Contexte: L’Expérience Autotélique (Flow) est un état psychologique humain fortement corrélé à l’auto-efficacité, la motivation, l’engagement et la persistance, notamment dans des contextes de formation à distance, et/ou en ligne. Ainsi, l’implémentation dans un tableau de bord d’indicateurs en permettant la détection rapide et simple, notamment via le modèle du flow en éducation (EduFlow) serait d’une très grande utilité pour renforcer la réussite des étudiants. Méthode: Nous associons les résultats de deux instruments psychométriques (n ~ 1000) à des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour calculer un modèle prédictif de présence et absence de l’Expérience Autotélique à travers ses composantes : l’absorption cognitive, transformation du temps, perte de la conscience de soi, et l’expérience autotélique. Résultats: Les résultats de cette recherche fournissent un instrument de détection de l’Expérience Autotélique fiable (précision > 75%) et relativement simple à incorporer dans des Tableaux de Bord existants. Discussion: Il est nécessaire d’améliorer la fiabilité de l’échantillon de données d’entrée et d’en augmenter le nombre d’effectifs. Nous discutons également les limites de notre étude et les étapes à suivre dans les futures recherches.