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# GTnum IMS DEFI #DEFI - Former les citoyens aux données : enjeux et pistes concrètes - Groupe thématique numérique de la Direction du numérique pour l'éducation (Ministère de l'Éducation Nationale, de l'Enseignement et de la Recherche) 2021-2024

Camille Capelle

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Camille Capelle. GTnum IMS DEFI #DEFI - Former les citoyens aux données: enjeux et pistes concrètes - Groupe thématique numérique de la Direction du numérique pour l'éducation (Ministère de l'Éducation Nationale, de l'Enseignement et de la Recherche) 2021-2024. 2025. hal-04904908

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Submitted on 21 Jan 2025

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Open licence - etalab
## BULLETIN DE VEILLE

JANVIER 2025

## GTnum #DEFI

Groupes thématiques numériques
de la Direction du numérique pour l'éducation (GTnum)

# Former les citoyens aux données : enjeux et pistes concrètes

Dans un monde de plus en plus numérisé, où les données sont omniprésentes et façonnent notre quotidien, il apparaît impératif de former les citoyens à comprendre leur fonctionnement, leurs enjeux et leurs implications. La littératie des données peut être entendue comme la capacité à comprendre les enjeux de la production, de l'organisation et de l'exploitation des données, et à les utiliser efficacement, de manière critique et créative (Schield, 2004).

et de maîtriser les phénomènes sociaux (Dijck, 2014). Selon ce paradigme, le savoir prend racine sur les hypothèses de ceux qui manipulent les données et fournissent des informations à partir d'un point de vue statistique et algorithmique, à l'opposé de l'élaboration d'une pensée critique. La démocratisation des usages de l'intelligence artificielle générative atteste de la place prise dans notre quotidien par la production de contenus générés par de grands ensembles de données et leur traitement algorithmique.

## De la donnée à la construction du sens

À l'origine, la donnée est « une information-objet, considérée comme un élément informatif, un contenu formaté, qui peut être traité par une machine » (Buckland, 1991). Une donnée est nécessairement collectée dans le cadre d'une démarche subjective dans un contexte et à des fins particulières. Une donnée est par conséquent susceptible d'être biaisée ou erronée, a fortiori si elle est décontextualisée. D'autre part, la donnée n'a pas de signification en soi. Elle prend son sens dès lors qu'elle est contextualisée, agrégée à d'autres données, calculée pour répondre à un besoin d'information considéré utile par des acteurs dans un contexte particulier.

## Un nouveau paradigme basé sur les données

Depuis les années 2010, un nouveau paradigme de la donnée s'est installé : il repose sur la croyance largement répandue selon laquelle les données constituent un élément de preuve objective et la quantification le meilleur moyen d'analyser

## Les enjeux d'un monde de données

Les données constituent la matière première des modèles économiques des plateformes numériques. Stockées, agrégées, calculées, elles permettent d'évaluer des processus métiers, la satisfaction d'usagers, d'émettre des recommandations, des prédictions, et participent potentiellement dans le même temps à la surveillance des personnes avec les problèmes éthiques que cela sous-tend (Crawford et al., 2014). Les inégalités de compétences avec les données relèvent alors d'un enjeu de pouvoir. Les personnes qui maîtrisent ces compétences ont un pouvoir accru dans la conception et la mise en œuvre des dispositifs pilotés par les données. Dans ce contexte, la matière dont sont orientées les recherches par des minorités expertes dans différents domaines scientifiques, de même que les choix en matière d'information dans les médias, ainsi que les choix de gouvernance des politiques publiques, peuvent être discriminatoires ou biaisés (D'Ignazio, 2017). La formation de tous les citoyens aux données relève donc d'un enjeu de société.
# Pistes pour la formation aux données

Quatre pistes peuvent être dégagées pour développer la littératie des données en formation.

Dans un premier temps, **le choix de la thématique sur laquelle porte les données et les modalités pédagogiques** semblent essentiels. Idéalement, il s'agit de données concernant les apprenants eux-mêmes, leurs centres d'intérêt, ou liées à une problématique pour laquelle ils se sentent concernés (D'Ignazio, 2017) et vont pouvoir s'investir en formulant des propositions issues de l'analyse des données (Capelle et al. 2018). Du point de vue des enseignants, la littératie des données peut également être développée auprès de leurs élèves de façon transversale, dans le cadre de projets disciplinaires ou transdisciplinaires, mobilisant des méthodes pédagogiques que les apprenants affectionnent telles que les challenges, datasprints, ou cartoparties (Capelle et Chagnoux, 2023).

**La collecte et l'élaboration d'un jeu de données par les apprenants** eux-mêmes représentent également une piste de travail très riche (D'Ignazio, 2017 ; Capelle et al., 2018). Il s'agit de guider les apprenants dans le processus de collecte de données, de catégorisation et de création de normes, par exemple lors d'une cartopartie qui implique de mettre en commun des données collectées dans une base de données collaborative comme OpenStreetMap. Cela peut aider les apprenants à comprendre comment les objectifs, les intentions et les choix inhérents à une démarche d'investigation contribuent à la création d'ensembles de données. Ce travail permet dans le même temps de développer une pensée critique essentielle pour se poser des questions sur d'autres ensembles de données ou représentations de données, telles qu'on peut en trouver dans les médias.

Bien que complexes et potentiellement décontextualisées (mis à part lorsque les métadonnées sont bien renseignées), **les données ouvertes se révèlent être des mines de données très précieuses** de par leur accessibilité et leur variété thématique. Elles permettent de travailler sur l'autonomisation avec des données, en formulant des questions et des hypothèses pour tenter d'y répondre (Capelle et al., 2018). Une autre piste est de reconstituer la biographie d'un jeu de données en cherchant dans les métadonnées fournies par les auteurs par exemple, pour comprendre qui a collecté les données, dans quel contexte, à quelles fins et avec quels biais (D'Ignazio, 2017).

**Enfin, le travail de visualisation de données** est également une piste pédagogique créative et pertinente amenant à s'interroger sur la représentation des données, et la communication sur celles-ci, tout en développant un regard critique. Il est pour cela possible de travailler avec différentes formes de représentations allant des graphiques proposés par des outils de visualisation de données en ligne (Capelle et Chagnoux, 2018), à des formes plus créatives et adaptées à des publics moins avertis pour communiquer plus efficacement comme la physicalisation à l'aide d'objets (legos, textiles, aliments...), les peintures murales, les mosaïques de photos, les figurines imprimées en 3D (D'Ignazio, 2017).

Devenue essentielle, la littératie des données prend peu à peu place dans les formations, de tous niveaux et dans différents domaines, et entend participer à la formation de citoyens et de professionnels éclairés, critiques et engagés dans la société contemporaine.

Camille Capelle,
université de Bordeaux,
laboratoire IMS-Rudii

> Buckland, M. K. (1991). *Information as Thing*. Journal of the American Society for Information Science, 42(5), 351-360.

> Capelle, C., & Chagnoux, M. (2023). *Former à la littératie de données : les stratégies de réduction de la complexité*. In XXIIIᵉ Congrès de la SFSIC La Numérisation des sociétés, Bordeaux, juin 2023.

> Capelle, C., Jutand, M. A., & Morandi, F. (2018). *Stratégies pédagogiques pour diffuser la culture des données ouvertes*. Revue Cossi, 4(4).

> Crawford, K., Gray, M. L. & Miltner, K. (2014). *Big Data. Critiquing Big Data: Politics, Ethics, Epistemology*. International Journal of Communication, 8, 10.

> Dijck, J. van (2014). *Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology*. Surveillance & Society, 12(2), 197-208.

> D'Ignazio, C. (2017). *Creative data literacy: Bridging the gap between the data-haves and data-have nots*. Information Design Journal, 23(1), 6-18.

> Schield, M. (2004). *Information Literacy, Statistical Literacy and Data Literacy*. IASSIST Quarterly, International Association for Social Science Information Service and Technology, 28 (2-3), 7-14.