{"id":20693,"date":"2023-04-10T09:10:21","date_gmt":"2023-04-10T08:10:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.skolo.org\/?p=20693"},"modified":"2023-04-23T14:21:15","modified_gmt":"2023-04-23T13:21:15","slug":"la-faisabilite-technique-du-projet-de-laped","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/2023\/04\/10\/la-faisabilite-technique-du-projet-de-laped\/","title":{"rendered":"La faisabilit\u00e9 technique du projet de l’Aped"},"content":{"rendered":"

\u200b<\/span>Pour mettre en oeuvre, concr\u00e8tement, ce projet, il faut disposer d’un certain nombre de donn\u00e9es et d’outils pratiques.<\/p>\n

La constitution d’un indice socio-\u00e9conomique individuel pour chaque enfant est relativement ais\u00e9e sur le plan technique. On peut combiner \u00e0 cette fin diverses donn\u00e9es relatives aux parents : le niveau d’instruction, la profession et le statut professionnel, le revenu, le patrimoine immobilier, etc. Ces donn\u00e9es sont disponibles soit dans la Banque Carrefour de la S\u00e9curit\u00e9 sociale, soit au niveau du Minist\u00e8re des Finances. La difficult\u00e9, ici, est principalement politique : il s’agit d’autoriser l’acc\u00e8s \u00e0 ces donn\u00e9es. Il faudra \u00e9videmment garantir la confidentialit\u00e9 des informations \u00e0 caract\u00e8re priv\u00e9, en constituant un fichier anonymis\u00e9 (les individus y sont identifi\u00e9s par un code et le lien entre ce code et l’identit\u00e9 se trouve dans un fichier crypt\u00e9, activable uniquement dans le cadre des communications par courriel ou par voie postale avec les parents).<\/p>\n

Pour la constitution du cadastre des places disponibles, il faut tout d’abord \u00e9tablir des normes en termes de superficie par \u00e9l\u00e8ve, d’infrastructure commune, etc. Sur cette base, les \u00e9tablissements indiquent le nombre d’\u00e9l\u00e8ves qu’ils peuvent accueillir pour chaque ann\u00e9e d’\u00e9tude. Les Commissions zonales contr\u00f4lent r\u00e9guli\u00e8rement si le nombre total de places est suffisant dans chaque zone et demandent \u00e9ventuellement \u00e0 certaines \u00e9coles d’augmenter leur capacit\u00e9.<\/p>\n

Enfin, il faut d\u00e9terminer les objectifs \u00e0 atteindre : la distance maximale autoris\u00e9e entre domicile et \u00e9cole pour un \u00e9l\u00e8ve,\u00a0 la valeur maximale admissible de la moyenne de ces distances (pour tous les \u00e9l\u00e8ves), la valeur maximale admissible pour l’indice mesurant la s\u00e9gr\u00e9gation sociale entre \u00e9coles, etc. Ces valeurs-cibles et la pond\u00e9ration de leur importance respective devront \u00eatre d\u00e9termin\u00e9es par le l\u00e9gislateur et \u00e9ventuellement adapt\u00e9es aux conditions g\u00e9ographiques, d\u00e9mographiques et sociales locales.<\/p>\n

Une fois que l’on dispose de la liste des \u00e9l\u00e8ves \u00e0 affecter \u00e0 une \u00e9cole, de leur indice socio-\u00e9conomique, de la localisation g\u00e9graphique de leur domicile (ou du domicile d’un parent, si cela a \u00e9t\u00e9 demand\u00e9) et des objectifs \u00e0 cibler, toutes ces donn\u00e9es sont fournies \u00e0 un algorithme con\u00e7u pour optimiser l’\u00e9quilibre entre la proximit\u00e9 domicile-\u00e9cole et la mixit\u00e9 sociale.<\/p>\n

La faisabilit\u00e9 d’un tel algorithme a \u00e9t\u00e9 test\u00e9e sur la r\u00e9gion bruxelloise lors d’une \u00e9tude r\u00e9alis\u00e9e en commun par l’Aped et le GIRSEF (UCL). Nous vous en pr\u00e9sentons ci-dessous le principe g\u00e9n\u00e9ral et quelques r\u00e9sultats obtenus. Mais bien entendu, d’autres algorithmes, plus performants, plus fins, pourront \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9s par des experts le cas \u00e9ch\u00e9ant.<\/p>\n

Dans un premier temps, notre algorithme affecte les \u00e9l\u00e8ves al\u00e9atoirement dans l’une ou l’autre \u00e9cole de proximit\u00e9. Ensuite le programme recherche, parmi les permutations possibles de deux \u00e9l\u00e8ves, celle qui a pour effet de rapprocher le plus possible l’affectation des \u00e9l\u00e8ves des objectifs d\u00e9termin\u00e9s ci-dessus, compte tenu de la pond\u00e9ration choisie. Cette proc\u00e9dure de permutation est r\u00e9p\u00e9t\u00e9e des milliers de fois, jusqu’\u00e0 ce qu’il n’y ait plus (ou presque plus) moyen d’am\u00e9liorer le mix proximit\u00e9-mixit\u00e9. Les r\u00e9sultats pr\u00e9sent\u00e9s ci-dessous ont \u00e9t\u00e9 obtenus sur les donn\u00e9es 2011 relatives \u00e0 l’enseignement primaire de Bruxelles, au terme de 35.000 permutations.<\/p>\n

On craint souvent qu’une mixit\u00e9 sociale \u00ab contrainte \u00bb ne s’accompagne forc\u00e9ment d’un d\u00e9placement d’\u00e9l\u00e8ves loin de leur domicile, comme ce fut le cas aux Etats-Unis avec le \u00ab busing \u00bb dans les ann\u00e9es 70. Or, dans notre simulation bruxelloise, la forte mixit\u00e9 sociale (voir plus bas) a \u00e9t\u00e9 obtenue non pas en augmentant, mais en diminuant consid\u00e9rablement les distances domicile-\u00e9cole ! En 2011, la distance moyenne domicile-\u00e9cole \u00e9tait de 1.330 m\u00e8tres. Notre algorithme est parvenu \u00e0\u00a0 la ramener \u00e0 910 m seulement, avec un \u00e9cart-type deux fois plus petit. Alors qu’en r\u00e9alit\u00e9 853 \u00e9l\u00e8ves fr\u00e9quentaient une implantation distante de plus de 4 km, notre algorithme ram\u00e8ne toutes les distances \u00e0 moins de 2,8 km. Quant aux \u00e9l\u00e8ves scolaris\u00e9s \u00e0 plus de de 2 km, leur nombre est divis\u00e9 par deux.<\/p>\n

Le tableau ci-dessous permet de se rendre compte de l’efficacit\u00e9 du logiciel dans la cr\u00e9ation de mixit\u00e9 sociale. En 2011, les indices socio-\u00e9conomiques moyens des classes de premi\u00e8re primaire bruxelloises pr\u00e9sentaient un \u00e9cart-type, donc une dispersion, de 0,920. C\u2019est \u00e9norme, quand on sait que l\u2019\u00e9cart-type des ISE individuels bruxellois est de 1,3, : il y a donc presque autant d\u2019in\u00e9galit\u00e9 sociale entre \u00e9coles qu\u2019entre individus. Or, au terme des 35\u00a0000 it\u00e9rations de notre programme, cet \u00e9cart-type tombe \u00e0 0,398.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
Mixit\u00e9 sociale des \u00e9coles au terme de 35 000 it\u00e9rations<\/strong><\/caption>\n
<\/th>\nSituation 2011<\/th>\nSituation g\u00e9n\u00e9r\u00e9e<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Ecart-type des ISE d\u2019\u00e9coles (pond\u00e9r\u00e9)<\/th>\n0,920<\/td>\n0,398<\/td>\n<\/tr>\n
Indice de s\u00e9gr\u00e9gation (25\u00a0% les moins favoris\u00e9s)<\/th>\n0,370<\/td>\n0,130<\/td>\n<\/tr>\n
Indice de s\u00e9gr\u00e9gation (\u00a025\u00a0% les plus favoris\u00e9s)<\/th>\n\u00a00,406<\/td>\n0,197<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

Les indices de s\u00e9gr\u00e9gation des deux derni\u00e8res lignes du tableau sont les pourcentages d\u2019\u00e9l\u00e8ves appartenant aux 25% les plus pauvres (ou les plus riches) qu\u2019il faudrait changer d\u2019\u00e9cole pour obtenir leur r\u00e9partition \u00e9gale dans tous les \u00e9tablissements.\u00a0 On peut constater que ces indices de s\u00e9gr\u00e9gation se trouvent fortement r\u00e9duits gr\u00e2ce \u00e0 notre proc\u00e9dure d\u2019affectation. La s\u00e9gr\u00e9gation des moins favoris\u00e9s est divis\u00e9e par trois (elle passe de 0,37 \u00e0 0,13) , celle des plus favoris\u00e9s est divis\u00e9e par deux (de 0,41 \u00e0 0,20). En d’autres mots, le programme (et la configuration sociale et g\u00e9ographique des effectifs scolaires bruxellois) permet de faire en sorte que les \u00e9l\u00e8ves des cat\u00e9gories les plus pauvres se retrouvent \u00e0 peu pr\u00e8s en proportions \u00e9gales dans tous les \u00e9tablissements. Le r\u00e9sultat est un peu moins bon pour les \u00e9l\u00e8ves des milieux les plus ais\u00e9s. Cela s’explique par la structure socio-r\u00e9sidentielle de la capitale. La zone centrale pauvre est dens\u00e9ment peupl\u00e9e, mais elle a une faible extension g\u00e9ographique et il est donc relativement facile d’y d\u00e9placer des \u00e9l\u00e8ves pour obtenir une composition mixte des \u00e9coles: \u00ables quartiers centraux de\u0301favorise\u0301s sont en fin de compte, dans la majorite\u0301 des cas, assez peu e\u0301loigne\u0301s de quartiers plus favorise\u0301s\u00bb notent Delvaux et Serhadlioglu. En revanche, les zones \u00abriches\u00bb ext\u00e9rieures sont \u00e9tendues et de faible densit\u00e9. Il est donc plus difficile d’y concilier proximit\u00e9 et mixit\u00e9. C’est sans doute ce qui explique la subsistance de quelques \u00abghettos riches\u00bb au terme du processus d’affectation des \u00e9l\u00e8ves.<\/p>\n

Le \u00abresserrement\u00bb de la distribution des ISE d’\u00e9coles est \u00e9galement visible sur le graphique ci-dessous. Il s’agit de la distribution des ISE scolaires (pond\u00e9r\u00e9e par les effectifs de chaque implantation). Le graphique d\u00e9crit donc la probabilit\u00e9 pour un \u00e9l\u00e8ve de se trouver dans une \u00e9cole d’un certain ISE. La ligne pointill\u00e9e est la situation r\u00e9elle en 2011, la ligne pleine est le r\u00e9sultat du programme d’affectation. Alors qu\u2019aujourd\u2019hui les indices socio-\u00e9conomiques des \u00e9coles s\u2019\u00e9talent en proportion \u00e0 peu pr\u00e8s \u00e9gales de -2 (tr\u00e8s pauvre) \u00e0 +1 (riche), nous sommes parvenus \u00e0 amener la grande majorit\u00e9 des \u00e9coles dans une \u00ab\u00a0fourchette\u00a0\u00bb comprise entre -1 et 0,8. Ce resserrement de la distribution est la preuve que la mixit\u00e9 sociale est possible. Et ceci, rappelons-le, sans augmenter, mais en diminuant la distance moyenne \u00e9cole-domicile !<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Le graphique montre aussi que les \u00e9coles concentrant des publics particuli\u00e8rement d\u00e9favoris\u00e9s ont disparu au terme de l’ex\u00e9cution du programme (aucune \u00e9cole n’a un ISE inf\u00e9rieur \u00e0 -1,5, contrairement \u00e0 ce qui est le cas aujourd’hui). En revanche, il subsiste quelques \u00e9coles \u00e0 concentration de publics ais\u00e9s (ISE sup\u00e9rieur \u00e0 0), mais elles concernent beaucoup moins d’\u00e9l\u00e8ves qu’aujourd’hui.<\/p>\n

En 2011, seul un tiers des \u00e9l\u00e8ves de l’enseignement primaire bruxellois fr\u00e9quentaient une \u00e9cole “tout \u00e0 fait mixte” (ayant un indice socio-\u00e9conomique proche de celui de l’ensemble de la r\u00e9gion bruxelloise). Au terme de l’ex\u00e9cution de notre algorithme, pas moins de trois quarts des \u00e9l\u00e8ves se retrouvent dans une telle \u00e9cole. Il ne reste plus aucun \u00e9l\u00e8ve scolaris\u00e9 dans une \u00ab\u00e9cole ghetto pauvre\u00bb, alors qu’ils \u00e9taient plus de 21\u00a0% dans la r\u00e9alit\u00e9 de 2011. Et s’il reste encore quelque 6\u00a0% d’\u00e9l\u00e8ves dans des \u00e9coles \u00e0 forte concentration de publics favoris\u00e9s (les \u00abghettos riches\u00bb du sud-ouest bruxellois), c’est nettement moins que les 20\u00a0% de la r\u00e9alit\u00e9 2011.<\/p>\n

L\u2019ensemble de ces r\u00e9sultat d\u00e9montre la faisabilit\u00e9 technique de la proposition de l\u2019Aped en mati\u00e8re de lutte contre la s\u00e9gr\u00e9gation sociale. Evidement, il reste pas mal de probl\u00e8mes \u00e0 r\u00e9gler. Par exemple, le calcul de la proximit\u00e9 devrait id\u00e9alement prendre en compte non pas la distance, mais les temps de parcours \u00e0 pied ou en transport en commun. Il faudrait aussi d\u00e9montrer que des r\u00e9sultats aussi positifs peuvent \u00eatre obtenus dans d\u2019autres grandes villes comme Anvers, Li\u00e8ge, Gand ou Charleroi.<\/p>\n

Signez pour soutenir l’initiative !<\/strong><\/a><\/p>\n

Voir tous les d\u00e9tails de notre proposition sur la page consacr\u00e9e<\/b><\/a><\/strong><\/p>\n

Notes<\/span><\/strong><\/p>\n

1. Hirtt, N., et Delvaux, B. (2017). Peut-on concilier proximit\u00e9 et mixit\u00e9 sociale? Simulation d\u2019une proc\u00e9dure num\u00e9rique d\u2019affectation des \u00e9l\u00e8ves aux \u00e9coles primaires bruxelloises<\/a>. Les Cahiers de recherche du Girsef, n\u00b0107.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u200bPour mettre en oeuvre, concr\u00e8tement, ce projet, il faut disposer d’un certain nombre de donn\u00e9es et d’outils pratiques. La constitution d’un indice socio-\u00e9conomique individuel pour chaque enfant est relativement ais\u00e9e sur le plan technique. On peut combiner \u00e0 cette fin diverses donn\u00e9es relatives aux parents : le niveau d’instruction, la profession et le statut professionnel, […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":20857,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-20693","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20693","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20693"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20693\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20857"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20693"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20693"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.skolo.org\/CM\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20693"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}