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&#201;cole th&#233;matique&#160;organis&#233;e par Anouk Barberousse (UMR 8163-STL/Univerist&#233; Lille 1)&#160;avec le soutien du CNRS&#160;du 23 au 26 septembre 2013 &#224; l'Universit&#233; Lille 3, Maison de la recherche (B&#226;t. F)Description du projetDepuis que les ordinateurs ont des capacit&#233;s de stockage importantes et que les donn&#233;es des appareils de d&#233;tection et de mesure transitent n&#233;cessairement par eux, on observe une augmentation consid&#233;rable de la quantit&#233; des donn&#233;es disponibles pour la recherche. Les expressions de &#171; d&#233;luge de donn&#233;es &#187; et &#171; avalanche de donn&#233;es &#187;, de m&#234;me que &#171; big data &#187; sont devenues courantes. Plusieurs domaines de la recherche sont concern&#233;s, et en particulier les disciplines issues de la g&#233;nomique (prot&#233;omique, etc., qui &#233;laborent des m&#233;thodes d'exp&#233;rimentation &#224; haut d&#233;bit) et celles qui &#233;tudient le changement climatique (dont la physique de l'atmosph&#232;re). Ainsi des probl&#232;mes communs se posent-ils &#224; des disciplines fort &#233;loign&#233;es, concernant par exemple l'accessibilit&#233; des donn&#233;es, leur coh&#233;rence lorsqu'elles sont h&#233;t&#233;rog&#232;nes, la p&#233;rennit&#233; de leur stockage, et plus g&#233;n&#233;ralement leur interpr&#233;tation et leur utilisabilit&#233; pour r&#233;soudre des questions scientifiques. Un autre aspect concerne le travail en &#233;quipe : dans ces domaines, les informaticiens sont souvent des interm&#233;diaires indispensables entre le chercheur et ses donn&#233;es. Cela soul&#232;ve des questions concr&#232;tes d'organisation du travail scientifique, de transmission des informations et des comp&#233;tences. Le projet de l'&#233;cole est d'identifier plus pr&#233;cis&#233;ment les probl&#232;mes soulev&#233;s par le caract&#232;re gigantesque des masses de donn&#233;es disponibles et d'offrir la possibilit&#233; d'un dialogue interdisciplinaire, &#233;clair&#233; par une perspective d'histoire et de philosophie des sciences. En effet, les intervenants de ce domaine auront pour t&#226;che de replacer ces d&#233;veloppements r&#233;cents sur des &#233;chelles de temps plus longues et dans la vaste diversit&#233; des m&#233;thodologies mises en oeuvre dans les diff&#233;rentes branches de la science.ProgrammeLundi 23 septembre 201314h : accueil des participants15h : expos&#233; d'introduction par Anouk Barberousse :&#160;&#171; R&#233;flexion historique et philosophique sur l'av&#232;nement des grandes&#160;quantit&#233;s de donn&#233;es &#187;16h45 : pause caf&#233;17h : pr&#233;sentation des ateliers par Julie Jebeile et Pierre-Alain&#160;BraillardMardi 24 septembre 20139h-12h : expos&#233; de Vincent Israel-Jost :&#160;&#171; Le tournant num&#233;rique &#187;12h : d&#233;jeuner libre14h-18h : travail collectif en petits groupesMercredi 25 septembre 20139h-12h : expos&#233; de Jacques Descloitres :&#160;&#171; Fouille de donn&#233;es et gestion des connaissances : des outils pour&#160;les chercheurs en g&#233;nomique et&#160;en physique de l'atmosph&#232;re ? &#187;12h : d&#233;jeuner libre14h-18h : travail collectif en petits groupesJeudi 26 septembre 20139h-12h &#171; Histoire naturelle : collections informatis&#233;es et banques de&#160;g&#232;nes &#187;12h : d&#233;jeuner libre14h-16h : pr&#233;sentation des r&#233;sultats des ateliers16h : pause caf&#233;16h30 : &#233;valuation de l'&#233;cole17h30 : fin de l'&#233;coleTh&#232;mes des ateliersTHEME A : PROBLEMES DE METHODOLOGIE1. &#171; Data-driven sciences &#187; versus &#171; hypothesis-driven sciences &#187;.2. Concernant les &#171; data-driven sciences &#187;THEME B : L&#8217;UTILISATEUR FACE AUX DONNEES1. Quantit&#233; versus gain &#233;pist&#233;mique2. Formats de pr&#233;sentation des donn&#233;es3. S&#233;lection de donn&#233;es &#224; des fins d&#8217;accessibilit&#233; cognitive4. &#171; Les &#187; utilisateurs face aux donn&#233;esTHEME C : STOCKAGE ET ECHANGE DES DONNEES1. Diminution de donn&#233;es2. Stockage et classification3. Le probl&#232;me de la standardisation4. Partage des donn&#233;es5. Impact sur les modalit&#233;s de publication scientifiqueTHEME D : PARTICULARITES DISCIPLINAIRESModalit&#233;s p&#233;dagogiquesApr&#232;s la journ&#233;e introductive, les trois autres journ&#233;es de l'&#233;cole se&#160;d&#233;rouleront selon le format suivant :le matin, un intervenant fait un expos&#233; qui pr&#233;sente un aspect&#160;majeur des big data ; une plage cons&#233;quente (d'une heure &#224; une heure&#160;trente) est r&#233;serv&#233;e aux discussions avec les participants.l'apr&#232;s-midi, les participants se partagent en petits groupes pour&#160;travailler collectivement sur des th&#232;mes li&#233;s aux big data, qui auront&#160;&#233;t&#233; pr&#233;sent&#233;s lors de la premi&#232;re journ&#233;e. Chaque groupe (de 4 ou 5&#160;participants) choisit un th&#232;me, qu'il gardera toute la dur&#233;e de&#160;l'&#233;cole. L'apr&#232;s-midi du dernier jour sera consacr&#233; &#224; la restitution&#160;de ce travail collectif, sous forme de projets d'articles.Fraits d'inscriptionPersonnels CNRS : pas de frais d'inscriptionAutres participants : 250 &#8364;, couvrant les frais d'h&#233;bergement ainsi que les repasL'inscription se fait en ligne.