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ENS de Lyon, vendredi 24 mai, D4-117, 9h-17h30Journ&#233;e organis&#233;e par Antoine Larribeau et Corentin RoquebertPr&#233;sentation g&#233;n&#233;raleLa journ&#233;e d&#8217;&#233;tude s&#8217;organise autour du th&#232;me &#171; Big data et apprentissage machine : enjeux sociologiques, enjeux politiques &#187;, et privil&#233;gie deux axes th&#233;matiques de r&#233;flexion au centre des questions que posent ces nouvelles m&#233;thodes. La matin&#233;e - consacr&#233;e &#224; la mise au jour de "l'homme derri&#232;re la machine" - aura pour enjeu de mieux comprendre ce qui se joue dans les diff&#233;rents usages de ces techniques, sur un plan empirique, &#233;thique et politique. L'apr&#232;s-midi - intitul&#233; "la science derri&#232;re les machineries ?" - posera le d&#233;bat sur un plan plus &#233;pist&#233;mologique, 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 proph&#233;tiques sur la &#171; fin de la th&#233;orie &#187; ou av&#232;nement d&#8217;une nouvelle &#171; rupture &#233;pist&#233;mologique &#187;, les chercheurs sont invit&#233;s ici &#224; prendre du recul pour prendre au s&#233;rieux les enjeux de pouvoir et de production du savoir qu'induisent ces nouvelles donn&#233;es et m&#233;thodes statistiques. De quoi parle-t-on lorsque l&#8217;on &#233;voque le Big Data ? Quel peut &#234;tre le r&#244;le du sociologue &#224; l&#8217;&#232;re de ces nouvelles donn&#233;es ? Leur acc&#232;s, r&#233;colte et traitement sont-ils le signe d'une plus grande &#171; disparit&#233; de pouvoir entre entreprises priv&#233;s et recherche publique &#187; (Bastin &#38; Tubaro, 2018) ?Cette journ&#233;e voudrait d&#233;fendre une approche de l'&#233;tude des Big Data en train de se faire : tout autant que les donn&#233;es classiques en sociologie (par exemple, issus d'un questionnaire), elles sont loin d'&#234;tre des donn&#233;es d&#233;j&#224; donn&#233;es, c'est &#224; dire produite en dehors de tout contexte social. Pour mieux saisir les transformations des mani&#232;res de conna&#238;tre et d'agir sur le monde social induites par ces techniques, il importe alors de s'interroger &#224; 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 sph&#232;res de la vie sociale (entreprise, institutions, etc.).Format des pr&#233;sentations : 20 minutes de temps de parole + 10 minutes de question.Programme8h30-9h&#160;: accueilMots des organisateurs.9h-12h30&#160;: &#171;&#160;L'humain derri&#232;re la machine : questionnements politiques et &#233;pist&#233;mologiques &#224; l'&#232;re de la "r&#233;volution" du Big Data&#160;&#187;Comment les Big data transforment-elles les soci&#233;t&#233;s ? Le Big Data se d&#233;veloppe et s'&#233;tend dans de nombreux domaines de la vie &#233;conomique et sociale, comme dans les entreprises ou dans les administrations publiques, mais &#233;galement dans la sph&#232;re priv&#233;e. Comment &#233;tudier et interpr&#233;ter ce ph&#233;nom&#232;ne ? Faut-il insister sur les ruptures dans les mani&#232;res de conna&#238;tre ou de g&#233;rer des populations induites par ces techniques, ou n'y voir qu'une continuit&#233; par rapport aux modes traditionnels de gestion et de connaissance ?En effet, les promesses et ambitions du Big Data, telles que les corr&#233;lations pr&#233;dictives, sont souvent pr&#233;sent&#233;s comme des "r&#233;volutions". Entre-t-on dans un monde de "traces num&#233;riques", o&#249; tout serait plus facilement mesurable ? Que signifie cette multiplication des sources de mesure ('quantified self', objets connect&#233;s), rendant le "r&#233;el" plus quantifiable, ainsi que des possibilit&#233;s de calcul et d'analyse ? Faut-il voir cette &#233;volution comme une "chance" pour parvenir &#224; une meilleure objectivation du monde ? Au contraire ne faut-il pas consid&#233;rer ces nouvelles sources de donn&#233;es avec la m&#234;me prudence que celle attribuer aux artefacts statistiques "traditionnels" ? D&#232;s lors, il faut se m&#233;fier d'une vision discontinuiste, port&#233;e par les emphases d'une "r&#233;volution Big Data". Prendre du recul sur ces transformations et faire un objet d'&#233;tude des nouvelles techniques de calcul permet &#224; la fois d'ouvrir la "boite noire" des algorithmes, en montrant les actes sociaux qui les produisent, mais aussi de questionner le "projet politique" (Cardon, 2015) que sous-tendent les discours de promotion de la pr&#233;tendue "neutralit&#233;" axiologique de ces outils.Par exemple, l'&#233;chec du projet d'algorithme de recrutement chez Amazon est &#233;clairant. Entra&#238;n&#233; sur des CV d'hommes, il reproduit les discriminations d&#233;j&#224; existantes dans la soci&#233;t&#233;. Ainsi, initier un projet d'extension des op&#233;rations de d&#233;naturalisation du monde social &#224; la d&#233;construction du Big Data, n'est-ce pas l'occasion pour les sociologues de d&#233;voiler l'existence et les ressorts d'une rationalit&#233;, voir d'un "sens pratique" algorithmique ? En effet, comme dans toute pratique de quantification (Desrosi&#232;res, 1993), la technique est toujours produite par un entrelacement de croyances, de mani&#232;re de penser et d'agir sur le monde social : il importe donc d'&#233;tudier les pratiques humaines derri&#232;re une apparente automatisation et d'interroger les sch&#232;mes de perception qui participe de la constitution d'une r&#233;volution quantitative comme repr&#233;sentation.9h-9h30 : Emmanuel Didier, introduction &#224; la journ&#233;e.9h30-10h&#160;: C&#233;cile Favre, Machine learning et probl&#233;matique de genre.10h-10h30&#160;: Jean-S&#233;bastien Vayre, Big data, Machine learning et march&#233;.10h30-11h&#160;: Bilel Benbouzid, la police pr&#233;dictive aux US. 10h30-11h.11h-11h15&#160;: Pause.11h15-12h30&#160;: Table ronde, anim&#233;e par Antoine Larribeau.12h30-14h&#160;: D&#233;jeuner14h-17h30 : La science derri&#232;re les machineries ? Quels d&#233;fis th&#233;oriques et m&#233;thodologiques pour les sciences sociales ?La profusion de donn&#233;es disponibles, associ&#233;e &#224; des nouvelles mod&#233;lisations math&#233;matiques et &#224; des m&#233;thodes d&#8217;apprentissage algorithmique permet de renouveler les mani&#232;res de faire de la statistique. Les possibilit&#233;s offertes par les algorithmes (supervis&#233;s ou non) de machine learning posent donc un ensemble de &#171; d&#233;fis &#187; pratiques et m&#233;thodologiques aux chercheurs. Les sociologues doivent-il amender leurs pratiques de recherche pour se convertir au machinisme ambiant ?On se demandera donc la mesure dans laquelle les travaux actuels en sciences sociales s'approprient ces objets. Qu'apportent ces recherches et comment peut-on concr&#232;tement employer ces nouveaux outils ? En quoi permettent-ils d&#8217;am&#233;liorer, de compl&#233;ter, voire de renouveler le regard des sciences sociales sur certains objets ?Ces enjeux se retrouvent &#224; un double niveau : celui de la construction des bases de donn&#233;es et celui de leurs traitements. Dans les deux cas, les proc&#233;dures techniques s'&#233;loignent des pr&#233;requis standards (quoique discut&#233;s) en sociologie quantitative (questionnaires pos&#233;s &#224; un &#233;chantillon repr&#233;sentatif d'une population, d&#233;marche hypoth&#233;tico-d&#233;ductive plut&#244;t qu'exploration &#224; l'aveugle des corr&#233;lations, etc.), dont le fondement est une soumission des donn&#233;es &#224; une question th&#233;orique, quand Big Data et machine learning semble plut&#244;t imposer l'inverse. Pourtant, plut&#244;t qu'un rapport de concurrence, on esp&#232;re souligner ici qu'une compl&#233;mentarit&#233; entre ces approches est possible, gouvern&#233; par une inventivit&#233; m&#233;thodologique qui est toujours le fait du chercheur.Ainsi, en sociologie, il semble important de d&#233;fendre un usage probl&#233;matis&#233;, raisonn&#233; et r&#233;flexif de ces m&#233;thodes, que ce soit une technique de collecte comme le webscraping, ou des techniques d'analyse mod&#233;lisatrice comme les random forest ou le topic modeling : il s'agit alors de les utiliser sans se rendre aveugle aux effets de connaissance qu'elles produisent.14h-14h30, Pablo Jensen, Mod&#233;liser des ph&#233;nom&#232;nes physiques, mod&#233;liser des ph&#233;nom&#232;nes sociaux.14h30-15h, Gabriel Alcaras, Github et le &#171;&#160;big code&#160;&#187;.15h-15h30, Marta Severo, Etudier des interactions politiques sur Twitter.15h30-16h, Samuel Coavoux : Les recommandations algorithmiques dans un service de streaming de musique.16h-16h15&#160;: Pause.16h15-17h30, Table ronde, anim&#233; par Corentin Roquebert.