La Grande École du Numérique : les paradoxes d’une politique de promotion des formations techniques centrées sur l’apprentissage du code informatique
Notice bibliographique
Résumé
Depuis 2013, on a vu émerger en France un ensemble d’initiatives promouvant la formation au code informatique. Présenté comme étant évident, car en accompagnement de la transformation numérique des organisations, cet engouement pour les formations courtes donnera naissance en 2015 à un dispositif national nommé « Grande École du Numérique », qui labellise ces formations et entend former 10 000 nouvelles personnes en trois ans. Il existe ainsi aujourd’hui 400 formations labellisées par ce dispositif et plusieurs milliers de personnes formées à travers elles. L’institutionnalisation de ce dispositif a été très rapide : on compte en effet moins de neuf mois entre son annonce et sa mise en place. L’objectif de cet article est de montrer en quoi cette valorisation peut sembler paradoxale. Nous verrons en effet qu’autour de la notion de « code informatique » on assiste à une promotion de ce dernier en tant que compétence. En effet, cette valorisation du code se joue avant tout à un niveau symbolique. Sur les plans théorique et empirique, elle se confronte à de nombreuses contradictions, tant du point de vue de l’histoire de l’enseignement de la programmation informatique que de celui de la place occupée par les développeurs informatiques dans la division du travail, et surtout des points de vue économique et social, notamment concernant la question de l’insertion professionnelle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».