Paul et Pierre - de dos

Paul, mon cousin, mon frère, mon ami,

Nous sommes nés à un an d’intervalle, presque à la même date, au milieu des années 1950, dans la communauté juive de Béja, en Tunisie.  Mon père Henri et sa sœur Nicole – ta mère – s’aimaient tendrement. Nos pères étaient associés dans la même boutique et nous jouions comme des frères dans l’arrière-boutique.

Très jeunes, l’histoire nous a balloté sur l’autre rive de la Méditerranée et nous avons atterri à Toulouse. C’est là que nos destins se sont séparés. Alors que tes parents tenaient bon et construisaient un foyer stable, j’ai été entraîné loin de l’Occitanie par les tourbillons d’un naufrage familial. Mais quand je revenais dans la ville rose visiter mon père pour les vacances de Pâques, ma tante Nicole bien aimée m’accueillait dans sa maison et elle était pour moi une véritable mère. Te souviens-tu quand nous allions ensemble à la bibliothèque, où quand tu me jouais au piano un morceau de musique que tu venais d’apprendre ?  Nous nous amusions d’un mot, d’un son, d’un geste, de tout et de rien. J’ai encore dans mes oreilles l’écho de nos rires…

Paul et Pierre au restau

Lorsque que tu faisais tes études de médecine, tu suivais en même temps des cours de philosophie à l’Université, en cachette de tes parents. Mais j’étais dans la confidence. A l’époque, nous avions d’homériques discussions sur les grands philosophes. Quand nous avons commencé à travailler et à fonder une famille, nous nous sommes un peu perdu de vue. Mais quelle fête, quelle joie, quand nous avions l’occasion de nous revoir ! Paul, tu étais ma référence, un autre moi-même, une version différente de mon destin. Nos deux vies étaient parallèles, elles rimaient comme Pierre et Paul.

Tu étais pour moi une manière de héros : tu aidais les mères à mettre leurs bébés au monde ! Médecin de garde, debout la nuit, tu opérais dans l’urgence pour sauver des vies. Consciencieux, responsable, tu étais toujours au fait des derniers développements de ta spécialité. Moi, quatre fois déraciné, j’enviais le médecin toulousain honorablement connu dans sa ville, aimé de ses patients et de leur famille.

J’aimais errer des heures dans ta bibliothèque de grand humaniste. Lucide, tu t’inquiétais partout de la tentation de la bonne conscience satisfaite. Tu étais ouvert, curieux de l’autre, mais sans jamais renier ton identité. Tu ne t’arrêtais pas à l’opinion moutonnière. Tu étais drôle, sympathique, bon vivant et généreux, mais aussi droit, honnête et authentique jusqu’à la rugosité. Je t’aimais, Paul. Qui ne t’aimait pas ? Ton humanité transparaissait immédiatement dans ton sourire et dans tes gestes.

Paul et Pierre Shabbat

Chacun a son Paul Boubli : le fils, le frère, l’époux, le père, le médecin, l’ami, le collègue… Mon Paul à moi, c’est le jumeau karmique, l’alter ego, l’âme sœur. Paul ! Notre dialogue a duré soixante ans. Mon cœur se brise mille fois à la pensée de ne plus te revoir… Rien n’efface la douleur de te perdre. Mais tu as engendré et élevé avec ta chère épouse Véronique quatre merveilleux enfants qui restent avec nous : Zacharie, Esther, Joseph et Samson. Mais tu lègues un héritage : le bien que tu as fait autour de toi, les étincelles que tu as semé dans nos vies. Par la blessure de mon cœur brisé, je recueille ces étincelles dans ma mémoire. Comprendre, aider, soigner, donner, éclairer le monde autour de soi, voilà l’exemple de courage que tu montres à chacun de nous. Toi – Prince d’une secrète noblesse andalouse – voici que de l’autre côté des larmes, de l’autre côté du temps, tu nous transmets le flambeau.

Bricologie & Sérendipité

Nous avons à résoudre des problèmes complexes au sens d’Edgar Morin : énergie, alimentation, dérèglement climatique, etc, que nous retrouvons “imbriqués” dans le domaine des transports. Individuellement, de nombreuses personnes perçoivent les enjeux et ont identifié des solutions. Mais collectivement les organisations, dans lesquelles ils évoluent, restent bloquées dans des processus et des schémas de décision, sans réelle capacité à évoluer et se transformer à la hauteur. Une des pistes pour expliquer ce paradoxe se trouve dans les mécanismes de l’intelligence collective.

L’intelligence collective est une propriété du vivant qui se manifeste quand plusieurs personnes interagissent avec un objectif commun : trouver une solution, développer un produit, réaliser une oeuvre ou une activité sportive. Un groupe de musique, une équipe de foot ou un service d’une entreprise mettent en oeuvre des actions coordonnées différentes en fonction de leur intelligence collective avec plus ou moins de réussite.

En effet, cette dernière…

View original post 1,403 more words

numerix

“Au pays de Numérix” d’Alexandre Moatti date de 2015, mais il est plus que jamais d’actualité, au moment où Mounir Mahjoubi vient d’être nommé secrétaire d’état au numérique du gouvernement Edouard Philippe. Beaucoup de gens attendent du nouveau président de la République française, jeune et réputé moderniste, un “cours nouveau” en matière de numérique en France. On ne saurait trop recommander la lecture de ce livre à son entourage.

Sur la forme c’est un ouvrage court, facile à lire, qui cultive un ton mesuré et rationnel. Il évoque le plus souvent des sujets que l’auteur connaît de première main, ce qui ne gâte rien. Franchement partisan des usages cognitifs du réseau et de “l’Internet de la connaissance” l’auteur a lui même oeuvré dans le domaine des bibliothèques numériques, a créé plusieurs sites web de type savant et participe de manière active à Wikipedia en français. Même s’il ne cite pas explicitement ces philosophes, on le sent opposé aux diatribes anti-GAFA – Google Apple Facebook Amazon – hystériques de Bernard Stiegler ou Eric Sadin, tout comme aux jugements négatifs à l’emporte pièce d’Alain Finkelkraut sur Internet. Mais il prend soin également de signaler certains aspects négatifs ou fâcheux de l’internet contemporain et de se distinguer du transhumanisme apocalyptique d’un Raymond Kurzweil ou du lyrisme a-critique d’un Pierre Lévy…

Une bonne partie de l’ouvrage est consacré aux réponses françaises et européennes au projet de Google Books autour de 2005. A l’origine, Google voulait utiliser ses centres de calcul et son algorithme de recherche pour construire une bibliothèque d’Alexandrie des temps modernes : tous les livres à disposition de tout le monde sur Internet! La France et l’Europe se devaient de relever le défi américain. Mais l’auteur montre que leurs réponses obéissent à des “effets de manche”, à des logiques d’annonce ou de communication politiques, à des stratégies de pouvoir et de captation de fonds publics par diverses institutions pour aboutir en fin de compte à d’infimes résultats concrets. Je note de mon côté que même si Google Books existe et rend des services (gratuits) au public et aux chercheurs, le projet initial est venu se fracasser sur la législation des droits d’auteurs, comme l’explique bien ce récent article de Wired. Tout cela permet de comprendre le succès d’entreprises illégales mais populaires comme la bibliothèque Genesis.

Au pays de Numérix, il y a beaucoup d’idéologie anti-américaine et anti-capitaliste… mais l’auteur montre que l’état – balkanisé par des baronnies ministérielles et institutionnelles en concurrence – travaille en fait au service d’intérêts sectoriels ou privés au lieu de mettre les capacités techniques de la France et l’argent du contribuable au service du public. Le bilan est accablant: projet après projet, les leçons des échecs ne sont jamais tirées et les mêmes erreurs sont répétées. Comme si, face à la domination de la Silicon Valley, il suffisait de s’indigner et de jeter des millions d’euros par la fenêtre pour que l’Europe ou la France (re)trouvent leur place dans le monde.

Au delà des divers projets de bibliothèques numériques européennes, Alexandre Moatti montre comment sont bloquées la collaboration des savants, la diffusion des connaissances et le rayonnement de la haute culture sur Internet. Trois coupables travaillent de conserve: la législation contemporaine des droits d’auteurs, d’ineptes politiques publiques et la rapacité des grandes maisons européennes de l’édition scientifique (Elsiever, Springer). Les arguments – de bon sens – mis en avant par Moatti ne sont pas nouveaux. Ils reprennent largement les idées du mouvement international de l’open data en général et de l’open science en particulier. Mais le réquisitoire est fort bien articulé. Il rejoint d’ailleurs les réflexions contemporaines autour de la nécessaire réinvention de l’édition scientifique (voir par exemple le récent article de Marcello Vitali-Rosati).

En refermant l’ouvrage, je n’ai pas pu m’empêcher de penser que, même s’il se trouvait à la tête de l’état français des gens conscients de l’importance capitale de l’internet au service de la connaissance et désireux de réformer les mauvaises habitudes de l’administration à cet égard, leur action ne serait pas forcément couronnée de succès. Car il faudrait faire évoluer les mentalités en profondeur, convaincre les enseignants, les journalistes, les hauts fonctionnaires. Il faudrait que la société dans son ensemble réalise que la grande transformation du numérique n’est pas seulement technique ou industrielle, mais concerne aussi et surtout le savoir et la culture. Il faudrait s’aviser que la civilisation du futur est à inventer et que cela ne se fait pas à coup de peur et de ressentiment, mais de courage, d’imagination et d’expérimentation.

data-science-education-at-monash-monash-university

L’accès du grand public à la puissance de diffusion du Web ainsi que les flots de données numériques qui coulent désormais de toutes les activités humaines nous confrontent au problème suivant : comment transformer les torrents de données en fleuves de connaissances ? Certains observateurs enthousiastes du traitement statistique des « big data », comme Chris Anderson, (l’ancien rédacteur en chef de Wired), se sont empressés de déclarer que les théories scientifiques – en général! – étaient désormais obsolètes [Voir : de Chris Anderson « The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete », Wired, 23 juin 2008.] Nous n’aurions plus besoin que de mégadonnées et d’algorithmes statistiques opérant dans les centres de calcul : les théories – et donc les hypothèses qu’elles proposent et la réflexion dont elles sont issues – appartiendraient à une étape révolue de la méthode scientifique. Il paraît que les nombres parlent d’eux-mêmes. Mais c’est évidemment oublier qu’il faut, préalablement à tout calcul, déterminer les données pertinentes, savoir exactement ce que l’on compte, et nommer – c’est-à-dire catégoriser – les patterns émergents. De plus, aucune corrélation statistique ne livre directement des relations causales. Celles-ci relèvent nécessairement d’hypothèses qui expliquent les corrélations mises en évidence par les calculs statistiques. Sous couvert de pensée révolutionnaire, Chris Anderson et ses émules ressuscitent la vieille épistémologie positiviste et empiriste en vogue au XIXe siècle selon laquelle seuls les raisonnements inductifs (c’est-à-dire uniquement basés sur les données) sont scientifiques. Cette position revient à refouler ou à passer sous silence les théories – et donc les hypothèses risquées fondées sur une pensée personnelle – qui sont nécessairement à l’oeuvre dans n’importe quel processus d’analyse de données et qui se manifestent par des décisions de sélection, d’identification et de catégorisation. On ne peut initier un traitement statistique et interpréter ses résultats sans aucune théorie. Le seul choix que nous ayons est de laisser les théories à l’état tacite ou de les expliciter. Expliciter une théorie permet de la relativiser, de la comparer avec d’autres théories, de la partager, de la généraliser, de la critiquer et de l’améliorer [Parmi la très abondante littérature sur le sujet, voir notamment les ouvrages de deux grands épistémologues du XXe siècle, Karl Popper et Michael Polanyi]. Cela constitue même une des principales composantes de ce qu’il est convenu d’appeler « la pensée critique », que l’éducation secondaire et universitaire est censée développer chez les étudiants.

Outre l’observation empirique, la connaissance scientifique a toujours eu à voir avec le souci de la catégorisation et de la description correcte des données phénoménales, description qui obéit nécessairement à des théories plus ou moins formalisées. En décrivant des relations fonctionnelles entre des variables, la théorie offre une prise conceptuelle sur le monde phénoménal qui permet (au moins partiellement) de le prévoir et de le maîtriser. Les données d’aujourd’hui correspondent à ce que l’épistémologie des siècles passés appelait les phénomènes. Pour continuer de filer cette métaphore, les algorithmes d’analyse de flots de données correspondent aux instruments d’observation de la science classique. Ces algorithmes nous montrent des patterns, c’est-à-dire en fin de compte des images. Mais ce n’est pas parce que nous sommes capables d’exploiter la puissance du médium algorithmique pour « observer » les données qu’il faut s’arrêter en si bon chemin. Nous devons maintenant nous appuyer sur la puissance de calcul de l’Internet pour « théoriser » (catégoriser, modéliser, expliquer, partager, discuter) nos observations, sans oublier de remettre cette théorisation entre les mains d’une intelligence collective foisonnante.

Tout en soulignant la distinction entre corrélation et causalité dans leur livre de 2013 sur les big data, Viktor Mayer-Schonberger  et Kenneth Cukier annoncent que nous nous intéresserons de plus en plus aux corrélations et de moins en moins à la causalité, ce qui les range dans le camp des empiristes. Leur livre fournit néanmoins un excellent argument contre le positivisme statistique. Ils racontent dans leur ouvrage la très belle histoire de Matthew Maury, un officier de marine américain qui, vers le milieu du XIXe siècle, agrégea les données des livres de navigation figurant dans les archives officielles pour établir des cartes fiables des vents et des courants [In Big Data: A Revolution… (déjà cité) p. 73-77]. Certes, ces cartes ont été construites à partir d’une accumulation de données empiriques. Mais je fais respectueusement remarquer à Cukier et Mayer-Schonberger qu’une telle accumulation n’aurait jamais pu être utile, ou même simplement faisable, sans le système de coordonnées géographique des méridiens et des parallèles… qui est tout sauf empirique et basé sur des données. De la même manière, ce n’est qu’en adoptant un système de coordonnées sémantique que nous pourrons organiser et partager les flots de données de manière utile.

Aujourd’hui, la plupart des algorithmes qui gèrent l’acheminement des recommandations et la fouille des données sont opaques, puisqu’ils sont protégés par le secret commercial des grandes compagnies du Web. Quant aux algorithmes d’analyse ils sont, pour la plupart, non seulement opaques mais aussi hors d’atteinte de la majorité des internautes pour des raisons à la fois techniques et économiques. Or il est impossible de produire de la connaissance fiable au moyen de méthodes secrètes. Bien plus, si l’on veut résoudre le problème de l’extraction d’information utile à partir du flot diluvien des big data, on ne pourra pas éternellement se limiter à des algorithmes statistiques travaillant sur le type d’organisation de la mémoire numérique dont nous disposons en 2017. Il faudra tôt ou tard, et le plus tôt sera le mieux, implémenter une organisation de la mémoire conçue dès l’origine pour les traitements sémantiques. On ne pourra apprivoiser culturellement la croissance exponentielle des données – et donc transformer ces données en connaissance réfléchie – que par une mutation qualitative du calcul.

Retenons que la « science des données » (data science en anglais) devient une composante essentielle de la compréhension des phénomènes économiques et sociaux. Plus aucune organisation ne peut s’en passer. Au risque de marcher à l’aveugle, les stratégies économiques, politiques et sociales doivent s’appuyer sur l’art d’analyser les mégadonnées. Mais cet art ne comprend pas seulement les statistiques et la programmation. Il inclut aussi ce que les américains appellent la « connaissance du domaine » et qui n’est autre qu’une modélisation ou une théorie causale de la réalité analysée, théorie forcément d’origine humaine, enracinée dans une expérience pratique et orientée par des fins. Ce sont toujours les humains et leurs récits producteurs de sens qui mobilisent les algorithmes.

Références documentaires

Voir ma collection d’articles sur les “Big Data” dans Scoop.it Les tags peuvent être utilisés pour naviguer dans la collection.

datacentrique.jpgAutour de la Terre, les satellites artificiels transmettent nos communications et transportent une foule d’instruments d’observation et de capteurs : renseignement militaire, documentation du climat, monitoring des écosystèmes, surveillance des récoltes… Plus proche de la surface voici la zone des satellites de basse altitude qui connectent nos téléphones intelligents. Un peu plus bas, les avions sur pilote automatique communiquent avec les stations radar, les bases au sol, tandis que leurs événements internes s’enregistrent dans des boîtes noires. Passée la barrière des nuages se découvrent les réseaux lumineux des métropoles intelligentes. Les cargos, les navettes, les métros, les trains rapides, les flottes de véhicules autonomes se transmettent des signaux, restent en contact avec les satellites et les balises routières, s’échangent leurs passagers et leurs marchandises dûment identifiés. Surveillant le moindre coin de rue, truffant le sous-sol, flottant au milieu des océans, guettant sur les côtes et les sommets, embarqués sur les drones aériens ou sous-marins, les antennes, les capteurs, les caméras inondent de données les centres de calcul. Écouteurs, gants et chaussures sont connectés. Nous voici pourvus de bracelets qui enregistrent notre pouls, la composition chimique de notre sang et de notre peau, envoient les données pour analyse dans les nuages, reçoivent les notifications et conseils de santé en temps réel… Grâce aux identités infalsifiables de l’informatique portable nous passons partout sans fouille ni mot de passe. Les lunettes branchées prennent photos et vidéos, surimposent des couches virtuelles à la vision optique ordinaire et projettent sur demande des cartographies de données. Nos jeux de domination s’alignent sur les capacité d’exploitation de la mémoire et les vitesses d’analyse. Les nouveaux partis politiques rassemblent leurs membres autour de thèses épistémologiques. Entremêlés dans l’économie mondiale et le nouvel espace public transnational, nos essaims d’intelligence collective collaborent et se combattent sur les territoires hyper-connectés des grandes métropoles. Réfléchissant la pensée humaine sur le miroir sémantique du cloud, l’évolution des écosystèmes d’idées déploie son inépuisable spectacle immersif et multi-joueur. La prospérité, la sécurité, l’influence, tout se ramène à une forme ou une autre d’optimisation cognitive… sauf peut-être dans les zones analogiques reculées, presque désertes, qui s’étendent loin des grands centres.

Communication does not entail the use of words as reflected by a majority of the people, but a method employed by the sender to convey a particular message to the audience. Irrespective of the meth…

Source : What I have learnt from the course ” Advanced Theories of Communication”

Dans les cours que je donne à l’Université d’Ottawa, je demande à mes étudiants de participer à un groupe Facebook fermé, de s’enregistrer sur Twitter, d’ouvrir un blog s’il n’en n’ont pas déjà un et d’utiliser une plateforme de curation collaborative de données comme Scoop.itDiigo ou Pocket.

L’usage de plateformes de curation de contenu me sert à enseigner aux étudiants comment choisir des catégories ou « tags » pour classer les informations utiles dans une mémoire à long terme, afin de les retrouver facilement par la suite. Cette compétence leur sera fort utile dans le reste de leur carrière.

Les blogs sont utilisés comme supports de « devoir final » pour les cours gradués (c’est-à-dire avant le master), et comme carnets de recherche pour les étudiants en maîtrise ou en doctorat : notes sur les lectures, formulation d’hypothèses, accumulation de données, première version d’articles scientifiques ou de chapitres des mémoires ou thèses, etc. Le carnet de recherche public facilite la relation avec le superviseur et permet de réorienter à temps les directions de recherche hasardeuses, d’entrer en contact avec les équipes travaillant sur les mêmes sujets, etc.

Le groupe Facebook est utilisé pour partager le Syllabus ou « plan de cours », l’agenda de la classe, les lectures obligatoires, les discussions internes au groupe – par exemple celles qui concernent l’évaluation – ainsi que les adresses électroniques des étudiants (Twitter, blog, plateforme de curation sociale, etc.). Toutes ces informations sont en ligne et accessibles d’un seul clic, y compris les lectures obligatoires. Les étudiants peuvent participer à l’écriture de mini-wikis à l’intérieur du groupe Facebook sur des sujets de leur choix, ils sont invités à suggérer des lectures intéressantes reliées au sujet du cours en ajoutant des liens commentés. J’utilise Facebook parce que la quasi totalité des étudiants y sont déjà abonnés et que la fonctionnalité de groupe de cette plateforme est bien rodée. Mais j’aurais pu utiliser n’importe quel autre support de gestion de groupe collaboratif, comme Slack ou les groupes de Linkedin.

Sur Twitter, la conversation propre à chaque chaque classe est identifiée par un hashtag. Au début, j’utilisais le médium à l’oiseau bleu de manière ponctuelle. Par exemple, à la fin de chaque classe je demandais aux étudiants de noter l’idée la plus intéressante qu’ils avaient retenu du cours et je faisais défiler leurs tweets en temps réel sur l’écran de la classe. Puis, au bout de quelques semaines, je les invitais à relire leurs traces collectives sur Twitter pour rassembler et résumer ce qu’ils avaient appris et poser des questions – toujours sur Twitter – si quelque chose n’était pas clair, questions auxquelles je répondais par le même canal.

Au bout de quelques années d’utilisation de Twitter en classe, je me suis enhardi et je demande maintenant aux étudiants de prendre directement leurs notes sur ce medium social pendant le cours de manière à obtenir un cahier de notes collectif. Pouvoir regarder comment les autres prennent des notes (que ce soit sur le cours ou sur des textes à lire) permet aux étudiants de comparer leurs compréhensions et de préciser ainsi certaines notions. Ils découvrent ce que les autres ont relevé et qui qui n’est pas forcément ce qui les a stimulé eux-mêmes… Quand je sens que l’attention se relâche un peu, je leur demande de s’arrêter, de réfléchir à ce qu’ils viennent d’entendre et de noter leurs idées ou leurs questions, même si leurs remarques ne sont pas directement reliées au sujet du cours. Twitter leur permet de dialoguer librement entre eux sur les sujets étudiés sans déranger le fonctionnement de la classe. Je consacre toujours la fin du cours à une période de questions et de réponses qui s’appuie sur un visionnement collectif du fil Twitter. Cette méthode est particulièrement pertinente dans les groupes trop grands (parfois plus de deux cents personnes) pour permettre à tous les étudiants de s’exprimer oralement. Je peux répondre tranquillement aux questions après la classe en sachant que mes explications restent inscrites dans le fil du groupe. La conversation pédagogique se poursuit entre les cours.

En utilisant Facebook et Twitter en classe, les étudiants n’apprennent pas seulement la matière du cours mais aussi une façon « cultivée » de se servir des médias sociaux. Documenter ses petits-déjeuners ou la dernière fête bien arrosée, disséminer des vidéos de chats et des memes comiques, échanger des insultes entre ennemis politiques, s’extasier sur des vedettes du show-business ou faire de la publicité pour telle ou telle entreprise sont certainement des usages légitimes des médias sociaux. Mais on peut également entretenir des dialogues constructifs dans l’étude d’un sujet commun. On peut du même coup tisser des réseaux personnels d’apprentissage, c’est-à-dire collectionner des sources (individus, organisations) pertinentes pour se maintenir au courant dans les domaines d’expertise que l’on veut approfondir. (Dans le cas de Twitter, les réseaux personnels d’apprentissage prennent la forme de « listes » de personnes que l’on suit sur un sujet donné. Une liste bien construite permet de filtrer les tweets par sujets…) L’usage des médias sociaux en classe me permet de faire prendre conscience à mes étudiants qu’ils s’expriment dans une mémoire publique et qu’ils sont responsables des traces qu’ils y laissent, des idées qu’ils y diffusent, des émotions qu’ils y propagent. En somme, si petit soit-il, un Tweet ou un post sur Facebook sont déjà des « publications » : le télégramme social exprime publiquement un point de vue, cite d’autres usagers et renvoie à des données au moyen d’hyperliens. La responsabilité de son auteur s’étend évidemment aux gens qui le suivent et le lisent directement ; mais elle comprend aussi les employeurs ou partenaires potentiels qui font des recherches sur sa personne ; elle se prolonge enfin à toutes les recommendations et décisions – politiques, économiques ou autres – qui suivent des traitements automatiques effectuées sur les messages en ligne ! L’usage pédagogique de Facebook et Twitter semble paradoxal à de nombreux étudiants qui conçoivent les médias sociaux comme un espace « réservé aux adolescents », libre des contraintes imposées par les parents et l’école. Mais si cette conception des médias sociaux était encore valable au début des années 2000 elle ne l’est plus aujourd’hui puisque les médias sociaux sont devenus le moyen de communication dominant.

Quelles que soient les institutions dans lesquelles ils travaillent, j’estime que les enseignants devraient construire avec leurs étudiants des communautés ouvertes de pratique, de dialogue et de réflexion utilisant les plateformes gratuites qui sont déjà utilisées par les élèves et le grand public. Les plateformes fermées élèvent des murs virtuels qui bloquent les contacts transversaux pertinents avec des experts et d’autres communautés d’apprentissage. En revanche, l’usage de plateformes ouvertes inscrit résolument l’Université – et plus généralement l’école – dans le nouvel espace public. J’avoue ne pas croire aux « technologies éducatives » et donner ma préférence aux usages pédagogiques des techniques de communication grand public qui sont déjà utilisées par les étudiants. L’important n’est ni la plateforme, ni le logiciel ni la collection de ressources, mais les compétences cognitives trans-plateformes et trans-contenus dont les pratiques éducatives doivent stimuler l’acquisition. Ce n’est pas Twitter qui doit polariser l’attention des étudiants, mais l’apprentissage de la clarté, de la brièveté et de la synthèse dans un dialogue où se construit la connaissance réflexive. De même, telle ou telle plateforme de curation de contenu n’est qu’un outil grâce auquel l’étudiant va s’initier à la catégorisation intelligente des données pour leur mutualisation dans une mémoire commune.

L’usage éducatif des média sociaux publics peut aller jusqu’à inclure les examens et les devoirs. J’ai expérimenté un « examen Twitter » où les étudiants devaient évaluer vingt de mes tweets en temps réel. Le code de communication était le suivant : pas de réaction s’ils pensaient que mon Tweet était faux, un coeur s’il contenait une part de vérité, un retweet s’ils étaient en gros d’accord et un retweet plus un coeur s’ils étaient complètement d’accord. Cela revenait à leur demander d’évaluer mes tweets sur une échelle de pertinence de 1 à 4. Après avoir relu avec eux mes tweets et les réponses qu’ils leur avaient donné, je leur demandais quel était, selon eux, la plus catastrophique des erreurs d’appréciation. Evidemment, les étudiants différaient dans leur estimation de la pire réponse. Je retenais toutes celles qu’ils avaient mentionnées et je retirais un point à tous ceux qui avaient donné l’une des mauvaises réponses identifiées par le groupe. Ainsi mon évaluation appliquait aux étudiants les règles qu’ils avaient eux-mêmes déterminées.

J’utilise maintenant une autre méthode d’évaluation, qui suppose la prise de note et le dialogue continu sur Twitter. Deux fois par semestre, les étudiants doivent relire la mémoire collaborative de la classe et sélectionner les éléments (notes de cours, questions, réponses, diagrammes, photos…) qui leur paraissent les plus intéressants ou les plus pertinents afin de construire un récit commenté de leur propre apprentissage. Il peuvent pour ce faire utiliser les Moments de Twitter ou encore Storify. Au moyen de citations plus ou moins commentées, chaque étudiant produit alors son histoire d’apprentissage – son interprétation originale du cours – selon ses intérêts et sa subjectivité propre. Toutes les histoires d’apprentissage sont publiées sur Twitter avec le hashtag du cours, ce qui permet d’observer non seulement l’accumulation de la mémoire collective mais également la multitude des réflexions personnelles sur cette mémoire, avec leurs complémentarités et leurs divergences.

Dans les deux cas – qu’il s’agisse de l’estimation de la pertinence de mes tweets ou du résumé personnel du cours que je demande aux élèves – l’exercice évalué demande aux participants de faire un retour réflexif sur leur apprentissage collectif. A la fin du semestre, les étudiants ont non seulement acquis une connaissance du sujet enseigné mais ils ont aussi amélioré leurs compétences en apprentissage collaboratif dans un environnement trans-plateforme et ils ont peu ou prou expérimenté un processus d’intelligence collective réflexive dans la nouvelle sphère publique. Dans leur immense majorité, les étudiants apprécient un dispositif d’apprentissage dans lequel ils sont plus actifs, s’ennuient moins et apprennent mieux. Ce type d’expérimentation et de perfectionnement pédagogique est aujourd’hui exploré un peu partout dans le monde.

En réfléchissant sur ma pratique d’enseignant depuis une dizaine d’années, je réalise qu’elle repose sur un modèle de l’apprentissage collaboratif à trois phases : 1) une pratique commune, 2) un dialogue sur cette pratique, 3) une réflexion collective émergeant du dialogue et qui vient enrichir la pratique en retour. Dans mon cas, la pratique commune est fort simple puisqu’il s’agit de la prise de notes. Comme cette pratique est enregistrée et partagée en temps réel, elle implique immédiatement une activité collaborative et pose les bases du dialogue et de la réflexion ultérieure. Le dialogue, ou plutôt le multilogue, a lieu sur un mode transversal entre tous les membres de la communauté d’apprentissage et non seulement entre le professeur et les étudiants. Aussi bien les élèves que l’enseignant peuvent poser des questions et y répondre. Qui a besoin de conseils ou d’encouragements ? Comment reformuler telle telle ou telle notion ? Tel exemple est-il pertinent ? De nouvelles ressources ou références peuvent-elles faciliter la compréhension des élèves ? Une simple image trouvée sur Internet par un étudiant fait parfois la différence. Enfin, la réflexion s’appuie sur une relecture de la mémoire enregistrée de la classe. A la fin du semestre, les étudiants sont suffisamment familiers avec le sujet du cours pour créer un ou plusieurs documents multimédia où sont mis en oeuvre les compétences, connaissances et réflexions personnelles qui ont émergé du dialogue et de l’expérience gagnées par la fréquentation de la classe. Dès aujourd’hui, les étudiants en informatique publient leurs travaux et leurs discussions sur Github. afin d’obtenir la reconnaissance de leurs pairs et d’afficher leurs compétences auprès des employeurs potentiels. Pourquoi les étudiants en sciences humaines ne suivraient-ils pas leurs traces ?

Supposons maintenant qu’au lieu de représenter les connaissances acquises au moyen d’un diplôme ou d’un crédit (la cote d’un cours et la note obtenue), on les représente par un enregistrement de l’ensemble des transactions pédagogiques publiques auxquelles a participé un étudiant : pratiques, dialogues, oeuvres témoignant des compétences et de la réflexion développées… Ce qui serait enregistré et authentifié ne serait plus un bref document statique et relativement opaque – comme aujourd’hui – mais une fenêtre sur l’apprentissage collaboratif vivant où le professeur et les étudiants se rendent mutuellement témoignage. La garantie des apprentissages individuels ne serait plus séparée du processus d’intelligence collective d’où les savoirs ont émergé et où ils ont pris sens. Indépendamment des mutations institutionnelles et culturelles qu’elle implique, une telle évolution de la reconnaissance des savoirs serait aujourd’hui techniquement possible. Les blockchains sont des registres informatisés qui contiennent l’historique de tous les échanges et transactions effectués entre ses utilisateurs depuis leur création. Ces bases de données sont sécurisées par un procédé cryptographique et partagées par leurs différents utilisateurs sans intermédiaire. D’abord utilisée en finance et en comptabilité, la technologie de la blockchain se répand aujourd’hui dans d’autres secteurs d’application. L’éducation et – plus généralement – l’authentification des expériences professionnelles et des compétences pourrait être une de ses futures applications vedette. Ainsi, à la fin d’un semestre, la mémoire de l’apprentissage collaboratif d’une classe, avec la participation de chaque étudiant, serait enregistrée et authentifiée par une blockchain. Cette nouvelle reconnaissance des savoirs amènerait un gain de transparence pour les contribuables qui financent l’éducation et pour les employeurs ou les collaborateurs potentiels des étudiants. Elle fournirait en outre aux institutions d’enseignement des flots de données fort précieuses pour étudier les évolutions cognitives et la qualité des apprentissages de leurs publics. De telles données seraient beaucoup plus précises et complètes que celles qui sont recueillies aujourd’hui au moyen d’évaluations après-coup et de sondages forcément partiels. Contrairement aux données récoltées au moyen des grilles fermées que l’on emploie souvent dans les enquêtes, elles ne préjugeraient pas des questions qui pourraient leur être posées. Les chercheurs pourraient interroger ces données au moyen d’algorithmes aussi variés que leurs hypothèses.

DONNÉES

Je me tiens à la disposition de toute équipe de recherche en sciences de l’éducation ou pédagogie pour aider à analyser les données produites par mes deux cours #UOAC (en anglais) et #UOIM (en français). Ces données consistent en Tweets, Moments et Blogposts. Tous les moments et Blogposts ont été publiés sur Twitter avec les hashtags correspondants.

Un article dans Quartier Libre (Journal des étudiants de l’Université de Montréal):

Moments (choix personnel de tweets) issus de mes cours de l’automne 2016

Mon cours de cent étudiants de deuxième année à l’hiver 2017: #uotm17

Choix de Storifys ou Moments de mes étudiants de 2016 (travail en cours, plus à venir):

A unique experience

How free are we?” C’est beau comme un poème soufi !

Choix de blogposts de mes étudiants témoignant de l’efficacité de la méthode “Twitter en Classe” (travail en cours, plus à venir)

Le meilleur cours de toute ma vie

prendre des notes en Tweetant“!

Voyage au monde des médias

Le système est simple, mais efficace.

Twitter et la mémoire collective

Les tweets nous permettaient de nous remémorer les sujets discutés en classe presque dans leur intégralité.

Un cours qui a changé ma perception de l’apprentissage

Innover pour enseigner

“Le cours de CMN 1560 a été un de mes cours préférés lors du trimestre d’automne 2016. Mon professeur M. Pierre Lévy a véritablement changé la façon d’apprendre la matière du cours. La grande majorité des étudiants ont bien apprécié le cours. Vers la fin du trimestre, j’ai vu beaucoup de tweets exprimant comment agréables que les étudiants ont trouvés le cours. Nous utilisons les médias sociaux, spécifiquement Twitter pour faire une prise de notes collectives. Effectivement, je pourrais toujours, comme n’importe qui, accéder à la matière qui m’a été enseignée durant mon cours grâce au #uoim sur Twitter. Ici je peux retrouver tout les notes, les questions, et les remarques ou commentaires que les étudiants ont tweetés en relation avec le contenu du cours. Cet élément interactif du cours a intéressé plusieurs étudiants et rendait la matière plus fascinante. Personnellement, j’ai bien aimé assister aux séances en classe, je ne les trouvais pas du tout ennuyantes 

This course, Advanced theories of communication, was like none other that I had ever taken.

The potential of Twitter for education

Collective intelligence in the classroom

I have learned to use the media that are at my fingertips

Communication happened

Becoming an autonomous thinker

what more professors should do nowadays to make their courses more interactive and stimulating

6 Things I Learned From Pierre Levy

“When we started the class and the professor told us to only take notes via twitter, I was very skeptical. I did not want to have an open mind towards his new method of teaching despite the fact that I am considered to be part of the millennials generation and you know we are known for our excessive use of technology”

From the blogpost of Cindi Cai ” Moreover, this advanced theory of communication not only taught me how to be a good speaker, but also in the class, I learnt how to be a good listener. For example, in the class, the professor encouraged students to participate in the class Q&A section by twittering through the internet, which allows every single student to have a chance to ask questions, and at the same time also encourage students to listen to other students’ ideas toward the subject. We, as students in the class just need to focus on the speech that the professor have given to the students, and catch the content in which we have questions, doubts, and raise our questions by twittering in order to get answers from the professor, while the professor also need to listen to students opinion by checking out the course tag.  For doing so, students have equal chances to listen and get their answers from the professor, and also students get an opportunity to listen to or inspired from other students’ learning stories( storify, blog post ).This teaching method is very interesting to me, because as a university student, what I want from the university is not just a piece of degree certificate, but also an opportunity to develop the ability to think extensively, solve problems, and challenge myself. To be honest, before I took this class, I was so tired of university, because I found that every single class I took at the University of Ottawa was really boring, and most students included me was more like machine, though we kept going to every class, and studied hard, we just wanted a better grade, and after exams or assignments, we just simply forgot what we have learnt in the class. This situation made me feel nervous and I started to doubt my university life and wonder if university could really help me in my future development?

Luckily, the CMN 3109 class strongly changed my mind toward university, because in the class, under the unique teaching method of the professor, I realized that if I just focus on grades, there’s a strong possibility that I won’t be as prepared for the world outside of university. But if I focus on learning as much as I can, and engage with all the opportunities presented by the class, I will be in a much better position to thrive after I graduate. It is just like how those communication techniques inspired me to how to be a better yoga instructor, this course has truly encouraged me to build my knowledge of the whole communication process, and rebuild my confidence to prepare for my future yoga teacher career positively….”