Piloter une transformation data dans l’enseignement supérieur : ce que le terrain m’a appris

Commencer par le « pourquoi » (et y revenir souvent)

Sur le terrain, j’ai rarement vu une transformation data échouer pour de mauvaises raisons techniques. En revanche, j’en ai vu plusieurs s’essouffler faute d’un pourquoi clair et partagé.

Dans l’enseignement supérieur, la data ne doit jamais être abstraite. Elle doit être reliée explicitement à des enjeux concrets :

• mieux comprendre et accompagner les parcours étudiants,

• piloter des effectifs et des moyens sous contrainte,

• objectiver les choix d’offre de formation,

• simplifier le pilotage pour des équipes déjà très sollicitées.

Quand ce lien n’est pas posé, la transformation devient vite « un projet de plus », perçu comme technique, voire hors-sol.

En direction de projet, une grande partie du travail consiste à construire et entretenir ce narratif, aux côtés du sponsor, et à le rappeler à chaque arbitrage.

Gouvernance : le vrai sujet (et le plus sensible)

Dans presque tous les établissements, la question n’est pas où est la donnée ? mais qui en est responsable ? et quelle version fait foi ?

Les modèles qui fonctionnent le mieux partagent quelques caractéristiques :

• la donnée reste portée par les métiers,

• les règles (définitions, indicateurs, référentiels) sont explicites et partagées,

• les arbitrages sont faits là où se prennent les décisions, et non uniquement dans des instances techniques.

Un signal fort consiste à installer un comité data orienté décisions, où l’on accepte de travailler avec des chiffres imparfaits, tant qu’ils sont compris et partagés.

Avancer par les usages : retour d’expérience

Sur un projet récent (université pluridisciplinaire, transformation data transverse), nous avons volontairement évité de commencer par un « grand socle cible ».

Nous avons identifié un premier cas d’usage prioritaire : le pilotage des effectifs étudiants, croisant données de scolarité, capacités d’accueil et impacts financiers.

L’objectif n’était pas d’être exhaustif, mais de répondre à une question très concrète des directions : sur quelles bases prenons nous nos décisions de rentrée ?

En quelques semaines :

• un indicateur partagé a émergé,

• des écarts de lecture entre directions ont été mis à plat,

• et surtout, une première décision collective a pu être prise sur une base commune.

Ce livrable imparfait a fait plus pour la transformation que plusieurs années de discours sur la qualité de la donnée.

Ce que j’en retiens : la valeur crée la confiance, et la confiance permet ensuite d’industrialiser.

L’adoption avant la sophistication

Dans l’enseignement supérieur, la maturité data est très hétérogène. Certaines directions sont à l’aise avec les indicateurs, d’autres beaucoup moins.

Chercher la sophistication trop tôt (modèles prédictifs complexes, indicateurs très fins) est souvent contre-productif. Un tableau de bord utilisé vaut mieux qu’un modèle parfait ignoré.

Cela implique :

• de l’accompagnement,

• des relais locaux,

• et un droit à l’imperfection clairement assumé.

La direction de projet comme rôle d’équilibriste

Dans une transformation data large, la direction de projet n’est ni uniquement stratégique, ni uniquement opérationnelle. Elle est en permanence en tension :

• entre vision long terme et contraintes court terme,

• entre exigences de qualité et nécessité de livrer,

• entre attentes politiques et réalités techniques.

C’est un rôle de traduction, d’arbitrage et parfois de pédagogie. Un rôle moins visible que la solution finale, mais déterminant pour qu’elle soit réellement adoptée.

Conclusion

Piloter une transformation data dans l’enseignement supérieur, c’est accepter que la donnée ne fasse pas que mesurer l’institution : elle la questionne, la bouscule et la transforme.

À mes yeux, une transformation réussie n’est pas celle qui produit le plus d’outils, mais celle qui permet, progressivement, de décider ensemble sur des bases partagées.

C’est plus lent qu’un projet purement technique. Mais c’est aussi beaucoup plus durable.