L’année 2018, année de lancement du projet, a permis de réaliser réaliser assez rapidement le premier objectif de l’AMI à savoir le développement du connecteur Apogée, étape essentielle pour permettre une mise en main de l’outil par les différentes parties prenantes de l’établissement.
Cette période a également permis de faire avancer les modalités d’usage de la plate-forme d’un point de vue ergonomique, mais également sur les spécificités d’un établissement universitaire pluridisciplinaire comme l’Université d’Angers, notamment pour développer des cas d’usages et de travailler autour de 4 grands enjeux :
1/ L’évolution d’un produit conçu pour les écoles à adapter à un contexte d’établissement pluridisciplinaire :
Cette phase a en effet mis en évidence un écueil important sur lequel nous nous sommes concentrés. Il est en effet rapidement apparu des écarts de correspondance entre les intitulés de notre offre de formation et la dénomination effective utilisée par les diplômés dans leur profil sur les réseaux sociaux. Concrètement, les diplômés utilisaient un nom d’usage (acronyme, parcours spécifique, option…) ou une traduction pour un profil à l’international, n’apparaissant pas dans notre référentiel de formation.
Le premier enseignement de ce POC s’est donc imposé assez rapidement à nous : ce qui fonctionne assez facilement pour une école d’ingénieurs ou un IUT dont l’offre de formation est relativement figée à la fois dans le temps et ses intitulés, est plus délicat à mettre en place à l’échelle d’une université proposant :
- une offre de formation de 350 diplômes différents (Licence, Master, DU, Doctorat),
- des évolutions de dénomination de composante (ISTiA devenue Polytech Angers; ITBS devenue ESTHUA),
- et surtout une offre de formation fortement mouvante dans le temps, ainsi que des intitulés de formation partiellement repris dans les profils sur les réseaux sociaux professionnels.
Le développement du connecteur permet aujourd’hui la construction automatique de profils dans Human Roads. Plusieurs ont été créés ou sont en cours de création pour s’assurer qu’ils débouchent sur des résultats de navigation pertinents aboutissant à la consultation de profils d’Alumni en nombre suffisant.
3/ La classification des données
Adapter le GPS, initialement pensé école de commerce, à une offre de formation pluridisciplinaire et évolutive a eu des conséquences sur l’affichage des résultats des requêtes. Nous n’avions pas forcément anticiper cette difficulté, tellement habitués au jargon universitaire, aux sigles et à l’organisation LMD. Du coup, l’affichage des données ne correspondait pas à la réalité des profils des étudiants lançant les requêtes ou des alumni présents sur le réseaux sociaux professionnels. Par ailleurs, la classification des données par thème ne correspondait pas aux usages des recherches OIP classiques.
L’affichage des résultats étaient le reflet de la re-connaissance des datas sur l’université et l’OIP supposée des étudiants
- Un affichage des résultats biaisé par le vocabulaire / l’organisation universitaire
Les profils des RS pro sont la clé d’un bon affichage des résultats du GPS.
L’université est consciente de l’importance de former les étudiants sur cette thématique. Même si les changements de dénomination des diplômes ou des facultés n’ont pas aidé, force est de constater que nous devons davantage insister sur la nécessité pour l’étudiant de faire le lien entre son diplôme et le monde professionnel. Il était en effet difficile pour Human Roads de comprendre le système universitaire en se basant uniquement sur le contenu des profils des RS pro de nos étudiants.
L’affichage des résultats était donc non conforme à la réalité pourtant présente sur les réseaux sociaux. A titre d’exemple, pour le GPS de l’orientation, aucun étudiant en LEA (Langues étrangères appliquées) n’avait fait de stage en commerce international ou avait poursuivi ses études à l’ESTHUA (tourisme et culture). Cela, alors que l’information était bien présente sur leur profil pro.
Nous avons donc conjointement réfléchi à automatiser des passerelles entre les différents mondes. Côté Human Roads, un travail a été fait pour leur présenter le fonctionnement d’une université en général, ce qu’il fallait comprendre en lisant tel sigle, etc… L’université a fourni une base de données anonymée reprenant le parcours des étudiants sur 5 ans, des tests et requêtes utilisateurs ont été réalisés par discipline. Human roads a réalisé un gros travail de veille et un spécialiste de l’OIP post-Bac, ancien de l’ONISEP, complète désormais l’équipe projet.
Côté université, nous (prestataires OIP, enseignants 3PE, responsables formations) amplifions la sensibilisation et la formation des acteurs et usagers de l’OIP sur l’importance d’une image professionnelle sur les RS adaptée au secteur d’activité et la plus actualisée possible.
- Une classification des données aléatoire et spécifique
Les résultats des requêtes des étudiants étaient organisés en rubriques dont la dénomination représentait les grands domaines de formation, y compris pour la recherche de stage ou d’emploi. Le niveau de classification supérieur ne correspondait pas à des domaines d’activité mais à des métiers assez précis ou à des familles d’intérêt assimilable à des thèmes de compétence (ex : relations client au même niveau que commerce). Nous passions donc d’une rubrique très large type comptabilité, gestion, ressources humaines à un émiettement des données métiers ou activités de ces mêmes métiers de ce grand domaine de formation.
Ce type d’affichage ne pose pas de difficulté aux écoles de commerce qui proposent des formations très ciblées par rapport à un domaine d’activité. Pour l’université cette affichage fait vite peur à un étudiant en licence générale : à trop avoir de choix sans étape intermédiaire, l’étudiant est de plus en plus stressé et a plus de mal à décider et à agir.
En tant qu’accompagnants à l’OIP, il était également important pour nous que l’étudiant retrouve une classification des données habituelle, conformes aux outils utilisés jusque là. L’étape domaine d’activité et la classification type ONISEP qui en découle, était primordiale. Nous avons donc cherché une classification simplifiée permettant d’afficher les domaines d’activité. Autre difficulté : cette classification serait déclinée pour tous les espaces du GPS de l’orientation et devait donc convenir à tous les partenaires de Human Roads.
Désormais, l’affichage des résultats est un mix entre les datas de plusieurs sites publics d’OIP (ONISEP, Pole emploi…..) et des référentiels existants.
2/ La co-construction nécessaire et permanente de l’interface pour répondre aux enjeux d’UX Design
Cette phase a également permis de faire remonter toutes une série de remarques et corrections à Human Roads sur 2 grands axes :
- une interface de choix de parcours dès le début du GPS qui permet d’affiner sa navigation :
- choisir une filière,
- rechercher un stage,
- poursuivre des études,
- découvrir les premiers emplois.
- un nécessaire travail de questionnement et d’explication sur le périmètre des informations remontées dans l’application ainsi que sur le périmètre de personnalisation que nous devons avoir :
- périmètre des formations affichées : faire apparaître ou non les formations par contrat avec des établissements privés
- périmètre des profils affichés : faire apparaître ou non les poursuites d’études hors université d’Angers
- la compréhension du fonctionnement de l’algorithme dans le classement des informations remontées et des chemins de navigation proposés.
La solution Human Roads reposant sur l’exploitation des profils des Réseaux sociaux professionnels, la qualité des informations présentées dépend fortement des champs renseignés par les étudiants / diplômés. La masse de diplômés indexés (plus de 20000), si elle est utile d’un point de vue des Datas Analytics, peut offrir trop de possibilités aux étudiants / lycéens, qui peuvent se retrouver perdus.
D’un point de vue usage, beaucoup de nos discussions avec Human Roads se sont déroulées autour du bon dosage entre offrir une multitude de parcours, et une information plus ciblée.
Il a été proposé de pouvoir notamment se concentrer sur des profils de moins de 5 ans pour la recherche de stage, et à l’inverse sur des profils plus expérimentés pour une découverte des métiers.
Cette approche user-centred ont permis également de soulever la question de permettre à un étudiant de changer son profil pour découvrir d’autres possibilités d’orientation (tout en conservant la possibilité de revenir à l’état initial du parcours via l’authentification).
4/ Le respect de la réglementation des données (RGPD)
Dès le début du projet, nous avons été particulièrement vigilant sur la question des données personnelles dans un cadre RGPD. Nous avons ainsi déterminé une politique sur :
- l’anonymisation des comptes démo :
- mise en place une procédure permettant de créer des comptes de démonstration se basant sur le parcours réel d’étudiants anonymisés.
- création d’ un utilisateur fictif (nom prénom, identifiant…) auquel nous intégrons une copie du parcours effectué au sein de l’université d’Angers par un étudiant existant.
- l’intégration des informations de l’étudiant dans son profil HumanRoads :
- l’application Human Roads est reliée à notre système central d’authentification (CAS). L’étudiant se connecte avec son compte univ-angers.fr. Une fois connecté, le login de l‘étudiant est récupéré par HumanRoads.
- une fois connecté sur le site HumanRoads, l’étudiant doit, en cochant une case, autoriser l’utilisation de ses données par le site HumanRoads. Le lien vers les CGU renvoie sur cette page : https://www.humanroads.com/cgu-2
- le comportement de l’API dans les données transmises à HumanRoads :
- mise en place une API permettant à Human Roads de récupérer automatiquement, grâce au login de l’utilisateur, les données liées au cursus universitaire et aux stages de l’étudiant issues du SI. A chaque appel de l’API, il est retourné pour un étudiant :
- Le nom, prénom, email de l’étudiant
- L’année et le type de baccalauréat obtenu
- La formation suivie par l’étudiant au sein de l’Université d’Angers
- Les différents stages effectués dans le cadre de sa formation au sein de l’Université d’Angers
- mise en place une API permettant à Human Roads de récupérer automatiquement, grâce au login de l’utilisateur, les données liées au cursus universitaire et aux stages de l’étudiant issues du SI. A chaque appel de l’API, il est retourné pour un étudiant :
Le traitement des données personnelles collectées auprès des utilisateurs de Human Roads est basé sur leur consentement recueilli à l’occasion de la création de leur compte et sur l’exécution du contrat conclu avec MillionRoads (nom générique de l’entreprise)
- l’amélioration des résultats affichés grâce aux parcours anonymisés effectuée au sein de l’Université d’Angers : nous mettons à disposition de HumanRoads via une API les parcours des étudiants effectués depuis ces 5 dernières années. Tous ces parcours sont anonymes et permettent d’affiner les orientations proposées aux étudiants en se basant sur les parcours réels effectués au sein de l’Université d’Angers.