Retour d'expérience sur les MOOCs

Voilà un bref retour d’expérience sur quelques MOOCs (massive open online courses) que j’ai suivis ces derniers mois. Contrairement à divers types de contenus pédagogiques en ligne (tutoriels, documentations, etc.) qui sont pour la plupart uniquement textuels, les MOOCs incorporent souvent des vidéos, et mettent surtout l’accent sur les interactions entre élèves.

Sur le site France Université Numérique

Le tout premier MOOC que j’ai suivi s’est tenu en juin dernier, et s’intitulait “Bioinformatique : algorithmes et génomes”. Il était dispensé par une équipe de l’INRIA (Institut National de la Recherche en Informatique et Automatique) sur le site France Université Numérique (FUN). Alors que j’étais pourtant en pleine rédaction de ma thèse à ce moment-là, j’ai décidé de suivre ce MOOC par intérêt mais sans vraiment penser le suivre assidûment. Il s’est en fait révélé très facile à suivre car les notions de biologie abordées (principalement l’expression des gènes) étaient pour moi bien connues. Du côté de l’algorithmique, ce cours a pris le parti d’expliquer quelques méthodes de comparaison de séquences et de recherche dans des séquences, mais avec une approche uniquement théorique à base de pseudo-code. Si je suis content d’avoir maintenant une idée d’ensemble de ces méthodes, il faut bien reconnaître que ce cours n’a eu aucune retombée pratique pour mon travail de recherche. Je le recommande néanmoins à tout biologiste qui aimerait avoir une introduction douce à quelques notions théoriques de bioinformatique, pour mieux comprendre les outils d’analyse de séquences les plus souvent utilisés.

J’ai ensuite suivi, sur ce même site, un cours intitulé “Introduction à la statistique avec R”, dispensé par des professeurs des universités Paris-Sud et Paris Diderot. Celui-ci a été très bénéfique car il m’a permis de réactiver mes faibles connaissances en statistique. Je dois avouer que le seul cours dédié à cette discipline que j’ai suivi en licence ne m’avait pas séduit à l’époque… et comme pour beaucoup de choses, on s’aperçoit par la suite que c’était en fait important. Ce cours donne une bonne approche de notions statistiques fondamentales (toujours utiles pour un chercheur, même si on ne s’en sert pas soi-même, ne serait-ce que pour bien comprendre ce qu’on peut lire dans les articles), et de l’utilisation de R en tant qu’outil pour cette discipline. En revanche ce cours n’a que très peu abordé R en tant que langage de programmation. Le cours est proposé régulièrement, et je le conseille à toute personne qui aimerait aborder la statistique en douceur.

En parallèle du cours sur la statistique, j’ai tenté de suivre un cours de programmation avec Python (dispensé par une équipe de l’INRIA) mais je m’en suis rapidement désintéressé faute d’applications concrètes dans mon domaine scientifique. Avant ce cours j’avais essayé d’apprendre Python de façon autodidacte en tentant de résoudre les défis de bioinformatique proposés par le site Rosalind, mais j’ai rapidement manqué de temps pour cette activité à cause de la rédaction de ma thèse.

Sur le site Coursera

Coursera est un autre site majeur dans l’offre de MOOCs, cette fois anglophone (mais les vidéos sont souvent sous-titrées dans de nombreuses langues dont le français). Sur ce site, la série de cours intitulée "Data Science Specialization" m’a rapidement intéressé. Pour le moment je n’ai suivi que les deux premiers cours : “The Data Scientist’s Toolbox” et “R Programming”. Le premier était fait pour guider les gens dans l’installation et l’utilisation basique des outils, notamment git et GitHub. Pour quelqu’un qui connait déjà certains de ces outils, répondre à l’ensemble des questions ne nécessite pas forcément de regarder les vidéos, et peut prendre seulement une demi-journée (le cours étant prévu pour durer un mois…). J’ai suivi ce cours en parallèle du deuxième, qui était en revanche beaucoup plus intensif, avec chaque semaine des exercices de programmation à faire (tous évalués automatiquement, sauf un évalué par les autres élèves). Je me suis bien amusé à suivre ce cours, et je suis convaincu que ces quelques compétences pourront me servir un jour ou l’autre. J’ai aussi découvert avec ce cours que la programmation pouvait m’amuser, contrairement à l’expérience frustrante qu’ont été les quelques dizaines d’heures que j’ai passées à jouer avec Python. Il faut dire que R est spécialement conçu pour l’analyse de données, et en tant que chercheur c’est ce qui m’intéresse le plus.

J’envisage de suivre quelques-uns des autres cours de cette spécialisation, mais peut-être pas tous (les trois derniers m’intéressent moins). Cela dépendra de mon temps libre, car dès que j’aurai trouvé un nouveau labo où travailler je n’aurai certainement plus le temps de suivre des cours aussi intensifs.

Pour conclure

D’après une lecture rapide des catalogues des deux sites, il semblerait que FUN offre beaucoup de cours relativement théoriques ou de culture générale, tandis que Coursera axe nettement son offre sur des cours permettant de se forger des compétences pratiques et “monnayables”.

Je n’ai pas encore essayé de suivre un MOOC sur le site français OpenClassrooms (anciennement “Le Site du Zéro”). Ayant actuellement le statut de demandeur d’emploi, j’ai même apparemment la possibilité d’y ouvrir un compte premium gratuitement. Cela dit, leur offre est très axée sur le développement web et le développement d’applications, et ces domaines ne m’intéressent vraiment pas…

Au final, je garde une bonne expérience de ces quelques cours. C’est encourageant de savoir que toute période d’inactivité professionnelle peut facilement être mise à profit pour apprendre plein de nouvelles choses grâce à une offre en ligne très abondante et surtout sous un format facile. En effet, pour peu que l’élève soit suffisamment intéressé par le sujet, le format général des cours sur ces deux sites permet de s’auto-motiver facilement grâce aux exercices à rendre régulièrement. Il est aussi bon de savoir que chaque cours peut potentiellement être suivi plus légèrement, sans forcément faire les exercices, si l’on souhaite seulement augmenter sa culture dans un domaine sans engager trop de temps dans cette activité.