Numérique (FUN) : méthode et enjeux u Eléonore VRILLON (IREDU, Université de Bourgogne) ■ RÉSUMÉ • Alors que le nombre de MOOC dans le monde ne cesse de croître, la réalité qu'ils recouvrent est loin d'être uniforme. Cette hétérogénéité rend difficile une comparaison des recherches entre elles, tout comme une appréhension générale de cet objet d'étude et des enjeux qu'il soulève. Cet article présente une étude des caractéristiques des Massive Open Online Courses (MOOC) de la plateforme nationale française France Université Numérique (FUN) d'octobre 2013 à mai 2016. Pour 195 MOOC, un ensemble d'informations a été systématiquement répertorié jusqu'à la constitution d'une base de données exhaustive et raisonnée. La réalisation d'une analyse des correspondances multiples (ACM) met au jour huit formes typiques de MOOC. Ce résultat rend possible un travail de contextualisation des MOOC étudiés, l'identification de leurs spécificités dans ce panorama général des MOOC de la plateforme FUN, tout en représentant un point d'appui méthodologique à la mise en place d'enquêtes de terrain. Il ouvre aussi des pistes de recherche telles que la place des MOOC dans le paysage de la formation, les motifs d'engagement des institutions dans la production de MOOC ou encore les spécificités et spécialisations des plateformes de MOOC. ■ MOTS-CLÉS • Dispositif de formation, Cours en Ligne Ouvert et Massif, CLOM, MOOC, typologie, plate-forme France Université Numérique (FUN), analyse des correspondances multiples, ACM ■ ABSTRACT • The growth of Massive Open Online Courses (MOOC) phenomenon is pursuing all around the world, but behind a general term MOOC are multifaceted. Because of this heterogeneity, the comparison of MOOC research results is particularly difficult, just as the understanding of this object and its issues. This article examines MOOC characteristics of the French national platform France Université Numérique (FUN) from October, 2013 till May, 2016. A set of information has been systematically identified in Eléonore VRILLON 2 order to create an exhaustive and well-reasoned database. Multiple correspondence analysis (MCA) shows a typology of eight MOOC. This result enables a contextualization of MOOC specificities studied in research. It represents a methodological support for implementing empirical researches and exploring other scientific issues such as the place of MOOC in training and education, institutional motivation to produce MOOC or platforms characteristics.