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La politique scientifique de la MESHS s'inscrit dans le paysage universitaire régional. Elle vise à encourager les chercheurs et enseignants-chercheurs des unités qui lui sont affiliées à développer l'interdisciplinarité entre sciences humaines et sociales et avec les autres sciences et à promouvoir l'internationalisation des recherches. Complétant les Appels à Projets lancés annuellement, la MESHS anime, dans le cadre de son programme quinquennal 2020-2024, deux programmes scientifiques et de deux actions transversales détaillés ci-après.
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jerome.foncel[at]univ-lille[POINT]frLe phénomène de massification des données a suscité dans le monde académique beaucoup de débats à la fois enthousiastes et critiques entre révolution et illusion. Au-delà de la difficile circonscription du concept de « big data » (qui s’écarte des cadres standards de la donnée d’enquête ou administrative), la production et la disponibilité croissante de données sous formes numériques ouvrent des questionnements et des enjeux nouveaux aux disciplines de SHS.
Sur le plan empirique, la profusion de données peut permettre l’analyse d’objets et l’investigation de sujets jusqu’alors réservés à des réflexions purement théoriques ou difficilement testables. On entrevoit la possibilité/plausibilité de discerner de nouvelles régularités voire des lois dans les comportements humains et les rapports sociaux avec un niveau accru de preuve et de réfutabilité. Néanmoins ces avancées potentielles doivent questionner la qualité informationnelle de ces données dans leur structuration et leur représentativité. La question de l’émergence d’une « physique sociale », d’une théorie de la structure sociale qui résulterait de la rencontre entre les « big data » et les SHS se pose, avec comme objectif l’extraction de la « réalité » des flux massifs de données de nature comportementale par exemple.
Sur le plan théorique, l’abondance de données devrait faire progresser la connaissance, mais il est aussi question d’une profonde transformation des humanités et des sciences sociales. Entre le calcul très précis de corrélations entre variables d’intérêt par l’apprentissage automatique et la prédiction annoncée des actions et comportements individuels et de groupes, et l’analyse structurée et causale capable de fournir des schémas explicatifs des phénomènes sociaux, quel cheminement les recherches futures vont-elles emprunter ? Entre le combien et quand et le pourquoi et comment, entre une méthodologie massivement inductive et une méthodologie plutôt hypothético-déductive, quels nouveaux paradigmes inventer ? La lecture et le décryptage de la société doivent-ils s’appuyer sur les données plutôt que sur la théorie ? La problématique du remplacement de la science (parfois) impuissante par les algorithmes est sans doute pertinente et appelle l’institution d’une philosophie, d’une épistémologie des data sciences.
Sur le plan éthique, la recherche en SHS doit également s’emparer de ces questions. Les analyses issues du « big data », du fait de leurs capacités prédictives élevées, sont au coeur des processus de décisions privés et publics. Elles représentent une valeur ajoutée potentielle mais aussi un risque social indéniable. On peut aussi bien envisager que les « big data » soient l’outil d’une surveillance et de discriminations massives d’entités publiques ou privées, qu’un instrument vertueux de l’adaptabilité parfaite des produits et des services aux consommateurs/citoyens et à leur environnement. Quel cadre juridique, politique et institutionnel doit-on construire pour maitriser ces flux massifs d’informations aux usages très hétérogènes afin que l’individu socialisé reste l’acteur et le bénéficiaire de ce qu’il a contribué à produire ?
Pour approfondir ces questionnements et problématiques plusieurs actions sont envisagées, sous forme de séminaires de formation ou de recherche : de la compréhension de la nature des « big data », à leur traitement dans les projets de recherche en passant par les questions, éthiques, juridiques et épistémologiques :
- Qu’est-ce que les « big data » ?
- Caractérisation, origines, essor, implications technologiques, nouveaux modèles économiques, sources des données.
- Technologies et outils propres aux « big data »
- Production, gestion et traitement des données massives
- Épistémologie des data sciences
- Séminaires de recherche
- Aspects juridiques et éthiques
- Séminaires de formation et de recherche
Des soutiens spécifiques à des projets de recherche SHS et « big data » seront également proposés.
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