Gianluca Quercini, enseignant-chercheur à CentraleSupélec, a décidé de terminer chaque séance de TD de son cours par un QCM — pour une promotion de 816 élèves répartie en 32 groupes. Il l'a raconté le 16 juillet 2026 dans un webinaire de l'ANSTIA, avec Aurélie Thomann. Cette étude de cas reprend ce qui y a été dit, avec les horodatages, et publie la transcription éditée de la session.
Il montre le choix pédagogique d’un enseignant-chercheur pour son cours — un QCM à la fin de chaque séance de travaux dirigés, pour toute une promotion — et l’organisation qui le rend tenable pour une seule personne. Ce n’est ni un audit, ni une mesure : tout ce qui suit est déclaratif, et sourcé au moment près.
Le 16 juillet 2026, l’ANSTIA — l’Association Nationale des Services TICE et Audiovisuels de l’enseignement supérieur et de la recherche — a organisé avec Evalmee un webinaire intitulé « Comment un enseignant gère le contrôle continu de 800 étudiants seul ? ». Deux intervenants de CentraleSupélec y ont pris la parole : Aurélie Thomann, responsable du Pôle Pédagogie, et Gianluca Quercini, enseignant-chercheur. Florian Barral, cofondateur d’Evalmee, animait ; l’ANSTIA a modéré les questions. La session, en accès libre sur YouTube, est reprise ici avec les horodatages des passages importants, et sa transcription éditée est publiée plus bas — parce qu’un texte lisible et citable vaut mieux qu’un lien vers 47 minutes de vidéo.
Une précision d’attribution, avant tout le reste. Le dispositif décrit ici est le choix de Gianluca Quercini pour son cours — pas une décision d’établissement. CentraleSupélec en est le contexte : les effectifs, les groupes de TD, le service qui paramètre les aménagements. L’outil arrive après, comme la condition qui rend ce choix tenable à 816 étudiants ; la section « Ce que ce cas ne démontre pas » liste ce que le webinaire laisse ouvert.
Parce que, dans son cours, l’assiduité en travaux dirigés s’effritait après les premières séances et que les élèves se rabattaient sur une révision de dernière minute avant l’examen final. Le QCM de fin de séance est un instrument de régulation du travail dans la durée, pas un instrument de contrôle supplémentaire.
Gianluca Quercini pose le constat à 6 min 39 s :
« Les élèves, pendant les premières séances de TD, ils venaient en cours. Après ils décrochaient un peu, et on voyait qu’ils se mettaient dans un mode “on va réviser pour l’examen final, c’est tout”. Mais ils ne révisaient pas de manière constante, tout au long du cours, ce qu’ils voyaient en TD, et on voyait que ça avait un impact plutôt négatif sur leur formation. »
Puis la décision, à 7 min 06 s :
« Pour essayer de les encourager à suivre de manière constante le cours, on a décidé de mettre en place un contrôle continu plutôt sérieux. C’est-à-dire qu’à chaque séance de TD, à la fin de la séance, on terminait toujours avec un QCM d’une quinzaine ou vingtaine de minutes. »
C’est, en vocabulaire d’évaluation, du contrôle continu au service d’un objectif que la recherche appelle l’effet de testing : se tester régulièrement fixe mieux les apprentissages que relire. Le webinaire n’invoque pas cette littérature — il décrit une intuition d’enseignant et le résultat qu’il en attendait.
Le cours concerné est « Systèmes d’information et programmation », obligatoire pour tous les élèves de première année (6 min 03 s). La promotion comptait 816 élèves l’année précédente (6 min 21 s). Le titre du webinaire arrondit à 800 ; le chiffre exact prononcé dans la vidéo est 816.
L’année suivante, son dispositif passe à 14 séances de TD (14 min 43 s), avec le même principe.
En ne se mettant pas au centre. Le responsable de cours conçoit et rédige le sujet, puis crée une session par groupe de TD ; chaque chargé de TD ouvre, lance et surveille la sienne sans lui. Le responsable ne réintervient qu’après l’épreuve, sur les alertes d’intégrité et l’export des notes.
C’est le point d’organisation central du webinaire. Gianluca Quercini décrit la contrainte à 8 min 36 s :
« Comme le cours est proposé en promotion, les 800 élèves ne sont pas dans un seul groupe : ils sont répartis dans 32 groupes de TD, et donc on a 32 différents intervenants. »
Et la façon dont elle est absorbée, à 11 min 56 s :
« Le fait de pouvoir diviser les élèves en groupes, et pour chaque groupe créer des sessions différentes, et chaque session était gérée de manière autonome par chaque chargé de TD. Donc moi je ne vais pas intervenir à activer le QCM pour chaque chargé de TD : chaque chargé de TD pouvait le faire de manière autonome. »
Il ajoute une convention de nommage simple, à 23 min 35 s : l’intitulé de chaque session porte le numéro du groupe de TD suivi du nom de l’intervenant, pour que celui-ci repère la sienne immédiatement et envoie lui-même les convocations. Les étudiants reçoivent alors un e-mail contenant le lien vers le QCM, qui reste inactif tant que l’enseignant ne l’a pas ouvert.
Ce qui reste sur le bureau du responsable, à 12 min 16 s :
« La seule chose que je devais faire, c’était juste à la fin de regarder dans l’interface d’Evalmee les rapports d’intégrité, pour vérifier qu’il n’y avait pas de cas suspects de fraude. Et après, il s’agissait juste de récupérer les notes, de les exporter vers Excel pour pouvoir faire les moyennes. »
Interrogé pendant la séance de questions sur la répartition du travail de conception, il précise à 39 min 39 s : « Pour mon cours, je suis responsable du cours, donc c’est moi qui fais la conception et la rédaction du sujet. Je ne délègue pas la création, mais je centralise cette tâche. » La délégation porte sur l’exécution des épreuves, pas sur leur contenu.
Sur la généralisation de ce schéma à d’autres disciplines, la réponse donnée en séance reste prudente : une organisation comparable est décrite en physique, tandis qu’en mathématiques chaque groupe fonctionne un peu différemment, le responsable de groupe créant ses propres sujets et les partageant à ses chargés de TD. Nous ne reprenons pas ce passage en citation : l’enregistrement ne permet pas d’attribuer ces phrases à un locuteur avec certitude.
Quatre choses, décrites à 7 min 41 s et après : l’impossibilité de créer des sessions séparées par groupe de TD, une interface de rédaction lente et propice aux erreurs de saisie, l’absence de détection de fraude native, et un incident de charge lors d’un contrôle en promotion complète.
Avant Evalmee, Gianluca Quercini utilisait le LMS de l’école, une instance Moodle opérée par Edunao, pour deux contrôles continus dans l’année — pas un par séance. Il en donne la raison de fond à 8 min 06 s : cet outil « n’est pas dédié à l’évaluation », c’est d’abord un outil de partage de ressources pédagogiques, « ce n’est pas sa finalité ».
Sur la rédaction, à 9 min 25 s :
« Pour la création d’un QCM — si on enlève la conception, mais vraiment pour la rédaction — ça me prenait une demi-journée, voire peut-être une journée aussi, pour revérifier que tout était bien paramétré. »
Sur l’intégrité, il signale d’abord l’absence de détection de fraude native (9 min 49 s), puis indique à 10 min 10 s que la solution retenue était un navigateur d’examen sécurisé, Safe Exam Browser, et qu’elle n’était « pas impeccable » : les élèves finissaient par contourner les barrières.
Sur l’échelle, enfin, il raconte à 10 min 33 s un contrôle continu passé en promotion complète où l’envoi des réponses a échoué : certaines réponses ont été enregistrées comme temporaires, et il a dû vérifier à la main les horodatages pour s’assurer que la dernière réponse de chaque élève était bien celle prise en compte — « un travail vraiment énorme », dit-il, mené pour ne pas pénaliser les étudiants. Sa conclusion, à 11 min 16 s, est d’une seule phrase : « Avec Evalmee, je n’ai jamais eu de problèmes de ce type. »
Il avait résumé ce contraste dès le début de la session, à 5 min 14 s, avant même d’entrer dans le détail de son cours :
« C’est un outil qui a changé un peu ma vie d’un point de vue création des examens. […] Il y a beaucoup de fonctionnalités, c’est un outil très complet, et tout est intégré dans la même interface. »
Jugements d’un utilisateur sur son propre usage, à une date donnée — la section « Ce que ce cas ne démontre pas » y revient.
Deux ordres de grandeur sont donnés, tous deux déclaratifs. Gianluca Quercini situe la rédaction d’un QCM à 10-15 minutes contre une demi-journée à une journée auparavant. Aurélie Thomann situe la reprise d’un sujet importé depuis un PDF à moins de 5 minutes, contre 30 minutes à plusieurs heures.
Le premier chiffre, à 11 min 26 s :
« Pour la rédaction dans Evalmee, ça prend quelques minutes, 10-15 minutes. Le paramétrage, c’est vraiment immédiat, c’est très intuitif. Il n’y a pas trop d’options, il y a juste les options qu’il faut, et on ne s’y perd pas. »
Le second vient d’un autre usage : l’import d’un sujet existant. Aurélie Thomann raconte à 35 min 16 s avoir testé l’import de PDF sur des sujets d’algèbre linéaire et de bases de données que des enseignants n’avaient pas le temps de saisir eux-mêmes, et n’avoir eu que « très peu de correction post-import à faire » : les formules mathématiques et les schémas de bases de données présents dans le sujet d’origine avaient été repris. Interrogée sur le temps gagné, elle répond à 35 min 57 s :
« En moins de 5 minutes le sujet a été créé et vérifié, alors que […] ça me prend minimum 30 minutes, et ça peut aller jusqu’à plusieurs heures étant donné le niveau de complexité. Et puis moi je suis moins familière avec la tech, donc je dois quand même un peu galérer avec les formules de maths, donc je triple-check à chaque fois. »
Gianluca Quercini, lui, rédige ses sujets dans un fichier markdown séparé qu’il importe ensuite, par habitude d’informaticien — et prend soin de préciser à 33 min 51 s que ce détour n’est pas nécessaire : « On n’est pas obligé de passer par là, je le répète. »
Nous reprenons ces estimations telles quelles, avec leur horodatage, sans les additionner en un « gain de temps » global qui n’a été prononcé par personne.
Par trois mécanismes complémentaires, tous décrits en démonstration : le passage forcé en plein écran avec alerte en direct quand un étudiant en sort, la randomisation de l’ordre des questions et des choix, et un enregistrement d’écran consultable après coup. Le webinaire est explicite sur les limites.
Sur les sorties de plein écran, à 20 min 09 s : la fenêtre de l’étudiant passe en plein écran au lancement du QCM, et toute sortie remonte immédiatement dans l’interface de surveillance de l’enseignant. Gianluca Quercini insiste sur le fait que la plupart de ces alertes sont bénignes (20 min 43 s) :
« Parfois c’est juste à cause d’un problème : il y a des élèves qui veulent regarder l’heure, et donc ils vont monter la souris vers le haut de la page, et ça fait une sortie d’écran. Donc là on peut tout de suite voir s’il y a un problème, s’il y a une tentative de fraude, ou si c’est juste une sortie bénigne. »
D’où la consigne donnée aux chargés de TD, à 26 min 10 s : surveiller l’interface pendant l’épreuve et régler les cas sur-le-champ, plutôt que d’attendre la fin pour trier les alertes. Sur le QCM montré en démonstration, il mentionne 17 rapports d’intégrité à traiter (26 min 05 s), dont un cas où le navigateur d’un élève plantait et l’obligeait à quitter le plein écran.
La randomisation est présentée à 19 min 35 s comme une réponse à la proximité physique en salle : ordre aléatoire des questions et des propositions, pour que le regard sur l’écran voisin ne serve à rien. L’enregistrement d’écran, déclenché aux sorties de plein écran, n’avait pas été utilisé sur la grande promotion mais testé sur un cours de fin d’année (21 min 54 s).
La phrase la plus importante de cette section est celle qui borne les trois autres, à 27 min 09 s :
« Ça demande un peu de travail a posteriori pour s’assurer qu’il n’y a pas eu de fraude, dans la mesure du possible bien évidemment, parce que la sécurité 100 %, ça n’existe pas non plus lorsqu’il s’agit de tentative de fraude à l’examen. Mais au moins, ça permet d’avoir un contrôle sérieux et rigoureux. »
Au niveau de l’établissement, une fois pour toutes, et non examen par examen. Le service pédagogique paramètre le temps supplémentaire auquel chaque étudiant concerné a droit ; l’enseignant importe sa liste d’élèves normalement, et l’aménagement suit l’étudiant sans action de sa part.
C’est le passage du webinaire qui a le moins à voir avec le confort de l’enseignant et le plus à voir avec l’équité. Gianluca Quercini le décrit à 17 min 12 s : au moment où la liste des élèves est importée au niveau de l’école — « c’est Aurélie qui s’occupe de cet aspect » — le tiers-temps et les autres aménagements d’épreuves sont attachés à l’étudiant. Ensuite :
« À chaque fois que j’importe le même élève, peu importe le cours, l’examen que j’ai fait, l’élève il est reconnu comme ayant droit à un temps supplémentaire pour son QCM. Et donc je n’ai rien à faire, juste importer la liste des élèves comme je l’ai fait pour tous les autres. »
Il rappelle que la reconnaissance du droit relève de l’école — l’étudiant se déclare, fournit une documentation, l’établissement valide — et tire la conséquence à 19 min 05 s :
« C’est paramétré de manière permanente, et de cette manière on ne risque pas d’oublier un élève en situation de handicap. Ça, c’est aussi très très important. »
Sur un dispositif à 32 groupes et une trentaine d’épreuves par an, l’oubli n’est pas une hypothèse d’école : c’est le mode de défaillance le plus probable d’un paramétrage manuel répété.
Peu, mais avec précision, et sur un autre cours que celui du contrôle continu. Gianluca Quercini a utilisé la correction assistée par IA sur des questions ouvertes de SQL en base de données, avec une grille détaillée, et valide systématiquement le résultat avant de le publier.
Les QCM du contrôle continu ne comportent pas de questions ouvertes : il le dit à 25 min 50 s, « il n’y a pas de corrections, il n’y a pas de questions ouvertes ici ». L’usage de l’IA relève donc d’un autre cours. À 32 min 24 s :
« J’avais mis une grille d’évaluation très détaillée sur le fait que l’élève ne fasse pas, par exemple, des jointures de tables qui sont inutiles. Et ça marchait plutôt bien. Je dirais que la plupart des fois, la plupart des points que l’IA avait proposés, je les avais validés. Et en plus, parfois l’IA était plus sévère que moi, parce qu’elle arrivait à détecter aussi des erreurs que moi je n’avais pas vues. Ça m’a permis de corriger des oublis de ma part. Mais je vérifie toujours le rendu de l’IA. »
Deux choses méritent d’être relevées. La première : c’est la grille critériée qui fait le travail — l’IA n’invente pas les critères, elle les applique. La seconde : l’enseignant reste dans la boucle, et il en donne une raison qui n’est pas technique mais pédagogique — être évalué uniquement par une machine, dit-il en substance, n’est pas satisfaisant pour l’élève. C’est aussi le fonctionnement décrit sur notre page correction : proposition de points, validation humaine.
Aurélie Thomann, qui pilote le sujet côté école, donne les chiffres d’ensemble en ouverture : un déploiement démarré en 2020 sur 200 élèves, aujourd’hui plus de 4 000 étudiants par an passant un ou plusieurs examens, et plus de 45 000 notes générées annuellement tous formats confondus. Le contrôle continu de Gianluca Quercini est l’un des usages de cet ensemble, pas le cadre qui lui a été prescrit.
À 2 min 32 s, elle se présente et pose le cadre :
« Je suis responsable du pôle d’innovation pédagogique à CentraleSupélec. On est une petite équipe de trois ingénieurs pédagogiques, et on travaille avec Evalmee depuis 2020, post-pandémie, où on avait fait un bilan de notre solution d’examen à distance qui nous avait conduit à changer de braquet. »
Puis, à 2 min 57 s : « D’abord sur des petits effectifs : on a commencé avec 200 élèves, et maintenant on a plus de 4 000 étudiants qui passent un ou plusieurs examens sur Evalmee par an. »
Les usages se sont élargis avec le volume (3 min 16 s) : des examens finaux au départ, puis le contrôle continu, puis des tests d’admission pour des programmes de type Bachelor et Master of Science. D’où le total annoncé à 3 min 36 s : « Ça génère un nombre de notes absolument faramineux par an, si on agrège tous ces formats d’examen. Donc plus de 45 000. »
Deux repères complètent le tableau : une promotion d’élèves ingénieurs de première année approche les 900 étudiants (3 min 52 s), et le corps enseignant compte environ 300 permanents et plusieurs centaines de vacataires, avec un noyau d’environ 230 enseignants autonomes sur l’outil (4 min 00 s).
Ce dernier chiffre est le plus intéressant pour qui envisage un déploiement : 230 enseignants autonomes, c’est le résultat d’un travail d’accompagnement mené par une équipe pédagogique de trois personnes, pas un effet automatique de l’installation d’un logiciel.
Un contenu de preuve honnête dit aussi ce qu’il ne prouve pas. Cinq limites méritent d’être posées, et elles ne sont pas des réserves de style.
Ce qui suit est une transcription éditée de la session, dans l’ordre de la vidéo. Elle a été établie à partir des sous-titres automatiques publiés par YouTube, puis nettoyée : hésitations et répétitions supprimées, ponctuation ajoutée, noms propres rétablis. Aucun mot de fond n’a été ajouté, et les passages dont la retranscription automatique était trop dégradée pour être fiable sont résumés entre crochets plutôt que reproduits.
La vidéo fait foi. En cas d’écart entre ce texte et l’enregistrement, c’est l’enregistrement qui dit vrai — ouvrir le replay sur YouTube pour vérifier n’importe quel horodatage ci-dessous, ou revenir au lecteur en haut de l’article.
Tous les horodatages de cet article sont cliquables, ici comme dans les sections précédentes : chacun ouvre la vidéo à cet instant précis, dans un nouvel onglet.
Présentation du déroulé : contexte de CentraleSupélec par Aurélie Thomann, puis retour d’expérience et démonstration par Gianluca Quercini, puis questions. Le sujet est annoncé d’emblée : un enseignant qui gère plus de 800 étudiants en promotion complète, avec un quiz à chaque séance et une trentaine de chargés de TD à coordonner.
Responsable du pôle d’innovation pédagogique, à la tête d’une équipe de trois ingénieurs pédagogiques. Travail avec Evalmee depuis 2020, à la suite d’un bilan post-pandémie de la solution d’examen à distance de l’école. Démarrage sur 200 élèves ; plus de 4 000 étudiants par an aujourd’hui, sur un ou plusieurs examens.
Les usages ont évolué : examens finaux d’abord, puis contrôle continu, puis tests d’admission pour des programmes de type Bachelor ou Master of Science. Total : plus de 45 000 notes par an, sur des sessions allant de quelques dizaines à plusieurs centaines d’étudiants. Une promotion d’élèves ingénieurs de première année approche les 900.
Environ 300 enseignants permanents, plusieurs centaines de vacataires, et un noyau d’environ 230 enseignants autonomes. Le pôle pédagogie continue de former et d’accompagner de nouveaux utilisateurs.
Utilisateur depuis 2020 : l’un de ses premiers examens à distance a été passé sur Evalmee. Il dit à 5 min 14 s que l’outil a « changé un peu » sa vie du point de vue de la création des examens, le décrit comme « très complet » et souligne que tout y est intégré dans la même interface. Enseignant-chercheur, il est responsable du cours « Systèmes d’information et programmation », obligatoire en première année. La promotion comptait 816 élèves l’année précédente.
Le constat : les élèves venaient aux premières séances de TD puis décrochaient, se réservant pour l’examen final, sans travail régulier — avec un effet jugé négatif sur leur formation. D’où la décision d’un contrôle continu « plutôt sérieux » : un QCM de quinze à vingt minutes à la fin de chaque séance de TD.
Avant, deux contrôles continus dans l’année sur le Moodle de l’école, exploité par Edunao. Quatre difficultés :
Aucun incident de ce type depuis. Rédaction en 10 à 15 minutes, paramétrage immédiat et peu d’options. La fonctionnalité citée comme déterminante : diviser les élèves en groupes et créer une session par groupe, chaque session étant ensuite gérée de façon autonome par le chargé de TD concerné. Le responsable n’a plus à activer les QCM.
Restent à sa charge : la lecture des rapports d’intégrité en fin d’épreuve et l’export des notes vers un tableur où les moyennes sont déjà formulées.
Classement des examens en dossiers et sous-dossiers, utile quand le nombre d’épreuves augmente — une séance de TD, un QCM, parfois dupliqué parce que les demi-promotions ne passent pas le même jour ; 14 séances prévues l’année suivante.
L’éditeur permet de rédiger et de relire le sujet, d’écrire des formules, du code et du texte enrichi, et de prévisualiser le rendu avec les bonnes réponses affichées — un contrôle visuel qui, dit-il, réduit le risque d’avoir coché la mauvaise réponse.
Durée du QCM avec compte à rebours individuel : un élève arrivé en retard dispose quand même de ses vingt minutes, et les réponses partent automatiquement à l’échéance. Aménagements de temps paramétrés au niveau de l’école et rattachés à l’étudiant, donc appliqués sans action de l’enseignant, quel que soit le cours. Navigation libre entre les questions, qu’il active systématiquement parce que les élèves apprécient de pouvoir se relire. Ordre aléatoire des questions et des propositions. Calculatrice intégrée, utile en mathématiques.
Passage en plein écran au lancement, notification en direct dans l’interface de l’enseignant en cas de sortie, écran d’alerte rouge côté étudiant. Beaucoup de sorties sont bénignes — un mouvement de souris vers le haut de l’écran pour regarder l’heure — et les élèves viennent souvent l’expliquer d’eux-mêmes après l’épreuve. Enregistrement d’écran lors des sorties, testé sur un cours de fin d’année et non sur la grande promotion. Blocage des correcteurs orthographiques, qui peuvent eux aussi déclencher une sortie d’écran.
Chaque étudiant appartient à un groupe de TD ; une session est créée par groupe, intitulée par numéro de groupe et nom d’intervenant. L’intervenant envoie lui-même les convocations la veille : un e-mail contenant le lien vers le QCM, inactif tant qu’il ne l’a pas ouvert. Seize groupes pour les TD en demi-promotion, 32 pour les QCM en promotion complète. Il indique par ailleurs qu’un examen dupliqué emporte ses sessions, ce qui évite de refaire ce découpage à chaque épreuve.
Pendant l’épreuve, l’activité est filtrable par groupe, chaque enseignant pouvant ne surveiller que le sien.
Pas de correction à proprement parler : le QCM ne comporte pas de questions ouvertes. Liste des élèves et notes, puis rapports d’intégrité — 17 à traiter sur l’exemple montré. Consigne aux chargés de TD : traiter les alertes pendant l’épreuve plutôt qu’après. Export simple des notes, ou export détaillé lorsqu’il faut revoir un barème ou neutraliser une question a posteriori.
Sur la fraude, la position est explicite : un travail de vérification subsiste, la sécurité totale n’existe pas, mais le dispositif permet un contrôle sérieux et rigoureux.
Aperçu du sujet tel que l’étudiant le verra, et simulation d’examen réel permettant de vérifier que les paramètres — ordre aléatoire, durée, enregistrement d’écran — fonctionnent comme prévu. Florian Barral signale une fonction ajoutée depuis : neutraliser une question directement dans l’outil et recalculer les notes, sans repasser par le tableur. Gianluca Quercini la découvre en séance.
Création d’un sujet depuis l’interface : types de questions, choix multiples, questions ouvertes. Pour une question ouverte, une grille de correction peut être renseignée ; elle guide la correction automatique par l’IA, l’enseignant vérifiant ensuite la conformité à la grille. Une réponse exemplaire peut être fournie et rendue visible à l’élève après l’épreuve.
Usage réel décrit sur un cours de bases de données, pour des questions SQL, avec une grille détaillée pénalisant notamment les jointures inutiles. Résultat jugé plutôt bon, la plupart des points proposés validés, l’IA détectant parfois des erreurs que l’enseignant n’avait pas vues. Vérification systématique du rendu, y compris pour ce qu’un élève est en droit d’attendre d’une évaluation.
Gianluca Quercini rédige ses sujets dans un fichier markdown qu’il importe, par habitude d’informaticien, en précisant que ce détour n’est pas obligatoire. Florian Barral présente l’import de fichiers, qui accepte un document existant sans syntaxe particulière.
Aurélie Thomann raconte l’avoir testé sur des sujets d’algèbre linéaire et de bases de données envoyés en PDF par des enseignants : très peu de corrections après import, formules mathématiques reconnues et schémas extraits. Sujet créé et vérifié en moins de cinq minutes, contre un minimum de trente minutes et parfois plusieurs heures auparavant. Elle ajoute que la structure du sujet — exercices et questions — est reconnue, et qu’une vérification reste nécessaire.
Remerciements aux trois intervenants et annonce de la mise en replay de la session.
À partir des sous-titres automatiques français publiés par YouTube pour cette vidéo, récupérés le 14 août 2026, puis édités pour la lisibilité : suppression des hésitations et des répétitions, ajout de la ponctuation, rétablissement des noms propres déformés par la reconnaissance automatique.
Trois règles ont été appliquées à toutes les citations de cet article :
La reconnaissance automatique déforme systématiquement les noms propres — « Evalmee », « CentraleSupélec » et « Gianluca » apparaissent sous une dizaine de graphies dans le fichier d’origine. Ces mots ont été rétablis. C’est la seule catégorie de correction appliquée à l’intérieur des guillemets, avec la ponctuation et le retrait des hésitations.
Gianluca Quercini indique à 6 min 21 s que la promotion de son cours Systèmes d’information et programmation comptait 816 élèves l’année précédente. Ces étudiants sont répartis en 32 groupes de travaux dirigés, encadrés par 32 intervenants différents, et le QCM est passé en promotion complète.
Dans ce cas précis, oui, à une condition explicite dans le webinaire : l’enseignant ne surveille pas les épreuves. Il conçoit et rédige le sujet, crée une session par groupe de TD, puis chaque chargé de TD ouvre et surveille la sienne de façon autonome. Le responsable ne reprend la main qu’à la fin, sur les rapports d’intégrité et l’export des notes.
Il donne deux ordres de grandeur, tous deux déclaratifs et non mesurés par un protocole. Gianluca Quercini situe la rédaction d’un QCM à une demi-journée voire une journée avec son outil précédent, contre 10 à 15 minutes avec Evalmee. Aurélie Thomann situe la reprise d’un sujet importé depuis un PDF à moins de 5 minutes, contre 30 minutes à plusieurs heures auparavant.
Par des sorties de plein écran signalées en direct dans l’interface de surveillance, un ordre aléatoire des questions et des choix, et un enregistrement d’écran déclenché lors des sorties. Gianluca Quercini précise que la sécurité totale n’existe pas et parle d’un contrôle sérieux et rigoureux, pas d’une garantie.
Gianluca Quercini l’a utilisée sur des questions ouvertes de SQL dans un cours de base de données, avec une grille d’évaluation détaillée. Il valide la plupart des points proposés, relève que l’IA a parfois été plus sévère que lui en détectant des erreurs qu’il n’avait pas vues, et souligne qu’il vérifie toujours le résultat.
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