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Ces dernières décennies, notre société est confrontée à une transition culturelle intimement liée à la transition numérique. Ainsi les interactions, méthodes de travail et d’organisation sont bouleversées et demandent une adaptation sociétale notamment en termes éducatifs.

Le présent article aborde la notion de la transformation numérique du système éducatif public français par le biais de Labs internes (existants et ayant existés) au ministère de l’éducation nationale : le Lab 110 Bis et le Numérilab. Une analyse comparée des deux entités a permis de mettre en avant les mécanismes, freins et leviers de transformation de l’administration centrale et de ses services déconcentrés.  L’objectif étant d’établir des recommandations visant à faciliter les démarches de transformation du secteur public et éducatif.

L’algorithme est-il plus performant que l’Homme ? Les logiciels dénommés, avec un peu trop d’emphase, de « justice prédictive » permettent aux professionnels du droit d’effectuer une analyse et un traitement statistique des décisions de justice dans un contexte ou devant une juridiction donnée, de connaître le montant moyen alloué, etc. Ces informations peuvent par exemple servir un avocat dans le conseil prodigué à un client ou à un assureur pour évaluer le préjudice d’un assuré. Sans nul doute les applications de « justice prédictive » permettent de compulser et d’exploiter un très grand nombre de décisions de justice. Elles permettent en quelques secondes de donner une « photographie » raisonnée et ordonnée du contentieux sur toute la France, ce qui prendrait des années à un humain pour obtenir le même résultat.

Le développement de l’offre commerciale d’outils d’aide à la décision à destination des professionnels du droit concerne notamment des outils parfois qualifiés, à tort, de justice « prédictive ». Ces dispositifs proposent de fournir des informations agrégées tirées d’une masse plus ou moins bien définie de décisions de justice rendues pas les juridictions du fond, essentiellement, du moins pour l’instant, des décisions d’appel.

Depuis une quinzaine d’années, les avocats évoluent sur un marché des services juridiques de plus en plus concurrentiel, libéralisé et mondialisé (Bessy, 2015) et observent, avec inquiétude et excitation, l’émergence de nouvelles technologies juridiques : les legaltechs. Cette notion est souvent utilisée comme un nom au pluriel – les legaltechs – désignant aussi bien des plates-formes, des start-ups, des logiciels ou des applications. Nous proposons ici de l’employer comme un adjectif qualifiant certains projets visant à fournir des services juridiques en ligne via un traitement digitalisé. Un nombre croissant d’entrepreneurs développent et commercialisent diverses solutions numériques pour fournir des services juridiques en ligne censés être plus rapides, plus accessibles et moins chers (Dubois & Schoenaers, 2019). Parmi eux, plusieurs avocats ont développé des plateformes de mise en relation avec des professionnels du droit, des outils d’aide à la rédaction de documents juridiques, des moteurs de recherche documentaire, des systèmes de gestion de l’information, etc. Malgré ce foisonnement d’innovations, rares sont les études proposant une analyse empirique de tels projets (Kirat & Sweeney, 2019). Leur rareté pose question. Qui sont ces avocats entrepreneurs ? Comment conçoivent et développent-ils leurs projets ? Quels défis posent-ils à leur profession ?

Depuis quelques années, les recherches sur les applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de la GRH se développent. Elles soulignent, notamment, les questions éthiques de ces nouvelles solutions. Les chatbots ou agents conversationnels sont un des outils les plus utilisés par la fonction RH. Cette étude exploratoire présente une typologie de ces dispositifs pour le recrutement à partir de l’analyse d’un corpus de 25 bots. Deux dimensions se détachent : la fonction d’usage (recherche d’informations ou entretien d’embauche) et le degré d’anthropomorphisation mesuré par un score. Cette classification analyse les liens entre les types de chatbots et la responsabilité de l’employeur. Dans cette logique, une analyse de l’impact des chatbots sur les candidats dans une logique RSE est préconisée.

La crise sanitaire actuelle est source de défis pour l’enseignement supérieur. Si les établissements ont su répondre au premier, celui de la continuité pédagogique, sauront-ils répondre au second relatif à l’adaptation des pratiques pédagogiques à un environnement en mutation ?

Une organisation qui cherche à rester compétitive doit être capable de s’adapter à son environnement, aux attentes de ses clients et au positionnement de ses concurrents. Il en va de même pour le marché de l’enseignement supérieur. Le contexte actuel ne fait qu’exacerber les limites déjà identifiées de notre système éducatif. Les étudiants ont de fortes attentes en termes d’évolution des pratiques. Enfin, l’enseignement supérieur doit capitaliser sur sa capacité à créer du lien social pour faire face à la concurrence extérieure.

Covid-19 and the increasing risk of disruption caused by algorithms have led companies to reconsider their market strategy and seek out new competitive advantages. Building up cognitive rent could be one way of achieving this, as long as businesses are able to successfully explore and exploit the knowledge they acquire.

This article focuses exclusively on exploring and acquiring cognitive rent, using the resource-based theory of the firm that considers knowledge as a way to drive a company’s ability to compete. Cognitive rent offers theoretical, operational, and strategic elements that enable organisations to improve the quantity and the quality of their resources. This potentially provides inroads for new competitive advantage and protection against the risk of market platformisation.

Le COVID accroit l’usage de systèmes d’information dans l’enseignement. Comment tenir compte des feedbacks et bugs rencontrés ? La gestion des bugs est symptomatique du traitement des feedbacks. Une organisation pourrait ignorer un feedback qui ressemblerait à un bug coûteux. Les bugs trackers fonctionnent comme l’AMDEC. Nous suggérons qu’ils permettent la négociation. Nous avons intégré le bug tracker dans un modèle nommé « modèle organisationnel d’acceptation d’un feedback » (MOAF). Pour que le MOAF fonctionne, outre une intégrité des données de feedback, nous suggérons l’importance pour cet objet frontière de fédérer et de permettre de paramétrer les priorités des feedbacks