L'IA s'est révélée être un assistant puissant pour les évaluateurs professionnels. Toutefois, il est essentiel de reconnaître que l'IA est un assistant plutôt qu'une solution autonome. Certains utilisateurs de l'IA ont tendance à trop s'y fier sans faire preuve d'esprit critique et de jugement humain, ce qui conduit à des résultats médiocres. Lorsqu'elle est utilisée de manière appropriée, l'IA peut considérablement améliorer le processus d'évaluation en automatisant des tâches, en analysant de grands volumes de données et en fournissant des informations précieuses. Elle peut aider les évaluateurs dans la collecte, l'organisation, l'analyse et la visualisation des données, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité. Les capacités de l'IA en matière d'analyse de texte et d'analyse prédictive permettent aux évaluateurs de découvrir des modèles, des sentiments et des tendances, ce qui favorise la formulation de recommandations et la prise de décisions plus précises. Néanmoins, il est essentiel que les évaluateurs fassent preuve de prudence et maintiennent une approche équilibrée. L'expertise humaine, l'esprit critique et la compréhension du contexte restent essentiels pour interpréter les informations générées par l'IA et garantir leur validité. Les évaluateurs doivent filtrer et valider les résultats générés par l'IA, en tenant compte des limites et des biais potentiels des algorithmes.
L'engagement des parties prenantes commence dès les premières étapes d'un programme (conception) et se poursuit jusqu'à la clôture (et l'évaluation). Il s'agit là d'un indicateur clé de communication. Les évaluateurs doivent impliquer largement les parties prenantes concernées par le biais d'un processus de communication efficace afin de garantir un retour d'information précis et utile.
Les évaluateurs doivent présenter leurs résultats de manière claire et fournir des recommandations exploitables. Une présentation claire et convaincante des résultats, associée à des recommandations ciblées adaptées aux différents groupes de parties prenantes, peut maximiser le potentiel des connaissances issues de l'évaluation à conduire à des actions significatives. Une fois le rapport d'évaluation terminé, les parties prenantes doivent être informées des résultats dans leur propre langue et avoir la possibilité de fournir un retour d'information final.
Mohammed Al-Mussaabi
L'IA s'est révélée être un assistant puissant pour les évaluateurs professionnels. Toutefois, il est essentiel de reconnaître que l'IA est un assistant plutôt qu'une solution autonome. Certains utilisateurs de l'IA ont tendance à trop s'y fier sans faire preuve d'esprit critique et de jugement humain, ce qui conduit à des résultats médiocres. Lorsqu'elle est utilisée de manière appropriée, l'IA peut considérablement améliorer le processus d'évaluation en automatisant des tâches, en analysant de grands volumes de données et en fournissant des informations précieuses. Elle peut aider les évaluateurs dans la collecte, l'organisation, l'analyse et la visualisation des données, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer l'efficacité. Les capacités de l'IA en matière d'analyse de texte et d'analyse prédictive permettent aux évaluateurs de découvrir des modèles, des sentiments et des tendances, ce qui favorise la formulation de recommandations et la prise de décisions plus précises. Néanmoins, il est essentiel que les évaluateurs fassent preuve de prudence et maintiennent une approche équilibrée. L'expertise humaine, l'esprit critique et la compréhension du contexte restent essentiels pour interpréter les informations générées par l'IA et garantir leur validité. Les évaluateurs doivent filtrer et valider les résultats générés par l'IA, en tenant compte des limites et des biais potentiels des algorithmes.