Séminaire « La science à l’épreuve des données »

Le séminaire SED organisé par la Direction Générale Déléguée des Bibliothèques et Musées (DGDBM) d’Université Paris Cité, se déroulera un vendredi par mois (15h-17h30) du 26 novembre 2021 au 1er juillet sur le campus des Grands Moulins d’Université Paris Cité (Paris, 75013) dans une salle du bâtiment « Halle aux farines » et en co-modal. Les informations pratiques ainsi que les annonces des séances seront diffusées sur le carnet Hypothèses dédié.

Présentation du séminaire

Il n’y a guère d’activités aujourd’hui dans le monde qui n’utilisent pas ce qu’elles appellent des données. Les data sont partout et le fait que le terme se soit diffusé bien au-delà des frontières de la science est sans aucun doute un indice de la valeur symbolique dont elles sont créditées en particulier auprès de la classe dirigeante (qui ne les considère néanmoins pas sans ambiguïtés).

Mais, à y regarder de plus près, le crédit des data ne tient pas seulement à la référence implicite à la légitimité savante. À l’heure où l’accroissement continu des nouvelles technologies repousse toujours un peu plus loin les limites de stockage et de calcul, les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) ont préempté depuis longtemps déjà le domaine de la data : équipées de l’épistémologie spontanée des data sciences (positiviste et relativiste) qu’implique une appropriation strictement instrumentale des techniques statistiques et informatiques, ils n’ont eu de cesse d’étendre leur emprise (algorithmes de tri et de classement, économie de plateforme, longue traîne, etc.) du secteur privé au secteur public (et, pour ce dernier, de l’administration à l’enseignement et la recherche).

Face à un capitalisme numérique en plein essor, explorer le champ de la data sur la base de ses différents enjeux et impensés s’avère donc tout à fait impérieux et c’est ce à quoi voudrait contribuer le séminaire « La science à l’épreuve des données ».

Il s’agira ici d’insister dans une logique pluridisciplinaire sur les principes les mieux à même de consolider une science des données :

1/ Cette science des données est nécessairement historique et épistémologique. Inscrire les données dans leurs conditions de possibilité permet de se prémunir de l’illusion de « la radicale nouveauté » ou de « la reproduction à l’identique »

2/ Elle impose une réflexivité accrue dans tous les gestes liés à la manipulation des données. Il s’agit de faire de la prise en compte du rapport aux données un véritable réflexe scientifique.

3/ Avec l’application de ces deux principes, il en va plus largement de la définition rationnelle et critique de la science, de la manière dont elle se pratique et de ce qu’elle doit dire et faire pour préserver et, parfois même, reconquérir son autonomie.