L'équipe EvoClass a remporté le championnat de la piste Society and Sustainability lors de la finale Asie-Pacifique du Huawei Developer Competition 2025. Son projet primé, EvoClass, applique l'IA multi-agents à l'enseignement et à l'apprentissage, en reliant la recherche à une plateforme éducative déjà utilisée dans un cours universitaire.
Un championnat de piste parmi 192 projets régionaux
Selon le rapport de compétition de Huawei Cloud Hong Kong, la présentation finale a eu lieu le 19 novembre 2025 à The Hong Kong Polytechnic University, suivie de la cérémonie de remise des prix le 20 novembre. La compétition a réuni près de 1 000 développeurs et 192 projets issus de 10 pays et régions.
Quinze équipes se sont qualifiées pour la finale : neuf dans la catégorie Society and Sustainability et six dans la catégorie Finance. Les finalistes ont présenté leurs projets et répondu aux questions d'un jury composé de profils issus de l'investissement, du monde académique et de la technologie. L'équipe EvoClass a reçu le championnat Society and Sustainability, une catégorie qui distingue les applications à valeur sociale.
L'équipe de recherche derrière EvoClass
L'équipe EvoClass est rattachée au Department of Data Science and Artificial Intelligence de PolyU. Le professeur Ran Cheng dirige le projet, avec les doctorants Beichen Huang, Zhenyu Liang et Bowen Zheng comme membres principaux. Leurs travaux transposent la recherche sur les agents IA dans un cadre éducatif.
Faire entrer l'IA multi-agents dans l'apprentissage
EvoClass est conçu autour d'un environnement d'apprentissage dans lequel des agents IA se développent aux côtés des étudiants. PolyU décrit une plateforme qui fournit des retours éclairés par le contexte d'apprentissage et automatise les tâches pédagogiques répétitives, dans le but de rendre le soutien personnalisé plus accessible.
La question pédagogique qui sous-tend cette approche est concrète : comment les apprenants peuvent-ils recevoir une aide adaptée à ce qu'ils étudient, tandis que les enseignants conservent du temps pour l'explication, la discussion et une conception réfléchie des cours ? La technologie trouve ainsi une finalité claire dans l'enseignement et l'apprentissage.
Une mise en pratique en classe à PolyU
PolyU indique qu'EvoClass a été déployé dans le cours DSAI2201 : Data Structures and Algorithms. L'annonce de l'université fait état d'un engagement accru des étudiants et d'une charge de travail réduite pour les enseignants dans ce cadre, sans fournir de résultats chiffrés.
Cette expérience en classe relie le projet à des besoins pédagogiques réels. Un cours constitue aussi un cadre pour examiner si le soutien est utile selon les différents sujets, comment les étudiants réagissent aux retours et où les enseignants ont besoin de davantage de contrôle. Ce sont là des questions importantes pour évaluer l'IA éducative au-delà d'une démonstration de compétition.
De la reconnaissance en compétition à la valeur éducative
Le championnat est une étape marquante pour l'équipe EvoClass. Sa portée à plus long terme réside dans les objectifs pédagogiques du projet : des retours d'apprentissage utiles, plus de marge pour que les enseignants se concentrent sur l'enseignement, et un accès élargi au soutien. Pour EvoClass, ces objectifs donnent un contexte à la distinction et une base pour discuter du développement de la plateforme.
Pour aller plus loin
Lire l'annonce par PolyU de la distinction de l'équipe EvoClass pour en savoir plus sur l'équipe et le contexte de la classe.
Consulter le rapport de compétition de Huawei Cloud Hong Kong pour le calendrier de la finale, la structure des pistes et les résultats.