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Les innovations technologiques numériques ont le potentiel d'améliorer l'enseignement supérieur et d'apporter des avantages aux étudiant·e·s, aux universitaires et aux administrateur·trice·s d'université. Elles apportent également de nouvelles opportunités de monétisation. En effet selon les estimations d’IBIS Capital[1], le marché des technologies éducatives vaut 187 milliards de dollars avec un taux de croissance de 15 %. L'investissement dans les technologies de l'éducation est sans précédent, y compris la capitalisation des entreprises. En octobre 2020, on comptait déjà 20 licornes de technologie de l'éducation dans le monde, c'est-à-dire des entreprises évaluées à plus d'un milliard de dollars, comme le rapporte HolonIQ[2]. Qui sont les acteurs de ce marché en pleine expansion et qui en profite, quels types de modèles de monétisation sont développés et pourquoi est-ce important ?

Les universités du monde entier numérisent de plus en plus toutes leurs opérations, la pandémie actuelle de COVID-19 accélérant une évolution qui, dans d’autres circonstances, aurait été constante. L'utilisation d'environnements d'apprentissage virtuels et de plateformes de communication numérique pour l'enseignement et l'apprentissage, l'application d'une analyse pédagogique et commerciale pour la prise de décision et la transformation des campus universitaires dans des espaces intelligents ne constituent que quelques exemples de l'écosystème numérique mondial en pleine expansion dans l'enseignement supérieur.

Il existe de nombreuses recherches sur la technologie numérique en relation avec les processus d'enseignement et d'apprentissage, y compris l'impact de certains logiciels ou applications. Il existe beaucoup moins de recherches sur les questions de privatisation, de monétisation et de nouvelles formes de valeur liées à la numérisation de l'enseignement supérieur. La recherche sur ces questions n’en est qu’à ses prémices. Pourtant, l'analyse de ces processus est cruciale pour comprendre la dynamique de numérisation contemporaine dans le secteur.

Dans mon article " The future of value in digitalised higher education: why data privacy should not be our biggest concern", je propose des orientations empiriques, théoriques et politiques pour les chercheur·euse·s de l'enseignement supérieur. Elles sont également pertinentes pour les décideur·euse·s et les parties prenantes de l'enseignement supérieur.

Orientation empirique

Nous ne pouvons pas comprendre la numérisation de l'enseignement supérieur comme étant distincte de l'économie numérique en expansion à l’échelle mondiale. L'élément déterminant de l'économie numérique réside dans les modèles commerciaux axés sur les biens et services numériques rendus possibles par les plateformes numériques. Ces plateformes sont des intermédiaires socio-techniques, qui agissent en même temps comme des infrastructures. De cette façon, elles enregistrent et extraient toutes les données sur les actions et les interactions des utilisateurs, ainsi que les métadonnées sur l'emplacement des utilisateurs, les appareils qu'ils utilisent et leur comportement de clic. Les données numériques collectées sont ensuite valorisées par l’encadrement, le stockage, l'agrégation, l'analyse et la transformation en renseignements. L'industrie des technologies de l'éducation (EdTech) est un bon indicateur de la présence de l'économie numérique dans le secteur de l'éducation. Comme mentionné ci-dessus, la croissance de l’EdTech est impressionnante.

De nombreuses plateformes différentes sont présentes dans le secteur de l'enseignement supérieur. Certaines sont développées par les universités de façon indépendante. La plupart sont de marque déposée et les universités agissent soit en tant qu'utilisateurs, comme avec les plateformes d'environnement d'apprentissage virtuel propriétaires ; soit en tant que partenaires, comme les sociétés de gestion de programmes en ligne avec lesquelles elles proposent des programmes en ligne et partagent les bénéfices. Enfin, certaines plateformes ciblent directement les étudiant·e·s et le personnel. Dans l'article, je commence à examiner les types d'acteurs qui font partie des processus de numérisation dans l'enseignement supérieur, ce qui est numérisé et divers modèles de monétisation. Le point commun entre les différents modèles que j'identifie est qu'ils ne vendent pas un produit, mais facturent un loyer sous forme de frais d'abonnement, de frais par clic, de temps passé sur une plate-forme, etc. Les relations entre ces différents acteurs dans les accords commerciaux et de monétisation sont méconnues. Celles-ci doivent être analysées en profondeur au cas par cas.

Orientation théorique

La plupart des recherches sur l'intersection de la numérisation et de la commercialisation de l'enseignement supérieur utilisent jusqu'à présent une théorie des marchés en tant qu'institutions échangeant des marchandises. La marchandisation et la forme de marchandise sont au premier plan analytique. Cependant, l'expansion de l'économie numérique est marquée par la montée de la recherche de rente, c'est-à-dire l'appropriation de la valeur par des droits de propriété et de contrôle, comme le soutient Kean Birch[3]. Au lieu de stratégies entrepreneuriales basées sur la production de marchandises, l'accent est mis sur les stratégies financières de transformation des choses en actifs. Birch propose une théorie de la recherche de rente en trois étapes : « chosification » du savoir, transformation des choses en actifs et obtention de rentes économiques.

Les actifs sont de différents types, tailles et formes. Les types d'actifs pertinents dans la numérisation de l'enseignement supérieur sont les actifs immatériels, et les principaux mécanismes de gouvernance deviennent des contrats sous la forme de droits d'auteur émis et de brevets garantis par les propriétaires de plateformes. Dans l’orientation théorique, je suggère que les chercheur·euse·s de l'enseignement supérieur utilisent la théorie de la recherche de rente et étudient les processus de transformation de choses en actifs. Je leur propose d'identifier et de suivre différents modèles de rente de données, qui sont en cours de développement dans le secteur alors que nous laissons nos traces numériques. On peut supposer qu'il existe différentes manières de gérer les données numériques extraites dans l'enseignement supérieur. Encore une fois, le sujet reste méconnu. De ce point de vue, l'accès aux données, la propriété et le contrôle deviennent des questions cruciales.

Orientation politique

L'évolution de l'économie numérique dans son ensemble jusqu'à présent est marquée par une forme particulière de la recherche de rente basée sur le régime des droits de propriété intellectuelle établi. La pratique a remplacé la théorie et la politique. La CNUCED[4] prévient que la direction de cette évolution est marquée par la fracture numérique, les inégalités et un développement inégal. Elle appelle à une coordination et à une réglementation politiques à échelle mondiale. On ne sait pas comment la construction de la valeur s'est développée spécifiquement dans l'enseignement supérieur. Nous avons donc un besoin urgent de recherche et d’action politique.

Il existe différentes relations dans l'écologie de l'enseignement supérieur numérisé. La première concerne les sociétés de plateforme et les utilisateur∙trice∙s individuel∙le∙s, qui sont régis par des conditions d'utilisation émises par les propriétaires de plateformes. La seconde se situe entre les entreprises de plateforme et les universités, qui sont régies par des contrats qu'elles négocient. La troisième concerne les services externalisés à des tiers par des sociétés de plateforme ou des universités, régis par des contrats entre eux. Dans certaines de ces relations, les étudiant·e·s et le personnel, en tant qu'utilisateurs individuels de plateformes, sont soumis à des politiques de données et de confidentialité imbriquées. Nous ne savons pas si les étudiant·e·s et le personnel en tant qu'utilisateur∙trice∙s savent en fait où vont les données qu'ils produisent et s'ils sont d'accord avec ces pratiques. Donner son consentement aux conditions d'utilisation émises unilatéralement par les propriétaires de plateformes est considéré par certains auteurs comme une perte de pouvoir individuel. En outre, cela pourrait être le signe d'un changement potentiel dans la gouvernance de l'enseignement supérieur du droit public au droit des contrats et à une sensibilité commerciale. Cela mérite à nouveau une attention indispensable au niveau de la recherche.

Le seul règlement existant à ce jour concerne la confidentialité des données, le RGPD étant considéré comme le cadre le plus développé au monde. La confidentialité des données est extrêmement importante, en particulier à la lumière de la surveillance. Cependant, la réglementation sur la confidentialité des données ne s'applique qu'à certaines parties du monde. En outre, elle n'aborde pas la question de la propriété et du contrôle des données au-delà des données d’identification. Les questions de monétisation des données anonymisées et agrégées ne sont pas abordées. La question devient normative et politique. Qui devrait bénéficier des données extraites et comment ? Les moyens actuels de capturer la valeur économique sont-ils légitimes ? La manière dont la valeur est gérée dans l'enseignement supérieur numérique est-elle juste sur le plan social ? Nous devons encore tenir un débat sur le type d’économie politique des technologies de l’éducation que nous souhaitons, et celui-ci doit être organisé au niveau international.

Remarque : le prochain article mentionné ci-dessus s'intitule « L'avenir de la valeur dans l'enseignement supérieur numérisé : pourquoi la confidentialité des données ne devrait pas être notre principale préoccupation » (‘The future of value in digitalized higher education: why data privacy should not be our biggest concern’ DOI : 10.1007 / s10734-020-00639-7). Il sera disponible en open source.

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Références

[1] IBIS Capital, un cabinet de conseil spécialisé dans les investissements et le financement des entreprises, en particulier dans les secteurs des médias, de l'éducation et des soins de santé : http://www.ibiscap.com/index.php/insights-research/(Dernier accès le 18 Septembre 2020).

[2] https://www.holoniq.com/edtech-unicorns/

[3] Birch, K. (2020). Technoscience Rent: Toward a Theory of Rentiership for Technoscientific Capitalism. Science, Technology, & Human Values, 45(1), 3–33.

[4] UNCTAD. (2019). Digital Economy Report: Value Creation and Capture—Implications for Developing Countries. Geneva: United Nations Conference on Trade and Development.