Appel à projets 2024
Recherche & Innovation
La formation numérique à distance à l’ère de l’Intelligence Artificielle

Date d’ouverture : 12 mars 2024
Date limite de soumission : 02 mai à 23h59 heure de Tunis (UTC+1)

1. Introduction & Contexte

Dans le cadre de sa stratégie 2021 – 2025, l’Agence universitaire de la Francophonie (AUF) promeut la transformation numérique et l’innovation pédagogique comme leviers d’une meilleure employabilité des diplômés et d’une plus grande accessibilité et inclusivité des formations. Par ailleurs, l’AUF encourage le partenariat, la coopération, la mobilité́ et le développement scientifique dans l’enseignement supérieur et la recherche à l’international.

C’est dans ce contexte que l’AUF développe à travers l’IFIC des initiatives innovantes dans le domaine de la transformation numérique des formations en vue de leur internationalisation. Par ailleurs, l’AUF s’appuie, d’une part, sur des réseaux d’experts comme celui initié il y a deux ans « Réseau de recherche Francophone sur l’Intelligence Artificielle (RéFIA) » et, d’autre part, sur des partenaires technologiques du domaine des technologies éducatives pour renforcer l’excellence francophone et développer une dynamique d’internationalisation des formations des établissements membres.

Les pratiques et outils pédagogiques innovants connaissent une évolution technologique sans précédent dans un contexte mondial marqué par une révolution numérique. Le regain d’intérêt constaté ces dernières années pour l’Intelligence Artificielle ouvre des perspectives insoupçonnées pour des pratiques et plateformes pédagogiques innovantes.

L’utilisation d’une Intelligence Artificielle éthique et responsable pourrait être un important levier pour l’amélioration de l’expérience de l’apprenant dans le but de favoriser sa réussite.

Plusieurs ressources et outils utilisant l’Intelligence Artificielle pourraient être développés et utilisés afin de révolutionner et soutenir l’apprentissage. Ces derniers, dotés de facultés adaptatives, génératives ou prédictives, suscitent de plus en plus d’intérêt au regard des performances notables qu’ils procurent aux apprenants.

C’est dans ce cadre que l’IFIC lance cet appel à projets relatif à la Recherche & Innovation pour s’inscrire dans la logique de la Francophonie scientifique en appelant les chercheurs de l’espace francophone à contribuer à l’amélioration des dispositifs pédagogiques par le biais des projets techno-pédagogiques innovants inhérents à l’Intelligence Artificielle, aboutissant à des espaces de formation engageants et inclusifs, tout en tenant compte des défis éducatifs contemporains et des normes d’accessibilité et d’inclusivité.

2. Objectifs

L’objectif général à travers cet appel à projets est de promouvoir l’utilisation éthique et responsable de l’Intelligence Artificielle (IA) en valorisant les résultats de la Recherche & Innovation sur l’IA appliquée au numérique éducatif à distance dans la Francophonie scientifique en général et dans les établissements membres de l’AUF en particulier, afin de renforcer la qualité des apprentissages et l’employabilité des diplômés.

Plus spécifiquement, il est visé de :

  • Promouvoir les pratiques pédagogiques intégrant l’Intelligence Artificielle à travers le développement d’une formation destinée aux formateurs introduisant les concepts, les usages efficaces et éthiques, les défis, les opportunités et les outils pour l’utilisation d’une Intelligence Artificielle responsable [1] dans un cadre éducatif.
  • Mettre en œuvre des outils innovants et adaptatifs de l’Intelligence Artificielle appliquée à la formation numérique à distance à travers le développement de plugins/greffons Moodle.

[1] https ://declarationmontreal-iaresponsable.com/wp-content/uploads/2023/01/UdeM_Decl-IA-Resp_LA-Declaration-FR_vFINALE_2_j.pdf

3. Conditions d'éligibilité

L’appel est ouvert aux équipes de recherche rattachées à des établissements membres de l’AUF.

  • Le projet doit être porté par un établissement membre de l’AUF. L’établissement porteur du projet peut candidater seul ou dans le cadre d’un consortium. Ce consortium peut inclure des établissements universitaires nord/sud ou sud/sud. La participation des établissements appartenant à un pays du sud est fortement encouragée. Il est à rappeler que les établissements bénéficiant des services de l’AUF se doivent impérativement d’être à jour de leur cotisation.
  • L’équipe de recherche peut être constituée de chercheurs, d’enseignants-chercheurs, d’ingénieurs-chercheurs ainsi que d’experts formateurs et d’informaticiens techno-pédagogues, tous rattachés à un ou plusieurs établissements membres de l’AUF.
  • L’équipe de recherche porteuse d’une proposition de projet doit désigner un coordonnateur scientifique du projet. Celui-ci doit être en activité de manière permanente dans l’établissement membre porteur auquel il est rattaché.
  • Le coordonnateur scientifique et les autres membres de l’équipe de recherche doivent posséder les qualifications et les compétences requises pour répondre aux objectifs de l’appel.
  • L’équipe de recherche peut être multidisciplinaire et impliquer des membres non académiques si besoin.
4. Composantes de l'appel à projets

Pour l’atteinte des objectifs cités ci-dessus, le présent appel est scindé en deux composantes distinctes mais complémentaires. Chaque proposition de projet ne peut traiter qu’une seule composante.

4.1. Composante 1 : Conception et production d’un kit de formations sur l’Intelligence Artificielle et ses applications dans le domaine de la formation numérique à distance

L’objectif de cette composante est de promouvoir les pratiques pédagogiques innovantes intégrant l’IA à travers le développement d’une formation destinée aux formateurs introduisant les concepts, les usages efficaces et éthiques, les défis, les opportunités et les outils pour l’utilisation d’une Intelligence Artificielle responsable [1] dans un cadre éducatif.

De manière spécifique, il s’agit de :

  • Proposer une formation destinée aux formateurs pour développer les compétences nécessaires à l’utilisation efficace, éthique et responsable de l’Intelligence Artificielle dans leurs pratiques pédagogiques ;
  • Préciser les objectifs pédagogiques de la formation et les compétences à acquérir ;
  • Concevoir et produire le kit de la formation qui sera délivrée à distance, en mode tutoré ou en autoformation, en privilégiant la pédagogie active et en y intégrant les évaluations nécessaires tout en respectant les directives de la conception universelle de l’apprentissage ;
  • Intégrer le kit de formation sur la plateforme de formation à distance de l’IFIC ;
  • Conduire un pilote de la formation et collecter le retour des participants ;
  • Proposer un système de veille et de mise à jour de la formation.

[1] https ://declarationmontreal-iaresponsable.com/wp-content/uploads/2023/01/UdeM_Decl-IA-Resp_LA-Declaration-FR_vFINALE_2_j.pdf

Les projets concernés par cette composante de l’appel sont ceux qui traiteront des thématiques d’actualités de l’Intelligence Artificielle appliquée au numérique éducatif. A titre indicatif, voici les thématiques qui pourraient être abordées dans la formation :

  • Bases de l’IA, de l’IA prédictive et de l’IA générative ;
  • Opportunités et défis de l’utilisation de l’IA dans le cadre de l’éducation ;
  • Usages de l’IA appliquée au numérique éducatif (analyse des traces de l’apprentissage, engagement des apprenants, génération, organisation et présentation de contenus, apprentissage adaptatif, évaluations et rétroactions avec l’IA, accessibilité, équité et inclusion, etc.) ;
  • Ethique et déontologie de l’IA appliquée au numérique éducatif (responsabilité de l’IA, respect des données personnelles, intégrité académique, etc.) ;
  • Les outils IA disponibles et leur utilisation d’une manière responsable.

Sur la base des objectifs fixés pour cette composante 1 de l’appel, les activités suivantes sont à réaliser :

  • Proposer une méthodologie d’exécution et un chronogramme de réalisation ;
  • Prendre part à une réunion de démarrage pour valider la compréhension des résultats attendus, la méthodologie et le chronogramme proposés ;
  • Identifier les thématiques de la formation ;
  • Elaborer le programme détaillé de la formation et de ses différents modules ;
  • Scénariser la formation (objectifs pédagogiques, séquençage/granularité, durée, approches pédagogiques, ressources et activités pédagogiques, méthodes d’évaluation, conditions d’accès et d’achèvement, compétences, etc.) ;
  • Concevoir et produire les matériaux pédagogiques (ressources, activités, évaluations, etc.), en respectant les directives de la conception universelle de l’apprentissage ;
  • Intégrer la formation scénarisée sur la plateforme de formation à distance de l’IFIC. Cette plateforme est de type Moodle ;
  • Elaborer un guide formateur qui intègre tout ce dont les formateurs et tuteurs ont besoin pour mettre en œuvre un usage pertinent du kit de formation dans les contextes de formation à distance tutoré et en autoformation ;
  • Produire un court Teaser vidéo pour présenter la formation ;
  • Animer une session de formation pilote ;
  • Mettre à jour le kit de formation en tenant compte du retour d’expérience de la formation pilote animée ;
  • Proposer un système de veille et de mise à jour de la formation ;
  • Prendre part à une réunion de clôture afin de présenter les résultats et recueillir les observations et les amendements des présents ;
  • Ajuster et finaliser les livrables à la suite de la réunion de clôture.

Les livrables attendus au niveau de la composante 1 sont :

  • Un document, en amont de la réunion de démarrage, précisant la méthodologie à mettre en œuvre et le chronogramme d’exécution des activités pour la réalisation des objectifs fixés de la composante 1 du projet, à présenter lors de la réunion de démarrage ;
  • Un rapport de la réunion de démarrage ;
  • Un programme et un scénario pédagogique détaillés de la formation ;
  • Les matériaux de formation et leurs fichiers sources, aux formats numériques appropriés ;
  • La formation opérationnelle sur la plateforme de formation à distance de l’IFIC ;
  • Le guide formateur ;
  • Une formation pilote animée avec un rapport bilan de la formation ;
  • Un document comprenant une proposition d’un système de veille et de mise à jour de la formation ;
  • Un rapport de la réunion de clôture ;
  • Un rapport final ainsi que les différents livrables du projet mis à jour intégrant les observations de la réunion de clôture le cas échéant.

Les livrables ainsi que les kits de formations seront produits en langue française.

Note : La propriété intellectuelle du kit de formation et de ses différents matériaux de formation produits dans le cadre de cet appel reviendra à l’AUF à l’issue du projet.

Pour cette composante un financement pouvant atteindre 10 000 € sera octroyé à l’équipe de recherche dont la proposition du projet portant sur la « Conception et production d’un kit de formations sur l’Intelligence Artificielle et ses applications dans le domaine de la formation numérique à distance » est sélectionnée.

Les dépenses éligibles dans le cadre de ce projet (composante 1) sont :

  • Les frais de personnel concourant à la conception et la production du kit de formation ;
  • L’acquisition et/ou la production de matériaux pédagogiques numériques pour les besoins de la formation ;
  • L’acquisition d‘outils et de licences logicielles pour les besoins de la formation ;
  • L’acquisition de ressources documentaires (ouvrages, articles, documents pédagogiques, etc.).

Peuvent participer à ce projet (composante 1), les équipes de recherche ayant la formation, la spécialisation et l’expérience requises pour l’aboutissement du projet.

Ces équipes devront :

  • Avoir une expérience avérée dans le domaine des technologies éducatives et de la pédagogie numérique, plus spécifiquement dans les thématiques de formation choisies dans le cadre de cette composante ;
  • Avoir une expérience confirmée dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et particulièrement celle appliquée au numérique éducatif ;
  • Avoir une expérience avérée dans l’élaboration des kits de formations en particulier les kits de formations numériques ;
  • Avoir une parfaite maîtrise de la langue française écrite et orale.

4.2. Composante 2 : Développement de solutions innovantes et adaptatives dans le domaine de la formation numérique à distance, en mettant en œuvre des technologies inhérentes à l’intelligence artificielle pour améliorer l’expérience d’apprentissage des apprenants

L’objectif de cette composante est de mettre en œuvre des outils innovants et adaptatifs de l’Intelligence Artificielle appliquée à la formation numérique à distance à travers le développement de plugins/greffons Moodle.

De manière spécifique, il s’agit de :

  • Identifier des thématiques innovantes mettant en œuvre des technologies inhérentes a l’intelligence artificielle et des composants applicatifs associés ;
  • Développer, tester et valider les composants applicatifs identifiés sous la forme de plugins Moodle ;
  • Publier les composants applicatifs développés dans le répertoire des plugins Moodle ;
  • Proposer un mécanisme de maintenance des composants applicatifs développés.

Les projets concernés par cette composante de l’appel sont ceux qui traiteront les thématiques parmi celles consignées dans le tableau ci-dessous, et qui visent à proposer des outils intelligents en contexte d’apprentissage favorisant une transmission/acquisition accrue des connaissances/compétences en mettant en œuvre des technologies inhérentes à l’intelligence artificielle.

Thématique Problématique Description
Assistants virtuels Créer des assistants virtuels ou ChatBots qui peuvent aider les apprenants, en répondant à leurs questions, les aider à naviguer à travers les ressources ou leur fournir des ressources supplémentaires. Les assistants virtuels doivent être conçus pour offrir un soutien personnalisé et adaptatif. Ils doivent être capables d’interagir de manière naturelle avec les apprenants et de s’intégrer facilement aux plateformes éducatives.

Apprentissage adaptatif

L’apprentissage adaptatif vise à ajuster le contenu, le niveau de difficulté et la méthode d’enseignement en fonction des besoins spécifiques de chaque apprenant. Il s’agit d’adapter dynamiquement le parcours éducatif en fonction des performances, des préférences et des progrès de l’individu, en se basant sur les données de l’apprentissage.

 Les systèmes d’apprentissage adaptatif doivent être basés sur des algorithmes intelligents capables d’analyser en temps réel les performances et les progrès de chaque apprenant, et d’adapter le contenu pédagogique en conséquence.
Évaluation adaptative et rétroactions automatisés
  • Proposer des tests adaptatifs qui ajustent le niveau de difficulté du test en fonction des performances de l’apprenant.
  • Noter automatiquement les devoirs et fournir automatiquement des rétroactions aux apprenants, libérant ainsi le temps de l’enseignant.
 Les outils d’évaluation adaptative doivent être en mesure d’analyser les réponses des apprenants de manière intelligente pour adapter le niveau de difficulté des tests. Les rétroactions automatiques doivent être précises, pertinentes et personnalisées pour chaque apprenant.
Système de recommandations
  • Faire des recommandations pour le contenu d’apprentissage en fonction des performances, de l’intérêt et des progrès de l’apprenant.
  • Faire des recommandations par rapport à d’autres cours ou formations disponibles dans le catalogue de formations, adaptés aux besoins et intérêts des apprenants.

Les systèmes de recommandations doivent utiliser des algorithmes d’IA pour analyser les données des apprenants et leur proposer des contenus pertinents et personnalisés. Ils doivent être intégrés de manière transparente aux plateformes éducatives.
Analyse de l’apprentissage
  • Surveiller les progrès des apprenants et identifier les domaines dans lesquels ils pourraient avoir besoin d’un soutien supplémentaire.
  • Détection de fraudes dans les tests (activités de type quiz) et définition des indicateurs.

Les outils d’analyse de l’apprentissage doivent être capables de fournir des informations précieuses sur les progrès des apprenants et de détecter les comportements suspects ou les anomalies dans les évaluations. Ils doivent garantir la confidentialité et la sécurité des données des apprenants.
Création automatique de matériel pédagogique L’IA générative peut être utilisée pour générer du contenu pédagogique, y compris des exercices, des tests et des exemples pratiques, en fonction des besoins spécifiques des apprenants et des objectifs d’apprentissage.

Les outils de l’IA générative doivent permettre de créer du matériel pédagogique aligné avec les objectifs d’apprentissage, de même que d’élaborer des plans de formation et des scénarios d’apprentissage détaillés, etc.
Le contenu généré doit être accessible à tous les apprenants, y compris ceux ayant des besoins spécifiques, en fournissant des options d’accessibilité telles que des sous-titres, des traductions et des aides à la navigation.

Sur la base des objectifs fixés pour cette composante 2 de l’appel, les activités suivantes sont à réaliser :

  • Proposer une méthodologie d’exécution et un chronogramme de réalisation ;
  • Prendre part à une réunion de démarrage pour valider la compréhension des résultats attendus, la méthodologie et le chronogramme proposés ;
  • Affiner la solution innovante à mettre en œuvre : Il s’agit d’approfondir les thématiques identifiées parmi celles proposées (voir P 4.2.2) et le(s) composant(s) à développer sous la forme de plugins/greffons Moodle à la suite d’une étude menée (état de l’art, analyse des besoins, etc.). Il est à noter qu’un certain nombre de plugins permettant l’intégration de l’Intelligence Artificielle dans l’éducation sont déjà disponibles dans le répertoire de plugins de Moodle ;
  • Concevoir la solution proposée et définir ses spécifications fonctionnelles et non fonctionnelles. Cette solution intelligente et innovante doit permettre d’améliorer les performances du dispositif d’apprentissage d’une manière concrète, afin de favoriser la réussite des apprenants. Il est à noter que le fait d’utiliser l’IA dans ce cadre doit être réalisé d’une manière éthique et respecter les données privées des apprenants et des autres intervenants ;
  • Cerner les risques, les défis, les contraintes, les opportunités et les limites par rapport à l’implémentation d’une IA responsable dans le cadre de la solution proposée ;
  • Développer à partir de la solution proposée, un(des) composant(s) sous la forme de plugins/greffon Moodle, susceptible(s) de passer le processus de validation de Moodle et d’intégrer le répertoire des plugins Moodle :
    • S’assurer que le(s) composant(s) à développer répondent aux critères de transparence, d’ouverture (open-source), d’accessibilité et d’adaptabilité à l’évolution des réglementations.
    • S’assurer du développement du(des) composant(s) selon les standards de développement des plugins Moodle, afin qu’il(s) puisse(nt) être publié(s) dans le répertoire des plugins de Moodle.
  • Tester et valider le(les) composant(s) développé(s) en situation réelle afin d’évaluer leur efficacité / utilisabilité ;
  • Mettre en œuvre le processus de publication du(des) composant(s) développé(s) dans le répertoire des plugins de Moodle jusqu’à ce qu’il(s) devienne(nt) accessible(s) à la communauté ;
  • Rédiger un manuel détaillé pour l’installation et l’utilisation du(des) composant(s) développé(s) ;
  • Proposer un mécanisme de maintenance du(des) composant(s) développé(s) ;
  • Prendre part à une réunion de clôture afin de présenter les résultats et recueillir les observations et les amendements des présents ;
  • Ajuster et finaliser les livrables à la suite de la réunion de clôture.

Les livrables attendus au niveau de la composante 2 sont :

  • Un document, en amont de la réunion de démarrage, précisant la méthodologie à mettre en œuvre et le chronogramme d’exécution des activités pour la réalisation des objectifs fixés de la composante 2 du projet, à présenter lors de la réunion de démarrage ;
  • Un rapport de la réunion de démarrage ;
  • Un rapport des résultats de l’étude menée pour la proposition de la solution innovante (identification des thématiques à traiter et du(des) composant(s) à développer) ;
  • Un document de conception de la solution et du(des) composant(s) innovant(s) à développer sous la forme de plugins/greffons Moodle comprenant :
    • Les spécifications fonctionnelles et non fonctionnelles du(des) composant(s) ;
    • Les modalités concrètes pour l’implémentation d’une IA responsable dans le cadre de la solution proposée ;
    • Les modalités concrètes pour le respect des standards de développement Moodle et pour la publication du(des) composant(s) dans le répertoire des plugins de Moodle ;
    • Les modalités de tests et de validation du(des) composant(s) développé(s).
  • Le(les) composant(s) développé(s) accessible(s) dans le répertoire des plugins de Moodle ;
  • Un manuel détaillé pour l’installation et l’utilisation du(des) composant(s) développé(s) ;
  • Un document proposant un mécanisme de maintenance du(des) composant(s) développé(s) ;
  • Un rapport de la réunion de clôture ;
  • Un rapport final ainsi que les différents livrables du projet mis à jour intégrant les observations de la réunion de clôture le cas échéant.

Les différents livrables doivent être produits en langue française. Le composant doit supporter le multilinguisme comprenant obligatoirement la langue française.

Note : Le modèle de propriété intellectuelle du(des) plugin(s)/greffon(s) Moodle développé(s) dans le cadre de cette composante de l’appel sera négocié et inclus dans la convention d’appui qui sera signée entre l’AUF et l’établissement porteur du projet.

Pour cette composante un financement pouvant atteindre 20 000 € sera octroyé à l’équipe de recherche dont la proposition du projet portant sur le « Développement de solutions innovantes et adaptatives dans le domaine de la formation numérique à distance, en mettant en œuvre des technologies inhérentes à l’Intelligence Artificielle pour améliorer l’expérience d’apprentissage des apprenants » est sélectionnée.

Les dépenses éligibles dans le cadre de la composante 2 de cet appel de Recherche & Innovation sont :

  • Les frais de personnel ;
  • Les frais de consultation professionnelle ;
  • L’acquisition d‘outils et de licences logicielles pour les besoins de développement ;
  • Les frais de développement informatique et technologique (analyse informatique et technologique, programmation, graphisme, traitement de l’image, vidéo, etc.), de tests et de mise en service ;
  • L’acquisition de ressources documentaires (ouvrages, articles, documents pédagogiques, etc.).

Peuvent participer à ce projet (composante 2), les équipes de recherche ayant la formation, la spécialisation et l’expérience requises pour l’aboutissement du projet.

Ces équipes devront :

  • Avoir une expérience avérée dans le domaine des technologies éducatives et de la pédagogie numérique, plus spécifiquement dans la(les) thématique(s) choisie(s) dans le cadre de cette composante ;
  • Avoir une expérience confirmée dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et particulièrement celle appliquée au numérique éducatif ;
  • Avoir une expérience avérée dans le développement informatique des outils adaptatifs de l’Intelligence Artificielle, en particulier le développement des plugins/greffons Moodle ;
  • Avoir une parfaite maîtrise de la langue française écrite et orale.
5. Durée du projet
  • La durée du projet pour la composante 1 ne pourra pas excéder huit (08) mois calendaires.
  • La durée du projet pour la composante 2 ne pourra pas excéder douze (12) mois calendaires.

La date effective de démarrage des projets sera mentionnée dans la convention qui sera signée entre l’AUF et l’établissement membre porteur auquel est rattaché le coordonnateur scientifique de l’équipe de recherche sélectionné.

6. Dossier de candidature

Les candidatures seront soumises via le formulaire de candidature en ligne accessible depuis la plateforme : https ://appelsprojets.auf.org.

Le dossier de candidature doit comprendre les pièces suivantes :

  • Le formulaire de candidature en ligne dûment rempli (informations de l’établissement membre porteur, du (de la) coordonnateur(trice) scientifique, description du projet de la composante concernée, références, etc.) ;
  • Les documents suivants sont à joindre au formulaire de candidature :
  • Lettre(s) d’engagement de l’établissement membre de l’AUF porteur du projet auquel appartient le coordonnateur scientifique de l’équipe de recherche candidate et dans le cas d’un consortium, de tous ses membres, signée(s) par la/les Plus Haute(s) Autorité(s) (PHA(s)) respective(s), indiquant la composante choisie, l’identité du (de la) coordonnateur(trice) scientifique du projet et les motivations de l’établissement ou des établissements pour répondre à cet appel (en format pdf).
  • Curriculum Vitae du coordonnateur scientifique retraçant les principales qualifications, compétences et expériences en rapport avec les objectifs de l’appel et de la composante choisie, ainsi que toute information et document attestant de l’expérience nécessaire pour exécuter à bien le projet (en format pdf).
  • Liste des membres de l’équipe du projet + Budget prévisionnel détaillé du projet en euros + Calendrier prévisionnel d’exécution du projet : (en format Excel, cf. modèle), Il est à noter que chaque composante à son propre modèle Excel :
  • Autre(s) document(s) en appui à la proposition du projet (facultatif) (formats de fichiers acceptés : pdf, xls, xlsx doc, docx et odt).

Toutes les pièces constitutives du dossier doivent être rédigées en français.

7. Critères de sélection

Les propositions de projets reçues seront évaluées sur la base des critères suivants :

  • Adéquation entre la proposition du projet et les objectifs de l’appel et de la composante choisie ;
  • Pertinence et qualité scientifique et technique de la proposition de projet présentée ;
  • La qualité du consortium (s’il y a lieu) ;
  • Réalisme de l’échéancier et du budget présentés : capacité à atteindre les objectifs fixés et à obtenir les résultats attendus ;
  • Qualité et expertise du coordonnateur scientifique et des autres membres de l’équipe de recherche dans le domaine de la composante choisie ;
  • Références de l’équipe de recherche dans le domaine de la composante choisie ;
  • Modalités proposées de valorisation et de dissémination des résultats obtenus ;
  • Mesures proposées pour une utilisation éthique et responsable de l’Intelligence Artificielle dans le cadre du projet.
8. Politique de confidentialité de l'AUF

Les données personnelles collectées via les formulaires d’inscription dans les services de l’AUF sont à l’usage exclusif de l’AUF. Ces informations sont utilisées pour vous permettre d’accéder à ces services et uniquement à cette fin. L’AUF s’engage à ne pas céder les données collectées à des tiers. En aucun cas, ces données ne peuvent faire l’objet d’abus ou d’actes pouvant porter atteinte à la vie privée ou à la réputation des personnes concernées. Conformément au Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne, vous disposez d’un droit d’accès, de modification et d’opposition à vos données personnelles stockées sur la plateforme d’appels à projets.

Conformément au RGPD, les participants à l’appel acceptent l’utilisation par l’AUF de leurs données à caractère personnel, exclusivement dans le cadre du présent appel à projets. L’AUF s’engage à garantir la confidentialité des propositions qui lui sont adressées et veille à ce que soit assurée la sécurité du stockage des propositions.

9. Calendrier de l'appel
  • Date de début de soumission des dossiers : 12 mars 2024.
  • Date limite de soumission des dossiers : 02 mai 2024 à 23h59 heure de Tunis (UTC+1).
  • Date prévisionnelle de notification des résultats : 10 – 14 juin 2024.
  • Conventionnement des projets retenus : 19 juin – 17 juillet 2024.

La soumission du dossier de candidature se fait à travers la plateforme d’appels à projets : https ://appelsprojets.auf.org.

Pour toute demande d’informations, écrire à : ific@auf.org

Attention :

  • Les dossiers incomplets ne seront pas étudiés.
  • Les documents transmis doivent être obligatoirement rédigés en français.
  • Un établissement peut déposer plusieurs projets. Chaque projet devant faire l’objet d’une soumission séparée.

Télécharger le texte intégral de l’appel ici

Calendrier

Date d'ouverture : 12 mars 2024
 Date limite de soumission : 02 mai 2024 à 23h59, heure de Tunis (UTC+1)
Formulaire de candidature
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