Culture numérique et compétences digitales

Chapitre d'enrichissement — hors programme officiel NSI. Ce chapitre correspond à l'épreuve « compétences digitales » du concours SESAME (admission post-bac aux écoles de commerce et d'ingénieurs), une épreuve de culture numérique générale évaluée par QCM — et non une épreuve chronométrée classique. Il constitue un enrichissement culturel transversal au programme NSI : il ne fait l'objet d'aucune notation dans le cadre du baccalauréat, mais les compétences qu'il aborde (évaluer une source, chercher efficacement une information, protéger ses données) sont utiles à tout usage du numérique, scolaire comme personnel.

À la différence des épreuves de spécialité, la « culture numérique » ne s'apprend pas comme un cours de programmation : elle se construit par la pratique et par quelques repères simples, qui reviennent sans cesse dans les QCM du concours. C'est ce que ce chapitre propose de fixer.

Les métadonnées : décrire un document sans le lire

Les métadonnées d'un fichier numérique sont les informations qui décrivent ce fichier, sans faire partie de son contenu lui-même : auteur, date de création ou de dernière modification, taille, format, logiciel utilisé pour le créer, etc. On les distingue bien du contenu principal (le texte d'un document, les pixels d'une image) et des données saisies dans un formulaire.

Un cas concret très riche en métadonnées est la photographie numérique : le format EXIF (Exchangeable Image File Format), intégré par la plupart des appareils photo et smartphones, enregistre automatiquement dans chaque photo la date et l'heure précises de la prise de vue, le modèle de l'appareil, les réglages utilisés (ouverture, vitesse, ISO) — et, si la géolocalisation est activée, les coordonnées GPS du lieu où la photo a été prise.

Évaluer la fiabilité d'une source en ligne

Face à une information trouvée en ligne, le critère le plus déterminant pour juger de sa fiabilité est sa source : qui l'a publiée, avec quelle légitimité et quel intérêt éventuel ? Une information provenant d'un site institutionnel, d'un organisme officiel ou d'une publication scientifique évaluée par des pairs n'a pas le même poids qu'un commentaire anonyme sur un forum ou un réseau social — même si les deux peuvent, en apparence, se présenter de façon aussi convaincante l'une que l'autre.

Quelques repères pour évaluer une source :

• Qui écrit ? Un auteur identifiable, une institution reconnue, sont des signaux positifs ; l'anonymat total est un signal d'alerte.
• Quand ? Une information technique ou scientifique ancienne peut être dépassée par des travaux plus récents.
• Pourquoi ? Un site peut avoir un intérêt commercial, politique ou publicitaire à présenter les faits d'une certaine façon.
• Recoupement. Une information reprise et confirmée par plusieurs sources indépendantes est plus fiable qu'une information isolée.

Cette vigilance est d'autant plus nécessaire face à deux phénomènes numériques récents : la désinformation (une information volontairement trompeuse, diffusée avec une intention de nuire ou de manipuler, à distinguer de la simple erreur involontaire) et le deepfake, un contenu audiovisuel falsifié grâce à l'intelligence artificielle, capable de faire dire ou faire faire à quelqu'un ce qu'il n'a jamais dit ni fait.

Rechercher l'information efficacement

Avant même de lancer une recherche, la première étape consiste à identifier les mots-clés pertinents du sujet — plutôt que de saisir directement une question entière ou de se contenter du premier résultat venu.

Les moteurs de recherche comprennent ensuite un petit nombre d'opérateurs simples qui affinent nettement une recherche :

• Les guillemets " " imposent une expression exacte : rechercher "L'intelligence artificielle est-elle vraiment intelligente ?" (guillemets inclus) ne renvoie que les pages contenant cette citation mot pour mot, dans cet ordre — contrairement à la même requête sans guillemets, qui renvoie toute page évoquant ces mots séparément.
• Le signe + impose la présence d'un mot précis dans les résultats (utile pour un terme que le moteur aurait sinon tendance à ignorer ou à remplacer par un synonyme).
• Le signe - exclut un mot des résultats (par exemple IA intelligente -robot écarte les pages contenant le mot « robot »).
• site: restreint la recherche à un site précis, et filetype: à un type de fichier (par exemple pour ne trouver que des documents au format PDF).

Ces opérateurs, combinés à des filtres de date ou de type de document quand le moteur les propose (c'est le cas de Google Scholar pour la recherche académique), permettent de cibler une recherche beaucoup plus vite que par simples essais successifs.

La veille informationnelle : rester informé dans la durée

La veille informationnelle désigne le fait de suivre régulièrement l'évolution d'un sujet, d'un secteur ou d'une technologie, pour ne pas se laisser distancer par l'actualité. On distingue traditionnellement deux approches :

• La veille passive consiste à suivre l'actualité au fil de l'eau, sans démarche construite : lire les nouvelles qui se présentent, sans chercher activement à approfondir un thème précis.
• La veille active implique au contraire une collecte proactive d'informations pertinentes : identifier des sources fiables sur un sujet donné, les consulter régulièrement, voire mettre en place des outils d'alerte ou de suivi (alertes par mots-clés, flux d'actualité thématiques, abonnements à des newsletters spécialisées) pour être informé dès qu'une nouveauté importante apparaît.

Dans un contexte professionnel ou d'études, la veille active est particulièrement utile dans les domaines qui évoluent vite — le numérique et l'intelligence artificielle en tête — où une information vieille de quelques mois peut déjà être dépassée.

Sécurité numérique du quotidien et protection des données personnelles

Une partie importante de la culture numérique consiste à savoir se protéger, ainsi que ses données, des risques les plus courants.

Le phishing (ou hameçonnage) est une technique de piratage qui ne s'attaque pas directement à un système informatique, mais à la confiance de l'utilisateur : elle consiste à le conduire, via un message ou un site imitant une source légitime (banque, service en ligne, administration), à saisir lui-même ses identifiants sur un faux site — qui les transmet alors directement à l'attaquant.

Pour limiter ce risque et les accès non autorisés en général, deux réflexes reviennent systématiquement dans les recommandations : utiliser un mot de passe long, complexe et propre à chaque service (jamais le même partout, jamais un mot du dictionnaire ou une donnée personnelle facile à deviner), et activer, quand c'est proposé, l'authentification à deux facteurs (2FA) — qui ajoute, en plus du mot de passe, un second élément de vérification (code reçu par SMS, notification sur une application dédiée, clé physique).

Un antivirus, de son côté, détecte et neutralise les logiciels malveillants ; lorsqu'il isole un fichier suspect en le mettant en quarantaine, ce fichier reste bloqué (il ne peut ni s'exécuter ni se propager) jusqu'à ce que l'utilisateur décide, explicitement, de le réparer, de le restaurer ou de le supprimer — un fichier en quarantaine n'est jamais restauré automatiquement par le logiciel au bout d'un délai.

Ces réflexes individuels se prolongent, à l'échelle d'une organisation, par le cadre légal du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), qui encadre en Europe la collecte et l'utilisation des données personnelles — c'est-à-dire toute donnée qui permet d'identifier, directement ou indirectement, une personne. Le RGPD repose notamment sur le principe de minimisation (ne collecter que les données strictement nécessaires à un objectif donné) et accorde aux personnes concernées un droit de portabilité : celui de récupérer leurs propres données dans un format réutilisable.

Bureautique numérique : tableur et traitement de texte

Deux compétences bureautiques reviennent régulièrement dans les épreuves de compétences digitales.

Dans un tableur, la fonction SOMME(A1:A5) additionne les valeurs d'une plage de cellules. La distinction entre référence relative (A2) et référence absolue ($A$2 ou $A2:$A10) est essentielle dès qu'une formule doit être recopiée : une référence absolue, fixée par le signe $, ne change pas quand on recopie la formule vers le bas ou vers la droite — utile, par exemple, pour toujours faire référence à un même total de référence dans un calcul de pourcentage. Le tri permet de classer des données, et le filtre d'afficher uniquement les lignes répondant à un critère précis, sans supprimer les autres.

Dans un traitement de texte, ce sont les styles de titre — plutôt qu'une mise en forme manuelle au cas par cas — qui permettent de structurer efficacement un document long, et qui rendent possible la génération automatique d'une table des matières cohérente avec la structure réelle du document.

Cloud, travail collaboratif et outils numériques professionnels

Le cloud computing (informatique en nuage) consiste à stocker des données sur des serveurs distants plutôt que sur un disque dur local, avec pour principal avantage l'accès à ses fichiers depuis n'importe quel appareil connecté à Internet — un service comme Google Drive en est un exemple courant.

Le numérique a également fait émerger tout un écosystème d'outils de collaboration à distance, que l'on retrouve aussi bien en contexte scolaire que professionnel : des services d'édition collaborative en temps réel (Google Docs), des outils de gestion de projet en équipe (Trello), des messageries professionnelles (Slack, Microsoft Teams), des réseaux internes à une organisation (intranet), ou encore des réseaux sociaux à vocation professionnelle comme LinkedIn, utilisés pour le réseautage et la mise en valeur d'un parcours.

Intelligence artificielle et numérique responsable

L'essor de l'intelligence artificielle générative (capable de produire du texte, des images ou du code à partir d'une consigne) fait aujourd'hui pleinement partie de la culture numérique générale. Deux notions permettent de la comprendre sans avoir besoin d'un cours d'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, où le modèle apprend à partir de données déjà étiquetées (associées à la bonne réponse), et l'apprentissage non supervisé, où il doit trouver seul des régularités dans des données non étiquetées. Une limite importante à garder en tête : un modèle d'IA dépend entièrement des données sur lesquelles il a été entraîné, et peut donc reproduire, voire amplifier, des biais déjà présents dans ces données.

Enfin, la sobriété numérique (ou numérique responsable) désigne la démarche qui vise à réduire l'impact environnemental et social des usages numériques — matériel, énergie consommée par les centres de données, volume de données stockées ou transmises — sans pour autant renoncer aux usages utiles du numérique. Vérifier ses sources, sauvegarder ses données importantes, choisir des mots de passe robustes et modérer sa consommation numérique sont, en ce sens, des réflexes qui relèvent tous d'un même comportement numérique responsable.