positionne le candidat sur les 5 dimensions. Produit un profil radar et un niveau estimé.
Instruments
Formatif
En continuSuivi continu basé sur l'analyse automatisée des interactions. Inclut les métriques tokenométriques et des micro-défis intégrés.
Instruments
Sommatif
CertificationÉvaluation finale combinant test adaptatif, scénarios authentiques, portfolio et évaluation par les pairs.
Instruments
La grille de notation
L'évaluation sommative s'appuie sur 5 axes pondérés.
Articulation automatique / humaine
Le dosage entre évaluation automatique et intervention humaine s'ajuste selon le niveau.
| Niveau | Automatique | Humaine | Justification |
|---|---|---|---|
| Niveau 1 | 100% | 0% | Compétences basiques vérifiables automatiquement |
| Niveau 2 | 70% | 30% | Validation de la structuration des prompts |
| Niveau 3 | 50% | 50% | Évaluation de la coordination et du leadership |
| Niveau 4 | 35% | 65% | Jugement stratégique et arbitrages complexes |
| Niveau 5 | 25% | 75% | Conception de systèmes et politiques |
| Niveau 6 | 15% | 85% | Innovation et influence sectorielle |
Les fondements méthodologiques
Modèle de Dreyfus
5 stades d'acquisition d'expertise (novice → expert), adapté en 6 niveaux pour AIAM.
DigComp 2.2
Cadre européen des compétences numériques (8 niveaux de maîtrise), référence pour le calibrage.
Théorie de Réponse à l'Item (IRT)
Modèle psychométrique pour les tests adaptatifs — ajuste la difficulté en temps réel.
Tests Adaptatifs (CAT)
Questions adaptées au niveau estimé du candidat pour une évaluation plus précise et plus courte.
Open Badges 3.0
Standard ouvert pour la reconnaissance numérique des compétences — interopérable et vérifiable.
Human-AI Teaming
Approche émergente évaluant la collaboration humain-IA comme un système intégré.