Innovation Pédagogique et transition

G : comme Gogol ou l'île de la tétration

Thierry Viéville — 2026-09-11T10:47:00Z

La francisation des termes du numérique, ça peut mener à quelques … éléments surréalistes, comme ces nombres … gogola ! Analyse et explications de Yves Bertrand qui continue ici un alphabestiaire du numérique, pour nous aider à naviguer entre ces nouveaux mots. Serge Abiteboul et Thierry Viéville.

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Intelligence du numérique et fractures artificielles. Fracture numérique ou fracture calculatoire ?

Grands nombres et nombres gogols

« Google »… l'origine du nom de cette entreprise est « googol ». Quid de l'étymologie de ce mot ? La légende voudrait qu'un enfant de neuf ans à qui son oncle mathématicien a demandé d'imaginer un nombre « très grand » aurait répondu « 1 suivi de plein de 0 », ou « 1 suivi de 100 zéros » (10¹⁰⁰). Ce nombre a été appelé « googol » en anglais et « gogol » en français^[1]. Ce nombre n'a aucun sens mathématique. Et – cela tombe bien – en français, « gogol » signifie « débile », « idiot » ou « stupide », d'après les dictionnaires ; son féminin « gogole » est un anagramme exact de « Google ».

Le nommage de ce nombre sans sens ne repose sur aucune autre volonté que celle d'aligner un grand nombre de symboles. Les deux jeunes fondateurs de Google s'en sont emparés pour nommer leur entreprise. Puis d'un deuxième : « googolplex », soit 10^google, sans sens lui non plus, pour nommer le siège social mondial de l'entreprise Google (et de sa maison mère, Alphabet) : le « Googleplex »^[2].

Ces nombres sont en quelque sorte des nombres « cons », au sens de la définition que propose « Petit binaire »^[3] pour les humains ainsi qualifiés : un « con » serait une personne qui, manipulant des symboles (des mots), donne l'illusion de les comprendre, d'y associer un sens, mais rarement longtemps. Plus la durée de l'illusion est courte, plus le « con » serait « con » ! Il n'associe ni de sémantique ni d'implicite social aux mots qu'il prononce ou entend. Ainsi en est-il de « google » et « googleplex » : des suites de symboles qui ne portent pas de sens.

Heureusement, l'informatique n'engendre pas que des nombres gogols – oui, avec « s », parce que « gogol » est à la fois un nom commun et un adjectif. Elle engendre une myriade de grands nombres, à mesure que la miniaturisation des composants électroniques progresse : des nombres physiques, des nombres logiques et les gogol-nombres… ou nombres « cons » au sens petitbinairien du terme. Cette taxinomie arbitraire exige une explication, que voici.

Considérons les QR-codes. Les plus petits comptent 252 = 625 pixels, et les plus grands, 1772 = 31329 pixels. Ce sont des nombres « physiques » puisqu'ils mesurent la taille d'une image (ici celle des QR-codes). Mais ces nombres ne sont pas « grands », alors que le nombre d'octets d'un support de stockage, qui peut valoir plusieurs trillions d'octets (10¹⁸), l'est. Les volumes de données sur Internet nécessitent le recours à des nombres plus grands encore : 10²¹, voire 10²⁴ octets. Ce sont toujours des nombres physiques^[4].

Et les nombres « logiques » ? C'est, par exemple, le nombre de petits QR-codes différents. Chacun de leurs 625 pixels peut être noir ou blanc. Il existe donc 2625 (environ 10¹⁸⁸) petits QR-codes différents. Monstrueux, comme nombre^[5], au point d'être incommensurablement plus grand que le nombre de particules de l'univers ! Si l'on remplaçait chaque particule de l'univers par… autant de particules qu'en contient l'univers, le nombre obtenu (10¹⁶⁰) demeure tout petit par rapport au nombre de petits QR-codes. Les nombres logiques comptent des « possibles » et non pas des objets matériels, mais ils ont un sens.

Les gogol-nombres, quant à eux, ne racontent, ne mesurent ni ne signifient rien.

Pourtant, les mathématiques et l'informatique ont produit tant de grands nombres, plus grands encore que ces nombres « cons », plus grands même que « gogolplexplex » qui vaut 10^gogolplex, mais qui tentent de conserver un sens, bien qu'ils en perdent à mesure qu'ils grandissent.

Pour les décrire, plusieurs notations ont été inventées, comme celle proposée par D. Knuth, dite des « puissances itérées »^[6]. Reprenons à la base. Le petit enfant apprend à compter en faisant « +1, +1, +1… » sur ses doigts. C'est le niveau « 0 » de l'arithmétique. Puis rapidement, à l'école primaire, il apprend à additionner directement 4 et 7, 12 et 39, etc. C'est le niveau 1. Mais l'addition, ça peut vite être répétitif ! Qu'à cela ne tienne : voici venu le temps de la multiplication, vue comme une suite d'additions : niveau 2. Et au lycée, les puissances apparaissent, parce que « a x a x a… x a » (b fois) s'écrit plus simplement a^b (a puissance b, ou a^b). Nous voici au niveau 3. Qu'amorcent les gogol-nombres ? Des puissances de puissances de… de puissances. Une sorte de niveau 4 ! a^a^a…^a (b fois) est noté ba, ou, par D. Knuth : a↑↑b. Ce niveau 4 est nommé la « tétration ». Et le niveau 5, la « pentation » : a ↑↑↑b, soit une succession de tétrations. Pas en reste, l'hexation – a ↑↑↑↑b – est une succession de pentations^[7]. Le tétra-nombre 10↑↑10 est déjà un nombre bien plus grand que notre pâle gogolplex ! Au niveau 4, il existe une esquisse de mathématiques correspondante, donnant un sens à certaines opérations et aux nombres qu'elles calculent.

Mais la mathématique associée à la pentation est embryonnaire et celle associée à l'hexation est inexistante. Parce que plus on monte dans les « niveaux » calculatoires, et donc dans les outils syntaxiques à même d'engendrer de grands nombres, moins on sait en exhiber une sémantique, un intérêt réel applicable à notre monde physique. Si les mathématiques de niveau 0 à 3 représentent des continents de connaissances, le niveau 4 – la tétration – n'est qu'une île, le niveau 5 – la pentation – n'est qu'un rocher, et le niveau 6, une chimère ! Même construits intelligemment, les trop grands nombres deviennent des gogol-nombres…

Un problème inédit survient avec le XXIe siècle : les nombres physiques, a priori gorgés de sens puisqu'ils caractérisent une réalité du monde, deviennent si grands avec l'informatique qu'ils deviennent aussi peu dignes d'intérêt réel que les gogol-nombres. Ainsi en va-t-il du nombre de pages Internet qui se comptent en trillions – des nombres à 13 chiffres, bientôt 14. Jusqu'au début des années 2020, ces nombres correspondaient à des données réelles, au sens de « créées par des êtres humains ». Depuis peu, les données sont à la fois l'entrée des systèmes d'IA et celles qu'ils produisent, en nombres aussi grands que dépourvus de sens. Par exemple, en 2025, plusieurs dizaines de milliers de morceaux musicaux générés par ordinateur envahissent chaque jour la plateforme Deezer. Il y a plus de vidéos sur Youtube que d'êtres humains sur Terre, et un tiers d'entre elles sont générées par IA en 2025. Il y a environ deux fois plus de téléphones portables dans le monde que d'êtres humains. Avant la fin du XXIe siècle, le nombre de propriétaires décédés ayant des pages Facebook sera supérieur au nombre de propriétaires vivants. Ces nombres sont tous des nombres physiques, qui mesurent des entités réelles. Mais leur gigantisme fait que les phénomènes sociétaux sous-jacents perdent eux-mêmes tout sens.

L'informatique n'a pas le monopole des « gogol-nombres ». Donald Trump en invente aussi, et parfois des petits. Comme le nombre de guerres qu'il aurait arrêtées en un an. Faut-il lui soustraire le nombre de guerres qu'il a engendrées ? Allez savoir… et quel sens ces nombres ont-ils ? Aucun. Pas plus que les annonces de 500 milliards de dollars à investir dans l'IA par les USA.

L'Europe sait aussi produire des gogol-nombres. Par exemple : 8 x 10¹¹. C'est le nombre d'euros que les Européens prétendaient pouvoir investir dans un effort supplémentaire d'armement. D'où provient ce nombre à 12 chiffres ? De la différence entre le taux moyen réel d'investissement des pays membres de l'UE (1,9%) et un taux cible de 3%… à l'horizon 2030. +800 G€^[8] en 5 ans. Avec un investissement en 2025 de 381 G€. Et les USA, annuellement ? Plus de 900 G€. Avec un objectif pour 2027 de 1500 G€. Les 800 G€ de l'UE sont donc un nombre doublement gogol : d'une part, il ne correspond aucunement à un investissement réel. Il n'est rien d'autre qu'un calcul sur un coin de tableur du Conseil de l'Europe. D'autre part, il est ridiculement faible par rapport à l'effort des USA. Mais sur le seul sol français on trouve plus grand et plus gogol, comme nombre : 3300 G€. C'est la dette du pays en 2025. Il manque « juste » un autre nombre pour donner un sens à cette dette : les avoirs financiers que détiennent les Français : plus de 6600 G€. Soit le double de la dette. Ce second chiffre relativise le premier, non ? Tout seul, le premier est un nombre gogol. Sans grand sens. Avec son alter ego de l'épargne nationale, il retrouve un sens. Et avec le patrimoine total, d'environ 20 000 G€, la perspective change encore !

On a donc identifié plusieurs types de gogol-nombres. Des nombres sans sens a priori ; des nombres physiques mais caractérisant une dérive « non-sens » du monde numérique actuel ; ou encore des nombres décontextualisés, qu'affectionne le monde socio-économique.

Pour conclure : « Mort aux (nombres) cons ! » Et en particulier lorsqu'ils sont vides de sens, même bardés de mathématiques et exemplifiés par l'informatique, lorsqu'ils induisent en erreur sur des sujets graves comme celui du réarmement, lorsque leur caractère « con » est renforcé par un nom « con », en un mot comme en cent, lorsqu'étymologie et sémantique ont quitté le navire de la réflexion, de la mise en contexte. Il serait dommageable que dans l'armée des gogol-nombres déferlant sur le XXIe siècle, l'informatique continue à tenir le rôle de généralissime… parce que, ne l'oublions jamais, les nombres^[9] (en particulier en informatique), c'est comme les cochons, plus ça devient gros, plus ça devient con !

[1] Peut-être en référence à une bande dessinée du début du XXe siècle « Barney Google ».

[2] L'appropriation de ces nombres par les fondateurs de Google dénote de leur volonté, à la fin du XXe siècle, de placer, algorithmiquement parlant, leur entreprise en interface entre l'humanité à la recherche d'informations et l'océan d'informations que le XXIe siècle ne tarderait pas à produire.

[3] Que se passe-t-il dans le cerveau des cons ? », Petit binaire.

[4] Idem en astronomie pour le nombre de kilomètres de l'univers, qui serait de l'ordre de 8,8 x 1026. Et le nombre de particules dans l'univers est de l'ordre de 1080.

[5] Mais ridicule par rapport au nombre de grands QR-codes : 231329 (environ109431).

[6] Mathematics and Computer Science : Coping with Finiteness, Science, vol. 194, no 4271,‎ 1976.

[7] Des notations plus compactes existent (↑n) pour éviter la répétition des flèches verticales.

[8] Milliards d'euros.

[9] « Les bourgeois, c'est comme les cochons, plus ça devient vieux, plus ça devient con ». Jacques Brel, Les bourgeois.

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F : Intelligence du numérique et fractures artificielles

Thierry Viéville — 2026-07-17T09:23:00Z

La francisation des termes du numérique ça peut mener à quelques difficultés, comme avec le terme Cookie. Analyse et explications de Yves Bertrand qui continue ici un alphabestiaire du numérique, pour nous aider à naviguer entre ces nouveaux mots. Serge Abiteboul et Thierry Viéville.

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Intelligence du numérique et fractures artificielles. Fracture numérique ou fracture calculatoire ?

Depuis plus de trente ans, les références à la « fracture numérique » sont innombrables. Cette fracture séparait initialement les personnes disposant d'un accès à Internet ou à un ordinateur de celles qui n'en disposaient pas. Puis elle s'est déportée sur la maîtrise, ou non, de l'usage, sans différencier, par exemple, l'usage compulsif des réseaux sociaux de l'usage professionnel d'un tableur. Avec l'intelligence artificielle, elle dérive vers la capacité, ou non, à formuler les questions aux applications correspondantes et à en exploiter les réponses.

La fracture numérique évolue donc avec la sophistication des dispositifs et applications numériques qui irriguent la société. Or, avec l'explosion du volume de données disponibles sur Internet et, surtout, l'avènement de l'IA, une autre fracture numérique surgit. Une fracture où le mot « numérique » est à prendre au premier degré, comme désignant les nombres. Une fracture qui sépare deux catégories au sein même des personnes les plus cultivées occupant les professions les plus valorisées : celles qui savent repérer un manque de données rendant un propos vide de sens et qui maîtrisent les pourcentages, les fractions et la règle de trois, et celles qui ne les maîtrisent pas.

Ces dernières jouent un rôle important dans la société. Elles commettent des erreurs d'analyse majeures, faute d'une maîtrise élémentaire du nombre, au risque de prendre des décisions préjudiciables à l'intérêt de toute la société.

Illustrons ce propos dans le cadre de l'IA, où la capacité à évaluer les biais et la fiabilité des réponses obtenues devient cruciale pour prendre des décisions, notamment celle de poursuivre ou non le recours à l'IA.

C'est le cas dans le domaine des droits humains, au point que le Défenseur des droits s'inquiète à raison¹ du respect du droit des étrangers qui souhaitent franchir les frontières européennes, lorsque l'IA prend la forme d'un détecteur de mensonges², pour soumettre à des contrôles poussés les personnes identifiées comme susceptibles de mentir quant à leurs déclarations avant l'embarquement à bord d'un avion.

Pour asseoir numériquement son propos, il précise que « le système était crédité […] d'un taux de réussite autour de 75 %, ce qui revient à considérer un quart des personnes concernées comme soupçonnées de mentir alors que ce n'est pas le cas ». En simplifiant outrageusement, supposons que le système se trompe toujours dans un quart des situations, en détectant des mensonges à tort, ou en n'identifiant pas des menteurs³. Socialement, le risque semble être d'accuser à tort un quart des personnes de mentir. Mais l'on oublie une donnée clé : le nombre de menteurs effectifs parmi les passagers en général… De combien est-il ? Difficile à évaluer. Supposons qu'il soit de 10% : sur 1 000 passagers, en moyenne, 100 mentent et 900 disent la vérité. Le détecteur de mensonges identifie à tort 25 % des passagers qui disent la vérité comme des menteurs, soit 225 passagers. Il identifie aussi, à raison de 75 %, des menteurs parmi les menteurs, soit 75 passagers. Il identifie donc 225 + 75 = 300 passagers comme menteurs… alors qu'il n'y en a que 100 en tout, et qu'il n'en a détecté que 75 ! Il accuse donc à tort non pas « un quart des personnes concernées », mais bien trois quarts d'entre elles (225 non-menteurs / 300 accusés)⁴. Et si, à cause d'un biais de l'IA, le taux de fiabilité chute à 70 % pour certaines personnes ? Le taux d'erreur frôle alors les 80%…

Le taux d'erreur d'un test dépend non seulement de sa fiabilité mais aussi du taux de prévalence de la caractéristique recherchée dans la population concernée. Lorsque ce taux est très inférieur au taux d'erreur du test, le risque d'attribuer à tort à une personne la caractéristique recherchée est très élevé. La critique du test de détection de mensonge par le Défenseur des Droits laisserait entendre qu'avec une fiabilité plus élevée, le problème ne se poserait peut-être pas. Or pour une fiabilité de 90% et une prévalence de 10%, le taux d'identification de faux coupables est encore de 50% !

Le « taux de réussite » d'un détecteur de mensonges, donné sans la prévalence des mensonges réels, n'a donc pas de sens. Il est vain de l'utiliser pour argumenter en faveur ou défaveur dudit test. Cette omission de données constituait la base d'argumentaires fallacieux des antivax, qui soulignaient l'inefficacité du vaccin au prétexte que 80% des hospitalisés pour cause de Covid étaient vaccinés. Il manquait l'information clé : la proportion de vaccinés dans la population totale : 90 %. Le taux d'hospitalisés non vaccinés (20 %) était donc deux fois plus élevé que le taux de non vaccinés dans la population globale. Mieux : il y a 2,25 fois plus⁵ d'hospitalisés parmi les non vaccinés que parmi les vaccinés.

Le manque de données est plus frappant encore si l'on considère que 30 % des accidents de la route en France sont dus à l'alcool : cela signifierait qu'il y a 70 % d'accidents dus aux buveurs d'eau ! Le sens commun indique qu'il s'agit d'une boutade. Que manque-t-il comme donnée ? Le nombre de personnes considérées comme alcooliques : environ 8% en France en 2024. Il y a donc 4,92 fois plus⁶ d'accidents de la route parmi les alcooliques que parmi les non alcooliques… ce qui fait écrire au gouvernement que : « Ces décès pourraient être évités si tous les conducteurs respectaient strictement la limitation légale de l'alcoolémie au volant »⁷. Eh bien… pas tout à fait : il y en aurait 4,92 fois moins (la même proportion que pour les non alcooliques), soit environ 80 % de moins.

Si la fracture numérique existe, elle est calculatoire : la fracture entre les décideurs qui maîtrisent les nombres et le calcul et ceux qui ne les maîtrisent pas. Ces derniers sont majoritaires dans les ministères, y compris dans ceux de l'enseignement supérieur et de la recherche et dans celui de l'Éducation nationale. L'identification de données manquantes, les fractions, les pourcentages et la règle de trois ne sont pas acquises par la plupart des personnes qui nous gouvernent. En témoigne l'argumentaire approximatif du Défenseur des droits à propos d'un détecteur de mensonge, ou celui du gouvernement à propos des accidents de la route évitables. Il est problématique que ces approximations soient du même niveau que celles qui sous-tendent les argumentaires antivax, alors que la méfiance, sur le fond, du défenseur des droits par rapport à l'IA serait bien plus justifiée encore, avec des arguments numériquement pertinents. À l'heure où l'IA déferle sur notre société, les sphères dirigeantes, censées être bien informées, notamment parce qu'elles sont bien formées, ne peuvent pas courir le risque de développer des raisonnements dont on ne sait pas s'il faut redouter qu'ils soient des paralogismes ou des sophismes.

Il est donc urgent, voire crucial, que les citoyens en général et les élites en particulier maîtrisent les nombres et le calcul élémentaire, afin d'espérer qu'elles appréhendent avec quelque pertinence l'extraordinaire complexité du monde numérique au sens informatique du terme. Pour cela, une seule solution, structurelle dans l'enseignement secondaire de la 6^e au baccalauréat : que les mathématiques et l'informatique soient enseignées à toutes et à tous comme le français ou la géographie, en tronc commun, comme un bien culturel et scientifique commun. Faute de quoi, il est vain d'espérer que la France maîtrise industriellement le numérique en général et l'IA en particulier, et les rodomontades sur les centaines de milliers de personnes à former – lesquelles ? – et les milliards d'euros mobilisés – comment ? – n'y changeront rien.

Yves Bertrand, professeur des universités à l'université de Poitiers ; avec la complicité graphique de Frédéric Havet, directeur de recherche au CNRS.

1 Algorithmes, systèmes d'IA et services publics : quels droits pour les usagers ? Points de vigilance et recommandations, rapport du 13 novembre 2024.

2 Les algorithmes et l'intelligence artificielle contre les étrangers en Europe, Gabrielle du Boucher, Revue Plein droit 2024, n°140, p. 31-34.

3 On suppose que la sensibilité du test (capacité à détecter de vrais menteurs) et que sa spécificité (capacité à identifier comme non-menteurs des non-menteurs) sont égales (à 75%).

4 Même si la sensibilité du test était parfaite (100% des menteurs détectés, le taux d'erreur serait quand même de 2/3 (200 non-menteurs sur 300 détectés comme menteurs).

5 20%/10% ÷ 80%/90% = 2,25.

6 30%/8% ÷ 70% / 92% = 4,92.

7 https://www.securite-routiere.gouv.fr/

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Création d'une Communauté d'Apprentissage de l'Informatique

2023-11-14T16:18:42Z

L'enseignement de l'Informatique est un enjeu majeur dans la formation des adultes de demain. Cependant, cette matière n'a été que tout récemment introduite ou le sera prochainement au sein de l'enseignement obligatoire dans de nombreux pays européens, et pour les pays et régions francophones en particulier. Le projet ERASMUS+ 'Communauté d'Apprentissage de l'Informatique' a accompagné des enseignants qui sont et seront dès lors amenés à enseigner cette matière, qu'elle soit ou non couverte par leur formation initiale. Dans ce projet, nous nous sommes proposé de fédérer les besoins des enseignants au sein d'une Communauté de Pratique (Engeström et al, 2013) pour l'enseignement et l'apprentissage de l'Informatique. Nous tirons ici les leçons des trois années de projet et de ce qui a bien fonctionné en matière de création d'une communauté d'enseignants, et analysons les facteurs conjoncturels, pratiques et humains qui nous semblent importants pour favoriser sa réussite.

Un article de la revue Adjectif, une publication sous licence Creative Commons by nc sa

Objectif

L'objectif du projet ERASMUS+ CAI (Communauté d'Apprentissage de l'Informatique), débuté en septembre 2019 sous le mode recherche-action, était de créer un noyau d'enseignants en Informatique, pour des élèves de fin de primaire et du secondaire, qui utiliseraient la collaboration et l'entraide pour améliorer leur travail à la fois au niveau des conditions et de la qualité de leurs enseignements. Nous y avons développé et fait partager des outils pédagogiques et technologiques pour soutenir l'émergence d'une telle communauté de pratique (CoP) constituée d'enseignants en Informatique qui se sentent à même d'enseigner cette nouvelle discipline, comportant des matières comme la représentation et le stockage de données, les algorithmes, les langages de programmation, les systèmes et réseaux informatiques. Dans cet article, notre objectif principal est de discuter les conditions propices à l'émergence et à la pérennisation d'une telle communauté active au bénéfice de chaque membre.

Description de l'atelier et la communauté

Résumons le cheminement du projet de Création d'une Communauté d'Apprentissage de l'Informatique mené entre fin 2019 et fin 2022, dans le cadre du projet ERASMUS+ CAI. Ce projet s'est posé la question de voir comment développer et soutenir une communauté d'enseignants.

L'analyse de l'état des connaissances et le travail d'identification et catégorisation des besoins des enseignants en Informatique nous a permis de les classer en : 1. s'initier et découvrir cette nouvelle discipline, 2. se former aux fondamentaux, 3. préparer les séances scolaires et 4. recevoir du conseil ou partager son expérience avec les collègues dans le cadre d'une démarche réflexive.

Nous avons proposé des ressources pour inciter un travail de co-construction. Pour les enseignants impliqués, la démarche proposée tout au long du projet a combiné participation active et mise en pratique, y compris avec les élèves, pour devenir directement et de façon incrémentale, acteur de la communauté et mieux comprendre en quoi elle consiste. Nous avons analysé la double force de cette façon de faire à la fois pour améliorer la qualité des ressources pédagogiques utilisées par les membres de la communauté, mais aussi renforcer un sentiment de solidarité qui combat l'idée de l'enseignant se sentant isolé dans sa démarche d'enseignement.

A l'issue du projet CAI, nous tirons des conclusions sur ses actions : les initiatives qui ont bien fonctionné et sont en voie de pérennisation et celles qui ont été moins efficaces. Notre but ici, n'est pas de discuter des contenus, mais de montrer et analyser, à travers nos expériences tout au long du projet, les trois facteurs qui conditionnent l'émergence effective et la pérennisation d'une communauté d'enseignants : conjoncturels, pratiques et surtout humains.

Nous proposons de nous concentrer sur la partie du projet se rapportant au développement de ressources liées à l'enseignement du NSI en France et en particulier aux ressources et forum NSI développés en collaboration avec CAI [1].

Naissance de la communauté NSI

L'informatique dans l'enseignement en France a connu plusieurs épisodes (Baudé, 2021) mais c'est à la rentrée 2019 qu'apparaissent les enseignements de spécialité dont Numérique et Sciences Informatiques (NSI). C'est la première fois qu'un enseignement d'informatique sera dispensé avec un volume horaire conséquent (4 heures par semaine en classe de Première et 6 heures en classe de Terminale) et des programmes officiels denses, s'appuyant sur l'ensemble des quatre piliers de la discipline (Dowek, 2011).

Les enseignants de cette spécialité informatique sont, le plus souvent, issus d'autres disciplines (Komis et al 2020, 2021, 2022a, 2022b) et rapidement, les besoins d'échanges ont été visibles : liste de diffusion, dépôts plus ou moins organisés, forum. Parmi les thèmes d'échanges on retrouve essentiellement : l'interprétation des programmes officiels, conseils pour l'amélioration de ressources diverses (cours, devoirs, …), outils (mise en ligne de ressources, simulation, etc.), échanges techniques sur le métier (organisation des épreuves par exemple).

En réalité, il faudrait parler de communautés, au pluriel. Cette pluralité montre en particulier l'importance du groupe, de l'humain face à la technologie. Si le projet CAI s'est doté d'une plateforme (cai.community), les groupes d'échanges se sont plutôt retrouvés soit sur la liste de diffusion nationale mise à disposition par le groupement d'intérêt public RENATER, soit sur le forum NSI [2] mis à disposition par les partenaires Inria Learning Lab [3] et l'AEIF [4]. Des membres de CAI ont participé aux deux communautés. Nous nous focalisons ici sur la communauté autour du forum, celle que nous nommons communauté NSI.

Historiquement, cette communauté s'est formée autour d'un lieu virtuel : un forum mis en place grâce à l'humain. Gilles Lassus et Charles Poulmaire, deux enseignants, proches, discutent et sont d'accord sur le fait qu'un forum serait plus pratique (qu'une simple liste de diffusion) pour les échanges et discussions autour de l'enseignement de leur toute nouvelle discipline NSI. Contactée par l'intermédiaire d'un troisième comparse Thierry Vieville, l'INRIA Learning Lab met en place ce forum. Les deux administrateurs du forum organisent alors l'espace autour d'une dizaine de catégories. Le lieu était créé, la communauté pouvait émerger.

La naissance de cette communauté concomitante à la mise en place d'une discipline a été riche d'enseignements : les membres de CAI, à la fois acteurs et observateurs, ont pu mesurer les besoins concrets des enseignants. Ces besoins gravitent autour de trois grands pôles :

– des questionnements didactiques et pédagogiques concernant la production de ressources de cours validées ou en tout cas commentées par les pairs ;
– des questionnements techniques sur des outils utilisés soit dans le cadre d'enseignements spécifiques (architecture des ordinateurs, système d'exploitation, bases de données et langage SQL) soit pour la mise en ligne des ressources pédagogiques ;
– des questionnements métiers (organisation d'épreuves, problèmes RH).

Une grosse partie des échanges a concerné le pôle 1 et rapidement les enseignants ont échangé sur les ressources individuelles (chapitres de cours, devoirs, etc.). Puis, ont eu lieu des discussions sur des sujets officiels de l'examen du baccalauréat : sujets des épreuves pratiques et des épreuves écrites. Discussions qui ont naturellement évolué vers la co-construction de ressources e-NSI [5] par des enseignants et des enseignantes de NSI et des membres du projet CAI : des exercices d'entraînement à cette épreuve pratique, des chapitres de cours, des annales d'écrits des années précédentes.

Ces projets, s'appuient sur quelques principes fédérateurs de la communauté (ressources libres sous licence creative commons, ressources co-construites, relues et validées par plusieurs membres de la communauté, ressources mises en ligne sur une plateforme ne nécessitant aucune inscription et dans un respect total du RGPD).

Notons aussi, que cette dynamique de co-construction peut être transmise aux élèves, par exemple à travers un enseignement valorisant les pédagogies actives, notamment l'apprentissage par projet (Pucher & Lehner, 2011). Nous ne détaillerons pas plus avant ces contenus et invitons le lecteur à les retrouver sur le site web dédié : https://e-nsi.forge.aeif.fr/

Dans la prochaine section, nous revenons sur les facteurs qui ont joué un rôle important dans l'émergence de la communauté.

Facteurs d'émergence, bilan et perspectives

Comme nous l'avons déjà mentionné, le facteur humain est probablement l'un des plus importants pour l'émergence d'une communauté. Pour la communauté NSI, c'est l'humain qui a permis la mise en œuvre rapide du lieu pour Faire Communauté, suivant l'expression consacrée devenue un peu le slogan du groupe. C'est l'humain aussi qui anime les enseignants et incite à s'investir pour offrir un enseignement de qualité et une aide factuelle à leurs élèves. C'est encore l'humain qui pousse les collègues plus expérimentés sur les outils de production de contenu, à partager expériences et didacticiels.

Deux autres ensembles de facteurs méritent d'être mentionnés :

Des facteurs conjoncturels majeurs ont impacté l'émergence de la communauté NSI :

– le projet s'est déroulé pendant la période de la crise de la COVID qui a débuté début 2020 ;
– fin 2019 a marqué l'apparition de la spécialité Numérique et Sciences Informatiques (NSI) dans les Lycées en France avec les balbutiements, questionnements et surtout urgences auxquels les enseignants ont été confrontés dont l'important point de l'organisation des épreuves du BAC. Ces deux facteurs se sont entrechoqués et ont été une période de stress intense pour les enseignants en particulier de NSI.

Enfin, les membres de la communauté étant éparpillés à travers la France, et s'étendant même dans d'autres pays francophones (Belgique, Pays du Maghreb, …), son fonctionnement repose complètement sur une plateforme digitale permettant son fonctionnement harmonieux.

Trois types de facteurs pratiques ont favorisé l'émergence de la communauté NSI :

– les enseignants en informatique sont globalement plus à l'aise avec les outils numériques et les environnements de partage de ressources comme les dépôts de ressources partagées (git), et sont prêts à les prendre en main, éventuellement moyennant une mise à niveau (avec l'aide, de collègues plus aguerris) ;
– l'appui d'organismes indépendants des organes d'état pour faire de l'innovation (ici Inria Learning Lab, AEIF, projet de recherche CAI) pour permettre l'agilité nécessaire à tout travail créatif comme celui de créer une communauté en mettant à disposition des équipements et même des personnes pour soutenir l'initiative ;
– la création, mise à disposition et gestion du forum NSI qui a permis, via une structuration par thématique, la création de fils pour chaque mini-projet et une modération et une gestion dynamique, une communication structurée par thématique efficace et ouverte.

Le bilan de cette communauté est extrêmement positif (le forum compte actuellement plus de 4300 membres, dont un noyau d'une centaine actifs, plus de 43000 messages échangés et surtout des dizaines d'enseignants qui ont modifié leurs pratiques, créé des ressources en ligne, remercié la communauté pour les apports).

En termes de perspectives, on peut noter au moins deux axes importants :

– améliorer la communication pour amener plus de collègues à oser participer, montrer leur travail, échanger ;
– cette communication doit passer par une intensification des échanges avec les instances officielles pour pérenniser les ressources et, ce qui par effet de bord tiendrait lieu de reconnaissance du travail fourni. Mais ce travail est déjà en route puisque, là encore grâce à l'humain, une forge nationale pour accueillir les ressources de telles communautés pourrait voir le jour à court terme (voir le projet forge des communs numériques de l'Éducation Nationale mise en place conjointement avec deux membres de l'AEIF [6]).

Liens avec la recherche

Deux grandes questions de recherche en didactique de l'informatique ont été analysées tout au long du projet :

– quelles sont les connaissances disciplinaires, pédagogiques et technologiques des enseignants en Informatique ?
- quels sont les besoins des enseignants en Informatique en matière de savoir et savoir-faire et ce qu'ils doivent maîtriser au niveau de la didactique de la discipline et de la pédagogie d'enseignement ?

Nous avons voulu ici répondre à une troisième question : quels facteurs conjoncturels, pratiques et humains conditionnent l'émergence et la pérennisation d'une communauté d'enseignants ?

Références

Baudé, J. (2021), Éléments pour un historique de l'informatique dans l'enseignement général français. Epinet

Dowek, G. (2011), Les quatre concepts de l'informatique. Sciences et technologies de l'information et de la communication en milieu éducatif : Analyse de pratiques et enjeux didactiques., Oct 2011, Patras, Grèce. pp.21-29. ⟨edutice-00676169⟩

Engeström, Y. (2013). From communities of practice to mycorrhizae. In Communities of practice (pp. 51-64). Routledge. Komis, V., Bachy, S., Goletti, O., Parriaux, G., Rafalska, M., Lavidas, K. (2022a). Connaissances du contenu et connaissances technologiques des enseignants en Informatique en milieu francophone, in Review of Science, Mathematics and ICT Education, (in press), https://doi.org/10.26220/rev.4080

Komis, V., Goletti, O., Parriaux, G., Rafalska, M., Bachy, S. et Lavidas, K. (2022b). Connaissances disciplinaires et sentiments de capacité d'enseignement en Informatique in Adjectif https://www.adjectif.net/ (under second revision)

Komis, V., Lavidas, K., Parriaux, G. , Goletti, O. et Rafalska, M., (2021). Enquête sur les besoins des enseignants d'Informatique concernant une plateforme de soutien d'une Communauté de Pratique, Premiers résultats d'analyse du questionnaire, 11 pages, Rapport interne du projet CAI. (https://cai.community/wp-content/uploads/sites/3/2022/10/O4-Rapport-Questionnaire-Communaute%CC%81- de-Pratique-et-Plateformes-V2.pdf)

Komis, V., Lavidas, K., Parriaux, G. , Goletti, O. et Rafalska, M., (2020). Enquête sur les connaissances disciplinaires, pédagogiques et technologiques des enseignants en Informatique, Premiers résultats, 46 pages, Rapport interne du projet CAI (https://cai.community/wp-content/uploads/sites/3/2023/01/O4-Rapport-Questionnaire-Connaissances-Disciplin aires-Pedagogiques-et-Technologiques-V2-1.pdf)

Lave, J., & Wenger, E. (1991). Learning in doing : Social, cognitive, and computational perspectives. Situated learning : Legitimate peripheral participation, 10.

Pucher, R., & Lehner, M. (2011). Project based learning in computer science–a review of more than 500 projects. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 29, 1561-1566.

Liens vers les ressources et point de contact

Site du projet CAI : https://cai.community
Forum NSI : https://mooc-forums.inria.fr/moocnsi/
La production du groupe e-nsi : https://e-nsi.forge.aeif.fr/
La description de l'atelier didapro https://hal.inria.fr/hal-03643914.

Remerciements : la création de la Communauté CAI a été co-financée grâce au projet ERASMUS+ Communauté d'Apprentissage de l'Informatique (cai.community) 2019-1-BE01-KA201-050429

[1] Nous n'abordons pas ici la création des MOOCs NSI (https://mooc-nsi-snt.gitlab.io/portail/0_Accueil.html) également co-créés en collaboration avec le projet CAI.

[2] https://mooc-forums.inria.fr/moocnsi/

[3] https://learninglab.inria.fr/

[4] https://aeif.fr/

[5] https://e-nsi.forge.aeif.fr/

[6] présentée à la Journée du Libre Éducatif 2023 à Rennes https://journee-du-libre-educatif.forge.aeif.fr/