Segment - Usages sociaux et apprentissage

Autant il est aisé pour des concepteurs de systèmes informatiques de développer des dispositifs innovants incorporant les nouvelles technologies, autant il leur est plus difficile d’intégrer par anticipation l’usage social du système lui-même. Cette difficulté se traduit, pour de multiples créations, par des taux d’utilisation faibles quant on peut les rapporter à une population précise de destination (ENT, MOOC, plateformes collaboratives, systèmes interactifs de guidage...). Sur le marché, les sanctions de ces décalages conception/utilisation sont rapides et les entreprises contraintes de s’adapter aux besoins et aux usages sociaux ou bien exclues du marché. Dans les services publics, les dépenses à fonds perdus dans des créations numériques à faible taux d’utilisation peuvent perdurer plus longtemps mais se heurtent à des contraintes budgétaires. Des deux côtés, sous contrainte de marché ou de budget, l’analyse des usages sociaux et des comportements d’utilisateurs d’applications numériques devient vitale pour optimiser les créations et justifier les dépenses. L’étude des comportements de visites, de visualisations et de lectures numériques, que ce soit en situation de mobilité ou en situation statique, sur des appareils fixes ou portables, petits ou grands (ordinateurs, tablettes, smartphones), constitue un apport à la conception optimale des applications numériques. En particulier sur les ONDIAL, on devrait pouvoir corréler plusieurs sources de données :

1. En raison de l’hypersegmentation interne des contenus et de l’interactivité organisée dans l’ouvrage dynamique, celui-ci (contrairement au livre homothétique ou au site web classique) génère des données statistiques plus fines produites par le système lui-même lors des visites, visualisations, lectures.
2. Les technologies d’oculométrie (eye-tracking), utilisées par capteurs statiques (caméras) ou mobiles (lunettes), créent d’autres données. La mise en relation de ces deux gisements ne résoudra sans doute pas tous les problèmes d’interprétation de comportements mais devrait favoriser la conception de dispositifs plus aptes à répondre à leurs attentes.

Les données internes aux systèmes et les données oculométriques ne suffisant pas, néanmoins, pour s’assurer de la compréhension et de la mémorisation des contenus, tendanciellement, par les lecteurs-visiteurs et encore moins pour isoler les effets spécifiques de la médiation numérique sur ces perceptions. Un troisième gisement doit être produit et corrélé aux précédents : celui des réponses aux questions posées ex post aux utilisateurs, par passation automatique de questionnaire (avec le risque de faibles taux de réponses à des questionnaires complexes ou le risque de simplifications excessives liées à des questionnaires binaires du type « j’aime / j’aime pas ») ou par passation dialogique de questionnaires (avec le surcoût en temps de travail à rémunérer pour la passation et le traitement ultérieur des données moins formatées).

Dans cette perspective, les connaissances acquises sur l’enseignement à distance ou sur les formes numériques d’enseignement (MOOC, SPOC, etc.) ou sur les bibliothèques numériques (notamment Gallica) peuvent avoir un intérêt tant pour les établissements de la culture que pour les organisations spécialisées dans l’éditorialisation numérique. Mais de nombreuses recherches restent nécessaires, notamment de comparaison entre les usages et les comportements sociaux sur des supports papier (livre) ou statiques (tableaux, expositions) d’une part, et sur leurs versions numérisées et enrichies, voire dynamiques, d’autre part. Un continuum de comparaisons nécessaires apparaît entre les perceptions des œuvres sur support statique (papier, tableaux, expositions...), des mêmes œuvres présentées sur support numérique en version homothétique (livres ou catalogues homothétiques), puis en version enrichie procédant à l’adjonction d’explications, de commentaires et de contenus nouveaux, puis sur le format des ouvrages numériques dynamiques associant de l’interactivité machine (systèmes automatiques de recommandation) et humaines (réseaux sociaux et dispositifs collaboratifs). L’enrichissement ajoute à l’œuvre initiale des contenus (explications, adjonctions) supplémentaires qui modifient le plus souvent la perception de l’œuvre, et le passage de l’ouvrage enrichi à l’ouvrage dynamique exacerbe cette influence de la perception nécessitant alors une réflexion sur les questionnaires. Portent-ils sur la perception de l’œuvre ou de ses enrichissements ou de son interactivité ? Vers quoi doivent faire tendre les systèmes de recommandation du point de vue de l’apprentissage : le repliement du visiteur sur ses préférences de profil ou au contraire vers l’ouverture à ce qu’il lui reste à découvrir de façon contre-intuitive ?