Réduire le décrochage en pilotant les parcours par la donnée

Je structure l’exploitation des données d’apprentissage : KPI pédagogiques, tableaux de bord de suivi des parcours et détection précoce des apprenants à risque de décrochage.

Problème
Repérer plus tôt les apprenants qui décrochent, et donner aux équipes pédagogiques une vision fiable et partagée de la progression, sans alourdir leur charge de travail.
Rôle
Chef de projet Data (alternance)
Période
Mars 2026 – aujourd’hui
Secteur
EdTech · Formation en ligne

Fig. 1Castor Education

Apprenants à risque de décrochage, selon le seuil d’alerte retenu

À ce seuil, il faut contacter 46 apprenants pour repérer 5 décrocheurs sur 10.

4 de ces alertes concernent des apprenants qui seraient restés. 29 décrocheurs passent sous le radar.

60
← Plus d’alertesMoins d’alertes →
Qui est signalé, à ce seuil
  • Décrocheurs repérés
  • Alertes inutiles
  • Décrocheurs manqués
  • Restés, non signalés
02040020406080100Score de risque (0 à 100)
L’arbitrage, seuil par seuil
  • Décrocheurs repérés
  • Alertes justifiées
0%50%100%Repérés 59%Justifiées 91%304050607080Seuil d’alerte

Cliquez ou glissez sur la courbe pour choisir un seuil.

Voir les données
L’arbitrage, seuil par seuil
SeuilSignalésDécrocheurs repérésAlertes justifiées
≥ 30225100 %32 %
≥ 3518599 %38 %
≥ 4014999 %47 %
≥ 4511697 %59 %
≥ 508783 %68 %
≥ 556273 %84 %
≥ 604659 %91 %
≥ 653141 %94 %
≥ 702028 %100 %
≥ 751521 %100 %
≥ 801115 %100 %
≥ 8557 %100 %
Qui est signalé, à ce seuil
Score de risqueOnt décrochéSont restés
0–401
5–904
10–1409
15–19019
20–24022
25–29040
30–34139
35–39036
40–44132
45–491019
50–54718
55–59106
60–64132
65–6992
70–7450
75–7940
80–8460
85–8920
90–9420
95–9910
Données synthétiques : la méthode est celle du projet, les chiffres ne sont pas ceux de Castor Education.

01Contexte

Castor Education accompagne étudiants, salariés et personnes en reconversion vers les métiers du digital, de la data et de l’IA. Les données d’apprentissage existent (connexions, progression, évaluations), mais elles sont dispersées dans le LMS et peu exploitées pour piloter l’accompagnement.

02Enjeu

Repérer plus tôt les apprenants qui décrochent, et donner aux équipes pédagogiques une vision fiable et partagée de la progression, sans alourdir leur charge de travail.

03Démarche

  1. Cadrer les indicateurs

    Définition, avec les équipes pédagogiques, des KPI qui comptent : assiduité, progression, réussite aux évaluations, signaux faibles de décrochage.

  2. Fiabiliser la donnée du LMS

    Extraction, nettoyage et automatisation des flux issus de la plateforme d’apprentissage, pour une source de vérité unique.

  3. Construire les tableaux de bord

    Des tableaux de bord de suivi des parcours pensés pour la réunion d’équipe : ce qui avance, ce qui coince, qui contacter.

  4. Repérer les points de friction

    Analyse des parcours pour identifier les modules où l’on décroche, et premiers travaux de scoring du risque.

04Livrables

  • Référentiel de KPI pédagogiques
  • Tableaux de bord de suivi des parcours apprenants
  • Flux de données LMS automatisés
  • Analyse des points de friction et recommandations

Outils

  • Python
  • Pandas
  • SQL
  • Power BI
  • LMS
  • Excel

05Ce que j’en retiens

Un indicateur n’a de valeur que s’il déclenche une action. Les meilleurs tableaux de bord sont ceux qui disent à qui téléphoner lundi matin.