La réussite académique est cruciale pour le développement personnel et professionnel, surtout en sciences informatiques. Elle dépend de facteurs personnels et socio-économiques. Comprendre ces variables est essentiel pour orienter les étudiants. Les données sur les post-bacheliers, comme l'âge, le genre et le soutien parental, offrent des insights sur ce qui favorise ou entrave la réussite. L'analyse de ces données peut révéler des corrélations utiles pour développer des modèles prédictifs, aidant à anticiper les performances et à réduire le taux d'échec. Cette étude explore des méthodes de prédiction via des techniques statistiques et d'apprentissage automatique.