Sortir du Catch-22 qui condamne la transformation numérique à l’échec

Redéfinir l’enseignement supérieur

L’enseignement supérieur traverse une période difficile. Les universités font face à de nombreuses pressions : baisse des financements publics, recul des inscriptions et difficulté à intégrer les nouvelles technologies. Derrière ces préoccupations se développe un débat plus large sur la place du monde académique dans la société et sur la pertinence et l’impact de ses activités d’enseignement et de recherche. Cette situation complexe appelle une réponse coordonnée. De nombreux établissements cherchent ainsi à redéfinir la proposition de valeur de l’enseignement supérieur en diversifiant leurs sources de revenus, en collaborant avec l’industrie pour refondre les programmes ou en mettant en avant l’impact concret de leurs travaux de recherche. Les universités accompagnent aussi ces changements au niveau de l’infrastructure, en adoptant des environnements d’apprentissage plus flexibles, en renforçant les liens avec leurs communautés locales et en menant des programmes de transformation numérique.

Souvent réduite à l’intégration à grande échelle des technologies numériques, la transformation numérique recouvre, dans sa définition académique classiqueopens in new tab/window, une réalité bien plus profonde : « une série de changements profonds et coordonnés touchant la culture, les ressources humaines et les technologies, qui rendent possibles de nouveaux modèles éducatifs et opérationnels et transforment le modèle économique, les orientations stratégiques et la proposition de valeur d’un établissement. » Rien d’étonnant, dès lors, à ce que de nombreux responsables académiques, désireux de repositionner leur établissement dans un monde en mutation, souhaitent utiliser la transformation numérique comme levier de changement institutionnel, à la fois technologique et culturel. Pourtant, ces ambitions sont trop souvent freinées. Dans l’enquête Academic Transformation Survey 2024 d’Elsevier, 84 % des responsables académiques interrogés déclaraient que la réussite de la transformation numérique était une priorité, mais seuls 48 % estimaient progresser de manière satisfaisante.

Les freins à la transformation numérique

Quel est donc le défi ? Les transformations numériques menées par les universités s’enlisent généralement pour plusieurs raisons. L’une des plus souvent citées est la résistance culturelle au changement : le corps enseignant et le personnel administratif peuvent hésiter à adopter des technologies susceptibles de bousculer leur autonomie pédagogique ou administrative traditionnelle. Une étude récenteopens in new tab/window montre comment ces inquiétudes peuvent se traduire par « un sentiment d’être submergé, une crainte de la technologie et pour la sécurité de l’emploi, ainsi que des conflits idéologiques sur la nature d’un enseignement supérieur de qualité ». S’il est facile d’interpréter cette réticence interne comme de l’inertie, certains membres du personnel peuvent rencontrer le problème inverse et ralentir l’adoption de nouvelles technologies en raison d’attentes irréalistes, nourries par leurs expériences dans d’autres environnements.

À cet obstacle s’ajoute un déficit de leadership stratégique, soit parce que les déploiements sont fragmentés, soit parce que les universitaires occupant des fonctions de direction manquent de l’expérience professionnelle nécessaire pour piloter ce type de changement. Certains critiques estiment que la culture managériale opens in new tab/windowconsensuelle des universités s’oppose à l’autorité directive forte qu’exigent les programmes de transformation numérique, tandis que d’autres suggèrentopens in new tab/window que la complexité organisationnelle de nombreuses universités — qui combinent modèles matriciels, décentralisés et distribués — rend difficile toute évolution décisive. La transformation numérique est en effet une entreprise complexe, qui associe des enjeux stratégiques, technologiques et financiers à des défis logistiques, comme la mise en place de programmes de formation ou la gestion des exigences de conformité. Autre cause bien connue : l’absence d’investissement financier durable ou la difficulté à recruter et fidéliser des équipes informatiques de haut niveau. Nous en arrivons ainsi à l’obstacle le plus évident, et à l’une des raisons mêmes de la transformation : le problème d’une infrastructure obsolète et fragmentée. Le Catch-22 n’est pas loin : les universités ont besoin de transformation numérique parce que leur infrastructure existante est désorganisée ; pourtant, elles ne peuvent pas se transformer parce que leur infrastructure existante est désorganisée.

Préparer l’avenir en maîtrisant le passé

Comment les établissements académiques peuvent-ils résoudre ce paradoxe apparent ? Certains critiques éludent entièrement la question en avançant que la « transformation par l’IA » a remplacé la transformation numériqueopens in new tab/window, mais, comme l’ont montré les déploiements universitaires d’IA souvent peu coordonnés, la transformation par l'IA reste une composante de la transformation numérique. Ces technologies sont certes très prometteuses, mais elles ne constituent pas une solution miracle. Même l’IA la plus sophistiquée peut se révéler inefficace si elle n’est pas alimentée par des données de qualité en continu. Concrètement, cela signifie que les établissements académiques doivent de toute urgence organiser leurs contenus hérités de manière cohérente — travaux de recherche, jeux de données, logiciels, enregistrements audio/vidéo, images, dossiers de projets financés par des fonds externes, dossiers de recherches financées en interne — avant de pouvoir y appliquer l’IA. En termes simples, il est difficile pour les universités d’avancer vers l’avenir si elles ne maîtrisent pas leur passé.

Le problème est que de nombreuses universités ne disposent pas de l’infrastructure numérique nécessaire. Elles ne peuvent donc pas exploiter la puissance combinée de leurs contenus et de leurs dossiers, sans parler des autres jeux de données qui peuvent être disponibles publiquement ou commercialement. Trop souvent, elles pâtissent de systèmes fragmentés, de processus non documentés et de problèmes organisationnels connexes, comme la dépendance à des personnes clés ou l’absence ou le mauvais alignement des politiques. Chaque jour, les équipes informatiques universitaires doivent composer avec des cadres technologiques hérités et disjoints, souvent maintenus par des solutions de fortune, l’équivalent opérationnel du sparadrap : des solutions de contournement ingénieuses ou des « systèmes fantômes » comme des feuilles de calcul, des boîtes de réception partagées ou des outils de suivi hors ligne. Tous peuvent accroître la charge de travail, les coûts et les risques, et créer des angles morts potentiellement dangereux pour le reporting et la conformité.

Au niveau des données elles-mêmes, les formats incompatibles posent aussi souvent problème, en partie parce que les informations sont cloisonnées dans plusieurs emplacements. Cela peut entraîner des doublons inutiles, avec des données issues de systèmes différents qui apportent des réponses divergentes à une même question, ou le problème inverse : des données totalement absentes ou tout simplement inexactes. Sans un minimum de centralisation, il peut même être impossible de détecter ces conflits, erreurs ou omissions, et encore moins de les corriger. Cela empêche un reporting efficace ou, dans un domaine clé comme la recherche, donne une vision gravement déformée des résultats et de l’impact de l’établissement, souvent au détriment des équipes de recherche, qui paraissent moins productives et moins efficaces qu’elles ne le sont réellement. Pour une université soucieuse de renforcer sa réputation et de montrer son impact positif sur la société — un retour solide sur les fonds publics investis —, il s’agit d’un problème sérieux.

Les processus de recherche dans l’infrastructure informatique universitaire

Intégrer la recherche dans l’infrastructure informatique d’une université est complexe, en raison de la grande diversité des cas d’usage et des types de données concernés, ainsi que de la nécessité d’équilibrer valorisation externe et collaboration avec gestion interne, sécurité et support. Les établissements ambitieux peuvent chercher à mettre en place ce que les professionnels de l’informatique appellent un « modèle d’infrastructure hybride », qui combine centres de données sur site ou clouds privés et services de cloud public (par exemple Azure ou Amazon Web Services) au sein d’un même écosystème, souvent avec une plateforme ou une interface destinée aux utilisateurs. Selon les ressources disponibles, les établissements peuvent compléter ce dispositif par des dépôts institutionnels et des outils externes, comme des gestionnaires de références bibliographiques et des outils de gestion de projet, afin de gérer, valoriser et suivre les données de recherche. L’ensemble du processus est extrêmement exigeant et nécessite des investissements importants et durables, tant dans les capacités informatiques que dans des domaines connexes comme la formation, le service client et la conduite du changement.

Compte tenu de l’ampleur de l’engagement nécessaire pour développer en propre un système institutionnel de recherche — mais aussi de la complexité croissante de l’activité de recherche, du besoin pressant d’assurer la conformité mondiale et de la menace grandissante en matière de cybersécurité —, de nombreuses universités choisissent plutôt de mettre en place un système de gestion de l’information sur la recherche, ou RIMS. Un RIMS, parfois également appelé système d’information de recherche actuel (CRIS), est une solution logicielle utilisée par les établissements de recherche pour centraliser, gérer et valoriser le cycle de vie de la recherche. En consolidant et en rationalisant les données relatives aux publications, aux subventions et aux activités scientifiques, un bon RIMS peut faciliter directement le passage de processus manuels à un écosystème numérique intégré. Des études montrent aussi que ces systèmes peuvent soutenir certains aspects culturels de la transformation numérique, par exemple en comblant le fosséopens in new tab/window entre ce que certains considèrent comme les valeurs traditionnelles des bibliothèques (libre accès, transparence, neutralité, confidentialité) et l’accent mis par le management sur la performance et l’évaluation.

Bien entendu, tous les RIMS ne se valent pas. Les capacités des différentes offres peuvent varier fortement, tout comme les coûts et la complexité de mise en œuvre. Du point de vue de la transformation numérique, le principal défi peut toutefois consister à garantir qu’un RIMS s’intègre correctement à l’infrastructure informatique existante d’une université. La compatibilité au niveau des systèmes réduira la résistance culturelle, facilitera l’adoption et limitera les ouvertures potentielles aux cyberattaques. Elle permettra au RIMS de remplir son rôle de plateforme centrale, qui réunit et aligne des sources de données disparates, améliore l’efficacité administrative, éclaire la prise de décision stratégique et renforce le reporting et la visibilité de la recherche. Ce cercle vertueux d’interconnexion et de performance accrue résume, au fond, l’essence même de la transformation numérique.

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