L'engagement des apprenants dans leurs cours, avec leurs enseignants ou leurs pairs, a de nombreux bénéfices (augmentation de l’attention, réflexion, etc.) est au cœur de leur expérience d'apprentissage. Cependant, les méthodes permettant de susciter cet engagement ne sont pas évidentes. À l'Université de Canterbury (UC), nous avons eu recours à l'analytique de l’apprentissage et à l'apprentissage machine pour créer le système Analytics for Course Engagement (ACE), qui permet d'identifier rapidement les étudiants qui risquent de se désengager et d'apporter une réponse institutionnelle. Les données sont individualisées et partagées avec le personnel et les étudiants par le biais de tableaux de bord interactifs personnalisés, intégrés à l’environnement numérique d’apprentissage (Moodle). L'accès à ces informations favorise une plus grande autodirection des étudiants en leur donnant un aperçu de leur engagement relatif, en permettant une identification des aspects nécessitant une attention particulière. Pour les enseignants, ACE offre des données en temps réel sur l'engagement des étudiants et leurs résultats scolaires, autant individuellement qu’au niveau de la classe, pouvant ainsi améliorer les pratiques d'enseignement. Cette présentation présentera l’utilisation institutionnelle du projet ACE, en ciblant son impact sur l'apprentissage, en promouvant un ENA dynamique, dans une approche fondée sur les données.