Conception et réalisation d’une application de correction automatique des copies d’examen QCM
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Date
2025
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Publisher
Faculté des Sciences
Abstract
Dans le contexte actuel de la digitalisation de l’enseignement et de la massification des
évaluations, la correction manuelle des copies d’examen à choix multiples (QCM) représente un
défi important en termes de temps, d’efficacité et de fiabilité. Face à ces contraintes, il devient
essentiel de concevoir des solutions automatiques capables de traiter rapidement et avec
précision de grandes quantités de copies scannées.
Notre projet s’inscrit dans cette dynamique en proposant un système complet de correction
automatique de QCM reposant sur les techniques avancées de vision par ordinateur et
d’intelligence artificielle, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ces derniers,
largement utilisés dans la reconnaissance d’images, sont particulièrement adaptés pour
détecter et interpréter les réponses cochées ainsi que les informations manuscrites (nom,
prénom, matricule) inscrites dans des grilles prédéfinies.
L’objectif principal de ce projet est de développer une application robuste, intuitive et efficace
qui permet de :
- Numériser automatiquement des copies d’examen au format PDF ou image,
- Extraire les réponses aux questions via détection des cases cochées,
- Identifier les candidats à partir des zones d’identité manuscrite,
- Corriger les copies selon un barème défini et générer les résultats au format Excel et PDF,
- Fournir des statistiques détaillées sur les performances des étudiants.
En combinant des approches classiques de traitement d’image avec la puissance des CNN pour
la reconnaissance des caractères isolés, notre système vise à automatiser l’ensemble du
processus de correction tout en garantissant un haut niveau de fiabilit