Les grandes mutations qui transforment l'éducation 2022

3. Connaissance et pouvoir

Abstract

Précieux appuis pour la prise de décision et la résolution de problèmes, le progrès scientifique et la recherche peuvent néanmoins également être source de nouvelles incertitudes. L’éducation nous transmet des connaissances et contribue à renforcer les valeurs et compétences dont nous avons besoin pour que chacun puisse y donner sens dans son propre contexte. Ce chapitre se propose d’examiner ces thématiques sous cinq angles :

- Sociétés du savoir : examine l’expansion de la production, de la diffusion et de l’utilisation des connaissances.

- Les données sont-elles trop puissantes pour échouer ? : explore la place de l’intelligence artificielle et des données dans le processus décisionnel.

- Vers une science plus ouverte : met en lumière les nouvelles formes de production et de diffusion scientifiques.

- La gouvernance de la connaissance : explore l’expansion de la recherche et la manière dont les pouvoirs publics l’orientent et l’encouragent.

- La vérité aux puissants : examine le rôle du savoir des experts et des profanes au sein des démocraties actuelles.

Au gré d’une série de questionnements et de scénarios, ce chapitre étudie les interactions entre ces grandes tendances et l’éducation et son avenir. Il analyse en outre les implications potentielles de la pandémie de COVID-19, tant dans l’immédiat qu’à plus long terme.

Vue d’ensemble et impact de la pandémie de COVID-19

La connaissance est devenue omniprésente dans nos vies, de sa production, notamment par la science et la technologie, à sa diffusion, via par exemple les technologies de l’information et de la communication. D’un côté, cet essor du savoir nous offre de puissants moyens de nous informer, de prendre des décisions et de résoudre les problèmes – de l’action publique à notre quotidien. De l’autre, il engendre également de nouveaux risques et incertitudes : comment, par exemple, gérer l’abondance de ces informations, parfois erronées ou trompeuses, ou encore tirer parti des avantages de l’économie digitale face à la mutation constante des emplois et des marchés. Aujourd’hui, une gestion efficace de l’information et du savoir est essentielle, tant au niveau individuel que collectif. Dans le domaine de l’éducation, certaines questions clés se posent alors, comme l’évolution du bagage de connaissances et de compétences dont chacun doit être doté au XXI^e siècle, les modalités de gestion et de production de la recherche dans un environnement d’innovation plus ouvert, et la préparation à la citoyenneté et à la démocratie dans un monde de plus en plus global et numérique.

 

Connaissance et pouvoir et COVID-19

La pandémie de COVID-19 nous rappelle avec force que, quelle que soit l’ingéniosité que nous déployons pour planifier notre avenir, il se fera toujours un plaisir de nous surprendre. Les tendances peuvent connaître des accélérations, des fléchissements ou des ruptures. Une fois le choc passé, des questions ouvertes et essentielles se posent quant aux effets à long terme de ces changements.

 

Sociétés du savoir

Autrefois, individus et organisations souffraient du manque d’informations et de connaissances. Aujourd’hui, c’est au contraire leur surabondance que nous avons du mal à gérer : une infinité de données sont désormais on ne peut plus faciles d’accès sur Wikipédia, Google et tant d’autres supports. Notre existence dépend à bien des égards des technologies pour connecter cette multitude de connaissances et de la « sagesse des foules » pour offrir des solutions intuitives au point d’utilisation – des infrastructures de transport les plus sophistiquées aux prévisions météorologiques de notre quotidien. Le conseil médical le plus avisé, le meilleur produit parmi un éventail de choix apparemment infini... tout est désormais à notre portée. Dans le domaine de l'éducation, ce vaste univers de connaissances soulève des questions essentielles sur l'accès, le bagage de connaissances et de compétences dont chacun doit être doté et l'équité. Comment aider chacun non seulement à accéder à l'information numérique, mais aussi à savoir quoi en faire une fois obtenue ?

Graphique 3.1. Une bibliothèque infinie

Remarque : La moyenne OCDE comprend les données de 27 pays de l’OCDE. Lorsque les données des pays n’étaient pas systématiquement disponibles les mêmes années, ce sont celles de l’année la plus proche qui ont été utilisées (consulter le StatLink pour de plus amples informations).

Source : OCDE (2021), Accès et utilisation des TIC par les ménages et les individus (base de données), https://stats.oecd.org/.

Statlink

En 2005, environ une personne sur deux utilisait régulièrement Internet dans la zone OCDE, et seulement une sur trois quotidiennement ou presque. À l’époque, bien sûr, les smartphones d’aujourd’hui n’existaient pas ; pas plus que leur connexion haut débit, leur interface intuitive et leur offre d’applications quasi infinie. En 2020, la proportion de personnes utilisant Internet quotidiennement ou presque était passée à 80 %, en moyenne, dans la zone OCDE. Un examen plus approfondi de cette activité numérique montre par ailleurs qu’en 2005, seuls 40 % des internautes se servaient de leur Internet pour trouver des informations sur des biens et services, alors qu’en 2020, cette proportion avait presque doublé, passant à 75 %.

La connectivité sans précédent qu’offrent les technologies numériques redéfinit les modalités de production et de diffusion des connaissances. Alors que seule une élite produisait les encyclopédies traditionnelles ou les médias de masse du XX^e siècle (journaux, radio et télévision), les médias sociaux et sites Internet actuels, comme Wikipédia, s’appuient sur les masses pour générer leur contenu. Le nombre de pages de l’ensemble des wikis est par exemple passé d’environ 10 000 à plus de 250 millions en 20 ans. Et les wikis ne sont que l’une des illustrations de cette « sagesse des foules » sur laquelle nous nous appuyons de plus en plus pour prendre nos décisions. Parmi les autres exemples, citons l’utilisation que nous faisons des avis des autres internautes sur le web pour évaluer les produits et services, ou encore les vidéos en ligne que nous consultons pour faire notre sport ou nous concocter des repas sains. Toutefois, à mesure que la transformation numérique progresse, tirer parti de ses avantages s’avère bien plus complexe qu’un simple clic. L’ampleur et le volume des informations numériques exigent en effet des capacités toujours plus grandes pour parvenir à les sélectionner, les évaluer et les utiliser.

Aujourd’hui, offrir une éducation de qualité, c’est ainsi favoriser l’acquisition d’une culture numérique solide, doter tous les apprenants des compétences nécessaires pour rechercher, évaluer et utiliser les informations et les connaissances, mais aussi apprendre à créer et communiquer activement via tout un éventail de formats et de plateformes.

Graphique 3.2. La sagesse des foules

Source : Wikimedia (2021), Pages to Date, All Wikis, https://stats.wikimedia.org/.

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Quelles conséquences pour l’éducation ?

• La disponibilité des connaissances ne signifie pas pour autant que nous y ayons accès ou que nous disposions des compétences nécessaires pour les utiliser. Comment, dès lors, aider chacun à y accéder et à les utiliser efficacement ? Quels types d’éducation sont nécessaires pour permettre aux apprenants, aux enseignants et aux chefs d’établissement d’y parvenir ?

• La multiplication des connaissances est-elle toujours un plus ? Quelles compétences et attitudes (numériques) sont nécessaires pour évaluer efficacement la qualité et la fiabilité des informations ? Et pour repérer et écarter celles de mauvaise qualité, erronées ou même mensongères ? Comment aider les enseignants à valider les connaissances qu’ils utilisent dans le cadre de leur pratique ?

• Nos cercles sociaux influencent notre accès aux connaissances – directement, comme sources, mais aussi indirectement, en influant sur notre motivation à apprendre, par exemple. De solides compétences numériques suffiront-elles à garantir un accès équitable ? Les établissements d’enseignement devraient-ils œuvrer de manière plus active au renforcement des liens sociaux (numériques) ? Et si oui, comment ?

Intelligence artificielle : les données sont-elles trop puissantes pour échouer ?

Des peintures rupestres à l’imprimerie, l’Homme n’a cessé de développer sa capacité à consigner et communiquer sa compréhension du monde. La transformation numérique est l’étape la plus récente de cette longue lignée. Avec l’allongement du temps que nous passons en ligne, les traces numériques que nous laissons derrière nous (via les médias sociaux, les appareils intelligents ou les capteurs) sont recueillies, organisées et analysées à une échelle sans précédent. Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont utilisés pour améliorer et, de plus en plus, automatiser les décisions dans des domaines aussi variés que l’agriculture, la santé, le marketing et la justice pénale. Bien que la puissance de ces algorithmes soulève des questions d’éthique, de transparence, de redevabilité et de confidentialité, la collaboration entre humains et machines peut néanmoins s’avérer plus que prometteuse pour solutionner nos plus grands défis. Dans le domaine de l’éducation, le numérique et l’IA peuvent par exemple favoriser l’offre d’une éducation de qualité en permettant la personnalisation de l’enseignement et de l’apprentissage.

Graphique 3.3. Notre monde en données

Remarque : Les données pour 2018-2022 sont des projections.

Source : Sumits (28 août 2015), « The history and future of internet traffic », https://blogs.cisco.com/ ; et Cisco (2016; 2017; 2018), Cisco Visual Networking Index, https://www.cisco.com/.

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Les observations scientifiques, les systèmes comptables dans les entreprises et les recensements de la population dans les administrations publiques sont autant d’illustrations de la façon dont les données alimentent depuis longtemps la création de connaissances et de valeur au sein de la société. Au XXI^e siècle, notre capacité à produire et collecter des données connaît une augmentation exponentielle, chacune de nos actions en ligne générant des traces de données susceptibles d’être recueillies et analysées. En 1984, le trafic Internet mondial était de 15 gigaoctets par mois. Il a dépassé le seuil de l’exaoctet en 2001, et celui du zettaoctet en 2017. Les données issues des transactions et des processus de production et de communication sont ensuite analysées pour donner naissance à de nouveaux produits, processus, modes d’organisation et marchés.

Pourtant, donner un sens à cette myriade de données ne va pas nécessairement de soi. De plus en plus, les systèmes d’IA nous aident à parcourir et traiter des informations qui, autrement, resteraient impénétrables de par leur infinité et leur absence de structure. Les prévisions basées sur les données réduisent l’incertitude et éclairent les décisions, en affinant par exemple les diagnostics médicaux ou la publicité grâce au profilage individuel. Les systèmes d’IA utilisent des outils statistiques de plus en plus sophistiqués et automatisés pour leurs analyses. Cette tendance suscite toutefois des préoccupations concernant l’éthique et l’équité de ce type de décisions automatisées : si les données sur lesquelles s’appuient les algorithmes sont de mauvaise qualité ou biaisées, il en ira en effet de même pour les informations et décisions qui en sont issues.

La recherche sur l’IA est en plein essor : le nombre de publications de recherche dans ce domaine n’a cessé d’augmenter au cours des 40 dernières années. Et depuis le début du siècle, cette croissance a explosé : on est ainsi passé de moins de 100 000 publications à plus de 550 000 entre 2000 et 2021, les États-Unis, l’Union européenne et la Chine en produisant plus de 70 %. La recherche y voit d’immenses opportunités, mais aussi des risques et des questions fondamentales. Pour tenir la promesse de l’IA d’augmenter les capacités humaines, en libérant par exemple du temps pour permettre aux enseignants de personnaliser leur enseignement, il faudra traiter efficacement les risques qui y sont associés. Cependant, si l’utilisation de l’intelligence artificielle finit par externaliser totalement le processus de connaissance – en assimilant les informations et en les manipulant pour nous –, se poseront alors des questions plus fondamentales concernant notre pouvoir d’action.

Graphique 3.4. L’avènement des machines intelligentes ?

Source : OECD.AI (2021), « AI Publication Time Series by Country » (indicateur), OECD.AI Policy Observatory Live Data, https://oecd.ai/.

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Quelles conséquences pour l’éducation ?

• L’éducation est de plus en plus numérisée et « datafiée ». Quelles en sont les implications pour le pouvoir décisionnel des acteurs locaux (par exemple, les chefs d'établissement, les enseignants) par rapport aux propriétaires/courtiers de données (par exemple, les plateformes et services numériques) ? Les rapports de pouvoir entre prestataires publics et privés de services éducatifs sont-ils amenés à évoluer ?

• Les systèmes d’IA sont de plus en plus utilisés pour la prise de décisions dans le domaine éducatif (pour l’évaluation des élèves ou leur affectation dans les établissements). Dans quelle mesure les résultats en ont été, jusqu'à présent, efficaces et équitables ? Contrôlons-nous ces algorithmes ? Dans quels cas l’intervention humaine doit-elle être privilégiée ?

• Quel est le rôle des enseignants pour aider les élèves à comprendre les avantages, risques, menaces et opportunités de l’IA ? Comment intégrer cette thématique dans la formation initiale et continue des enseignants ?

Vers une science plus ouverte

La science est une entreprise collective, cumulative et autocorrective. Les résultats scientifiques ne sont pas fiables parce qu’ils ne sont pas controversés, mais parce qu’ils sont ouverts à l’examen et peuvent être vérifiés, révisés et donc améliorés. Le retrait d’une publication est un exemple de la capacité d'assurance qualité interne de la science. Les mauvaises pratiques scientifiques existent, tout comme les erreurs commises en toute bonne foi, et le nombre de retraits de publications scientifiques a augmenté ces vingt dernières années, même s’ils restent relativement rares. Mais la science ne fonctionne pas qu’en vase clos : les technologies numériques élargissent de plus en plus l’accès et la participation aux publications et données scientifiques. Ces efforts visent à améliorer sans cesse la qualité, l’intégrité et la légitimité de la production scientifique. L’ouverture de la science peut accélérer la concrétisation des résultats scientifiques en idées et produits nouveaux, qui génèrent à leur tour des bénéfices sociaux et économiques.

Graphique 3.5. La science s’autocorrige

Source : Sharma (2021), « Team size and retracted citations reveal the patterns of retractions from 1981 to 2020 », https://doi.org/10.1007/s11192-021-04125-4.

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La fiabilité de la science repose sur ses méthodes. Toutefois, de l’erreur commise en toute bonne foi à la fraude pure et simple, un certain nombre de mauvaises pratiques scientifiques existent, comme l’embellissement des résultats, le data fishing (triturage de données), la publication partielle et la fabrication de données. Selon une étude portant sur plus de 12 000 articles répertoriés par Web of Science, le nombre de retraits d’articles est passé de moins de 200 en 2000 à plus de 1 200 en 2020. Cependant, la production scientifique a considérablement augmenté au cours de cette même période, et un nombre relativement faible d’auteurs est responsable d’une part disproportionnée de ces retraits.

Le retrait de publications scientifiques est à la fois la preuve que des erreurs peuvent être commises et que la communauté des chercheurs dispose d’outils pour les repérer et les corriger. La collaboration scientifique peut contribuer à prévenir les mauvaises pratiques : aucun auteur ne souhaiterait en effet voir son nom associé à des actes répréhensibles. Entre 2001 et 2019, le nombre cumulé de revues ayant publié au moins un article divulguant l’identité de ses évaluateurs, et/ou leurs rapports, est passé de 38 à plus de 600, signe d’une progression vers plus de transparence et de redevabilité dans le monde académique.

Les revues pratiquant l’évaluation ouverte par les pairs illustrent, entre autres exemples, l’impact de la transformation numérique sur le renforcement de l’ouverture et de la redevabilité dans le domaine scientifique. Le libre accès aux articles académiques et à d’autres formes de communication scientifique (par exemple, les blogs) permet aux idées de circuler plus rapidement et à moindre coût. Ce libre accès aux données de recherche facilite en outre la reproductibilité des études, la vérification de leurs résultats et la réutilisation des données à des fins scientifiques et pédagogiques.

Les technologies numériques permettent par ailleurs à différents acteurs de la société (citoyens, organisations de la société civile, industries et décideurs publics) de prendre part aux activités scientifiques, de la définition du programme et de la co-production des recherches à la diffusion des informations scientifiques et, bien sûr, l’apprentissage des sciences.

Graphique 3.6. Divulgation complète : l’essor de l’évaluation ouverte par les pairs

Source : Wolfram et al. (2020), « Open peer review: Promoting transparency in open science », https://doi.org/10.1007/s11192-020-03488-4.

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Quelles conséquences pour l’éducation ?

• La participation directe à la recherche académique peut-elle renforcer les connaissances et l’identité scientifiques des apprenants ? Les sciences participatives peuvent-elles être une source d’inspiration et encourager les filles/femmes à se tourner davantage vers les domaines des STIM ? La culture scientifique est-elle un droit démocratique fondamental ?

• Le libre accès les big data et l’IA transforment les modes de production et d’utilisation des sciences. Quelles sont les compétences numériques requises pour ces sciences à forte densité de données ? Quels changements impliquent-elles dans l’éducation et la formation ?

• Les établissements d’enseignement produisent de plus en plus de données sur leurs élèves/étudiants. Faut-il partager plus ouvertement toutes ces données avec les différentes parties prenantes (par exemple, les élèves/étudiants, leurs parents, les médias) ? Quelles en seraient les conséquences sur les relations élèves-enseignants, enseignants-parents et autres ? Quels sont, par exemple, les avantages et les inconvénients de la possibilité pour les parents d’exercer un suivi précis de la vie quotidienne de leurs enfants à l’école ?

La gouvernance de la connaissance

Pour relever des défis aussi complexes que la crise climatique et la gouvernance économique mondiale, il faut une volonté politique et un consensus fondés sur une analyse et une compréhension précises. En d’autres termes, rien ne peut se faire sans connaissances fiables. Dans l’ensemble de la zone OCDE, les activités de recherche et développement (R-D) se multiplient dans le cadre de la quête toujours plus grande de connaissances et d’innovation. En témoigne le nombre de chercheurs, qui n’a cessé d’augmenter ces 30 dernières années. Parallèlement, les pouvoirs publics continuent de consacrer d’importantes sommes d’argent à la recherche et à l’innovation dans les secteurs public et privé, investissements dont on cherche à tirer le meilleur parti pour bâtir des économies et des sociétés plus résilientes et durables. La promotion d’une recherche pertinente en matière d’éducation et la généralisation des pratiques innovantes efficaces sont également essentielles pour améliorer la qualité de l’éducation.

Graphique 3.7. Besoin de connaissances spécialisées

Remarque : Consulter OCDE (2021), Principaux indicateurs de la science et de la technologie (base de données), https://stats.oecd.org/, pour de plus amples informations sur la répartition des chercheurs entre les différents secteurs.

Source : OCDE (2021), Principaux indicateurs de la science et de la technologie (base de données), https://stats.oecd.org/.

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Pour certains, la connaissance serait l’or des temps modernes. Le nombre de personnes menant des activités de recherche n’a ainsi cessé d’augmenter ces 30 dernières années. En 2018, une moyenne de 9 salariés à temps plein sur 1 000 dans l'ensemble de la zone OCDE se consacraient à la création de connaissances, contre moins de 6/1 000 en 1995. Les salariés d’entreprises commerciales représentaient plus de 60 % de cette main-d’œuvre de recherche dans la zone OCDE en 2018, contre moins de 10 % de salariés des institutions publiques (une proportion en recul ces dernières années). Les chercheurs universitaires en constituent également une part importante, avec toutefois des variations entre les pays. En 2018, ils représentaient ainsi plus de 50 % de tous les chercheurs au Royaume-Uni, environ 40 % au Mexique, plus de 30 % dans l’Union européenne et en Turquie, et 10 % en Corée.

Dans nos économies de marché décentralisées, les entreprises sont des acteurs clés de la recherche et de l’innovation. Toutefois, les financements publics ont et continuent de jouer un rôle essentiel dans la définition du champ, de la nature et de l’orientation de l’innovation. Ces dernières années, les pouvoirs publics ont modifié les modalités de leur soutien aux dépenses de R-D des entreprises (DIRDE), en s'appuyant de plus en plus sur des dispositifs indirects, tels que les incitations fiscales, que sur des mécanismes directs, comme les subventions de R-D. Dans la zone OCDE, les incitations fiscales représentaient ainsi environ 56 % du total des aides publiques au titre de la R-D des entreprises en 2018, contre 36 % en 2006. Plusieurs facteurs contribuent à cette évolution, notamment les règles internationales en matière de commerce et de concurrence, mais aussi le sentiment généralisé que ce sont les entreprises, et non les pouvoirs publics, qui sont les plus à même de décider des projets dans lesquels investir. Ces tendances pourraient toutefois être en train de changer : ces dernières années, les gouvernements ont ainsi été amenés à orienter stratégiquement les efforts d’innovation du secteur privé là où ils sont le plus nécessaires, en encourageant des investissements à risque que les acteurs privés ne sont pas toujours prêts à assumer.

Graphique 3.8. Soutien public à l’innovation

Remarque : Ce graphique présente les données de 37 pays de l'OCDE (voir la source originale pour de plus amples informations).

Source : OCDE (2021), Science, technologie et innovation : Perspectives de l'OCDE 2021 : Affronter la crise et saisir les opportunités, https://doi.org/10.1787/1a6d0f4c-fr.

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Quelles conséquences pour l’éducation ?

• Comment promouvoir la production de recherches en éducation pertinentes sur le plan politique et pratique ? Comment encourager leur utilisation ? Quel est le rôle des « courtiers » en connaissances, qui s’efforcent de garantir la qualité des données et de permettre aux décideurs publics et aux professionnels du terrain d’exploiter les résultats de la recherche ?

• Quel est l’incidence des différents acteurs (par exemple, privés ou publics), des pressions institutionnelles (par exemple, « publier ou périr ») et des relations (par exemple, hiérarchies, réseaux, liens de confiance sur la qualité de la recherche universitaire ? Comment soutenir au mieux la production d’une recherche de qualité dans le domaine de l’éducation.

• Les enseignements tirés de l’expérience sont essentiels. Dans quelle mesure des outils de gestion des connaissances tels que l’évaluation scolaire et des enseignants prennent-ils en compte et exploitent-ils ces connaissances et cette expertise tacites.

La vérité aux puissants

Une décision politique judicieuse doit s’appuyer sur de bonnes informations. Cependant, les experts ne sont pas toujours d’accord, surtout lorsqu’ils traitent de phénomènes complexes et en constante évolution pour lesquels on ne dispose pas encore de données solides. C’est là que la démocratie dispose d’un atout : la tolérance et la libre expression des désaccords lui permettent en effet de profiter de l’intelligence collective et d'en tirer les enseignements. Les démocraties ont, à l’instar de la science, la capacité de s’autocorriger ; les actions des responsables au pouvoir – et les connaissances sur lesquelles ils s'appuient – sont ouvertes au débat et à l’examen public. Les lois sur la liberté d’information et les processus délibératifs citoyens jouent un rôle de plus en plus essentiel dans l’exercice de la citoyenneté démocratique. Ils contribuent à maintenir la transparence et l’équité des pouvoirs publics, à préserver le droit des citoyens à contester des décisions pouvant sembler infondées ou servir des intérêts particuliers, et à améliorer, de ce fait, l’efficacité de l’action publique. Mais quelles implications ces tendances ont-elles dans le domaine de l’éducation ?

Graphique 3.9. Droit du public à l’information

Remarque : Chaque pointage représente un pays et son ensemble de lois sur le droit à l’information. Par exemple, la Suède a adopté ses premières lois en 1766 et compte pour un. En 1951, la Finlande a suivi et a porté ce nombre à deux.

Source : RTI Rating (2019), Historical Data on Country RTI Rating Scores, 2019, https://www.rti-rating.org/.

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La citoyenneté ne se résume pas à une simple mention sur un passeport. Elle s’exerce également de manière active, se fondant sur des droits et libertés civils tels que la liberté d’expression et le droit de vote. Dans notre société de la connaissance, le « droit à l’information » s’impose comme un nouveau pilier incontournable. Les lois sur la liberté d’information (donnant accès aux informations détenues par les organismes publics) n’ont rien de nouveau. En Suède, celle sur la liberté de la presse remonte même à 1766. Pourtant, il faut attendre 1946 pour que les Nations Unies reconnaissent la liberté d’information comme partie intégrante du droit fondamental de la liberté d’expression. Deux ans plus tard, elle est intégrée à la Déclaration universelle des droits de l’homme. Même si les lois sur la liberté d’information varient au niveau international en termes d’ampleur et de portée, le nombre de pays de l’OCDE reconnaissant un « droit à l’information » est passé d’un seul en 1950 (la Suède) à 37 en 2019.

Plus récemment, les citoyens ont été de plus en plus appelés à participer directement au processus politique, en examinant les éléments existants pour discuter et convenir de solutions potentielles. C’est notamment le cas des processus délibératifs représentatifs, tels que les assemblées, jurys et panels de citoyens, qui permettent à de petits groupes globalement représentatifs de citoyens choisis au hasard de formuler des recommandations politiques éclairées à l’intention des pouvoirs publics. De plus en plus répandu ces 40 dernières années, ce type de processus contribue à mobiliser les connaissances et à établir un consensus et une légitimité, en particulier sur les questions impliquant des valeurs, nécessitant des compromis et requérant des solutions à long terme. Il renforce par ailleurs le sentiment d’efficacité politique et l’engagement civique des citoyens. Parmi les exemples récents de processus délibératifs représentatifs, citons la Convention citoyenne pour le climat (2019-20), en France, ou encore l’Assemblée citoyenne, en Irlande, qui visait à aborder des questions socialement clivantes telles que l’avortement et l’égalité femmes-hommes (2016-18 et 2020). L’éducation peut, à cet égard, aider à cultiver les connaissances essentielles, l’esprit critique et les compétences et attitudes de communication nécessaires pour participer pleinement à la vie politique et sociale à l’ère des consultations citoyennes.

Graphique 3.10. Une vague de processus délibératifs

Remarque : Le graphique comprend des données relatives aux pays membres de l’OCDE et à l'Union européenne. Les processus qui se sont étendus sur plusieurs années sont référencés par l’année de leur achèvement (sauf pour les processus toujours en cours).

Source : OCDE (2021), Base de données de l'OCDE sur les processus et institutions délibératifs (base de données), https://airtable.com/.

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Quelles conséquences pour l’éducation ?

• Plus de connaissances augure-t-il nécessairement de plus d’actions -  et si oui, de quel type ? Comment les systèmes éducatifs doivent-ils aborder la difficile question de l’articulation entre connaissances et valeurs ? Des intérêts contradictoires ? La désobéissance civile doit-elle être enseignée (ce qui ne veut pas dire encouragée) dans le cadre de l’éducation civique ?

• Une culture de classe encourageant le désaccord et le débat dans le souci constant du respect d’autrui favorise-t-elle un meilleur apprentissage ? Dans l’affirmative, les apprenants disposent-ils du temps et de l’espace nécessaires pour formuler et exprimer leurs propres opinions ? Dans votre établissement, est-il acceptable pour les éleves et les enseignants/professeurs de se tromper, de faire des erreurs ?

• Quel est le potentiel de l’action en co-creation (comme dans le cadre des processus délibératifs représentatifs) dans le domaine éducatif ? En permettant à des voix sous-représentées de s’exprimer, pourrait-on faire progresser la qualité, l’inclusion et la confiance ?

Connaissance, pouvoir et éducation : à quoi ressemblera demain ?

Les tendances nous permettent d’envisager les implications des dynamiques actuelles pour demain. Mais qu’en est-il des évolutions, chocs et surprises susceptibles d’apparaître dans les 15-20 prochaines années ?

S’appuyant sur les scénarios de l’OCDE sur l’école de demain, cette section invite le lecteur à réfléchir aux modalités d’interaction entre connaissances, pouvoir et éducation, et aux différentes évolutions qui pourraient en découler. Deux vignettes présentent des scénarios possibles : le lecteur est invité à les adapter et à en créer de nouveaux à sa guise. La page suivante expose quelques questions clés pour l’éducation, ainsi qu’une série de chocs et surprises potentiels susceptibles d’avoir un impact inattendu sur l’éducation et l’apprentissage. La description de chaque scénario figure dans l’introduction de ce volume.

En 2040, les choses ont bien changé

Chocs et surprises

Quelle que soit l’ingéniosité que nous déployons pour planifier notre avenir, il se fera toujours un plaisir de nous surprendre. Si ces chocs étaient amenés à se concrétiser, quelles seraient leurs implications pour l’éducation et l’apprentissage ? Voyez-vous des signes d’autres perturbations potentielles se profiler ?

 

Pour en savoir plus

Sources d’information pertinentes

• • Cisco (2018), « Cisco visual networking index: Forecast and methodology, 2017-2022 », Cisco, https://www.cisco.com/.

  • Cisco (2017), « Cisco visual networking index: Forecast and methodology, 2016-2021 », Cisco, https://www.cisco.com/.

  • Cisco (2016), « Cisco visual networking index: Forecast and methodology, 2015-2020 », Cisco, https://www.cisco.com/.

  • OECD.AI (2021), « AI Publication Time Series by Country » (indicateur), AI Policy Observatory Live Data, visualisations réalisées par JSI à partir de données du MAG https://oecd.ai/ (consulté le 6 décembre 2021).

  • OCDE (2021), Accès et utilisation des TIC par les ménages et les individus (base de données), https://stats.oecd.org/ (consulté le 15 juillet 2021).

  • OCDE (2021), Principaux indicateurs de la science et de la technologie (base de données), https://stats.oecd.org/ (consulté le 15 juillet 2021).

  • OCDE (2021), Base de données de l'OCDE sur les processus et institutions délibératifs (base de données), https://airtable.com/ (consulté le 3 décembre 2021).

  • OCDE (2021), Science, technologie et innovation : Perspectives de l'OCDE 2021 (version abrégée) : Affronter la crise et saisir les opportunités, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/1a6d0f4c-fr.

  • OCDE (2020), « Building digital workforce capacity and skills for data-intensive science », OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, n° 90, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/e08aa3bb-en.

  • OCDE (2020), Innovative Citizen Participation and New Democratic Institutions: Catching the Deliberative Wave, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/339306da-en.

  • OCDE (2020), The Digitalisation of Science, Technology and Innovation: Key Developments and Policies, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/b9e4a2c0-en.

  • OCDE (2019), L’intelligence artificielle dans la société, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/b7f8cd16-fr.

  • OCDE (2019), Measuring the Digital Transformation: A Roadmap for the Future, Éditions OCDE, Paris. https://doi.org/10.1787/9789264311992-en.

• OCDE (2015), Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264229358-en.

• RTI Rating (2019), Historical Data on Country RTI Rating Scores, 2019, https://www.rti-rating.org/.

• Rubio, F.D. et P. Baert (dir. pub.) (2012), The Politics of Knowledge, Routledge, Londres.

  • Sharma, K. (2021), « Team size and retracted citations reveal the patterns of retractions from 1981 to 2020 », Scientometrics, vol. 126/10, pp. 8363-8374, https://doi.org/10.1007/s11192-021-04125-4.

• Sumit, A. (28 août 2015), « The history and future of internet traffic », Cisco blogs, https://blogs.cisco.com/.

  • Wikimedia (2021), Pages to Date, All Wikis, https://stats.wikimedia.org/ (consulté le 6 décembre 2021).

  • Wolfram et al. (2020), « Open peer review: Promoting transparency in open science », Scientometrics, vol. 125, pp. 1033-1051, https://doi.org/10.1007/s11192-020-03488-4.

Glossaire

• Algorithme : Série d’instructions de calculs ou d’opérations pour des tâches spécifiques, notamment pour les ordinateurs. Il peut s’agir de processus simples, comme la multiplication de deux nombres, ou complexes, comme la lecture d’un fichier vidéo compressé. Les moteurs de recherche utilisent par exemple des algorithmes pour afficher les résultats de leur index de recherche pour des requêtes spécifiques dans un ordre particulier, en utilisant des critères comme la pertinence.

• Chercheurs : Professionnels travaillant à la conception ou à la création de connaissances, produits, procédés, méthodes et systèmes nouveaux, ainsi qu’à la gestion des projets concernés.

• Citoyenneté : Statut juridique et politique officiel d’une personne, et sentiment d’appartenance. Elle implique le droit et la responsabilité de revendiquer des droits sur des questions affectant le bien-être.

• Connaissance : Information qui a été retenue avec une compréhension de sa signification. Les connaissances englobent les informations acquises par l’expérience, l’étude, la familiarité, l’association, la conscience et/ou la compréhension.

• Culture numérique : Fait de posséder les compétences nécessaires pour vivre et travailler dans une société où la communication et l’accès à l’information se font de plus en plus par le biais de technologies numériques telles qu’Internet et les smartphones.

• Data fishing (triturage de données) : Utilisation abusive de données consistant à effectuer de nombreux tests statistiques et à ne rapporter que ceux présentant des résultats significatifs.

• Datafication : Restitution de mondes sociaux et naturels dans un format numérique lisible par une machine.

• Déclaration universelle des droits de l’homme : Document adopté par l’Assemblée générale des Nations Unies énonçant les droits des individus, tels que le droit à la vie et la liberté personnelle.

• Démocratie : Système politique dans lequel les citoyens sont autorisés à participer à la prise de décision et aux discussions. Les responsables politiques y sont généralement élus par les citoyens dans le cadre d’élections libres et équitables, et agissent donc en qualité de représentants du peuple.

• Digitalisation (ou transformation numérique) : Utilisation et interconnexion des technologies et données numériques se traduisant par de nouvelles activités ou des modifications de celles existantes.

• Données : Ensemble de faits, d’observations.

• Économie de marché : Système économique dans lequel les biens et les services sont fabriqués, vendus et partagés, et les prix fixés par l’équilibre de l’offre et de la demande.

• Incitation fiscale : Mesure gouvernementale visant à encourager les particuliers et les entreprises à dépenser ou à économiser de l’argent en réduisant le montant de l’impôt qu’ils doivent payer.

• Information : Ensemble de données qui a du sens. L’information ajoute un contexte aux données et peut être partagée (par exemple, via les écrits ou l’enseignement).

• Lois sur la liberté d’information : Lois visant à permettre aux citoyens d’avoir accès aux informations et données détenues par les entités publiques afin de garantir une transparence et une redevabilité maximales des opérations gouvernementales, d’encourager la réutilisation des informations et de générer une valeur sociale et économique.

• Processus délibératifs représentatifs : Groupe de personnes sélectionnées au hasard et globalement représentatives d’une communauté, consacrant un temps donné à apprendre et collaborer par le biais de délibérations afin de formuler des recommandations collectives à l’intention des décideurs publics.

• Publication partielle : Ne pas publier ou ne publier que partiellement les ensembles de données complets ou le matériel de recherche nécessaires pour valider la recherche par une étude de réplication.

• Recherche et développement (R-D) : Travaux de recherche et de création menés par le secteur privé et/ou public pour développer de nouveaux biens, techniques et services, et accroître le stock de connaissances et l’utilisation de ces connaissances pour concevoir de nouvelles applications.

• Retrait de publications scientifiques : Articles retirés de la revue dans laquelle ils sont parus après leur publication initiale. Ces retraits sont décidés par le comité de rédaction de la publication.

• Revues pratiquant l’évaluation ouverte par les pairs : Revues académiques divulguant l’identité des évaluateurs de leurs articles et/ou leurs rapports.

• Subventions de R-D : Soutien financier, généralement accordé par les pouvoirs publics, à une personne ou une entreprise afin de financer des activités de recherche et de développement.

• Système d’intelligence artificielle (IA) : Système basé sur une machine qui peut, pour un ensemble donné d’objectifs définis par l’homme, émettre des prédictions, des recommandations ou des décisions influençant des environnements réels ou virtuels.

• Wikipédia : Encyclopédie en ligne, libre et multilingue, rédigée et gérée par une communauté de contributeurs bénévoles suivant un modèle de collaboration ouverte.