Enseignement supérieur et recherche

Pour : universités, écoles, instituts, organismes et laboratoires de recherche, CROUS et services interuniversitaires.

LaNum Pays Basque a conçu cette version pour les publics qu'elle accompagne dans le projet européen NÉONUM, à partir de la GPC-ONR. L'INR la co-édite. Voir aussi les autres versions alternatives.

Base de travail

Testez ces reformulations et ces cibles métier avec des personnes du secteur avant de les diffuser.

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Cadre de référence : Référentiel et label DD&RS, plan de transition (article 55 de la loi Grenelle 1), formation à la transition écologique, plan national pour la science ouverte, RGAA, RGESN, RGPD.

Différences avec la grille commune

• Les 32 cibles gardent leur code et leur sens. LaNum a changé leur formulation et leurs exemples. Vous pouvez comparer vos résultats avec ceux de la grille commune.
• 5 cibles métier (codes E.x) traitent des enjeux propres au secteur, sur les cinq axes. La feuille « Cibles métier » calcule leur priorité, mais les feuilles de résultats ne les reprennent pas.

Les cibles

Axe 1 · Sobriété

Cible	Formulation	En bref	ODD
1.1	Prendre en compte toute la vie des équipements et des logiciels de l'établissement, de l'achat à la fin de vie : postes, salles informatiques, équipements de laboratoire et de calcul.	Savoir d'où viennent les postes, les serveurs de calcul et le matériel des salles, combien de temps ils servent, et où ils finissent.	12.2, 12.5, 13.2, 7.3
1.2	Utiliser plus longtemps les équipements des personnels, des salles et des laboratoires, même après leur amortissement, en organisant leur réparation et leur réaffectation.	Un poste remplacé dans un laboratoire peut encore équiper une salle de cours ou un étudiant.	12.5, 12.2, 8.4
1.3	Concevoir des services numériques qui limitent leurs effets sur l'environnement, en suivant le RGESN : plateforme pédagogique (LMS comme Moodle), environnement numérique de travail (ENT), applications de scolarité, logiciels de recherche. Choisir des technologies qui contribuent aux ODD.	Un cours Moodle et un ENT légers, qui marchent aussi avec le vieil ordinateur d'un étudiant.	9.4, 12.2, 13.2
1.4	Adopter, dans les cours, les examens, l'administration et les laboratoires, des pratiques qui consomment moins de matériel, d'énergie, de papier et de stockage.	Moins d'impressions, des vidéos de cours en définition raisonnable, la caméra coupée en visioconférence quand elle n'apporte rien, et moins de données gardées « au cas où ».	12.2, 7.3, 15.2
1.5	Confier les équipements en fin d'usage à des filières de réemploi et de l'économie sociale et solidaire, par exemple pour équiper des étudiants.	Un ordinateur reconditionné peut équiper un étudiant qui n'en a pas.	12.5, 8.5, 11.6, 3.9
1.6	Alimenter les campus, les centres de données et les moyens de calcul avec des énergies renouvelables, et valoriser leur chaleur fatale.	Faire tourner les serveurs avec de l'électricité renouvelable, et chauffer des bâtiments avec leur chaleur.	7.2, 13.2
1.7	Réserver l'intelligence artificielle aux besoins de formation, de recherche et de gestion qui la justifient, et choisir des solutions sobres.	Utiliser l'IA quand elle sert vraiment l'apprentissage ou la recherche, et choisir la moins gourmande.	12.2, 7.3, 9.4
1.8	Mesurer et réduire ce que consomme l'intelligence artificielle dans l'établissement, notamment l'entraînement de modèles par les équipes de recherche.	Savoir ce que coûte à la planète l'entraînement d'un modèle de recherche, et le faire baisser.	12.6, 13.2, 6.4, 7.3
E.1 métier	Rendre sobres le calcul et le stockage de la recherche : utiliser les mésocentres et les centres nationaux plutôt que des serveurs par équipe, mesurer l'empreinte des projets, et ne conserver que les données utiles.	Partager les serveurs de calcul plutôt que d'en acheter un par équipe.	9.5, 12.2, 13.2, 7.3

Axe 2 · Inclusion

Cible	Formulation	En bref	ODD
2.1	Intégrer dans les achats numériques de l'établissement, y compris ceux des laboratoires, des clauses sociales et environnementales et des critères de durabilité.	Choisir le matériel sur son impact social et écologique, pas seulement sur le prix.	12.7, 8.7, 8.8
2.2	Rendre accessibles à toutes et tous les sites, l'ENT, le LMS et les ressources pédagogiques : vidéos de cours sous-titrées, documents et supports accessibles. Mesurer leur conformité au RGAA.	Un étudiant en situation de handicap doit pouvoir suivre ses cours et faire ses démarches comme les autres.	10.2, 9.c, 4.5
2.3	Proposer aux étudiants et aux personnels des outils utiles, faciles à utiliser et réellement utilisés, plutôt qu'une multitude de plateformes : un ENT, un LMS, une messagerie, une visioconférence, un outil d'emploi du temps.	Un seul point d'entrée, avec une connexion unique, plutôt que dix plateformes et dix mots de passe.	10.2, 9.c, 4.4
2.4	Concevoir les services numériques avec les étudiants, les enseignants, les chercheurs et les personnels, en partant de leurs besoins réels.	Tester les outils avec des étudiants et des enseignants avant de les déployer.	16.7, 10.2
2.5	Vérifier que l'intelligence artificielle utilisée pour orienter, évaluer ou accompagner les étudiants ne discrimine personne : aide à l'orientation, détection de plagiat, correction automatique, agents conversationnels.	S'assurer qu'un outil d'IA traite tous les étudiants de la même façon.	10.3, 5.1, 16.b
E.2 métier	Garantir à chaque étudiant un accès égal aux outils et aux enseignements numériques : équipement, connexion, accessibilité des contenus et accompagnement.	Aucun étudiant ne doit décrocher faute d'ordinateur ou de connexion.	4.3, 4.5, 10.2, 9.c

Axe 3 · RSE

Cible	Formulation	En bref	ODD
3.1	Utiliser avec mesure les données des étudiants, des personnels et de la recherche, y compris les traces d'apprentissage collectées par le LMS, en respectant les personnes et l'environnement.	Ne pas suivre chaque clic des étudiants dans Moodle si personne ne s'en sert.	12.8, 12.2, 16.10
3.2	Supprimer des services numériques de l'établissement les interfaces qui trompent ou poussent les utilisateurs (« dark patterns »), et respecter la réglementation.	Ne pas piéger un étudiant ou un candidat avec un écran trompeur.	16.10, 12.8, 16.3
3.3	Collecter seulement les données nécessaires dans les applications de scolarité, le LMS et les projets de recherche, et respecter le RGPD avec l'appui du délégué à la protection des données.	Ne demander aux étudiants et aux participants des études que ce qui est vraiment utile.	16.10, 12.2
3.4	Diversifier les profils dans les formations et les métiers du numérique de l'établissement, en particulier la place des femmes.	Attirer des profils variés dans les filières et les équipes numériques.	10.2, 5.5, 8.5
3.5	Améliorer les conditions de travail des personnels du numérique, des doctorants et des contractuels, et les exiger des prestataires.	Prendre soin de celles et ceux qui font tourner le numérique de l'établissement.	8.8, 8.7, 3.4
3.6	Fixer des règles éthiques pour les algorithmes et l'intelligence artificielle, en formation comme en recherche, avec le comité d'éthique de l'établissement.	Des règles claires sur l'usage des données et de l'IA, en cours comme au laboratoire.	16.6, 16.10, 10.3
3.7	Intégrer le numérique responsable à la démarche de développement durable et de responsabilité sociétale (DD&RS) de l'établissement, et la faire connaître.	Faire du numérique responsable une partie visible de la démarche DD&RS.	12.6, 17.17
3.8	Indiquer quand une intelligence artificielle répond ou participe à une évaluation, expliquer comment elle décide, et garder une décision humaine pour les sujets sensibles : notes, admission, orientation, suspicion de plagiat.	Aucune note, admission ou orientation ne dépend d'une IA sans contrôle humain.	16.6, 16.7, 16.10
E.3 métier	Ouvrir les publications, les données et les logiciels de recherche, selon le plan national pour la science ouverte (HAL, Recherche Data Gouv, Software Heritage), dans le respect de la vie privée.	Ce que la recherche publique produit doit pouvoir resservir.	9.5, 16.10, 17.6

Axe 4 · Résilience et stratégie

Cible	Formulation	En bref	ODD
4.1	Mesurer l'empreinte environnementale du numérique de l'établissement et des projets de recherche avec des méthodes communes, pour se comparer.	Mesurer avec les mêmes outils que les autres établissements, par exemple ceux de Labos 1point5.	17.19, 17.18, 12.6
4.2	Évaluer les services numériques au fil du temps, avec les étudiants et les personnels, et partager les résultats.	Vérifier que les outils tiennent leurs promesses, et le dire.	16.6, 17.19, 12.6
4.3	Expérimenter de nouveaux outils pour la pédagogie et la recherche. Évaluer leurs effets et expliquer les résultats à celles et ceux qui les utilisent.	Tester petit, mesurer l'impact, puis décider de généraliser ou non.	9.5, 12.6
4.4	Garder la maîtrise des données de recherche et de formation, des outils et des choix techniques : logiciels libres (Moodle, BigBlueButton, Nextcloud), hébergement de confiance, infrastructures mutualisées de l'enseignement supérieur et de la recherche (RENATER, mésocentres).	Garder la maîtrise des données de recherche et pouvoir changer de fournisseur.	9.1, 9.b, 16.10
E.4 métier	Intégrer le numérique responsable au plan de transition, au schéma directeur du numérique et au label DD&RS de l'établissement.	Le numérique responsable a sa place dans les documents qui engagent l'établissement.	12.6, 13.2, 4.a

Axe 5 · Management

Cible	Formulation	En bref	ODD
5.1	Concevoir les services numériques en réponse aux besoins sociaux des étudiants et des personnels : précarité, éloignement, handicap.	Se demander à quoi sert un nouveau service, et pour quels étudiants.	10.2, 9.5, 1.4
5.2	Faire connaître et soutenir les initiatives des personnels et des étudiants qui encouragent la coopération entre services et le bien-être au travail et aux études.	Reconnaître les initiatives qui améliorent la vie de tous sur le campus.	8.8, 3.4, 17.17
5.3	Associer les étudiants, les personnels, les chercheurs et les partenaires du territoire aux choix numériques, en s'appuyant sur leur expertise.	Demander l'avis de la communauté universitaire avant de décider.	17.17, 16.7
5.4	Former des diplômés capables d'innover pour mieux vivre ensemble et préserver les écosystèmes, en intégrant le numérique responsable dans les formations.	Donner aux diplômés les moyens de faire un numérique plus responsable.	4.7, 15.9, 13.3
5.5	Suivre les résultats de la démarche avec quelques indicateurs, communs avec le plan de transition et le label DD&RS.	Quelques indicateurs simples, partagés avec la démarche DD&RS.	17.19, 12.6, 16.6
5.6	Proposer des améliorations pour un numérique responsable, y compris des solutions sans outil numérique, comme des cours ou des examens sans écran.	Parfois, un tableau et une feuille suffisent.	12.2, 9.5
5.7	Décider avec les enseignants, les chercheurs, les personnels et les étudiants comment utiliser l'intelligence artificielle. Les former à ses limites et préserver le sens de l'apprentissage et de la recherche.	Choisir avec la communauté universitaire, pas à sa place.	8.8, 4.4, 16.7
E.5 métier	Former tous les étudiants et les personnels au numérique responsable, dans le cadre de la formation à la transition écologique.	Chaque diplômé sait ce que coûte le numérique, et comment le réduire.	4.7, 12.8, 13.3

Couverture des ODD

Les 32 cibles gardent les liens ODD de la grille commune (voir Couverture des ODD). Chaque cible métier a ses propres liens.

Indicateur	Valeur
S1. ODD couverts	15/17 (88 %), dont 8/17 par un lien principal
S2. Cibles ODD touchées	43/169 (25 %)
S4. Part des 3 ODD les plus liés	51 %
S5. Piliers	Population 12 %, Planète 31 %, Prospérité 34 %, Paix 16 %, Partenariats 8 %
S6. ODD orphelins	ODD 2 (Faim « zéro »), ODD 14 (Vie aquatique)

Pour calculer les indicateurs d'évaluation sur votre grille :

python3 scripts/couverture_odd.py --odd secteurs/enseignement-superieur/onr-odd.csv ma-grille.json