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Étrange devenir que celui de la sociométrie appliquée à l'étude des sciences. Initialement conçue comme une manière d'appréhender le travail des chercheurs et les relations qu'ils nouent, la méthode a connu un regain d'intérêt ces dernières années avec le développement d'indicateurs orientés vers l'administration de la science. Utilisées à des fins de classement et de réformes, ces techniques se sont diffusées avec une rapidité déconcertante  [1]. H-index, impact factor et autres mesures de la supposée productivité des scientifiques ont depuis pris le dessus sur les autres formes d'analyses que permettaient ces techniques  [2].Le problème est que, comme le fait justement remarquer Yves Gingras dans ses différents travaux (voir ici si vous ne connaissez pas), ces mesures sont sans intérêt tant qu'on ne s'intéresse qu'au niveau individuel (celui du chercheur). Outils de management et/ou de promotion (du) personnel, elles ne prennent pas en compte le contexte général dans lequel s'inscrivent ces mesures. Outre qu'elles ne disent rien de la qualité du travail (une citation positive vaut autant qu'une citation négative) ni de sa capacité a faire progresser le savoir dans le temps long, elles doivent être réinsérées dans une économie générale des pratiques de citations que les mesures individuelles ne peuvent saisir.Mais les errements actuels n'empêchent pas de mener une véritable étude quantitative des sciences sur la base des mêmes données. C'est d'ailleurs ce que fait Gingras dans un article qui revisite un moment de l'histoire des sciences. À partir d'une étude de citations, il montre alors que l'article de Watson et Crick (qui décrivait la double hélice de l'ADN) a connu des débuts bien plus rapides que ce qu'en disaient les historiens des sciences. L'étude est minutieuse et extensive, des qualités rarement combinées -- permises par les données précises dont il dispose et les techniques d'analyse qu'il met en oeuvre.Au-delà de cette relecture, c'est un plaidoyer en actes pour une réappropriation de la scientométrie que propose Gingras. Bien utilisée, c'est-à-dire avec une connaissance du domaine et de ses pratiques de citation, la bibliométrie est un outil utile pour l'étude des sciences. Surtout, la disponibilité des données de citations depuis près d'un siècle croisée avec la capacité de traitement des ordinateurs permet d'opérationnaliser la notion de champ scientifique de Bourdieu, entendu comme espace de relation dans lequel évoluent les chercheurs.Ce alliage de précision et d'extension est ce qui est intéressant avec ces données bibliométriques. Il ne faut pas en être dupe, et ne jamais oublier qu'une citation a des significations bien différentes (dette intellectuelle, demandes des évaluateurs, volonté de démontrer un savoir ou l'appartenance à une communauté,...). Il convient aussi de garder à l'esprit que citation ne veut pas dire influence réelle : on peut ne pas citer et être influent, et réciproquement. Il faut enfin être conscient qu'un bon travail bibliométrique passe le plus souvent par un long moment de vérification et de recodage des données. Mais à  ces conditions, les résultats sont souvent intéressants[3]. À une échelle moindre, j'ai récemment tenté de mener une étude de la réception des sociologues français aux États-Unis. Les premiers résulats de ce travail (mené avec A. Abbott) seront présentés ce jeudi matin, lors d'un colloque sur l'histoire de la sociologie française. On revient, statistiques à l'appui, sur quarante années de citations à des centaines d'auteurs français. Et on discutera des  enjeux de ces méthodes pour l'étude des disciplines. D'ici là, voilà un premier graphique sur la présence de quelques sociologues français dans la sociologie étasunienne. Attention, il y a un détail à ne pas manquer.&#160;&#160;À ce propos, si vous n'avez pas lu Benchmarking. L'Etat sous pression statistique d'I. Bruno et E. Didier, vous devriez y jeter au moins un oeil ↩Sur ce point, on peut relire les conseils ironiques de G. Chamayou aux enseignantes-chercheuses. ↩Outre les citations, une autre possibilité est de travailler sur les co-occurrences de mots dans les articles. C'est ce qu'on récemment fait D. Chavalarias et J.-Ph. Cointet dans un article paru dans PlosOne J'en reparlerai bientôt ↩