L’ESSENTIEL

• En matière d’IA, l’Union européenne, les États-Unis et la Chine combinent tous trois régulation, innovation et politique industrielle, malgré des approches institutionnelles distinctes.

• Les trois puissances investissent dans les infrastructures, les compétences et l’industrie de l’IA, tout en cherchant à maîtriser les risques.

• L’UE privilégie des obligations communes, les États-Unis des cadres de gestion des risques, et la Chine des obligations directes imposées aux fournisseurs.

Ces dernières années, les débats sur la régulation du numérique, et notamment de l’intelligence artificielle, sont souvent résumés à une opposition simple : faut-il réguler ou innover ? Une formule revient souvent pour résumer les approches de l’Union européenne (UE), des États-Unis et de la Chine : l’UE régule, les États-Unis innovent, et la Chine contrôle.

Cette formule est efficace, mais elle simplifie à l’excès. En apparence, les trois acteurs ont choisi des voies différentes. En réalité, ils font face à des dilemmes très proches : comment soutenir l’innovation tout en maîtrisant les risques sociaux liés à l’IA ? Comment développer leur propre industrie de l’IA et des infrastructures technologiques critiques, tout en pesant davantage sur les règles du jeu à l’échelle mondiale ?

La comparaison ne devrait donc pas porter seulement sur la question de savoir qui régule le plus. Il faut aussi regarder qui régule, quoi, pourquoi, et comment ces règles s’articulent avec l’industrie, les institutions et les priorités économiques de chacun.

Les trois modèles sont-ils vraiment si différents ?

Cette lecture en trois modèles n’est pas sans fondement. Au cours des vingt dernières années, les États-Unis, l’Union européenne et la Chine ont développé des traditions différentes en matière de gouvernance numérique.

Les États-Unis ont longtemps privilégié une approche relativement décentralisée et orientée vers le marché : il n’existe toujours pas de loi fédérale générale sur la protection des données personnelles, et l’encadrement des entreprises technologiques repose largement sur des outils juridiques existants, comme le droit de la concurrence ou la protection des consommateurs, mobilisés par différentes autorités de régulation.

L’Union européenne, à l’inverse, est intervenue plus tôt et de manière plus systématique sur les marchés numériques, à travers la protection des données, le droit de la concurrence et la régulation des plates-formes. Les droits fondamentaux, la protection des consommateurs et la concurrence équitable occupent une place centrale dans cette approche. Ces différences restent visibles dans la gouvernance de l’IA. L’approche américaine est généralement décrite comme plus sectorielle et fondée sur les risques, tandis que l’UE accorde davantage de place à l’éthique, à la protection des consommateurs et aux droits fondamentaux.

La Chine semble avoir suivi une autre voie. Depuis 2021, elle a adopté des règles spécifiques sur les algorithmes de recommandation, la synthèse profonde et l’IA générative, devenant ainsi l’un des premiers pays à instaurer des règles contraignantes pour certaines applications de l’IA. L’enregistrement des algorithmes, les obligations d’étiquetage des contenus générés par l’IA et les règles encadrant les systèmes de recommandation font de l’intervention de l’État l’un des traits les plus visibles de la gouvernance chinoise de l’IA.

Mais c’est précisément là que les étiquettes deviennent trompeuses : on risque de prendre la caractéristique la plus visible d’un système pour l’ensemble de sa logique. Des recherches détaillées sur l’élaboration de la réglementation chinoise de l’IA montrent que ces règles n’ont pas simplement été conçues au sommet puis appliquées telles quelles. Elles sont plutôt le résultat d’un processus progressif et itératif, auquel participent des fonctionnaires, des universitaires, des experts techniques, des journalistes et des entreprises technologiques.

Le débat public peut aussi contribuer à faire entrer certains sujets dans l’agenda réglementaire. En outre, les régulateurs chinois suivent de près les débats menés à l’étranger et en adaptent certaines idées. De la même manière, réduire l’UE au rôle de « régulateur » ou les États-Unis à celui d’« innovateur » revient à négliger d’autres objectifs présents dans leurs politiques respectives.

La formule « les États-Unis innovent, l’Union européenne régule, la Chine contrôle » peut donc constituer un bon point de départ, mais elle ne suffit pas. Elle met en lumière certains traits saillants, tout en risquant de transformer des priorités politiques en identités figées. Pour comprendre la gouvernance de l’IA aujourd’hui, il est plus utile de regarder comment chaque système combine ses institutions et ses instruments de politique publique.

De la régulation à la politique industrielle

« Plus on régule, moins on innove » : c’est l’une des idées les plus répandues dans les débats sur les politiques de l’IA. Pourtant, la relation entre régulation et innovation est loin d’être aussi simple. Anu Bradford (2024) rappelle que le succès du secteur technologique américain ne s’explique pas uniquement par un environnement réglementaire relativement souple, pas plus que la position plus fragile de l’Europe dans l’économie numérique ne peut être réduite à un excès de régulation. La profondeur des marchés de capitaux, la taille du marché, la mobilité des talents ou encore l’environnement entrepreneurial jouent eux aussi un rôle dans la capacité d’une économie à innover.

Surtout, les États-Unis, l’UE et la Chine ne choisissent pas simplement entre « régulation » et « innovation ». Tous trois cherchent activement à façonner leur industrie de l’IA, mais par des moyens différents. L’UE met en œuvre l’AI Act tout en investissant dans les infrastructures de calcul, les « AI factories » et les compétences, notamment à travers son plan d’action de 2025 pour un continent de l’IA, avec pour objectif explicite de renforcer la compétitivité européenne dans ce domaine.

Aux États-Unis, l’approche actuelle met davantage l’accent sur la réduction des obstacles réglementaires et sur l’innovation portée par le secteur privé. Mais le plan d’action américain sur l’IA de 2025 fait également des infrastructures d’IA et de la diffusion internationale des technologies et normes américains deux axes importants de l’action publique.

La Chine, de son côté, continue de renforcer les règles encadrant les algorithmes et l’IA générative, tout en lançant en 2025 l’initiative « AI Plus », destinée à accélérer l’intégration de l’IA dans la science et la technologie, l’industrie, la consommation et la gouvernance publique.

La différence ne tient donc pas au fait que certains « régulent » tandis que d’autres « innovent ». Régulation, investissement public, infrastructures, soutien industriel et stratégie internationale sont de plus en plus étroitement liés. Ce qui compte davantage, c’est la manière dont chacun combine ces instruments et arbitre entre innovation, gestion des risques et concurrence industrielle.

Des objectifs similaires, des outils différents

Dès que l’on quitte les grands slogans pour regarder les règles concrètes, les différences entre les trois approches apparaissent beaucoup plus clairement. Prenons l’exemple des modèles d’IA à usage général et de l’IA générative.

L’UE a choisi une approche relativement classique de régulation ex ante. Dans le cadre de l’AI Act, les fournisseurs de modèles d’IA à usage général doivent notamment préparer une documentation technique, mettre en place une politique en matière de droit d’auteur et publier un résumé du contenu utilisé pour l’entraînement, même si certains modèles open source bénéficient d’exemptions partielles en matière de documentation.

Les fournisseurs de modèles considérés comme présentant un risque systémique sont soumis à des obligations supplémentaires, notamment en matière d’évaluation et de réduction des risques, de signalement des incidents graves et de cybersécurité.

Les États-Unis partent d’une logique différente. Contrairement à l’UE, qui s’appuie sur une législation transversale pour imposer des obligations communes aux fournisseurs de modèles, les États-Unis continuent de s’appuyer largement sur des standards de gestion des risques et sur des instruments juridiques et réglementaires sectoriels déjà existants.

Le cadre de gestion des risques liés à l’IA élaboré par le National Institute of Standards and Technology (NIST) n’est pas juridiquement contraignant. Son profil consacré à l’IA générative vise surtout à aider les organisations à identifier les risques et à intégrer leur gestion dans la conception, le développement, l’utilisation et l’évaluation des systèmes d’IA. Autrement dit, il s’agit davantage d’indiquer comment les organisations devraient gérer les risques que d’imposer un ensemble unique d’obligations contraignantes à tous les fournisseurs de modèles d’IA à usage général.

La Chine fait davantage peser les responsabilités directement sur les fournisseurs de services d’IA destinés au grand public. Les mesures provisoires sur les services d’IA générative leur imposent notamment de traiter les contenus illicites et prévoient des obligations concernant les données d’entraînement, les informations personnelles, la propriété intellectuelle et l’étiquetage des contenus générés. Une nouvelle réglementation adoptée en 2025 est allée plus loin en instaurant des obligations de marquage explicite et implicite pour les contenus générés ou synthétiques par l’IA. Des règles antérieures sur les algorithmes de recommandation et les services de synthèse profonde avaient déjà instauré des obligations d’enregistrement ainsi que d’autres exigences pour les fournisseurs concernés.

Les différences ne se résument donc pas à une opposition entre régulation « stricte » et approche « souple ». Elles tiennent surtout au point d’entrée de la régulation et à la manière dont les responsabilités sont réparties : l’UE privilégie des obligations communes au niveau des fournisseurs de modèles ; les États-Unis s’appuient sur des cadres non contraignant de gestion des risques et sur les autorités sectorielles existantes ; la Chine impose plus directement des obligations aux fournisseurs de services algorithmiques et numériques, ainsi qu’aux contenus qu’ils diffusent.

Aux États-Unis, dans l’UE comme en Chine, les pouvoirs publics cherchent à développer leur industrie de l’IA, à maîtriser les risques technologiques et à peser sur les règles qui encadreront l’IA à l’avenir. Ce qui les distingue, ce sont surtout les trajectoires institutionnelles qu’ils empruntent et les instruments de politique publique qu’ils mobilisent.

Ce qui compte, dès lors, c’est la manière dont ces règles s’articulent avec les politiques industrielles, la structure des marchés et les institutions existantes, et comment cet ensemble façonne, au bout du compte, le développement et l’adoption de l’IA.

À mesure que l’intelligence artificielle s’intègre plus profondément dans la vie économique et sociale, la compétition pourrait ne plus se jouer seulement sur la capacité à développer les modèles les plus avancés. Elle portera aussi sur la capacité à construire un cadre de gouvernance qui soutienne le progrès technologique tout en restant socialement acceptable.

Jingyan Wu ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’ESSENTIEL

• Le blé poulard, proche du blé dur, est une espèce de blé ancien intéressante pour sa résistance face aux ravageurs et aux mauvaises conditions climatiques et pour sa diversité génétique.

• Un projet de recherche participative, mené en Occitanie en collaboration avec des agriculteurs, s’est penché sur son potentiel en agriculture biologique.

• Le blé poulard présente un potentiel particulièrement prometteur dans la production de pâtes alimentaires plus digestes.

Le blé constitue aujourd’hui un élément composant central de l’alimentation humaine. C’est une des cultures de base, avec l’orge, le maïs, le colza et le tournesol. Ces cinq cultures dominent aujourd’hui notre régime alimentaire, et représentent 83 % des surfaces de grandes cultures en France.

Il existe pourtant une autre catégorie, celle des cultures mineures, négligées ou sous-utilisées. Elles occupent moins de 20 000 hectares avec des productions inférieures à 40 000 tonnes par an. Utilisées pendant des siècles pour l’alimentation humaine, elles ont progressivement été délaissées pour des raisons agronomiques, génétiques, technologiques, économiques, culturelles ou politiques.

Dans un contexte marqué par le changement climatique et la dépendance aux pesticides, ces cultures mineures connaissent un regain d’intérêt. En tant que culture de diversification, leur intégration dans les rotations permet de rompre le cycle des bioagresseurs, contribuant à une diminution de l’usage de pesticides. Par ailleurs, ces cultures sont souvent peu exigeantes en nutriments, ce qui limite les besoins en engrais.

Majoritairement constituées de populations hétérogènes, elles offrent en effet une plus grande diversité de réponses face aux environnements changeants et une meilleure résistance aux stress biotiques (maladies, ravageurs, adventices) et abiotiques (météo, conditions des sols…). Malgré des rendements plus faibles et limitants, elles peuvent être plus stables dans les milieux défavorables et plus durables et résistantes face au changement climatique.

Dans le cadre du projet DIVINFOOD, qui s’inscrit dans une démarche de recherche participative visant à promouvoir des régimes alimentaires diversifiés et sains et des systèmes agricoles durables, nous nous sommes notamment intéressés, en Occitanie, au petit épeautre et au blé poulard (Triticum turgidum L. subsp. turgidum). Ce dernier, proche du blé dur, présente un potentiel prometteur, en particulier pour la production de pâtes.

Tendre, dur ou ancien ? La grande famille du blé

Le blé dur, à cassure vitreuse (caractéristique physique décrivant l’intérieur du grain) riche en protéines, est utilisé pour les pâtes et la semoule. Au contraire, le froment (blé tendre), à cassure farineuse, est plutôt destiné au pain et aux biscuits. De nombreuses variétés existent même si seules quelques variétés de blé tendre, très proches génétiquement les unes des autres, couvrent 80 % de l’assolement annuel.

Ces blés ont connu une sélection génétique intense après la seconde guerre mondiale pour obtenir des variétés à plus haut rendement : taille réduite, meilleure résistance aux maladies et à la verse (c’est-à-dire, lorsque les cultures se trouvent couchées au sol), grains plus gros et ne tombant plus au sol, enveloppes faciles à éliminer lors du battage, ou encore l’aptitude au pétrissage mécanique.

Les blés anciens correspondent à des céréales historiquement cultivées, peu sélectionnées génétiquement et conservant une forte diversité génétique. Ils regroupent notamment l’amidonnier, le blé poulard, le blé Khorasan ou encore le petit épeautre. Ils ont été cultivés pendant plusieurs siècles avant l’essor des variétés modernes au XIXᵉ siècle.

Les variétés anciennes ou paysannes sont issues de populations dynamiques présentant une grande variabilité génétique, ce qui les rend plus résistantes. Leur abandon progressif s’explique notamment par des rendements faibles, des pailles hautes favorisant la verse, un grain vêtu impliquant un décorticage ou encore des qualités technologiques inadaptées à l’industrie agroalimentaire (gluten peu panifiable, teneur en protéines variable…).

Toutefois, leur hétérogénéité génétique leur confère des atouts essentiels dans les contextes de changement climatique ou de crise énergétique. Elles présentent une meilleure tolérance aux maladies et aux stress abiotiques et exigences faibles en intrants, justifiant leur intérêt en agriculture biologique. Leur qualité nutritionnelle, notamment leur richesse en protéines, antioxydants et minéraux, contribue également au renouvellement d’intérêt pour ces ressources, dont la valorisation constitue aujourd’hui un axe de recherche pertinent.

À lire aussi : Les céréales existaient deux millions d’années avant l’invention de l’agriculture

Le blé poulard, un blé adapté aux sols pauvres

Le blé poulard, proche du blé dur, possède un grain nu. Cultivé en Europe au début du XIXᵉ dans les régions froides et montagneuses, il est adapté aux sols pauvres et présente une bonne résistance à certaines contraintes environnementales. La dureté de son grain explique son utilisation traditionnelle en biscuiterie ou pour la fabrication de pâtes.

Ses caractéristiques rustiques sont inadaptées pour l’agriculture industrialisée et expliquent son abandon, en particulier lorsque les blés durs plus productifs semés en Afrique du Nord coloniale sont arrivés et ont sonné la fin du blé poulard en métropole.

En effet, ses longues barbes sont contraignantes pour le battage, ses pailles hautes sensibles à la verse sur les sols riches, son rendement modeste (2 à 2,5 tonnes par hectare) et sa force boulangère est faible, ce qui le rend inadapté au pétrissage mécanique.

Malgré tout, son regain d’intérêt repose aujourd’hui sur ses bonnes performances agronomiques en agriculture biologique, ses qualités nutritionnelles et sur ses potentialités de transformations en pâtes dans les filières courtes et artisanales.

À lire aussi : « Industriel » ou « paysan » : quels pains et pâtes privilégier pour les hypersensibles au gluten ?

Des pâtes et même du pain plus digestes

Les blés anciens sont souvent valorisés dans des filières artisanales associant mouture sur meule de pierre, fermentation au levain et pétrissage lent, voire manuel. Leurs propriétés technologiques diffèrent de celles des blés modernes : un réseau de gluten plus fragile produisant des pâtes moins élastiques et plus délicates à travailler mécaniquement. Certaines céréales mineures présentent toutefois des caractéristiques de digestibilité des protéines (en particulier le gluten) qui suscitent un intérêt croissant.

Pour le poulard, proche du blé dur, les produits issus des farines sont principalement des pâtes, même si certains boulangers proposent des pains 100 % poulard. Les pâtes au blé poulard sont fabriquées à base de farine fraîche, avec extrusion et séchage à basse température.

Ainsi, à la différence des filières industrielles utilisant des blés modernes, les pâtes artisanales sont souvent fabriquées avec de la farine directement – et non de la semoule – à cause d’une dureté du grain insuffisante pour donner de la semoule après écrasement, en lien avec le moindre apport d’azote en agriculture biologique. Ce process de fabrication, avec extrusion non contrôlée et séchage à température ambiante, favorise la présence de protéines plus facilement solubilisées, et donc plus digestes.

Dans le cadre du projet de recherche DIVINFOOD, un partenariat a été noué avec L’Odyssée d’engrain, une société coopérative d’intérêt collectif (Scic) réunissant des paysans et des consommateurs, avec la volonté de remettre en culture d’anciennes variétés de céréales, grâce à la fabrication de pâtes sèches locales, artisanales et biologiques.

À lire aussi : La lutte pour une agriculture libre : bricoler et partager pour s’émanciper

Une démarche qui valorise les connaissances des agriculteurs

Les paysans pratiquant l’agriculture biologique s’intéressent de plus en plus à la diversité génétique présente dans les variétés anciennes. Leurs connaissances approfondies des systèmes de culture – et notamment des variétés qui conviennent le mieux à leur terroir – sont complémentaires des compétences des chercheurs et des sélectionneurs.

Développer des modèles de collaboration entre réseaux de paysans et de chercheurs est donc un enjeu important, dans cette démarche d’innovation variétale pour l’agriculture biologique et l’agriculture à faible niveau d’intrants.

Cette démarche collaborative a été retenue dans DIVINFOOD pour évaluer les performances de différentes variétés de blé poulard avec des échanges réguliers entre parcelles agricoles et plateforme expérimentale.

Nos travaux de recherche poursuivent actuellement cette démarche participative. Celle-ci a plusieurs dimensions :

• dimension agronomique et sanitaire : suivre les paysans pour évaluer et donner des préconisations. L’enjeu est d’améliorer les performances et la qualité des blés poulard produits et de contribuer à proposer une variété ou un mélange les plus adaptés ;

• dimension nutritionnelle : développer une méthode d’analyse pour déterminer les profils protéiques des blés et la taille des protéines impliquées dans la formation du réseau de gluten. Autrement dit, d’identifier les profils de blés les plus adaptés pour personnes hypersensibles au gluten ;

• dimension technologique : identifier les variétés les plus aptes à la transformation en pâtes alimentaires ;

• dimension sensorielle : discriminer les différences de qualité organoleptique des produits finis afin d’obtenir des produits non seulement vertueux mais gustativement bons.

Cet article est publié dans le cadre de la Fête de la science (qui a lieu du 2 au 12 octobre 2026), dont The Conversation France est partenaire. Cette nouvelle édition porte sur la thématique « Saveurs savantes ». Retrouvez tous les événements de votre région sur le site Fetedelascience.fr.

DIVINFOOD a été financé par le programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne dans le cadre de l’accord de subvention n°101000383

L’ESSENTIEL

• Les témoignages de professionnels et la rencontre avec des « role models » influencent les choix d’orientation des jeunes.

• Mais les effets ne vont pas toujours dans le sens escompté.

• Une vaste étude dans des lycées équatoriens explore ces enjeux pour les sciences et l’entrepreneuriat.

Quels moyens les lycées peuvent-ils mobiliser pour élargir les horizons professionnels des élèves lorsqu’ils doivent toucher des milliers d’adolescents, aux centres d’intérêt très différents ? Leur présenter des modèles inspirants semble être l’une des réponses possibles. Et une vaste étude publiée dans Nature Human Behaviour montre qu’effectivement, les vidéos présentant des parcours professionnels peuvent influencer les choix réels d’orientation dans l’enseignement supérieur.

Mais le résultat en est contre-intuitif : après avoir vu des vidéos présentant à la fois des scientifiques et des entrepreneurs à succès, les élèves se sont détournés des filières STEM – sciences, technologies, ingénierie et mathématiques.

Cette conclusion, issue d’une étude menée sur neuf ans dans 813 établissements en Équateur, dépasse le seul cas de ce pays. Elle concerne aussi d’autres pays en développement confrontés aux défis du capital humain, du financement de l’éducation et du déploiement des technologies d’apprentissage à grande échelle. À notre connaissance, c’est la première fois qu’un tel effet est observé.

Une expérimentation nationale intégrée à la politique scolaire

L’expérimentation faisait partie de « Showing Life Opportunities », une collaboration plus large avec le ministère équatorien de l’éducation, conçue pour promouvoir l’apprentissage des sciences et de l’entrepreneuriat. Elle a été intégrée à l’enseignement à distance pendant la pandémie, auprès d’élèves en dernière année de lycée technique. En incluant un pré-test, le programme de recherche dans son ensemble a concerné près de 35 000 élèves.

Le cœur de l’essai a porté sur 29 243 élèves dans 813 lycées. La moitié des établissements a reçu des vidéos de modèles inspirants ; l’autre moitié a regardé des contenus éducatifs classiques diffusés par la chaîne EducaTV du ministère, sur des thèmes comme l’amour ou la musique. Les élèves du premier groupe exposé ont suivi deux séances de 30 minutes, composées d’extraits d’entretiens avec dix scientifiques équatoriens et dix entrepreneurs équatoriens.

Les vidéos avaient été conçues pour dépasser le récit héroïque d’une seule réussite individuelle. Parmi les scientifiques figuraient notamment une ingénieure électricienne ayant développé un dispositif pour aider les personnes malvoyantes, une scientifique de l’environnement titulaire d’un brevet utilisant des déchets de crabe pour la remédiation environnementale, ainsi qu’une biologiste moléculaire travaillant sur le cancer. Parmi les entrepreneurs, il y avait des dirigeants d’entreprises dans le café durable, le tourisme et les vêtements créatifs pour bébés. Les modèles présentés étaient de jeunes Équatoriens, sélectionnés de manière à refléter une diversité de genre, de région et d’origine ethnique.

Un résultat contraire à l’objectif initial

L’intervention visait à informer et à inspirer les élèves, afin de les encourager à envisager des carrières dans les sciences et technologies ou dans l’entrepreneuriat à forte croissance. Mais les résultats ont dessiné d’autres perspectives.

Chez les filles entrées dans l’enseignement supérieur, l’exposition aux vidéos a réduit les inscriptions dans les filières STEM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques) de 5,0 points de pourcentage, soit une baisse de 18 % par rapport à la moyenne du groupe témoin. Elle a parallèlement augmenté les inscriptions dans les filières business de 5,7 points de pourcentage. Ces filières étaient déjà majoritairement féminines, et l’intervention a accentué cette tendance.

Chez les garçons entrés dans l’enseignement supérieur, les vidéos ont réduit les inscriptions en STEM de 4,9 points de pourcentage, soit une baisse de 7 % par rapport à la moyenne du groupe témoin. Les garçons se sont principalement réorientés vers d’autres domaines, l’étude identifiant des hausses dans l’agriculture, les sciences humaines et les arts, à partir de niveaux initiaux faibles.

Dans l’échantillon, un tiers des élèves se sont inscrits dans l’enseignement supérieur. Parmi les élèves du groupe témoin ayant poursuivi des études supérieures, 68,6 % des garçons ont choisi des filières STEM, contre 28,5 % des filles.

Ce que les élèves ont semblé comparer

Dans les vidéos, les élèves ont vu des personnes ayant réussi dans deux grands domaines, ce qui leur a permis de les comparer. Une évaluation ultérieure a demandé à 110 élèves de regarder les vidéos et de noter les modèles inspirants selon sept critères : passion, charisme, similarité perçue, renforcement des stéréotypes de genre, difficulté apparente du domaine, quantité d’informations pertinentes fournies par la vidéo et stigmatisation.

Ces dimensions aident à comprendre les effets observés. Les élèves ont perçu les modèles scientifiques comme rendant leur domaine plus difficile que l’entrepreneuriat. Ils ont également considéré la voie scientifique comme plus masculine et plus stigmatisée. Les modèles scientifiques ont aussi été moins bien notés en termes de pertinence, de passion, de charisme et de similarité avec les élèves eux-mêmes.

Nous pensons que le contraste entre les domaines a contribué à détourner les élèves de la voie perçue comme la plus difficile. Les résultats suggèrent également que l’exposition à de nombreux modèles peut conduire les élèves à comparer les points communs et les différences entre plusieurs domaines, plutôt qu’à s’identifier à une histoire individuelle particulièrement inspirante.

Par rapport aux études antérieures sur les modèles inspirants, qui portaient généralement sur la rencontre avec un seul modèle, le fait de voir plusieurs modèles a probablement amené les élèves à comparer leurs caractéristiques communes et distinctives – ce qui, au final, a pu rendre certains d’entre eux plus susceptibles de s’éloigner des STEM.

Le genre des modèles a peu modifié les résultats

L’étude a également testé l’effet de la composition genrée des modèles inspirants. En moyenne, les élèves voyaient un ensemble équilibré, mais l’assignation aléatoire faisait que certains voyaient davantage de femmes ou davantage d’hommes dans une catégorie donnée.

Les choix de filière ont peu varié en fonction de cette composition. Voir principalement des femmes scientifiques n’a pas significativement atténué l’effet principal.

Pour les décideurs publics, l’impact de l’étude tient à deux résultats qu’il faut considérer conjointement. Les modèles inspirants digitaux peuvent être diffusés à grande échelle, à faible coût et avec un taux élevé de complétion ; ils peuvent aussi modifier les comportements réels d’inscription dans l’enseignement supérieur. Mais lorsque les élèves observent plusieurs domaines successivement, leurs choix peuvent évoluer dans des directions que les responsables politiques n’avaient pas anticipées.

Notre article ne dit pas si les changements d’orientation observés ont été bénéfiques ou préjudiciables pour les élèves. Pour le savoir, il faudrait les suivre pendant plusieurs années afin de mesurer leurs revenus, leur satisfaction et leurs trajectoires sur le marché du travail. Ce que nous pouvons affirmer, c’est que ce qui est préférable pour un élève à titre individuel peut différer des priorités collectives.

L’enseignement pratique est donc clair : l’exposition fonctionne, le passage à l’échelle est possible, et la combinaison des contenus façonne la direction des choix.

L’étude a été coécrite par Igor Asanov, Thomas Åstebro, Guido Buenstorf, Bruno Crépon, Francisco P. Flores-Taipe, David McKenzie, Mona Mensmann et Mathis Schulte. Une version en anglais de l’article est à retrouver ici.

Thomas Astebro a reçu des financements: the World Bank’s Strategic Impact Evaluation Fund funding Nimble Evaluations—received by I.A., T.A., G.B., B.C., D.M. and M.M.; the funding call COVID-19 Emergency Window received by I.A., B.C., D.M., M.M., and M.S.; the Innovations for Poverty Action ‘Path-to-Scale’ award (TEM0280-X1)—recevied by I.A., T.Å., G.B., B.C., F.P.F.T., D.M., M.M., and M.S.; the Laboratory of Excellence in Economics and Decision Sciences, Ecole Nationale de la Statistique (Labex ECODEC–ENSAE) Paris, the HEC Foundation—recevied by T.Å. and B.C.; the International Center for Higher Education Research (Kassel) Innovation Fund-2018—received by I.A., G.B. and F.P.F.T.; and the Innovation Growth Lab—received by I.A.,T.Å., G.B., F.P.F.T., D.M. and M.S. M.M.’s work was funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (German Research Foundation) under Germany’s Excellence Strategy—EXC 2126/1–390838866. A.-M. Noha provided excellent research assistance. The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish or preparation of the manuscript.

Mathis Schulte ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.