Faculté des sciences de l'éducation · Université Laval

Ange Adrienne Nyamen Tato

Professeure adjointe — Technologie éducative

Je m'intéresse aux fondements théoriques des algorithmes d'apprentissage machine et à leurs applications en éducation, ainsi qu'à l'intelligence artificielle générative et à ses implications — éthique, impact environnemental, biais — pour l'enseignement et l'apprentissage.

Portrait d'Ange Adrienne Nyamen Tato

À propos

Je suis titulaire d'un doctorat et d'une maîtrise en informatique (intelligence artificielle) de l'Université du Québec à Montréal, ainsi que d'un diplôme d'ingénieure en systèmes d'information de l'École Mohammedia des ingénieurs, au Maroc.

J'ai travaillé comme spécialiste en intelligence artificielle chez Beam Me Up Augmented Intelligence de 2018 à 2022, tout en réalisant un stage postdoctoral de 2020 à 2022 en apprentissage profond appliqué à l'aéronautique, dans le cadre d'un projet mené en partenariat avec Bombardier et CAE. J'ai également enseigné à titre de chargée de cours à l'UQAM, avant de rejoindre l'École de technologie supérieure de Montréal comme professeure-enseignante à partir de l'automne 2022.

Depuis mai 2024, je suis professeure adjointe au sein du programme de technologie éducative à l'Université Laval, où je suis affiliée au Centre de recherche et d'intervention sur la réussite scolaire (CRIRES) et à l'Institut Intelligence et Données (IID).

Axes de recherche

IA générative en éducation

Rôle des connaissances antérieures, échafaudage adaptatif et frontière entre soutien à l'apprentissage et substitution à l'activité cognitive.

Systèmes tutoriels intelligents

Modélisation des apprenants, suivi des connaissances (knowledge tracing) et raisonnement logique assisté par IA.

Jeux sérieux

Conception de jeux pour le développement de compétences, dont le raisonnement socio-moral et le raisonnement clinique.

Fouille de données éducationnelles

Modélisation et prédiction du comportement des apprenants à partir de données d'apprentissage.

Projets de recherche →

Encadrement →

Dix doctorant·e·s actuellement encadré·e·s en technologie éducative et en mesure et évaluation.

Carnet →

Publications →

Towards Predicting Complex Carpooling Trajectories with Context-Augmented BERT-LLM in Chaotic Environments
Daril Kengne, Roger Nkambou, Ange Tato, Clara Lacourarie — 2026
Leveraging LLMs for Bayesian and Deep Knowledge Tracing in the Logic-Muse Intelligent Tutoring System
Ange Tato, Roger Nkambou — Intelligent Tutoring Systems, 2025