“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.

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 structures émergentes. 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.

Autour 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”

On trouvera maintenant le contenu de mon post expliquant comment jutilise les médias sociaux dans mes cours à l’université à cette adresse  (ISSN 2386-8562)
Ce travail est la pré-impression d’un article dans le numéro 58 de RED. Il sera publié en tant que contribution d’invité, de type «histoire personnelle dans le domaine de la recherche éducative» (Personal History as Educational Research).

Same paper in Spanish

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….”