{"word_count": 2363, "character_count": 20311}
ArgumentaireLa probl&#233;matique de la gestion des donn&#233;es par les organisations n&#8217;est pas r&#233;cente, mais l&#8217;acc&#232;s &#224; des donn&#233;es massives produites par le monde digital (e-commerce, requ&#234;te internet, capteurs e-sant&#233;, objets connect&#233;s, etc.) conduit ind&#233;niablement les organisations &#224; g&#233;rer, traiter, utiliser et r&#233;utiliser leurs donn&#233;es diff&#233;remment voire &#224; exploiter celles d&#8217;autres organisations. Confront&#233;es &#224; la pression concurrentielle, les organisations comptent sur la performance des technologies de l&#8217;information pour soutenir leurs processus organisationnels et pour les aider &#224; ma&#238;triser la masse d&#8217;information en circulation dans leur environnement interne et externe. Face &#224; l&#8217;accumulation de donn&#233;es massives (bigdata) en milieu organisationnel (Bollier, 2010; Rudder, 2014), l&#8217;approche privil&#233;gi&#233;e pour en tirer un sens est celle de l&#8217;analyse quantitative menant &#224; des d&#233;marches d&#8217;intelligenced&#8217;affaires (business intelligence), en vue de s&#8217;en servir pour la prise de d&#233;cision et le passage &#224; l&#8217;action (Cohen, 2013; Fernandez, 2013). Ceci conduit &#224; l&#8217;id&#233;e dangereuse que des donn&#233;es statistiques seraient plus utiles et objectives et contribueraient &#224; rendre les organisations plus efficaces et rentables (Bollier, 2010).Toutefois, cette accumulation de donn&#233;es chiffr&#233;es analys&#233;es statistiquement est limit&#233;e par l&#8217;absence d&#8217;un contexte significatif riche (Alles et Vasarhelyi, 2014), qui pour sa part est g&#233;n&#233;r&#233; par une accumulation d&#8217;&#233;l&#233;ments non chiffr&#233;s, non quantifiables, non structur&#233;s et donc difficilement mesurables, de type socio-culturel (thick data), qui doivent &#234;tre &#233;tudi&#233;s par une analyse qualitative, et qui m&#232;nent &#224; des d&#233;marches d&#8217;intelligence strat&#233;gique (competitiveand strategic intelligence). Cette rencontre entre les big data et les thick data peut g&#233;n&#233;rer l&#8217;informationactionnable et compl&#233;ter la perspective qu&#8217;une&#160; organisation doit&#160; avoir de&#160; son environnement&#160; et donc l&#8217;aider&#160; &#224; mieux orienter ses voies d&#8217;action (Hoppe, 2015). Il est donc n&#233;cessaire de s&#8217;interroger sur la tendance qu&#8217;ont les organisations &#224; prendre des d&#233;cisions strat&#233;giques en se fondant uniquement sur des algorithmes. &#171; Les &#171; datapartisans &#187;, repr&#233;sentants d&#8217;une pens&#233;e pro-positiviste, soutiennent une exploitation logico-math&#233;matique des donn&#233;es par les machines et tentent par ce biais d&#8217;analyser des objets de connaissance, allant jusqu&#8217;&#224; croire que la machine pourrait remplacer l&#8217;esprit humain dans le processus d&#8217;analyse. Ils font ainsi fi des recherches men&#233;es sur la logique des significations de Piaget, sur la logique d&#233;ontique de Simon ou encore sur la dialogique de Morin, lesquelles doivent &#234;tre mobilis&#233;es pour concevoir et construire des projets de connaissance &#187; (Verlaet, 2015, p.253). La gestion des donn&#233;es massives n&#8217;est pas uniquement une question d&#8217;outils mais de strat&#233;gies et cela n&#233;cessite qu&#8217;une r&#233;flexion soit men&#233;e sur les strat&#233;gies et m&#233;thodes mises en &#339;uvre par les organisations pour traiter, visualiser et &#171; faire sens &#187; de leurs donn&#233;es.Dans ce contexte, les chercheurs et les praticiens des milieux corporatif, institutionnel ou associatif sont invit&#233;s &#224; soumettre des propositions au 9e COSSI qui se d&#233;roulera dans le cadre du 85&#232;me congr&#232;s de l&#8217;ACFAS.Axes th&#233;matiquesLes propositions soumises peuvent &#160;s&#8217;inscrire dans les deux th&#233;matiques ci-dessous.Th&#232;me 1 - Les organisations face aux big data : des m&#233;thodes d&#8217;analyse &#224; la r&#233;flexion critique en passant par les transformations organisationnellesLe d&#233;veloppement rapide des outils et m&#233;thodes visant &#224; exploiter les donn&#233;es, informations massivement accessibles par Internet (bigdata) g&#233;n&#232;re un discours enthousiaste et techniciste. Les big data nous sont annonc&#233;es comme la promesse d&#8217;un avenir radieux : meilleure approche de notre sant&#233;, de notre vie quotidienne, de nos besoins domestiques, etc. Qualifi&#233; de nouvelle r&#233;volution industrielle comparable &#224; celle de la vapeur, le big data annoncerait une transformation profonde de la soci&#233;t&#233; et de nos organisations. Les organisations de sant&#233; portent attention aux big data afin d&#8217;aider les cliniciens dans leur diagnostic (Sybord, 2016), en sant&#233; publique des campagnes de promotion sont con&#231;ues en s&#8217;appuyant sur des analyses men&#233;es &#224; partir de bases de donn&#233;es en &#233;pid&#233;miologie (Dumez, Minvielle et Marrauld, 2015; Colloc et H&#233;nocque, 2016; Summons et Regan, 2016), dans le domaine des relations publiques, les bigdata transforment les pratiques (Mercanti-Gu&#233;rin, 2013), sans oublier les organisations publiques qui cherchent des m&#233;thodes, strat&#233;gies afin de &#171; faire parler &#187; ces donn&#233;es massives et ainsi orienter les politiques publiques (Hamel et Marguerit, 2013).Il est ind&#233;niable que ces donn&#233;es fascinent du fait des potentialit&#233;s qu&#8217;elles laissent entrevoir en terme de performance organisationnelle, de prise de d&#233;cision, de strat&#233;gies (Vayre, 2014; Brasseur, 2013). Mais, le bigdata soul&#232;ve des enjeux techniques, m&#233;thodologiques, organisationnels, communicationnels et &#233;thiques auxquels ils faut r&#233;fl&#233;chir (Cardon, 2012; B&#233;ranger, 2016; Boyd et Crawford, 2012; Parks, 2014; Crawford, Miltner et Gray, 2014). Par exemple, nos organisations vont-elles s&#8217;en remettre uniquement &#224; des algorithmes pour les aider dans leur prise de d&#233;cisions strat&#233;giques ? En quoi l&#8217;introduction de nouvelles m&#233;thodes de traitement et de gestion de donn&#233;es massives&#160; &#160;transforment-elles&#160; &#160;la&#160; &#160;culture&#160; &#160;organisationnelle,&#160; &#160;la&#160; &#160;collaboration&#160; &#160;inter-professionnelle, ou l&#8217;activit&#233; m&#234;me des travailleurs ? Par ailleurs, confront&#233; &#224; des discours optimistes face aux big data, le chercheur ne peut que questionner cet engouement et plusieurs questions m&#233;ritent d&#8217;&#234;tre soulev&#233;es lors de ce colloque :-&#160; Quelle &#233;thique impliquent ces proc&#233;d&#233;s et outils de traitement des donn&#233;es massives ? Quel droit r&#233;git le bigdataet garantit le respect des libert&#233;s personnelles tandis que fleurit un discours quasi-propagandiste qui soutient qu&#8217;un peu moins de vie priv&#233;e permettrait beaucoup plus de bien-&#234;tre collectif ?-&#160; Quels enjeux en termes de communication pour nos organisations ? Comment de telles donn&#233;es transforment-elles les relations avec les clients, les partie-prenantes, et les employ&#233;s? En quoi et comment de telles donn&#233;es peuvent-elles soutenir la communication des organisations ?-&#160;&#160; Quelles questions cognitives pose le big data? Pour Rouvroy (2014), par exemple, les risques &#171; ne tiennent pas tant &#224; une plus grande visibilit&#233;, ou &#224; une perte relative d&#8217;anonymat ou d&#8217;intimit&#233; des individus qu&#8217;&#224; [&#8230;] un court-circuitage des capacit&#233;s d&#8217;entendement, de volont&#233; et d&#8217;&#233;nonciation des individus. &#187; De surcro&#238;t, confier l&#8217;analyse des donn&#233;es &#224; des algorithmes ne revient-il pas &#224; exposer ses connaissances aux risques li&#233;s aux sch&#233;mas cognitifs des concepteurs de ces outils ?-&#160;&#160; Quelles questions le big data pose-t-il aux managers ? Pour McAfee et Brynjolfsson (2012) par exemple, le management avec les big data est un enjeu manag&#233;rial qui commence par la responsabilit&#233; de l&#8217;&#233;quipe de cadres sup&#233;rieurs. Ne risque-t-on pas simplement de voir les managers se porter vers le big data parce qu&#8217;il est &#224; la mode et qu&#8217;il en va de leur image de suivre le courant porteur (Zerbib, 2013) ? Ou parce qu&#8217;ils sont &#224; la recherche d&#8217;une b&#233;quille (walkingstick) (Hafsi et Thomas, 2005) ?Autant de questions et bien d&#8217;autres que soul&#232;ve l&#8217;essor des datas dans &#160;les organisations que ce soit en terme communicationnel, m&#233;thodologique, &#233;thique, etc.Th&#232;me 2 &#8211; Les organisations de recherche face &#224; l&#8217;essor des datasDe plus en plus, les structures comme les centres de documentation, les biblioth&#232;ques, le r&#233;seau de lecture publique, les biblioth&#232;ques sp&#233;cialis&#233;es, les centres d&#8217;archives, doivent int&#233;grer dans leurs modalit&#233;s de gestion et de management des ensembles de donn&#233;es, baptis&#233;s &#171; jeux de donn&#233;es &#187; les obligeant non seulement &#224; compl&#233;ter leur approche, et les int&#233;grer dans leur sch&#233;ma de politique documentaire, tout en consid&#233;rant des sc&#233;narii d&#8217;usages et de besoins pour valoriser ces jeux et les mettre &#224; disposition des usagers. Parall&#232;lement, ces jeux de donn&#233;es, pour la plupart ouverts et gratuits, obligent les professionnels de l&#8217;information et du document &#224; penser des modes de valorisation, d&#8217;information et de m&#233;diation documentaire (Labelle et Le Corf, 2012) pour les rendre visibles, compr&#233;hensibles et accessibles aux publics. C&#8217;est ainsi toute la cha&#238;ne d&#8217;activit&#233;s documentaires qui s&#8217;en trouve modifi&#233;e ; plus que jamais dans l&#8217;histoire de la gestion des ressources, la gestion des datas oblige &#224; consid&#233;rer les autres et les &#233;cosyst&#232;mes d&#8217;information environnants (Millerand, 2012).De plus, les organisations de recherche et gouvernementales sont amen&#233;es &#224; g&#233;rer des donn&#233;es dites ouvertes. Ces donn&#233;es ouvertes d&#233;signent des chiffres, relev&#233;s, mesures, r&#233;ponses &#224; des enqu&#234;tes, statistiques, comptages, et autres donn&#233;es quantitatives collect&#233;es par les organismes publics et mises &#224; disposition en format num&#233;rique sur des plateformes gouvernementales, r&#233;gionales ou locales permettant leur acc&#232;s et leur r&#233;utilisation par les citoyens et les entreprises. Ces donn&#233;es sont collect&#233;es par des chercheurs, des institutions et peuvent permettre d&#8217;&#233;laborer des hypoth&#232;ses, de les infirmer ou de les valider (B&#233;gault, 2011). Les donn&#233;es de recherche, surtout lorsqu&#8217;elles sont issues de projets subventionn&#233;s par des organismes de recherche, sont consid&#233;r&#233;es comme devant &#234;tre accessibles &#224; la communaut&#233; des chercheurs et du public. Elles sont per&#231;ues comme &#233;tant un facteur essentiel de soutien &#224; l&#8217;innovation pour les chercheurs, les d&#233;cideurs et l&#8217;industrie, puisqu&#8217;elles constituent le point de d&#233;part de nouvelles d&#233;couvertes et recherches (Donn&#233;es de recherche Canada, 2011; Australian National Data Service, 2015). Ces donn&#233;es de recherche, apr&#232;s avoir servi aux fins des projets initiaux, se voient le plus souvent perdues parce que non communiqu&#233;es ou non trait&#233;es (Interagency Working Group on Digital Data, 2009; Fondation canadienne pour l&#8217;innovation, 2015). Le d&#233;fi consiste &#224; transformer des donn&#233;es &#233;parses en collections g&#233;r&#233;es, rep&#233;rables et r&#233;utilisables (Australian National Data Service, 2015).Millerand (2012) &#233;voque le travail des professionnels de l&#8217;information sur les donn&#233;es de recherche. Ici entre en jeu une s&#233;quence d&#8217;activit&#233;s documentaires, notamment la collecte, le traitement, le stockage, l&#8217;analyse, l&#8217;acc&#232;s, le partage, la conservation et la r&#233;utilisation des donn&#233;es de recherche. Les m&#233;thodes et outils documentaires doivent s&#8217;adapter aux types de donn&#233;es quantitatives ou qualitatives, structur&#233;es ou non, recueillies dans le cadre des projets de recherche, consid&#233;rant que ces donn&#233;es peuvent &#234;tre accompagn&#233;es non seulement de documents textuels, mais aussi de documents iconographiques, cartographiques, sonores, d&#8217;images en mouvement, de dessins d&#8217;architecture et de dessins techniques. Diverses m&#233;thodes propres aux sciences de l&#8217;information peuvent &#234;tre sollicit&#233;es pour g&#233;rer et mettre &#224; disposition les donn&#233;es de recherche (Sala&#252;n et Arsenault, 2009). Ainsi, les m&#233;thodes de traitement incluent l&#8217;&#233;valuation de l&#8217;information en vue de son &#233;limination ou de sa conservation permanente, la classification (par exemple, hi&#233;rarchique ou &#224; facettes), la description et l&#8217;indexation de l&#8217;information, de m&#234;me que la conservation, l&#8217;acc&#232;s et la diffusion de l&#8217;information. La fouille de textes, pour sa part, permet plut&#244;t &#171; la d&#233;couverte, &#224; l&#8217;aide d&#8217;outils informatiques, de nouvelles informations en extrayant diff&#233;rentes donn&#233;es provenant de plusieurs documents textuels &#187; (Hearst, 2003, traduction libre). L&#8217;acc&#232;s &#224; l&#8217;information doit quant &#224; lui tenir compte des comportements informationnels des utilisateurs, tout en s&#8217;adaptant &#224; la nature des documents (num&#233;riques natifs ou num&#233;ris&#233;s, structur&#233;s ou non structur&#233;s) et &#224; la structure ouverte du Web pour favoriser le libre acc&#232;s.Au c&#339;ur du traitement, de l&#8217;acc&#232;s et de la r&#233;utilisation des donn&#233;es de recherche, se voit pos&#233;e la question de leur durabilit&#233; qui devrait s&#8217;appuyer sur une politique et des modalit&#233;s de gestion concert&#233;es entre chercheurs et professionnels de l&#8217;information.Les chercheurs doivent rajuster leurs pratiques en les articulant au travail des professionnels de l&#8217;information. Ces derniers, qu&#8217;ils soient biblioth&#233;caires, documentalistes ou archivistes, doivent &#224; leur tour coordonner leurs actions afin d&#8217;&#233;tablir un cadre de gouvernance coh&#233;rent au b&#233;n&#233;fice des chercheurs. Il importe de faciliter, tout en les orientant, les pratiques informationnelles sous-jacentes &#224; une culture d&#8217;acc&#232;s et de partage des donn&#233;es de recherche et, au-del&#224; de celles-ci, de la science en train de se faire.Ainsi, nous privil&#233;gierons dans cette seconde th&#233;matique, les propositions interrogeant ces logiques de changement et d&#8217;adaptation, les syst&#232;mes de repr&#233;sentations des divers professionnels de l&#8217;information concern&#233;s, enfin, les premi&#232;res exp&#233;rimentations mises en &#339;uvre.(Bibliographie disponible dans l'Appel de communications.)Consignes&#160;pour&#160;la&#160;soumission&#160;d&#8217;une&#160;proposition&#160;Toute proposition de communication devra &#234;tre envoy&#233;e aux adresses courriels suivantes : sylvie.grosjean@uottawa.ca / cmarcon@poitiers.iae-france.fr / &#160;monica.mallowan@umoncton.caet au plus tard le 27 janvier 2017 (nouvelle date limite).&#160;La proposition devra &#234;tre r&#233;dig&#233;e en fran&#231;ais et comprendre les &#233;l&#233;ments suivants :&#160;1.Sur une premi&#232;re page (Anonyme)Le titre de votre communication (au maximum 180 caract&#232;res espaces comprises) qui &#233;tablit un lien avec le texte de cadrage du colloque)Le th&#232;me dans lequel elle s&#8217;ins&#232;re (voir l&#8217;appel)Un r&#233;sum&#233; (au maximum 1 500 caract&#232;res espaces comprises) qui permet de situer la communication dans le cadrage g&#233;n&#233;ral du colloque sur les m&#233;thodes et strat&#233;gies de gestion de l&#8217;information par les organisations : des &#171; big data &#187; aux &#171; thick data &#187; . Il doit aussi contenir des &#233;l&#233;ments de probl&#233;matique, un ou des objectifs de recherche, un cadre conceptuel ou de r&#233;f&#233;rence, la m&#233;thodologie ainsi que des r&#233;sultats de recherche annonc&#233;s ou attendus.4-5 mots cl&#233;s&#160;2.Surune seconde pageLe nom du ou des auteur(s), adresse postale, num&#233;ro de t&#233;l&#233;copieur, num&#233;ro de t&#233;l&#233;phone, courrier &#233;lectronique, le statut, d&#233;partement, &#233;tablissement de rattachement de(s) auteur(s)&#160;3- Sur une troisi&#232;me page, la proposition de communication doit comprendre : Une proposition de 6000 signes espaces compris (maximum) en format Times New Roman, caract&#232;re 12 et interligne simpleUn plan de la communicationLes r&#233;f&#233;rences bibliographiques mobilis&#233;es&#160;Les propositions de communication feront l&#8217;objet d&#8217;une &#233;valuation en &#171; double aveugle &#187; par les membres du comit&#233; scientifique. Les communications s&#233;lectionn&#233;es seront r&#233;parties en ateliers th&#233;matiques.&#160;D&#233;cision du comit&#233; scientifique : F&#233;vrier/mars 2017&#160;PublicationNous envisageons une publication dans la Revue COSSI. Les personnes souhaitant soumettre leur texte complet &#224; &#233;valuation pour une publication devront le faire pour le 15 juin 2017. Des pr&#233;cisions concernant la revue et le format des textes pour publication seront donn&#233;es lors du colloque.&#160;Pour de plus amples informations relatives au congr&#232;s, nous vous invitons &#224; consulter le site de l&#8217;ACFAS : http://www.acfas.ca/evenements/congres.&#160;Comit&#233; scientifique du COSSI 2017Fran&#231;ois Brouard, Universit&#233; Carleton, Ottawa, CanadaAida Chebbi, Institut Sup&#233;rieur de Documentation, Universit&#233; de la Manouba, TunisieAnne Cordier, ESPE, Universit&#233; de Rouen, FranceJacqueline Deschamps, Haute &#201;cole de Gestion de Gen&#232;ve, SuisseYves de Champlain, Universit&#233; de Moncton, Campus de Shippagan, Nouveau-Brunswick, CanadaViviane du Castel, Institut Sup&#233;rieur Europ&#233;en de Gestion, Paris, FranceArnaud Diemer, Universit&#233; Blaise Pascal, Clermont Ferrand, FranceRaja Fenniche, Institut Sup&#233;rieur de Documentation, Universit&#233; de la Manouba, TunisieGustavo Gomez-Mejia, Institut Universitaire de Technologie, Universit&#233; de Tours, FranceSylvie Grosjean, D&#233;partement de Communication, Universit&#233; d&#8217;Ottawa, CanadaMarcel Lajeunesse, &#201;cole de biblioth&#233;conomie et des sciences de l&#8217;information, Universit&#233; de Montr&#233;al, Qu&#233;bec, CanadaMariannig Le B&#233;chec, Institut d&#8217;Administration des Entreprises, Universit&#233; de Poitiers, FranceAnne Lehmans, Universit&#233; de Bordeaux, FranceVincent Liqu&#232;te, ESPE Aquitaine, Universit&#233; de Bordeaux, FranceH&#233;l&#232;ne Madinier, Haute &#201;cole de Gestion de Gen&#232;ve, Suisse &#160;Monica Mallowan, Universit&#233; de Moncton, Campus de Shippagan, Nouveau-Brunswick, CanadaChristian Marcon, Institut d&#8217;Administration des Entreprises, Universit&#233; de Poitiers, FranceDominique Maurel, &#201;cole de biblioth&#233;conomie et des sciences de l&#8217;information, Universit&#233; de Montr&#233;al, Qu&#233;bec, CanadaNicolas Moinet, Institut d&#8217;Administration des Entreprises, Universit&#233; de Poitiers, FranceFlorence Ott, Universit&#233; de Moncton, Campus de Shippagan, Nouveau-Brunswick, CanadaFabrice Papy, Universit&#233; de Lorraine, FrancePierre-Michel Riccio, &#201;cole des Mines d&#8217;Al&#232;s, FranceSahbi Sidhom, Universit&#233; de Lorraine, FranceShabnam Vaezi, Institut Universitaire de Technologie, Universit&#233; de Tours, FranceAndr&#233; Vellino, &#201;cole des Sciences de l&#8217;information, Universit&#233; d&#8217;Ottawa, CanadaLise Verlaet, Institut des technosciences de l&#8217;information et de la communication, Universit&#233; Montpellier 3, France