La fabrique des décisions (1/3) : Quand les outils révèlent les contradictions de l’école

Il suffit souvent d’une réunion de préparation de rentrée pour mesurer la distance qui sépare ceux qui conçoivent les formations de ceux qui font fonctionner les systèmes sur lesquels elles reposent : les uns arrivent avec des maquettes à ouvrir, les autres avec des calendriers de paramétrage et des flux de données qu’il ne faut surtout pas rompre. Tous parlent de la même rentrée, mais rarement dans la même langue.

Côté pédagogique, les griefs adressés à la DSI reviennent d’un établissement à l’autre avec une régularité frappante : des délais incompatibles avec le rythme de l’année, des outils choisis sans consulter les enseignants, des refus opposés au nom de la sécurité sans être expliqués, un vocabulaire qui ferme la discussion plus qu’il ne l’ouvre. Le vacataire dont le compte n’est pas créé le jour de son premier cours, ou la plateforme d’évaluation qui oblige à ressaisir chaque note, finissent par incarner une structure perçue comme contraignante plutôt que facilitante.

Côté systèmes d’information, le constat est symétrique : des demandes formulées en plein été pour la rentrée, souvent sous la forme d’une solution déjà choisie plutôt que d’un besoin à analyser ; des abonnements souscrits sans concertation, découverts au moment où il faut les connecter au reste ; des tableurs parallèles devenus peu à peu la référence ; une qualité de saisie si hétérogène que consolider un simple indicateur exige parfois des jours de retraitement.

L’IA accentue ces tensions, parce que ses usages progressent plus vite que les cadres censés les accompagner. Selon l’Observatoire Ipsos bva pour l’EPITA, réalisé en janvier 2026 auprès de 1 000 étudiants, 75 % d’entre eux utilisent l’IA générative chaque semaine pour leurs études, mais 34 % seulement disposent d’une plateforme fournie par leur établissement (Ipsos BVA-EPITA, 2026). Dans une enquête menée en 2025 par ISSEO, 73,5 % des directions pédagogiques interrogées déclaraient l’utiliser sans cadre institutionnel (ISSEO, enquête 2025). Et selon l’étude AI Landscape 2025 d’EDUCAUSE, conduite auprès de près de 800 professionnels de l’enseignement supérieur, 55 % voient la stratégie d’IA de leur établissement se construire service par service, sans approche d’ensemble (EDUCAUSE, 2025).

Ces perceptions coexistent dans la plupart des établissements, et elles sont souvent fondées de part et d’autre. Il ne s’agira donc pas ici de désigner qui a raison, mais de comprendre les règles, souvent implicites, qui gouvernent leurs choix, et de chercher comment elles peuvent construire ensemble un système d’information cohérent avec les besoins de l’établissement. Nos expériences respectives, à la croisée de la direction pédagogique et des systèmes d’information, nous conduisent à une hypothèse : ces incompréhensions tiennent moins aux personnes qu’à la manière dont les établissements organisent les responsabilités, hiérarchisent leurs besoins et prennent leurs décisions.

Un outil n’est jamais seulement un outil

Pour comprendre ce qui se joue, il faut d’abord regarder comment les outils s’enchaînent. Prenons une étudiante qui rejoint une école en alternance. Elle apparaît d’abord dans l’outil de gestion des candidats de la direction commerciale, alimenté par les salons, le site de l’école ou Parcoursup ; une fois admise, elle bascule dans le logiciel de scolarité, qui porte son inscription, ses notes, ses jurys et, à terme, son diplôme. Son emploi du temps sort d’un outil de planification qui concilie salles, intervenants et rythme de l’alternance ; ses cours passent par une plateforme d’apprentissage ; son contrat, sa convention de stage ou son semestre à l’étranger relèvent d’outils propres aux relations entreprises ou à la mobilité ; la comptabilité suit ses frais, des enquêtes mesurent sa satisfaction puis son insertion. Et la messagerie comme l’annuaire des identifiants assurent entre tous une continuité que plus personne ne remarque, sauf le jour où elle se rompt.

Chacun de ces outils a été choisi pour résoudre un problème concret. Mais chacun est aussi un lieu où des données sont produites, transformées, conservées, puis transmises ou non aux suivants. Pour la pédagogie, l’enjeu est considérable : c’est dans la scolarité que se structurent les parcours, dans la planification que se vérifie la faisabilité d’une maquette, dans les outils de stages et d’alternance que se mesure le lien entre une formation et le métier qu’elle prépare. La date d’un stage ou le secteur d’une entreprise d’accueil, saisis pour un besoin opérationnel, deviennent demain des données stratégiques pour mesurer l’insertion, à condition d’être fiables, définis de la même manière par tous, et de pouvoir circuler.

Se pose alors une question que les établissements abordent rarement de front : qui est responsable de la gouvernance des données et de leurs usages ? Produites par les métiers, elles constituent une ressource pour tout l’établissement, et leur gouvernance ne peut relever d’un seul service, pas même de la DSI, dont la maîtrise technique ne garantit pas la compréhension de leur signification métier. Décider où placer le curseur, quels flux fiabiliser en premier et quels chantiers ouvrir relève donc de la direction, et non de la seule informatique.

La DSI, au croisement d’univers qui n’ont pas les mêmes règles

C’est cette vision transversale que la DSI est particulièrement bien placée pour construire, sans pour autant la détenir automatiquement. Là où chaque service regarde d’abord son outil, elle doit pouvoir regarder l’écosystème : des flux qui traversent plusieurs directions, de la candidature au diplôme, des applications qui n’ont pas été conçues pour se parler, des bases qui ne partagent ni les mêmes identifiants ni les mêmes règles de sécurité, des synchronisations en temps réel pour les unes, nocturnes pour les autres. Pendant que la pédagogie attend de la souplesse, la direction commerciale de la réactivité et les services des stages des outils adaptés à leurs calendriers, sa mission consiste à faire coexister des univers qui n’ont ni les mêmes règles, ni les mêmes indicateurs de réussite, ni le même usage des données, puis à les relier de bout en bout. La difficulté n’est pas propre aux écoles : selon le Connectivity Benchmark 2025 de MuleSoft, une organisation gère en moyenne près de 900 applications, dont 29 % seulement sont intégrées entre elles (MuleSoft, 2025). Elle y prend cependant une forme particulière, parce que l’activité y est cyclique et qu’une erreur commise en période de pic se voit immédiatement.

Un exemple suffit à le mesurer. Un « inscrit » n’est pas le même objet pour la direction commerciale, qui le compte à la signature ou à l’acompte, pour la scolarité, qui attend une inscription administrative validée, pour la pédagogie, qui le voit en cours, et pour un CFA, pour qui il n’existe qu’une fois son contrat enregistré. Les quatre définitions sont justes, mais elles ne donnent pas le même chiffre au même moment. Taux de transformation, de réussite, de placement ou de recouvrement : autant de lectures légitimes d’une même population, fondées sur des données saisies une fois et interprétées quatre fois, dont l’articulation exige un travail commun entre les métiers, qui en précisent le sens, et la DSI, qui aide à les rendre cohérentes et exploitables pour la direction.

S’y ajoutent des injonctions qui se contredisent : entre directions, lorsque la direction commerciale veut ouvrir un programme au rythme d’alternance inédit au moment même où la DSI doit réduire le nombre d’applications ; entre niveaux hiérarchiques, lorsque la direction générale demande d’intégrer l’IA, que la conformité, du RGPD à Qualiopi, impose la prudence et que le terrain réclame de l’agilité ; entre types d’outils, lorsque des solutions en ligne déployées en quelques jours concurrencent des suites intégrées plus lentes, mais plus cohérentes. Personne ne décide que certains outils comptent moins que d’autres ; ce sont ces contradictions accumulées qui finissent par le décider.

Les directions pédagogiques ont d’ailleurs leur propre paradoxe. Le logiciel de scolarité y est souvent considéré comme un outil administratif, délégué aux services de scolarité, alors qu’il structure les inscriptions, les parcours, l’assiduité, les compétences, les jurys et la diplomation : elles peuvent ainsi se tenir à distance des outils mêmes qui organisent leur activité et éclairent leurs décisions. Celles et ceux qui ont préparé un audit Qualiopi ou un dossier RNCP pour France Compétences connaissent bien ce moment où l’on découvre que les données nécessaires existent toutes, mais ailleurs : l’assiduité dans la scolarité, la satisfaction dans un outil d’enquête, l’insertion dans un tableur des relations entreprises. La frontière entre travail pédagogique et travail administratif apparaît alors pour ce qu’elle est : une distinction commode, que la réalité du travail dément.

Ce que les flux disent des priorités de l’établissement

Les choix d’interopérabilité ne sont jamais purement techniques : la DSI traduit aussi, dans le système d’information, les arbitrages de la direction sur le poids respectif de chaque service. Dans l’enseignement supérieur privé, qui accueillait 26,5 % des quelque 3 millions d’étudiants inscrits en 2024-2025 (SIES, note n° 25.15), les directions commerciale et pédagogique occupent souvent une place centrale dans les arbitrages de l’établissement : l’une contribue au recrutement des étudiants, l’autre porte les finalités et la qualité des formations. Cette position explique que leurs besoins soient fréquemment traités en priorité, qu’il s’agisse de ressources, d’interopérabilités ou de données. Mais cette hiérarchie n’a rien de naturel ni d’intangible : elle doit être interrogée au regard du rôle des autres métiers et des conséquences qu’elle produit sur l’ensemble de l’établissement.

Les CFA en offrent un exemple particulièrement net. Selon l’Insee, 62 % des apprentis préparaient un diplôme du supérieur en 2023, contre 39 % en 2017 (Insee, 2025). Or le contrat d’apprentissage est financé par l’opérateur de compétences dont relève l’entreprise (Code du travail, art. L6332-14) : sa gestion devient un processus particulièrement sensible, avec des exigences élevées de fiabilité des données. Les flux qui le servent sont alors souvent priorisés, sous la pression d’enjeux financiers et réglementaires. Une priorité compréhensible, qui ne devrait cependant pas rendre invisibles les besoins des autres services.

Ces arbitrages sont parfois formels, inscrits dans un schéma directeur ou un budget, plus souvent informels, liés au poids d’une direction ou à l’urgence d’une rentrée. Ils ne sont pas illégitimes, mais leurs effets se voient moins. Les logiciels de scolarité couvrent largement la planification, les contrats, les inscriptions, les notes et les jurys, beaucoup plus sommairement les stages et la mobilité internationale ; les services concernés complètent alors le système avec des outils qui n’ont ni la même interopérabilité, ni les mêmes règles de sécurité, ni les mêmes rythmes, et la DSI doit faire tenir ensemble des environnements de plus en plus hétérogènes.

L’un de nous a observé cette situation dans deux établissements. Les DSI y avaient accordé une grande confiance à la solution de scolarité retenue, devenue la référence autour de laquelle l’organisation devait s’adapter. Faute de réponse à leurs besoins, les services des stages et de la mobilité ont développé leurs propres solutions, non pour s’affranchir de la DSI, mais pour remplir leurs missions. Des données ont commencé à circuler hors du système institutionnel, la DSI a perdu la visibilité nécessaire pour en organiser la gouvernance, et la confiance s’est dégradée des deux côtés. Sans qu’aucun acteur ait nécessairement cherché ce résultat, la confiance accordée à l’outil central et l’absence de remise en question de ses limites ont contribué à produire la fragmentation que l’établissement voulait éviter. L’enjeu n’est pas de désigner un coupable, mais de reconnaître les conséquences de choix qui n’ont pas été suffisamment confrontés au travail réel.

Un arbitrage technique ne devrait donc pas masquer une décision organisationnelle. Ne pas couvrir un besoin, ou ne le couvrir qu’en partie, est un choix de gestion qui pèse sur le travail des équipes, sur les données produites et sur le service rendu aux étudiants ; il ne s’agit pas de transformer chaque besoin en fonctionnalité, mais de rendre ces arbitrages explicites et assumés. La DSI a ici un rôle déterminant : elle doit être en capacité de questionner les limites des solutions existantes et de rendre visibles les conséquences des arbitrages techniques. Mais il revient à la gouvernance de l’établissement, et non à la seule DSI, de hiérarchiser les besoins et d’assumer les choix qui en résultent.

L’intelligence artificielle rend ces nœuds plus visibles

L’IA ne crée pas ces difficultés : elle les rend plus visibles et plus coûteuses. Un assistant qui répond aux étudiants sur leur emploi du temps, leurs notes ou leur convention de stage ne vaut que par les données qu’il interroge, et si elles sont dispersées ou mal définies, il risque de produire des réponses fondées sur des informations partielles, parfois avec une assurance trompeuse. De même, chaque usage local, qu’il s’agisse d’une équipe pédagogique qui génère des évaluations ou d’une direction commerciale qui classe ses candidats, produit des effets sur les données et les processus des autres. Il devient dès lors difficile d’imaginer une gouvernance de l’IA qui relèverait de la seule pédagogie ou de la seule DSI : qui doit en décider, et comment, sera l’objet de notre prochain article.

Arbitrer ensemble, à partir de ce qui fait la valeur de l’école

Ces difficultés sont souvent traitées comme des problèmes de communication, auxquels on répond par davantage de réunions. C’est utile, mais insuffisant si les mécanismes de décision restent inchangés : les acteurs ne manquent pas seulement de dialogue, ils manquent d’un cadre commun pour arbitrer leurs contradictions. La première clé consiste donc, selon nous, à partir de ce qui fait la valeur de l’école, ce pour quoi les étudiants la choisissent et ce que les entreprises reconnaissent chez ses diplômés, pour cartographier ensuite les processus qui portent cette valeur, les points de contact avec l’étudiant et les flux de données d’un service à l’autre. Ce travail, souvent jugé théorique, est devenu essentiel, pour la prise en charge de l’étudiant comme pour la cohérence des données entre directions et la priorisation des chantiers d’interopérabilité.

C’est aussi à cette condition que l’IA cesse d’être un facteur de désordre supplémentaire. Sur des usages bien délimités, elle peut aider à analyser des informations hétérogènes, documenter des processus ou alléger certaines tâches répétitives. Mais elle ne remplace ni les interfaces entre applications, ni les référentiels communs, ni les règles de qualité et de gouvernance des données : l’interopérabilité reste d’abord une question d’architecture, de processus et de décisions collectives. Encore faut-il ne pas multiplier les outils sans nécessité, et se demander avant chaque projet à quel besoin il répond, ce qu’il apporte à nos formations, à nos étudiants, à nos intervenants et aux entreprises partenaires, et quel chemin de décision il doit suivre.

La seconde clé tient au chemin de décision. Entre le comité de direction et les services, des espaces de travail transversaux associant les managers concernés (scolarité, pédagogie, direction commerciale, relations entreprises, mobilité, DSI) peuvent permettre de traiter les problèmes à l’échelle des processus, et pas seulement des outils. Encore faut-il clarifier leur mandat, leur capacité à proposer des arbitrages et la manière dont les décisions sont prises et assumées par la direction. Leur composition, leur rythme et leurs pouvoirs ne peuvent être décrétés de façon uniforme : ils doivent correspondre à l’organisation et aux cycles de l’établissement.

Quelques principes semblent déjà essentiels : partir d’une difficulté réelle plutôt que d’un outil à acheter ; associer assez tôt les métiers concernés, y compris les moins visibles ; confronter les données disponibles aux situations observées ; expliciter les critères de décision et distinguer qui exprime le besoin, qui évalue, qui tranche et qui met en œuvre. La transversalité ne signifie pas que tout le monde décide de tout : elle suppose que les conséquences des choix soient partagées et qu’une autorité identifiable puisse arbitrer. Nous reviendrons sur les formes concrètes de cette gouvernance dans le prochain article, consacré à l’IA.

Car on ne décide jamais à partir de toute la réalité, mais à partir de ce que l’organisation parvient à en rendre visible. Un établissement qui connaît précisément les résultats de ses étudiants, mais mal leurs stages ou leurs mobilités, accordera plus d’attention à ce qu’il mesure facilement qu’à ce qu’il connaît mal, et l’IA, nourrie de ces données partielles, amplifiera ce déséquilibre. C’est pourquoi la valeur humaine reste centrale dans la décision : comprendre les situations, interroger les indicateurs et arbitrer entre des objectifs contradictoires sont des tâches qu’aucun outil n’accomplit à la place de ceux qui dirigent.

La cohérence d’un système d’information ne se décrète pas depuis la DSI, pas plus que la pertinence des usages ne se décrète depuis les directions métiers : elle se construit dans une confrontation régulière et organisée entre les besoins du terrain et les exigences collectives de l’établissement. C’est à cette condition que la DSI peut pleinement assumer sa responsabilité transversale, aux côtés des directions métiers et de la gouvernance, pour porter une transformation qui concerne l’établissement tout entier.

Dans notre prochain article : l’IA dans les écoles, qui décide de quoi ? Qui définit les usages, qui garantit la cohérence, qui arbitre, et selon quels critères ?