#EducationAuxMedias et #EMI @Superdemain : une vision globale des usages numériques

Associé depuis de nombreuses années à l’association d’éducation aux médias lyonnaise Fréquence Ecoles, j’ai participé le 8 juin 2018 à ma 7ème édition du rendez-vous annuel Superdemain. Cet évènement  a pris cette année la forme d’un Forum des compétences numériques et des métiers de demain et s’est tenu dans l’enceinte du Lycée Lafayette de Clermont-Ferrand.

Superdemain au Lycée Lafayette de Clermont-Ferrand

Superdemain au Lycée Lafayette de Clermont-Ferrand @Seb Fotovideo

La galaxie des technologies et des compétences techniques et comportementales était organisée autour de quatre grandes thématiques :

– Identité Numérique & Réseaux Sociaux ;
– Data & Fabrication Numérique ;
– Code, Robotique & Algorithme ;
– Informations et Communication.

Le parcours et les contenus pédagogiques devaient en outre être accessibles à tous les participants : élèves du secondaire, professeurs, professionnels de l’éducation et de l’accompagnement des jeunes, décideurs politiques locaux et régionaux…
L’objectif de la journée est d’amener tous les participants à découvrir eux-mêmes que ce sont les données, les algorithmes et leurs usages qui sont à la base de toutes les technologies et applications qui leur ont été présentées.

Qu’ils s’agisse :
– des images et textes émis par les participants de la Social Media Room ;
– des instructions fournies aux robots de l’espace Code, Robotique et Algorithme ou à l’imprimante 3D des Makers ;
– des autoportraits que nous fournissons aux exploitants des médias et réseaux sociaux ;
ce sont bien les données (=data) qui sont à la base des développements technologiques les plus récents.

Et il semble que c’est la direction générale indiquée par les innovations technologiques et économiques à venir.

Exploiter les données ET éviter d’être exploité par ses données

De nombreuses locutions à la mode (big data, data scientist, data driven…) ont familiarisé le grand public avec le terme Data. Mais il n’est pas forcémment clair pour tout le monde qu’il peut s’agir de « likes », de coordonnées GPS, de #hashtags, de commentaires, de prix de vente, d’historiques de navigation, d’horaires et de méthodes de connexion…
En leur permettant de constater que ces fameuses données sont très hétéroclites et que nombre de nos activités quotidiennes (allumer son téléphone, valider un titre de transport, rechercher des informations sur Internet, programmer un enregistrement, envoyer un mail…) en génèrent sans que nous en soyions nécessairement conscients, nous cherchons à leur faire toucher la variété des usages qui pourront en être faits par des entreprises privées ou des organismes publics.

Espace Identité Numérique & Réseaux Sociaux de Superdemain @Seb Fotovideo

Il est d’ailleurs intéressant de souligner que dans l’espit de nombreux utilisateurs, il est encore difficile de distinguer les aspects quantitatifs des données (l’enveloppe Data, le réseau de données…) des enjeux qualitatifs (la nature des données et des usages qui peuvent en être faits).

L’interêt des espaces présentés à Superdemain est qu’ils abordaient et illustraient tous une facette de ces Data. Cet aspect des nouvelles technologies était très rapidement présenté aux visiteurs, soit via leur exploitation à but commercial, soit en montrant l’utilisation que peuvent en faire les citoyens qui décideraient d’en prendre le contrôle.

Il est indispensable d’expliciter la nature exacte de ces fameuses données. Mais cette connaissance ne suffit pas à comprendre comment les Gafam (et les autres) en tirent profit et pourquoi ils sont donc prêts à beaucoup de manipulation pour en poursuivre l’exploitation en toute tranquilité.
Pour comprendre cela, il faut s’intéresser au second fil rouge de Superdemain : les algorithmes.

Les algorithmes, moteurs alimentés par des data

J’ai été assez étonné lorsque mon fils de cinq a commencé à me parler d’algorithme à propos d’un travail qu’il avait effectué en Maternelle : il s’agissait pour lui d’enfiler sur une ficelle des perles de couleurs en respectant un ordre bien défini : l’algorithme.

Si Wikipédia fournit une définition très complète et détaillée de l’algorithme, il suffit d’expliquer qu’il s’agit d’une méthode permettant de décomposer une opération complexe en une suite d’opérations simples. Les données sont alors à la fois les objets et les résultats des algorithmes : c’est ainsi que nos historiques d’achats sur Amazon (data) alimentent un algorithme qui nous soumet des recommandations (data) et que nos réactions (data) à ces recommandations permettent d’affiner l’algorithme pour en renforcer l’efficacité (= transformation de recommandations en achats).

Comprendre la mécanique des recommandations pour s'émanciper de la pression publicitaire

Comprendre la mécanique des recommandations pour s’émanciper de la pression publicitaire @Seb Fotovideo

Dans la société dans laquelle nous évoluons, il pourrait être tentant de considérer que data et algorithmes sont des outils aux conséquences globalement négatives (pression publicitaire, mise en avant de contenus massivement appréciés plutôt qu’appréciables, atteinte à la vie privée, etc…).
Comme dans toutes les productions de Fréquence Ecoles, ce n’est pourtant ni l’objectif, ni l’intention des présentations et ateliers.
Data et algorithme ne sont instrinsèquement ni bons ni mauvais.
C’est du côté des usages que toutes les dérives sont possibles.

L’importance de la compréhension des principes d’un algorithme découle essentiellement de la possibilité des citoyens, consommateurs et professionnels, de s’approprier la pensée algorithmique pour améliorer leurs performances et leur compréhension des enjeux du numérique et des opportunités qu’il recelle.

Pour adopter ou développer une pensée algorithmique, il faut commencer par s’approprier les briques élémentaires des NTIC (principes binaires de l’informatique, nature et fonctionnement d’Internet, nature et usages des données, principe de l’algorithmie).
L’objectiuf est ensuite d’être capable d’analyser finement diverses problématiques en les décomposant en questions simples.
Questions auxquelles il est aisé d’obtenir des réponses pour avoir une vision complète, réaliste et non biaisée des diverses options disponibles.

Comprendre les data et les algorithmes, c’est au final faire disparaître la magie de l’informatique et de l’Internet pour voir ces merveilleux outils de communication pour ce qu’ils sont réellement (et pour ce qu’ils pourraient être !).

Ce qui nous amène aux usages, mantra de Fréquence Ecoles pour tout ce qui touche aux nouvelles technologies et enjeu majeur de l’appropriation pour toutes les catégories d’utilisateurs.

Pensée algorithmique et usages d’internet

Pour envisager les usages que des tiers peuvent avoir de nos données, il convient d’accepter un postulat de base de l’économie et de la sociologie : les actions découlent des incitations que recoivent les acteurs d’un système. Pour les entreprises privées, l’incitation est (globalement) le gain financier. Pour les individus et les organisations à but non lucratif, il peut s’agir de l’influence, du pouvoir ou de la sécurité.
Accepter ou refuser en toute conscience de fournir certaines données personnelles nécéssite d’être capable d’imaginer ce qui pourra en être fait.

Renseigner un questionnaire pour améliorer la prise en charge des malades n’est pas équivalent à répondre à une enquête pour concevoir des emballages encore plus attrayants pour les enfants… Pour choisir de répondre à l’un mais pas à l’autre, il faut être capable de formuler les objectifs et intentions des émetteurs et d’imaginer ce qu’ils pourront tirer des données que nous acceptons de leur fournir. Pour cela, il faut être capable de penser comme eux.

Ce n’est qu’en maîtrisant la notion de données, d’algorithme et en comprenant les objectifs des organismes qui tentent de les exploiter que l’on peut prendre des décisions éclairées dans ce domaine.

Objets et acteurs des usages numériques

Mais, chez Fréquence Ecoles, lorsque l’on parle des usages, il s’agit surtout de ceux qui devraient être développés par tout un chacun pour exploiter tous ces outils, afin de gagner en compétences, en réactivité, en employabilité, etc.
Une fois les notions de data et d’algorithmes intégrées, observer les NTIC par le biais des usages, c’est ôter toutes les couches de complexification volontaire et de jargon technologique pour faire comprendre à chacun qu’il n’est nul besoin d’être informaticien pour utiliser intelligement un outil informatique connecté.
C’est, par exemple, expliquer qu’utiliser un média social pour faire connaître un service, un produit ou une opinion recquiert des compétences communicationnelles, rédactionnelles et iconographiques, et non technologiques.
C’est également comprendre qu’utiliser efficacement un moteur de recherche est à la portée de chacun à partir du moment où l’on accepte de l’utiliser pour vérifier une hypothèse plutôt que pour lui poser une question.
C’est, enfin, accepter que la valeur ou l’utilité d’une pièce produite par impression 3D réside dans sa conception, et non dans la machine qui la fabrique au final.

S’intéresser et promouvoir les usages d’internet, des médias sociaux, de la fabrication additive, de la robotique, c’est tenter de faire comprendre à chacun que ces domaines ne doivent pas être les prés carrés des experts de l’informatique, de l’industrie, du marketing ou de la communication, mais que chacun a les moyens d’en faire des outils au service de son métier, de sa créativité, de ses loisirs et passions, etc.

Et c’est parcequ’au fil des discussions, ateliers et rencontres de cette édition de Superdemain, j’ai eu régulièrement la sensation de permettre à mes interlocuteurs d’entamer ce parcours vers une compréhension globale et décompléxée de ces enjeux qu’une fois encore, j’ai éprouvé une réelle satisfaction à l’issue de cette journée harassante, mais joyeuse et conviviale.

 

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À propos Christophe Doré
Consultant et formateur en veille stratégique et communication écrite, j'accompagne les entreprises, associations et collectivités dans la résolution de leurs problématiques d'émission et de réception d'informations : rédaction, recherche, analyse, diffusion de données utiles à leur fonctionnement.

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