Parcoursup : une université condamnée à divulguer son « algorithme local »

Parcoursup : une université condamnée à divulguer son « algorithme local »

Parcoursup : une université condamnée à divulguer son « algorithme local »

Le tribunal administratif de Basse-Terre, en Guadeloupe, a ordonné hier à l’université des Antilles de révéler « les procédés algorithmiques utilisés dans le cadre du traitement des candidatures d’entrée en licence via la plateforme Parcoursup, ainsi que le ou les codes sources correspondants ».

Contrairement à ce que soutient le ministère de l’Enseignement supérieur, la communication de cet « outil d’aide à la décision » (en principe un tableur personnalisé par chaque établissement) « ne porte pas atteinte au secret des délibérations », a estimé la juridiction, comme le rapporte Le Monde.

Faute de se plier à cette injonction dans un délai d’un mois, l’université des Antilles devra s’acquitter d’une astreinte de 100 euros par jour de retard.

Pour l’Union nationale des étudiants de France (UNEF), qui avait saisi la juridiction, c’est une victoire de taille – qui fait figure de première. Elle pourrait d'ailleurs faire des émules, le syndicat étudiant ayant lancé plusieurs dizaines de procédures similaires contre d’autres universités, afin de « créer un contentieux de masse ».

Commentaires (16)


C’est fabuleux le double discours du gouvernement s’agissant de la communication des algos et plus largement sur l’opendata, pourtant légalement prévue, et par ailleurs l’opposition systématique à toute communication ou alors totalement parcellaire.



Si en plus le Conseil constit n’était pas venu poser des réserves sur ces points en consolidant la Loi, l’arbitraire des administration ne pourrait plus être contesté:

“D’une part, conformément à l’article L. 311 3 1 du code des relations entre le public et l’administration, la décision administrative individuelle doit mentionner explicitement qu’elle a été adoptée sur le fondement d’un algorithme et les principales caractéristiques de mise en œuvre de ce dernier doivent être communiquées à la personne intéressée, à sa demande. Il en résulte qu’une décision individuelle ne saurait être prise à l’aide d’un algorithme dont les principes de fonctionnement ne pourraient être communiqués sans porter atteinte à l’un des secrets ou intérêts énoncés au 2° de l’article L. 311-5 du code des relations entre le public et l’administration. D’autre part, la décision administrative individuelle doit pouvoir faire l’objet de recours administratifs, conformément au chapitre premier du titre premier du livre quatrième de ce code. L’administration sollicitée à l’occasion de ces recours est alors tenue de se prononcer en ne se fondant plus exclusivement sur l’algorithme. La décision administrative est en outre placée, en cas de recours contentieux, sous le contrôle du juge, qui est susceptible d’exiger de l’administration la communication de l’algorithme. Enfin, le recours exclusif à un algorithme est prohibé si ce traitement porte sur l’une des données sensibles mentionnées au paragraphe I de l’article 8 de la loi du 6 janvier 1978, c’est-à-dire des données à caractère personnel « qui révèlent la prétendue origine raciale ou l’origine ethnique », les opinions politiques, les convictions religieuses ou philosophiques ou l’appartenance syndicale d’une personne physique, des données génétiques, des données biométriques, des données de santé ou des données relatives à la vie sexuelle ou l’orientation sexuelle d’une personne physique. Enfin, le Conseil constitutionnel a relevé que le responsable du traitement doit s’assurer de la maîtrise du traitement algorithmique et de ses évolutions afin de pouvoir expliquer, en détail et sous une forme intelligible, à la personne concernée la manière dont le traitement a été mis en œuvre à son égard”



Au regard de ce qui précède la position du ministère est parfaitement ridicule.


Dommage que nous n’ayons pas la copie du jugement. Par ailleurs, attendons de voir également s’il y a appel ou non ? Ca sera peut-être pas la même. Je me méfie des victoires de première instance…


Excellente victoire ! Il faut persévérer sur le sujet, et surtout se saisir d’un maximum d’autres algorithmes locaux !


Mais on est sur que c’est vraiment un algo qui tourne ?

C’est pas juste un jury qui regarde les candidatures au pifomètre (ou avec des critères d’ailleurs) ?


J’avoue que j’ai du mal avec ces demandes (ou surtout avec les idées qui circulent sur ces recrutements)… ParcourSup fournit aux commissions des données à 95% inadaptées à une exploitation algorithmique. Par exemple un CV ou une lettre de motivation. Comment voulez-vous transformer ça en “points” par un algorithme ?



Toutes les commissions que je connais voient les dossiers examinés par plusieurs enseignants, qui les évaluent. Cela représente des centaines d’heures, mais si on fait le travail correctement, il n’y a pas d’alternative fiable.



Je ne doute pas que certaines structures aient du mal à trouver des volontaires (en général, c’est bénévole), et prennent un raccourci, mais il me semble que la réponse à ce genre de demande, la plupart du temps, sera “il n’y a aucun algorithme”.








maverick78 a écrit :



Mais on est sur que c’est vraiment un algo qui tourne ?

C’est pas juste un jury qui regarde les candidatures au pifomètre (ou avec des critères d’ailleurs) ?





non Flechometre : tire aux fléchettes sur le tableau



Idem gros +1








maverick78 a écrit :



Mais on est sur que c’est vraiment un algo qui tourne ?

C’est pas juste un jury qui regarde les candidatures au pifomètre (ou avec des critères d’ailleurs) ?





Cela dépend des universités. Certaines n’ont même pas besoin de recourir à des traitements algorithmiques locaux car elles ont assez de personnels voire pas tant de candidatures que cela à traiter. C’est pour cela que l’article L311-3-1 du Code des relations entre le public et l’administration précise bien que la notification d’une décision administrative prise sur le fondement d’un traitement algorithmique doit préciser explicitement qu’un tel traitement est intervenu. Quand la décision parcoursup vous est notifiée par exemple, si cette mention ne figure pas, soit aucun traitement n’est intervenu dans cette fac, soit c’est une omission illégale de la part de l’administration. Forcément, c’est comme tout, si vous ignorez qu’un traitement algorithmique est intervenu dans la prise de décision, vous n’allez pas chercher à obtenir les principales caractéristiques des algos…



Chez nous des algorithmes ont été utilisés. Par exemple : 




  • Dans l’ordre alphabétique (c’était une manière de protester contre les classements)

  • Calcul de moyennes pondérés d’une sélection de notes au bac et au lycée.








McKie a écrit :



J’avoue que j’ai du mal avec ces demandes (ou surtout avec les idées qui circulent sur ces recrutements)… ParcourSup fournit aux commissions des données à 95% inadaptées à une exploitation algorithmique. Par exemple un CV ou une lettre de motivation. Comment voulez-vous transformer ça en “points” par un algorithme ?



Toutes les commissions que je connais voient les dossiers examinés par plusieurs enseignants, qui les évaluent. Cela représente des centaines d’heures, mais si on fait le travail correctement, il n’y a pas d’alternative fiable.



Je ne doute pas que certaines structures aient du mal à trouver des volontaires (en général, c’est bénévole), et prennent un raccourci, mais il me semble que la réponse à ce genre de demande, la plupart du temps, sera “il n’y a aucun algorithme”.





Chez nous c’est très simple :

1/ première passe avec un tri sur les notes qui permet de sélectionner 400% de notre effectif

2/ on applique un algo d’analyse syntaxique (un textmining en gros) sur les bulletins et lettre de motivation

3/ Un ML tri les candidats restants pour arriver à 100%



“Avant de divulguer le code source, vous me supprimez la ligne avec le coefficient lié au salaire des parents…

Merci”


Oui d’ailleurs, existe-t-il un moyen de s’assurer que le code source divulgué est bien celui utilisé ?



Car on ne pourra jamais vérifier qu’un traitement est conforme sans avoir la totalité des données d’entrée, ce qui n’est pas envisageable à minima pour des raisons de confidentialité.


OK pour l’étape 1 et la 3, mais vous n’avez pas peur que la simple analyse textuelle des lettres de motivation soit trop peu fiable ?








Ewil a écrit :



3/ Un ML tri les candidats restants pour arriver à 100%





ML comme machine learning ? Si oui ca n’a rien de simple ;)

Est ce un réseau de neurones ? Combien de couches ? Quels entrées ? Quels poids ?



En exclu, je vous livre le script utilisé par l’université:



import random

candidates = [‘Jean-Claude Tergal’, ‘Raymond Calbuth’, …]

cut = 10

done = random.sample(candidates, cut)



D’autres administrations l’utiliseraient aussi <img data-src=" />


Des rumeurs disent que ça a été utilisé… Je ne serais pas surpris, les établissements pour qui c’est une nouveauté ont dû être pris de court.



Reste que ça montre le côté politique de la question : “APB faisait du tirage au sort, donc on a instauré ParcourSup”.



Le fait est que ParcourSup peut toujours en faire, et que ce n’était absolument pas inscrit dans APB.



Le seul changement, c’est de faire répondre les étudiants manuellement aux propositions (plutôt qu’automatiquement après leur avoir demandé leurs préférences dans APB), ce qui fait un système qui traîne en longueur, et aboutit en gros au même résultat tout en favorisang ceux qui ont les moyens d’attendre (et sont les mieux informés sur le fait qu’il est parfois utile d’attendre).


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