Méthodologie de mesure
Comment AISkillProof mesure les compétences IA
AISkillProof fonde les résultats sur des comportements de travail observables : ce qu’une personne crée, vérifie, décide ou structure dans des tâches IA réalistes. Un score n’est utile que si les preuves, la grille d’évaluation et la version sont traçables.
Dernière mise à jour : 16 septembre 2026
Six compétences stables
La couche de compétences actuelle mesure AI Literacy, Prompting & Instruction, Tool Mastery, AI Judgment, Workflow & Automation et AI Governance. Les évaluations et l’apprentissage utilisent les mêmes clés de compétence afin de garder les preuves comparables dans le temps.
Des preuves issues de tâches réelles
Une mesure peut combiner des scénarios objectifs, des prompts, des tâches pratiques, du classement, du matching, de la complétion et d’autres work samples selon le besoin. Le candidat doit créer, vérifier ou décider ; l’auto-évaluation n’est pas une preuve centrale.
Une notation explicable
Les questions disposant d’un corrigé fixe sont notées automatiquement sur le serveur : scénarios, choix multiples, classement, associations et textes à compléter avec des réponses prédéfinies. Les réponses libres et les travaux pratiques ne rapportent aucun point de compétence. La notation ne fait appel ni à une IA ni à un service externe.
Versions et audit trail
Les tentatives conservent les versions de l’évaluation, du scoring et des grilles. Les preuves de compétence et les revues sont reliées à la tentative et à la source d’évaluation, afin de pouvoir reconstruire ultérieurement l’origine d’un score.
Readiness sans faux benchmark
L’AI Readiness est construite uniquement à partir de preuves de compétence réellement notées. Les compétences non mesurées restent visibles comme insuffisamment couvertes. AISkillProof n’affiche ni percentile externe ni benchmark belge tant que la taille du groupe, la comparabilité et la confidentialité ne le rendent pas défendable.
Réévaluer avec de nouvelles preuves
Après un apprentissage ciblé, la même compétence est mesurée avec un autre ensemble d’items comparables. L’uplift compare le score de la compétence sur la baseline liée avec cette même compétence lors de la réévaluation, et non deux scores totaux arbitraires.
Ce que le score évalue et ce qu’il ne mesure pas
Le score repose sur les réponses vérifiables à l’aide d’un corrigé fixe. La longueur, la mise en forme et les mots-clés d’une réponse libre ne rapportent aucun point. Le rapport indique la part de l’évaluation qui a été notée ; ce pourcentage ne mesure pas la justesse des réponses. Les textes libres restent disponibles pour s’exercer et recevoir des commentaires, mais leur qualité de fond n’est pas évaluée automatiquement.
Ce qu’un score ne signifie pas
Un score AISkillProof constitue une preuve dans une compétence et une version d’évaluation déterminées. Ce n’est pas un prédicteur universel de performance professionnelle, ni une décision RH automatisée, ni un certificat officiellement reconnu sauf si cela est explicitement établi pour une credential distincte.