Enseignement supérieur : pourquoi la gouvernance et la qualité des données sont les piliers de la transformation numérique

Gouvernance des données : poser les fondations

La gouvernance des données consiste à organiser la façon dont les données sont créées, validées, partagées et protégées dans l’établissement. Cela implique la mise en place de règles de gestion, la définition de rôles et responsabilités (data stewards, data owners, référents métiers), ainsi qu’un cadre pour assurer la conformité (notamment RGPD).

Dans un établissement, cela signifie par exemple :

• Définir ce qu’on entend par “étudiant inscrit” (inscription pédagogique ? administrative ? paiement ?)

• Clarifier le rôle de chaque acteur dans la gestion des données

• Mettre en place un référentiel centralisé (Master Data Management) pour uniformiser les entités clés : étudiants, enseignants, formations, UEs

Qualité des données : l’enjeu du quotidien

La qualité des données désigne la capacité des données à être utilisées efficacement pour la prise de décision. Elle repose sur plusieurs dimensions :

• Exactitude : la donnée reflète-t-elle la réalité ?

• Complétude : toutes les informations nécessaires sont-elles présentes ?

• Unicité : y a-t-il des doublons ?

• Actualisation : la donnée est-elle à jour ?

Dans les ERP, il n’est pas rare de voir :

• Des étudiants inscrits sans formation rattachée

• Des enseignants associés à aucun cours

• Des UEs sans crédits ECTS

• Des taux de réussite anormaux dus à des erreurs de saisie

  
  

Ces problèmes peuvent affecter la qualité du pilotage, les rapports d’accréditation, voire les financements.

Deux priorités à mettre en œuvre

1. Un référentiel fiable (MDM, qualité des données issues de l’ERP)

La première brique est de construire un référentiel de données de référence. Cela passe par :

• L’harmonisation des formats (ex. : codification des formations)

• L’unification des sources (éviter les divergences entre l’ERP, Moodle, les tableaux Excel)

• La création d’un "golden record"(*) par entité (étudiant, enseignant, UE)

  (*) donnée de référence unique, est la version la plus fiable, complète, et à jour d'une donnée, issue de plusieurs sources. C’est “la vérité unique” qu’on considère comme la source officielle à utiliser dans tous les outils et processus métiers.
  

Un bon MDM permet d’alimenter tous les outils métiers avec des données cohérentes et validées.

2. La détection des anomalies ou incohérences

Deuxième levier : surveiller en continu la qualité. Cela peut passer par :

• Des règles métiers automatisées (alertes sur taux anormaux, doublons, incohérences)

• Des tableaux de bord de qualité des données (ex. : % d’inscriptions complètes, nombre d’enseignants non affectés, etc.)

• Des outils de data monitoring ou de profiling (Talend Data Quality, Informatica, scripts Python…)
  

L’objectif : disposer d’une vision claire, régulière, et actionnable de l’état des données.

En conclusion, la gouvernance et la qualité des données ne sont pas des projets ponctuels. Ce sont des démarches continues, qui demandent une collaboration entre la DSI, les directions métiers, et les utilisateurs.

Mettre en place une culture de la donnée, c’est permettre aux établissements :

• D’améliorer le service rendu aux étudiants

• De renforcer l’efficacité administrative

• Et surtout, de prendre des décisions éclairées pour l’avenir.
  
  

Parce qu’aujourd’hui, dans l’enseignement supérieur comme ailleurs, la donnée n’est plus un sous-produit de l’activité… c’est une ressource stratégique.