Ce papier vise à évaluer l'efficacité des institutions d'enseignement supérieur en Guinée, en utilisant la méthode de l'Analyse de l'Enveloppement des Données (DEA) sous le modèle BCC (Banker, Charnes, Cooper), couplée avec des approches d'Intelligence Artificielle (IA). La Guinée compte 18 établissements d'enseignement supérieur, dont 6 universités et 13 instituts. L'étude, axée sur les résultats, visait à déterminer la performance relative de ces institutions en fonction de plusieurs indicateurs clés tels que les ressources financières, le personnel enseignant, les infrastructures et les résultats académiques. Cinq modèles différents ont été utilisés, variant en fonction des intrants et des extrants sélectionnés. L'analyse DEA-BCC révèle que 70% des universités et 78,3% des instituts sont efficients, avec une efficience globale de 75,6% pour l'ensemble des institutions évaluées. L'intégration de l'IA permet d'affiner l'analyse en détectant des modèles et des facteurs de performance souvent négligés. Ce travail fournit donc une base solide aux décideurs pour optimiser la gestion des ressources dans le secteur de l'enseignement supérieur en Guinée.
This paper aims to assess the efficiency of higher education institutions in Guinea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method under the BCC (Banker, Charnes, Cooper) model, coupled with Artificial Intelligence (AI) approaches. Guinea has 18 higher education institutions, including 6 universities and 13 institutes. The output-oriented study set out to determine the relative performance of these institutions according to several key indicators such as financial resources, teaching staff, infrastructure and academic results. Five different models were used, varying according to the inputs and outputs selected. The DEA-BCC analysis reveals that 70% of universities and 78.3% of institutes are efficient, with an overall efficiency of 75.6% for all institutions evaluated. The integration of AI makes it possible to refine the analysis by detecting patterns and performance factors that are often overlooked. This work thus provides a solid basis for decision-makers to optimize resource management in Guinea's higher education sector.