[Replay] Gestion des datas : chantier en cours dans tous les établissements !

Impossible aujourd’hui, pour les établissements d’enseignement supérieur, de passer à côté de la gestion de leurs données. Les enjeux sont multiples : améliorer l’efficacité des services, personnaliser le parcours étudiant ou informer des décisions stratégiques. « La gestion de la data est un chantier mondial. Elle recouvre énormément d’aspects sur lesquels les établissements doivent travailler », introduit Frédéric Leclère, responsable stratégies et solutions en Europe pour Salesforce.

La data : un ensemble tentaculaire d’éléments, de tous types et sources

Le champ de la donnée est éminemment large. « Les données recouvrent l’entièreté du parcours apprenant, de nos prospects à nos alumni. C’est un sujet monumental et transversal, qui concerne tout le monde », pointe Pierre-Paul Cavalié, responsable numérique à Skema business school.

Elsa Opitz, responsable initiative pilotage, qualité et accréditation à l’EM Lyon business school, ajoute : « Toute information circulant à un moment ou un autre dans l’établissement, c’est de la donnée. Le tout, provenant de sources très diverses : système d’information, données techniques de connexion, données captées via nos sites web… »

Les données, indispensables à l’ensemble des parties prenantes

Une bonne gestion de la data s’impose aujourd’hui pour répondre aux attentes de tous. Les étudiants, qui réclament un service efficace et personnalisé ; le corps professoral, demandeur d’outils permettant d’adapter sa pédagogie et son suivi aux différents profils d’apprenants ; services administratifs ; chercheurs (avides de mutualisation, via l’open data notamment)…

« Autant d’aspirations auxquelles les learning analytics, via l’explosion de l’intelligence artificielle (IA), nous permettent de répondre, en proposant des parcours qui s’adaptent à la personnalité, au niveau, au lieu d’apprentissage. Le tout, sans remettre en cause le niveau d’excellence et d’exigence de nos institutions », souligne Pierre-Paul Cavalié.

De la donnée à l’information : toute une chaîne de compétences à mobiliser

La simple compilation de données ne suffit pas. « Avec de la donnée, on ne fait pas grand-chose observe Robin Ajdari, directeur data, innovation expérimentation et transformation digitale de l’Essec business school. Tout l’enjeu pour une organisation, c’est d’arriver à transformer la donnée en information. » Ce qui implique de mobiliser toute une chaîne d’acteurs et de compétences, de l’extraction de la donnée jusqu’à sa mise à disposition pour l’utilisateur final.

Comment transformer la donnée en information ?

Bien choisir les données à prendre en compte

L’Essec s’est penché sur deux types de données. « D’une part, celles relatives à nos étudiants, notamment grâce à la plateforme Education data architecture documentation de Salesforce, explique Robin Adjari. D’autre part, celles relatives aux accréditations et aux classements, qui déterminent notre positionnement sur le marché et l’attractivité de nos offres de programmes. »

Traiter les données pour les rendre exploitables

« La data doit être complète et précise, compréhensible, pertinente, cohérente, intègre, actualisée, traçable, conforme…, énumère Frédéric Leclère. Sous peine de se retrouver avec des tableaux de bord relativement vagues, avec des indicateurs dénués de sens. » C’est tout l’enjeu de la dimension de gouvernance des données.

Bonnes pratiques : mêler performance technique et management de haut vol

Assurer l’interopérabilité des données

L’interopérabilité des données, à savoir leur faculté à communiquer entre elles, est le cœur de la machine. Les institutions présentes l’ont bien compris, qui sont toutes dans une démarche active d’unification de leurs systèmes d’information. « La transversalité dans la donnée est clé pour nous permettre la même transversalité dans la compréhension de nos apprenants », développe Elsa Opitz.

Même si, parfois, cette mise en œuvre de l’interopérabilité nécessite de disposer de processus avancés de captation, de modélisation et de stockage de la data. « C’est tout l’intérêt de la data platform, sorte de guichet unique centralisant l’information, de tous types et de toutes origines », note Frédéric Leclère.

Instituer une méthodologie de projets descendante

Les méthodologies de projets doivent inclure l’ensemble des parties prenantes. « Il est nécessaire de faire table rase des silos technologiques entre les pratiques métiers, les directions techniques et l’IT », recommande Pierre-Paul Cavalié. Par ailleurs, la dimension stratégique doit remonter assez haut. « Les institutions qui marchent sont aussi celles dans lesquelles directeurs, directeurs généraux et managers montrent l’exemple », ajoute-t-il.

Cette ligne directrice transversale se traduit par la mise en place d’une feuille de route. « À l’Essec, celle-ci s’inscrit sur trois paliers : la qualité, la business intelligence et la projection vers le futur, grâce à l’IA », illustre Robin Adjari.

Partager les données individuelles dans le respect du RGPD

Protéger les données personnelles, en conformité avec le cadre juridique, est un autre prérequis. Elsa Opitz relève que cet enjeu est double. « D’une part, la protection technologique des données, pour éviter leur accès par des organisations malveillantes. D’autre, part, les usages : savoir qui a besoin d’avoir accès à telle information pour apporter de la valeur. »

Robin Adjari poursuit : « En tant qu’institution il nous faut donner confiance à nos parties prenantes, être capables d’être transparents, responsables et mesurés dans la gestion des données, sans céder à la tentation de les surexploiter. »

Laisser l’humain au centre

« Il ne faut pas considérer la technologie comme une solution, mais comme un outil, qui permet de dégager du temps pour créer ce pour quoi on est vraiment faits, à savoir l’interaction entre êtres humains », prévient Frédéric Leclère.

Robin Adjari est sur la même longueur d’onde : « L’intelligence humaine est indispensable pour interpréter comprendre, éliminer les biais ». Elsa Opitz pointe de son côté : « Pouvoir, en un clic, accumuler toutes ces informations sur l’apprenant permet aussi de dégager du temps pour se concentrer sur l’orientation des étudiants, qui, elle, va nécessiter une vraie expertise humaine. »

Savoir prendre le temps

Cette mue numérique nécessite patience et résilience, comme le note Pierre-Paul Cavalié : « On ne peut résoudre tous ces enjeux en six mois : il faut aller sur des horizons de trois à cinq ans. ». Elsa Optiz évoque : « À l’EM Lyon, nous sommes dans un projet global de transformation digitale sur trois ans. »

Investir à bon escient

Engager un chantier de gestion de la donnée est onéreux. « En plus des coûts technologiques, il y a toutes les compétences dans lesquelles on doit investir : data ingeneers, data scientists… », témoigne Elsa Optiz. Des investissements qui constituent un passage obligé. « Cela coûte plus cher encore de ne pas s’occuper de ses données », avance Robin Adjari. Et la rentabilité est au rendez-vous. « Le retour sur investissement est de l’ordre de 153 % sur trois ans », assure Frédéric Leclère.

Apprendre la frugalité

Robin Adjari tire la sonnette d’alarme : « On peut assez rapidement aboutir à des projets pharaoniques, sans délivrer aucune valeur. Mieux vaut y aller par le prisme des projets, avec une roadmap data et des infrastructures légères, qui vont permettre de flexibiliser le modèle. »

Ne pas rater le coche

« Il faut y aller maintenant, sous peine de retard, car toutes ces technologies vont très vite », rappelle Elsa Optiz. « Ne pas attendre le mauvais moment, à savoir quand les anciennes solutions deviennent défaillantes, appuie Pierre-Paul Cavalié. Le momentum est bon : les solutions sont mûres et l’IA accélère. Faire cet investissement fait partie des piliers stratégiques des écoles, quelle que soit leur taille. »

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