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https://congressps.sciencesconf.org/ArgumentaireL’utilisation croissante des « données massives » dans de nombreux domaines scientifiques et techniques, depuis les sciences du climat jusqu’aux sciences de la santé en passant par l’exploitation des réseaux sociaux à des fins diverses d’explication, de prédiction ou de décision, soulève des questions nouvelles pour la philosophie des sciences. Qu’a-t-elle à dire de l’irruption des données massives dans tous ces champs ? En particulier, comment modifie-t-elle la pratique scientifique ?Données massives et données. Qu’est-ce qui distingue les données « massives » des données en général ? La première question est peut-être de savoir s’il existe une masse critique de données à partir desquelles elles peuvent être dites « massives » et comment définir ce seuil, ou bien si c’est à cause d’une certaine manière de traiter un même corps de données qu’elles peuvent (ou non) être dites « massives ». On peut aussi se demander si la disponibilité d’une grande quantité de données a déclenché un changement dans la pensée scientifique, ou bien si la recherche d’une grande quantité de données a suivi un tel changement.Données massives et algorithmes. Les données massives se caractérisent par une automatisation du traitement et par la constitution d’un ou plusieurs algorithme(s), notamment des algorithmes d’apprentissage. Qu’est-ce qu’un algorithme ? Quelles sont les potentialités et les limites de ces algorithmes ?Intelligibilité et données massives. Quoique l’algorithme ne soit pas une nouveauté, sa généralisation, sa complexification et sa performance conduisent à s’interroger sur une mutation du rapport de la pensée scientifique à ses objets : moins direct, de supervision davantage que de vérification intégrale, ce rapport doit désormais compter avec la « boîte noire » d’un algorithme. Quel impact sur la nature de la pensée scientifique ? La science fait-elle désormais l’économie de théories ? Que signifie l’expression data-driven science ?Qualité des données massives. La massification des données limite la possibilité de contre-vérification ou de croisement. Est-ce que leur grande quantité compense l’inévitable problème de la qualité des données massives, ou bien n’obtient-on en sortie du traitement que la qualité même des données entrées, selon le principe : garbage in – garbage out ? Qu’est-ce que le passage aux données massives change au régime de la preuve dans les différentes sciences ?Structure et conservation des bases de données. Au-delà de la question de l’information retenue dans une base de données, se pose aussi la question de la structuration de cette information : quelle ontologie pour les données massives ? Comment se font et comment devraient se faire les choix de standards ? Comment exploiter des données structurées de manières différentes ? Se posent aussi des question de conservation, notamment, comment se conservent les données face à la menace d’obsolescence du format dans lequel elles sont conservées (changement de logiciels ou de version de logiciels)?