Agenda de l'ENS de Lyon

Cette journée d’étude privilégie deux axes thématiques de réflexion au centre des questions que posent le traitement de données massives avec les nouvelles méthodes d'apprentissage machine. La matinée - consacrée à la mise au jour de "l'homme derrière la machine" - aura pour enjeu de mieux comprendre ce qui se joue dans les différents usages de ces techniques, sur un plan empirique, éthique et politique. L'après-midi - intitulé "la science derrière les machineries ?" - posera le débat sur un plan plus épistémologique, en interrogeant les conditions sous lesquelles la sociologie peut s'approprier ces techniques pour produire de la connaissance. Big data et machine learning sont en effet l'objet de discours nombreux qu'il s'agit de clarifier : entre paniques morales et annonces prophétiques sur la « fin de la théorie » ou avènement d’une nouvelle « rupture épistémologique », les chercheurs sont invités ici à prendre du recul pour prendre au sérieux les enjeux de pouvoir et de production du savoir qu'induisent ces nouvelles données et méthodes statistiques. De quoi parle-t-on lorsque l’on évoque le Big Data ? Quel peut être le rôle du sociologue à l’ère de ces nouvelles données ? Leur accès, récolte et traitement sont-ils le signe d'une plus grande « disparité de pouvoir entre entreprises privés et recherche publique » (Bastin & Tubaro, 2018) ? Cette journée voudrait défendre une approche de l'étude des Big Data en train de se faire : tout autant que les données classiques en sociologie (par exemple, issus d'un questionnaire), elles sont loin d'être des données déjà données, c'est à dire produite en dehors de tout contexte social. Pour mieux saisir les transformations des manières de connaître et d'agir sur le monde social induites par ces techniques, il importe alors de s'interroger à la fois sur les modes de production de celles-ci, mais aussi sur leurs utilisations par des acteurs sociaux, que ce soit dans le champ scientifique ou dans d'autres sphères de la vie sociale (entreprise, institutions, etc.).