PRÉDIRE LA RÉUSSITE EN PREMIÈRE CANDIDATURE EN SCIENCES APPLIQUÉES: MATHÉMATIQUES OU MÉDIUMNITÉ ? La prédiction de l'échec ou de la réussite à l'université se fait généralement sur base de la moyenne obtenue lors des premières épreuves officielles. Son efficacité reste toutefois peu satisfaisante pour le praticien. Ce travail présente une méthode de classification basée sur l'utilisation d'ellipsoïdes qui permet d'obtenir un taux d'erreur inférieur à 10% lors de la prédiction de réussite ou d'échec des étudiants dans une institution monofacultaire en Sciences Appliquées. Elle permet également de constater une efficacité pratiquement égale lorsque l'on se base sur les résultats de tests purement informatifs présentés après seulement sept semaines de cours, ouvrant ainsi de nombreuses perspectives de lutte contre l'échec. PROPOSITION Détecter le plus précocement possible les étudiants qui se dirigent vers l'échec est une première étape indispensable pour quiconque travaille à éviter cette issue. Or, la plupart des travaux dans ce domaine se penchent sur une définition fondamentale des déterminants de la réussite ou les difficultés de la transition secondaire - universitaire. Ce travail constitue plutôt une démarche appliquée en tentant d'évaluer dans quelle mesure il est possible de prédire le plus précocement possible la situation en fin d'année d'étudiants ingénieurs. L'inférence de la situation finale des étudiants se fait le plus fréquemment sur base de la moyenne de leurs résultats aux épreuves de janvier. Bien que supérieure à celles basées sur d'autres éléments, cette prédiction se révèle somme toute peu satisfaisante en pratique de par sa réalisation tardive. Une méthode d'amélioration de cet indice par l'utilisation du nombre d'épreuves présentées et réussies semble s'avérer efficace à l'Université Catholique de Louvain : on y constate une augmentation du pouvoir discriminant de la moyenne de janvier. Nous devons constater que ce n'est pas du tout le cas à la Faculté Polytechnique de Mons. En outre, cette méthode destinée à améliorer les indices de prédiction ne s'avère, elle non plus, d'aucune efficacité lorsqu'elle est appliquée à d'autres résultats d'étudiants ingénieurs. Devant cette approche issue d'un corpus de données plurifacultaire de grande taille aucunement transférable à une institution monofacultaire en Sciences Appliquées telle que la Faculté Polytechnique de Mons, il semble qu'une première manière d'améliorer la prédiction sur base des épreuves de janvier consiste à utiliser chaque note et non leur moyenne; l'utilisation d'une méthode d'optimisation appliquée à la classification basée sur l'utilisation d'ellipsoïdes permet de minimiser le taux de prédictions incorrectes autour des 10%. Cette approche améliore non seulement la prédiction réalisée sur la seule moyenne de janvier, mais permet surtout d'obtenir une prévision quasiment aussi efficace sur base d'épreuves purement indicatives réalisées au mois de novembre, soit 7 semaines plus tôt et alors qu'aucun résultat n'est encore sanctionnant pour l'étudiant. Ceci constitue un net avantage sur le plan pédagogique en maximisant les possibilités de remédiation tant du côté institutionnel que du point de vue de l'étudiant.