Article sur tsüri du 27 juin 2023, traduit par École Ensemble, Québec
Un algorithme pour la répartition des écoles ? Ce qui rendrait les classes plus équitables suscite en maints endroits des craintes hypothétiques. C’est également le cas dans la commune zurichoise d’Uster, où la directrice d’école responsable a décidé de le faire malgré tout.
Chaque fois que le printemps arrive, des milliers de répartiteurs d’écoles en Suisse se réunissent et le grand casse-tête commence : comment former des classes équilibrées sans que les enfants aient à voyager trop longtemps pour se rendre à l’école ?
La commune zurichoise d’Uster est également consciente du problème de répartition. «Les enfants ne naissent jamais là où ils devraient et les bâtiments scolaires sont toujours au mauvais endroit», explique Patricia Bernet en décrivant le problème. Elle est conseillère municipale du SP à Uster et directrice scolaire la plus élevée de la ville de 36 000 habitants. Ainsi, année après année, les enfants sont déplacés d’école en école, selon leur façon de travailler, sur des post-it, des listes manuscrites ou sur Excel. « Un processus très complexe et sujet aux erreurs », explique Bernet. Il nous tient également à cœur que les bâtiments scolaires et les classes soient composés de la manière la plus équitable possible, c’est-à-dire qu’aucune école ne compte une proportion trop élevée d’enfants parlant des langues étrangères ou particulièrement faibles à l’école et/ou touchés par la pauvreté – cela est également indiqué dans la loi.
Il n’est donc pas surprenant que les oreilles de Bernet se soient dressées lorsqu’elle a rencontré le politologue zurichois Oliver Dlabač lors d’un atelier. Il expérimente depuis des années un algorithme qui fait la même chose qu’une autorité d’allocation qui « dispose d’une quantité infinie de temps et de ressources et ne commet aucune erreur », comme il le dit pour vanter son produit. Le programme informatique ne crée pas non plus une répartition parfaite, mais il se rapproche de la solution optimale, car il peut passer en revue des milliers de variantes en quelques secondes. « La recherche montre que : A partir de 30 à 40 pour cent d’élèves socialement et linguistiquement défavorisés, les effets négatifs sur l’ensemble de la classe deviennent visibles – en dessous de ce seuil, il n’y a en revanche pas de lien systématique entre la composition et les performances », explique Dlabač.
Voici comment fonctionne l’algorithme
1. Dans un premier temps, le programme calcule pour tous les élèves quels bâtiments scolaires sont adaptés en fonction du trajet vers l’école : pas trop long, pas trop raide et pas de rues trop dangereuses à traverser. Ce qui nécessiterait normalement beaucoup de connaissances locales est réalisé par le programme à l’aide de données.
2. Les étudiants sont ensuite répartis dans les unités statistiques les plus petites possibles, appelées îlots statistiques. L’objectif : les enfants du voisinage immédiat doivent être affectés à la même école et pouvoir marcher ensemble jusqu’à l’école. Dans le même temps, les pâtés de maisons reçoivent des données fiscales anonymisées et agrégées pour estimer l’exposition des enfants à la pauvreté.
3. Nous analysons maintenant le statu quo, c’est-à-dire la répartition de l’année écoulée : à quoi ressemblerait la répartition si les enfants des mêmes pâtés de maisons étaient affectés aux écoles respectives ? Il en résulte une situation initiale dans laquelle les classes de certaines écoles seraient trop grandes et dans d’autres trop petites, et certaines écoles auraient également une proportion supérieure à la moyenne d’enfants de langue étrangère ou d’enfants touchés par la pauvreté. C’est là que l’algorithme commence avec des tentatives d’optimisation.
4. L’évaluation est ensuite effectuée. Puis remplacé à nouveau. Évalué à nouveau. Vient ensuite le bâtiment scolaire suivant, celui d’après. Et ainsi de suite jusqu’à ce que tout le monde ait fini et – parce que les changements dans le bâtiment scolaire voisin entraînent de nouvelles possibilités – l’algorithme recommence depuis le début jusqu’à ce qu’une suggestion optimale soit faite.
5. La proposition est ensuite examinée par les répartiteurs et peut être modifiée manuellement, par exemple si un chantier de construction est prévu à un endroit. Ensuite, le calcul recommence jusqu’à ce que l’ordinateur et l’humain soient satisfaits du résultat.
Le scientifique Oliver Dlabač n’a abordé la question de l’attribution équitable des écoles que par un détour. Il a initialement fait des recherches dans le domaine du développement social urbain. S’il y a des immeubles à côté des villas, la mixité dans les écoles augmente automatiquement. Mais la planification urbaine visant une meilleure mixité est lente, coûteuse et rencontre de fortes résistances. Sur la Lindenplatz de Zurich, entourée de quartiers socialement très diversifiés, il a pu montrer que même une modification minime des zones de recrutement des différentes écoles permettrait d’obtenir une bien meilleure mixité.
En expliquant, le chercheur écarte ses doigts et fait un très léger mouvement de rotation, comme pour prouver que les changements n’auraient en fait été que très minimes. Mais il s’est toujours heurté à l’attitude attentiste des autorités, non seulement à Zurich, mais aussi dans d’autres villes auxquelles il a présenté le système. Les craintes sont trop grandes, car il s’agit en fin de compte de l’avenir des enfants et l’attribution est un processus qui représente déjà un grand défi. Autrement dit : un sujet trop brûlant, ont estimé à l’unisson les autorités compétentes.
Ce n’est pas le cas de Patricia Bernet. « Nous avons aussi envisagé qu’il y aurait des vents contraires et nous nous sommes demandé : sommes-nous prêts à supporter cela ? » La réponse a été oui, et c’est ainsi que l’algorithme de Dlabač sera utilisé pour la première fois dans la vie réelle cette année, même s’il l’est (encore) en parallèle au système d’attribution actuel. Bernet déclare : « Nous nous sentons obligés d’utiliser toutes les possibilités qui améliorent l’égalité des chances exigée par la loi. C’est pour cela que nous avons été élus et s’il existe un moyen qui nous convainc, alors nous nous sentons obligés de l’utiliser. »
Ils ont donc fait tourner les ordinateurs, comparé les résultats de l’ancienne autorité de répartition avec les résultats de l’algorithme et ont communiqué aux parents concernés dans quel établissement scolaire irait leur enfant. Et il s’est passé quelque chose : rien. Seuls quelques enseignants, qui ont dû saisir numériquement les informations concernant leurs enfants, se sont plaints que la saisie ne fonctionnait pas encore de manière optimale. Des améliorations sont encore nécessaires. « Nous avons un grand avantage à Uster : nous avons toujours cherché le contact avec les parents dont les enfants n’étaient pas affectés à l’école la plus évidente. Et c’est ce que nous avons fait cette année encore et nous n’avons rencontré que peu ou pas de résistance lorsque nous avons expliqué que l’affectation était assistée pour la première fois cette année à l’aide d’un ordinateur ».
Une si grande crainte et si peu de critiques – est-ce possible ? Appel à Andrea Hofmann, directrice de l’école Krämeracker. Elle explique : « Notre école, qui compte plus d’enfants de langue étrangère et nécessitant un soutien que d’autres unités scolaires à Uster, profite d’une meilleure mixité dans les classes. C’est pourquoi il était clair pour moi, dès le début, que je soutiendrais une répartition basée sur un algorithme, si cela sert nos enfants ».
La première utilisation montre toutefois que l’algorithme a encore des limites. « Les remarques des enseignants concernant certains enfants – par exemple s’ils doivent rester dans la même classe ou plutôt pas, car ils pourraient s’influencer négativement – ne sont actuellement pas encore prises en compte. En tant que direction de l’école, je soutiens ce processus et j’optimise les suggestions. » Il faudra probablement encore quelques ajustements finaux au niveau de la classe. Il est essentiel que les parents sachent que leur enfant n’est pas qu’un numéro. « Ce ne sera pas le cas même avec un support informatique et c’est ainsi que cela devrait être. »
Pour Dlabač, Uster est une étape importante : l’argument selon lequel « votre système est bon, mais n’a pas été testé » n’est plus valide. De plus, l’application web sera disponible dès cet automne pour d’autres autorités intéressées afin de pouvoir tester le procédé. Le chercheur est confiant. « Notre système décentralisé a parfois aussi des avantages, par exemple le fait que l’expérimentation est possible ».
Article original en allemand : https://tsri.ch/a/GCYwKMlbkOv4CNWA/fuer-die-soziale-durchmischung-teilt-in-uster-ein-computer-klassen-ein