Abstract FR:

Les techniques d'enseignement à distance se développent à un rythme rapide. Souvent, les concepteurs de programmes sont fascinés par les dernières technologies sans aborder les problèmes sous-jacents liés aux besoins des apprenants. Ce type de système doit garantir l'égalité d'accès aux systèmes dans le processus éducatif et de s'adapter aux nouveaux rôles de l’institution formatrice et de l'apprenant. Un point important concerne la confiance associée aux résultats des épreuves réalisées en ligne sur le processus d'apprentissage à distance. L’enseignement supérieur encourage les écoles et universités à lutter contre la tricherie plus efficacement et s’intéresse plus sur la qualité et l’intégrité de l’apprentissage à distance. La surveillance en ligne inclut tous les processus automatisés qui aident à sécuriser un événement d’évaluation à distance. En effet, plusieurs organismes reconnaissent enfin les faiblesses de la sécurité de la surveillance traditionnelle. La croissance rapide des nouvelles technologies auxquelles un nombre croissant de personnes dans le monde peut accéder a permis la multiplication des offres de formation en ligne. Parallèlement, cette évolution rapide a sans aucun doute entraîné une augmentation du nombre de tentatives de fraude aux examens. Par ailleurs, il existe différentes attaques possibles menaçant la vie privée des individus. L'apprenant peut être confronté à un vol d'identité ou à une tentative de réalisation d'actions frauduleuses, il est donc obligatoire de les contrer et de définir les exigences nécessaires à la gestion des examens et à la protection des données personnelles.Le but de cette thèse est de répondre au besoin de surveillance d'un examen à distance par intégration d’une solution basée sur une technologie actuelle avec des modalités biométriques différentes et la mise en œuvre d'un système de surveillance automatisé pour surveiller et vérifier l’identité des apprenants durant un examen en ligne. Dans ce travail, nous avons mis en place une application biométrique multimodale innovante avec deux modalités : la dynamique de frappe au clavier et la reconnaissance faciale afin de vérifier l’identité des apprenants lors d’un examen à distance.La biométrie est un sujet de recherche actif en raison de son utilité pour un large éventail d’applications, elle fait référence à l'exploitation de caractéristiques physiologiques ou comportementales d'un individu à des fins d'authentification ou d'identification. Notre système biométrique basé sur la collecte et le traitement des données personnelles respecte le Règlement européen Général sur la Protection des Données (RGPD). Un module de détection et de vérification d'identité a été intégré et utilisé à l'échelle industrielle pour plusieurs épreuves à distance. Nous avons mis en place un autre système pour la détection de la fraude permettant d’évaluer l’environnement de l’apprenant durant un examen à distance. En effet, plusieurs techniques basées sur l’analyse d’image, le traitement du signal sonore et les événements clavier ont été utilisées afin de détecter les actions frauduleuses avec une solution basée sur l'apprentissage automatique. Un système biométrique multimodal muni d'un outil de protection des données et l’analyse environnementale peut jouer un rôle décisif pour améliorer la vérification d'identité des apprenants et détecter les évènements inhabituels sans atteindre à la vie privée des apprenants. Le système biométrique proposé est efficace contre l'usurpation d'identité et résout une partie importante de la fraude d'un examen à distance avec un niveau de précision de détection des comportements inhabituels élevé. Nous démontrons sur des bases de données de la littérature et des jeux de données opérationnels l'intérêt de l'approche proposée dans cette thèse.