Planifier un cursus universitaire à partir de sources officielles reste un problème complexe : les informations sont dispersées entre catalogues, pages de départements, points d’accès JSON et PDF, souvent sans schéma commun. Dans cet article publié sur arXiv, les auteurs proposent KnowPlan, un système qui traite séparément deux étapes souvent entremêlées : la reconstruction du curriculum de l’établissement, puis l’optimisation d’un parcours adapté à un étudiant.
Le premier composant, CatalogBrowse, explore les sources sans dépendre d’un profil utilisateur. Son objectif est d’extraire les obligations académiques de manière systématique, avec une logique de terminaison fondée sur un « certificat de clôture » plutôt que sur un simple seuil de récompense. La sortie prend la forme de trois documents JSON liés à leur provenance, afin de rendre l’extraction traçable et exploitable en aval.
Le second module, DegreeMap, consomme uniquement ces documents structurés. Il transforme les exigences en un hypergraphe typé, puis optimise le parcours avec CP-SAT selon plusieurs critères hiérarchisés : faisabilité stricte, horizon de complétion, charge et risque, utilité personnalisée et valeur optionnelle. Cette séparation vise à éviter qu’un planificateur n’oriente lui-même la collecte et ne manque des informations qu’il n’avait pas anticipées.
Sur un ensemble large de 100 universités et un jeu plus dense de six établissements, les auteurs rapportent 96,2 % de rappel d’inventaire, 88,7 % de récupération de sources masquées et 47 % d’accès aux sources en moins qu’un crawler exhaustif. DegreeMap maintient 100 % de faisabilité sur les contraintes dures et améliore l’utilité personnalisée de +0,066 face à la meilleure base de comparaison citée. Enfin, le pipeline complet certifie 99,5 % des requêtes, avec un écart d’utilité de 0,015 par rapport à un graphe de référence privilégié. Ces résultats restent à apprécier dans le cadre d’une prépublication arXiv, donc avant évaluation par les pairs.