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Recherches digitales et production
des données, bouleversement
des épreuves pour le chercheur en SIC

Entre les données désirables et les données accessibles, entre les recommandations idéales, théoriques et méthodologiques faites et les conceptions de chacun, il existe une notable différence.

R. Estivals, Les sciences de l’écrit, 1993, p. 6.

Introduction

Le « tournant digital » de la société est désormais une évidence même si sa définition fait encore débat dans les milieux académiques. À tout le moins, il est possible de dire que les technologies qui y sont impliquées permettent une explosion, d’interfaces interconnectées à des systèmes d’information globaux. Un ensemble, chaque jour plus important, de phénomènes est médiatisé par des interfaces qui fonctionnent comme des dispositifs signifiants enregistrant des données (data). Des millions de traces sont, chaque seconde, stockées dans des bases de données et dans des serveurs de fichiers. Ordinateurs, tablettes, smartphones, caméras, objets mobiles sont un essaim de capteurs au service d’une production d’archives qui échappent à toute forme de régulation. Les sciences humaines et sociales ont été dans ce contexte, elles aussi, touchées par la digitalisation des traces et toute la valorisation de la donnée. Le passage du mémorisable au prédictif ouvre sur des enjeux économiques, politiques et scientifiques qui reconfigurent profondément la structure des actants dans la production de savoir.

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Cet article propose une contribution critique du « tournant digital » des SIC. Comment un régime neuf de la trace engendre-t-il un remaniement profond du document entendu comme source du savoir ? Comment cette numérisation du signe fait-elle entrer l’algorithme dans un outillage du chercheur ? Comment cette masse de traces, produites parfois en temps réel, redessine les collaborations scientifiques, voire remet au goût du jour une inter ou transdisciplinarité ? Notre terrain critique est l’aboutissement de deux projets de recherche innovants en sciences de l’information et de la communication et en sociologie qui semblent dessiner une prise de position pratique « commune ». Ces travaux viennent éclairer les changements majeurs à l’œuvre dans la recherche en communication numérique1. À travers l’étude critique de ces réalisations scientifiques récentes, engageant des méthodes digitales issues tant des SHS que de l’informatique et du monde professionnel, nous interrogeons cette nouvelle économie scientifique en trois moments dans la volonté de dégager les nouvelles pratiques opérationnelles en humanités digitales et numériques.

Dans un premier temps, les datafications des corpus et les données massives ouvrent un champ de pratiques hybrides en mutation. Nous voulons souligner les dynamiques induites par une économie numérique du document, où le mémorisable devient une source de revenus et donc de pouvoir. Dans un second temps, nous abordons le passage entre data et corpus engageant les recherches algorithmiques dans un processus de signifiance qui tente de dépasser les oppositions traditionnelles entre « quanti » et « quali ». Enfin, dans une troisième partie, il apparaît que les enjeux des études digitales rendent nécessaire une interrogation sur le statut et l’autonomie des agencements de chercheurs dans la perspective d’un questionnement et d’un dialogue entre les disciplines.

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Le document digital et les données :
l’épreuve de l’accès aux données

Les problèmes documentaires renvoient à une histoire du document qui redistribue les relations entre la mémoire et l’oubli, le visible et l’invisible2. Avec le digital, la documentologie comme science du document3 connaît une nouvelle étape de problématisation au sein des SIC qu’il nous faut expliciter afin de mieux éclaircir les enjeux de la recherche dans le domaine. Trois points peuvent être successivement évoqués pour en décrire la dynamique : le témoignage, l’accessibilité et l’interconnexion. Ces trois « épreuves » du document numérique permettent de mieux saisir les voies de la documentologie de notre temps en ce qu’elles redéfinissent l’épistémè des savoirs numériques.

Le défi de l’hétérogénéité des données massive
face à l’information et à la connaissance

Séries binaires enregistrées en bases de données, fichiers numériques, codes informatiques : cette pluralité de formats liée à la convergence des régimes documentaires apparaît comme la première épreuve du chercheur en SHS. Les dispositifs digitaux sont la source d’une production de documents très hétérogènes, constitués de couches multiples et imbriquées de traitements, qui viennent bousculer les techniques traditionnelles de l’enquête4. Notons d’abord l’existence de l’immense corpus possible en temps réel des conversations5 auquel il faut ajouter les formes variées de l’éditorialité numérique6 qui sont autant de traces des échanges. Ajoutons à cela que ces traces sont de plus en plus hétérogènes 158dans leurs formats. Image, vidéo et son, par leur massification dans les échanges intersubjectifs, interrogent la place des méthodes visuelles en SHS face à des corpus de plus en plus multimédias. Il faut adjoindre à cela l’ensemble des documents produits par des captations de comportements (caméras, téléphones mobiles, capteurs autonomes, objets connectés, etc.) qui engendrent une surveillance généralisée dans un quantify self plus ou moins volontaire7. Ces captations numériques ont pu paraître comme une promesse d’un témoignage généralisé dont les sciences seraient l’un des bénéficiaires (loin derrière l’industrie de l’attention). Mais pour chacun de ces systèmes sociotechniques, la première des prudences scientifiques n’est-elle pas d’interroger l’écart entre l’usage et ses traces ?

La production des données est en réalité le symptôme d’une extension indéfinie de la captation du monde dont le « ghost » numérique n’est qu’un sous-ensemble8. Derrière les données se pose le problème de la capacité de la signifiance compris comme processus interprétatif qui mélange une culture matérielle et une culture logicielle9. Si l’information est le résultat d’une trace au service d’une intention, il faut en conclure que les données impliquent toujours un traitement vu comme processus de signifiance problématique10. C’est donc à une volonté de savoir que la data doit être assignée pour assurer la production d’une connaissance à partir de l’information. La promesse de la data science réside dans un découplement entre collecte a priori généralisée du monde et problématisation de l’enquêteur finie et a posteriori. Mais la multiplicité des rationalités de la captation11 implique, comme préalable à la connaissance, la construction d’un cadre de « traduction » où les traces accessibles émergent comme première étape de la signifiance.

Nous faisons désormais face à un territoire de la donnée si vaste qu’il transforme chaque chercheur en archéologue (c’est-à-dire aussi en géologue). Le chercheur dans les humanités digitales va devoir puiser 159dans la tradition archivistique des sciences historiques pour élaborer son nouvel éthos. Cependant, il n’est plus dans un terrain fait de raretés enfouies dans une terre familière (qu’elle soit de glaise ou de papiers), mais, au contraire, face à des signes numériques abondants, toujours traces secondes d’un monde familier disparut. Un terrain médiatisé par de fortes compétences numériques qui nécessite, pour le scientifique, un outillage de traitement de la data non encore stabilisé. Ce bouillonnement d’innovations continues (et dont l’intelligence artificielle pointe un voyage vers l’inconnu) ouvre un nouvel horizon d’épreuves pour nos disciplines12 si elles veulent s’engager dans la compréhension des mondes massivement captés.

L’accès à des données structurées :
de l’open access à l’open science

Si la complexité de la donnée est une épreuve a priori nécessaire au processus de savoir, la question de l’accessibilité des données et des documents apparaît, donc, comme la seconde épreuve des humanités digitales13. L’accès à ces données pose des limites matérielles qui sont autant de révélateurs de la reconfiguration des jeux d’acteurs dans l’économie des savoirs. Le caractère globalement privé de la propriété des données est le premier frein à la production du savoir. La confidentialité, le respect de la vie privée et la nécessaire anonymisation apparaissent comme le second frein à leur utilisation. Enfin, la question encore délicate de l’usage de ces données a posteriori à des fins de recherche et du consentement du sujet pose un troisième frein non pas tant juridique qu’éthique14. Alors même que la signifiance de la data dans un processus de recherche s’impose comme une question délicate, il faut aussi construire les conditions d’accessibilité des données pour fabriquer des corpus constitués à des fins de recherche15.

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Plusieurs possibilités s’offrent au chercheur qui voudrait s’engager dans les études digitales. La première voie que peut prendre le chercheur est d’actualiser les pratiques d’enquête en se dotant des nouveaux outils numériques de captation. Si l’enquête en ligne est d’ores et déjà devenue un classique, l’expérience récente de l’ANR Algopol16, visant à construire un capteur des données des profils Facebook des utilisateurs, a montré la capacité d’innovation des nouvelles méthodes digitales en matière d’enquête sur les réseaux sociaux. Le Projet My Web Intelligence17 qui vise à développer un outil d’absorption et de gestion d’un corpus web ouvert et hétérogène élargit la logique de la démarche à l’ensemble de l’éditorialité publique en ligne en captant les expressions hétérogènes du web en un corpus centralisé directement utile à la recherche.

La seconde voie d’accès des données vise à contractualiser (de façon pécuniaire ou pas) avec les détenteurs de ces ressources leur usage au service de problématiques de recherche. L’enjeu ici étant de connaître la nature et la structure de ces données comme condition de réalisation des projets de recherche et de pouvoir formaliser les contrats de collaboration public-privé dans un champ peu habitué à voir les entreprises devenir des acteurs de la connaissance18. Facebook, à l’instar de tous les géants du web, a développé un programme académique de collaboration avec la recherche au sein de sa division Facebook Research qui a tout d’une politique de recherche19. Mais doit-on laisser aux seuls géants du web l’initiative d’une telle ouverture aux données et aux traitements ? N’y-at-il pas en la matière une véritable politique publique dans le soutien à l’ouverture des données au service de la recherche qui serait appuyé par le cadre législatif ? Où en est-on des projets d’archivage public du web20 ?

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La troisième voie enfin, initiée par le mouvement de l’Open Data search21, est celle d’un partage ouvert des données de la recherche en SHS afin de constituer des corpus communs et réutilisables22. Les enjeux de normalisation et de développement en cours ouvrent peut-être un nouveau moment pour l’accessibilité des données à des fins scientifiques. Cette voie déboucherait alors sur une rencontre des disciplines23. L’Institut pour les Sciences Sociales Quantitatives (IQSS) de l’Université de Harvard, à l’origine du projet Dataverse auquel participent déjà de nombreux laboratoires européens, est un des pionniers en la matière24.

L’enjeu d’une interconnexion
des données vers des archives ouvertes

Une des questions majeures de l’accessibilité des données pour la recherche repose sur l’interconnexion25. En effet, au-delà des banques de données de la recherche, une accumulation de la connaissance est possible si des corpus répartis ont la possibilité de s’interconnecter par des architectures et des nomenclatures communes. La TEI est aujourd’hui un des projets les plus aboutis dans la réflexion d’un (ré)encodage commun à des corpus d’humanités numériques26. Dans ce cas, ce qui relie les enquêtes singulières serait une même définition de l’individu. Une sorte de métacodage d’un comportement (l’éditorialisation numérique 162par exemple) permettrait de normaliser collaborativement les corpus de recherche et leur constitution dans le but d’une mise en commun. Une autre piste s’appuie sur les corpus partagés permettant des collaborations qui permettent à plusieurs projets de recherche de travailler sur une population d’individus (au sens statistique) commune, mais en variant les protocoles de recherche. Cette voie « additive » consisterait à cumuler, deux ou plusieurs études ayant en commun les individus de l’enquête (l’actant ou les phénomènes). Sur le modèle des études en cohorte, cette approche multiplierait les regards sur un actant ou sur des phénomènes. Enfin, une troisième piste, encore plus intégrative, vise à étudier plusieurs itérations d’un même protocole de recherche faite sur des populations aux définitions plus ou moins similaires (avec au minimum une constante différenciante) dans une approche comparative. Cette conduite considère que chaque enquête forme une variation à l’intérieur d’une enquête globale reposant sur des objets communs. En tout état de cause, ces formes d’interconnexions nécessitent une volonté de normalisation et des standards favorisant l’interopérabilité des données.

Dans les mondes du digital, l’interopérabilité est la question fondamentale depuis l’origine. Sur ce modèle, l’interopérabilité des recherches en SHS pourrait vite devenir un enjeu crucial. Dans le cadre du projet My Web intelligence, la possibilité de partager un même corpus de pages web caractérisées par une nomenclature centrale, mais ouverte à la construction de formulaires de qualifications spécifiques à chaque recherche est un enjeu majeur des développements à venir. Une même population de pages peut être sujette à des qualifications, des analyses et des interprétations diverses, voire concurrentes. Le problème des dispositifs à venir est bien celui d’une invention d’un dialogue réglé entre les disciplines autour d’un corpus partagé27. Autour de l’acte de communication d’une part et de son enregistrement, d’autre part, des objets communs pourraient permettre d’établir les fondements d’un travail collectif critique. Le document et l’archive normalisée deviendraient alors la plateforme d’une science partagée.

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La signifiance algorithmique
au service de la recherche

Si l’on définit la signifiance comme le procès d’un travail sur la donnée qui la fait passer de l’information à la connaissance, force est de constater la nécessité d’un cadre théorique qui repose sur le lien entre supports, signes, et information28. Toute l’algorithmisation à la source du document numérique29 subit des recadrages multiples dans le processus de recherche en humanités digitales. Les activités d’enrichissement, de modélisation et de contextualisation par les algorithmes sont une nouvelle série d’épreuves nécessaires au développement du « tournant digital » qui doit fonder les nouvelles compétences du chercheur en SHS.

L’enrichissement des données ou le recodage

L’activité de recherche traditionnelle traite très rarement des données premières ; elles lui sont souvent fournies. Aussi, il faut un long travail de nettoyage et de recodage de ces données en formes secondes pour pouvoir répondre à une problématique. Et c’est précisément dans ce champ que le traitement algorithmique a connu ses innovations les plus remarquées. Extraire des données complexes des items utiles, par un processus de requalification des données grâce à des outils numériques, n’est pas un phénomène récent. Mais nous constatons un flux d’innovation (plus par diffusion que par invention) rendu nécessaire par l’épreuve de gérer de grandes masses de données. Ces innovations par la multiplication d’outils de recherche ne cessent d’interpeller le chercheur en humanités digitales au point de remettre en cause son portefeuille de compétences. L’opération d’annotation repose sur une grande diversité de méthodes pouvant fonder une science de l’écrit autour d’une herméneutique révisée. L’analyse stylistique des textes, la classification thématique automatique, la lemmatisation des paragraphes, la détection des noms propres, des lieux et places, la classification affective… ne sont 164que les prémices d’un traitement automatique du texte (ou de la langue) en vue d’une problématique de classification assistée par ordinateur30.

Le traitement des corpus d’images ou de vidéos numérisées connaît également des évolutions significatives. Les recherches avancées en analyse d’image, notamment sous l’impulsion de Google (Google Vision Analysis) et Amazon (Amazon rekognition), permettent la reconnaissance faciale, la localisation géographique, l’analyse des pratiques (comme dans la recherche d’images pornographiques), la présence d’objets grâce à des algorithmes d’identification issus de la recherche en intelligence artificielle31. Enfin, la détection des empreintes audio permet aujourd’hui une transcription en texte, une identification de la voix, des contenus similaires, etc. Dans les sciences historiques, la transcription des manuscrits scripturaires en textes numérisés a été un des moteurs de l’innovation dans le mouvement de la reconnaissance d’image en SHS32.

Cette activité de recodage forme l’activité essentielle d’une science de l’écriture. Nous avons ici les bases d’une ingénierie des connaissances dont les orientations peuvent être mises au service d’un renouveau du programme de formation en humanités digitales33 en permettant effectivement de travailler sur de très grands corpus à faible coût. Il ne s’agit pas ici de plonger dans une « passion algorithmique », mais bien de s’engager dans un processus d’innovation mesuré et prudent remettant en cause les frontières entre qualitatifs et quantitatifs34. Les nouvelles formes d’opérationnalité des hypothèses, difficiles à mettre en œuvre jusque-là, ouvriront par là même de nouvelles formes de problématisation dans un cercle dynamique et créatif.

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La modélisation des algorithmes :
régression, classification et clusterisation

La fonction des algorithmes l’aide à l’interprétation des données par un principe d’automatisation en étudiant les corrélations statistiques entre les variables. Cette activité forme un des éléments avantageux de la recherche. L’implémentation récente des logiciels prédictifs (que nous préférons appeler « interprétatifs ») en briques logicielles permet l’analyse des relations entre plusieurs variables afin de les classer et de les lier en des catégories. Dans ce foisonnement d’innovation, il existe trois groupes d’algorithmes qui sont présentés dans le tableau suivant :

	objectif
Algorithme de régression	modéliser en équation la relation d’une variable avec plusieurs variables sur la base de leur variabilité concomitante
Algorithme de classification	établir une relation statistique sur la base des coprésences de modalités de variables entre les réponses à certaines questions et la réponse à une question précise en analysant le poids de chacune des relations explicatives
Algorithmes de clustering	Ranger les réponses à une série de variables en structures récurrentes afin de faire apparaître des régularités entre les réponses d’une enquête sous forme de typologie formelle ou « profil »

Tab. 1 – « Typologie des algorithmes interprétatifs ».

Le progrès de la recherche en intelligence artificielle dans le traitement des variables permet aujourd’hui de travailler avec une immense quantité de réponses sur de nombreuses dimensions (nombre de variables très grand). Les langages open source comme R ou Python en facilitent l’usage à condition que la communauté des chercheurs puisse accéder à des formations adéquates. Il ne s’agit pas ici de transformer chaque chercheur en SHS en informaticien, mais de le doter d’une culture suffisamment solide pour en faire un utilisateur plus ou moins engagé dans l’usage de ces algorithmes. Les critiques se sont basées plus sur les 166limites d’une idéologie messianique que sur une véritable évaluation de leurs usages35. Mais l’émergence des chercheurs en humanités digitales permet de pouvoir appréhender leur emploi d’une façon plus constructive. Les recherches récentes en SIC et en sociologie du web ont montré la pertinence de ces algorithmes. Dans l’étude de l’ANR Algopol, citée précédemment, l’utilisation du K-Mean, un algorithme de clusterisation, a permis de dégager une typologie comportementale de l’éditorialité sur Facebook très riche en informations36. Plus généralement, la massification des données numériques rend nécessaire ces outils pour en tirer une classification préalable à l’exploration assistée.

La contextualisation structurale des documents :
des relations réelles aux relations logiques

Avec l’apparition des études digitales, l’hypertexte fut mis à l’honneur dans la littérature grise de SHS. La nature interreliée des documents renvoyait à la tradition bibliologique d’étude de la citation qui puise ses sources dans la scientométrie. Le document est contextualisé, tant en matière sémiotique qu’au niveau sémantique, par des relations qui le « situent » à l’intérieur d’un corpus. Au tournant des années 90, le réseau est devenu une figure à la fois paradigmatique et heuristique de la société37. L’explosion du web a nourri l’impérieuse nécessité de le mettre au goût du jour. Depuis 2009, des logiciels comme Gephi des frères Jacomy ont fait sortir de la confidentialité, en France, les méthodes en analyse structurale des réseaux. Ce logiciel lui-même est le résultat d’un engouement majeur, outre-Atlantique, pour des méthodes opérationnelles d’analyse des réseaux.

Si les cartographies de liens ont régulièrement impacté les démarches scientifiques, c’est souvent au détriment d’une véritable analyse de réseaux. À la base, il s’agit d’une structure en double enquête sur, d’une part, une population d’individus et d’autre part sur un relevé de leurs relations (des pages et leurs hyperliens, des entreprises et leurs transactions, des individus et leurs interactions). L’analyse d’un réseau est une méthode statistique qui développe des algorithmes pour traiter les liens de chaque nœud, afin 167de décrire sa structure. Ces algorithmes sont de deux natures : ceux qui informent sur le réseau dans une perspective holiste et comparatiste, ceux qui informent sur la place du nœud dans un réseau donné. Les sciences de l’information et de la communication utilisent ces méthodes notamment dans la réflexion qu’elles portent sur l’hypertextualité38. En étudiant les pages web traitant des humanités numériques et digitales, l’analyse holiste du réseau a permis d’appréhender la structure d’une communauté savante et les facteurs pesant sur la socialisation des auteurs39. L’étude de l’ANR Algopol est encore plus emblématique, car elle couple l’usage d’un algorithme interprétatif pour comprendre les comportements et une analyse des réseaux pour situer les acteurs40.

Un horizon des réseaux de chercheurs
est-il possible ?

La tradition des SHS depuis la fin du 19e siècle fut souvent le résultat d’une recherche personnelle originale pouvant, seulement ensuite, faire « école » en empruntant des canaux particuliers (revues, sociétés savantes, congrès, etc.). Pour autant, nous avons vu que face à l’architectonique digitale, la somme des compétences et des techniques en jeu ne permettait plus le travail d’un seul41. Cette situation est-elle en passe de changer ? Sommes-nous, face aux enjeux de la donnée et de la méthode digitale, en présence d’une injonction du collectif de recherche en SHS, seul garant d’un développement « contrôlé42 ».

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Mathématiques, Informatique
et SHS autour d’un enjeu partagé : comprendre l’humain

La dernière épreuve des humanités digitales est d’ordre social. Si les informaticiens et les statisticiens ont leurs propres préoccupations, ces trois dernières décennies, les sciences (et les écoles) de l’ingénieur ont su faire émerger une approche hybride orientée vers la résolution de problèmes. Comprendre l’humain a toujours été une préoccupation d’une partie des chercheurs en sciences informatiques et mathématiques. De la cybernétique au cognitivisme, ces chercheurs nous ont montré la capacité des mathématiques et de l’informatique à penser l’humain et la société. Franck Rebillard43 nous rappelle qu’encore récemment, avant même l’émergence des digital methods, ce sont bien les informaticiens et les mathématiciens qui se sont engagés à transformer les champs d’études des SHS. Avons-nous encore les moyens de retarder cette alliance des compétences aux risques de l’échec de nos projets d’humanités numériques44 ? Sans une incitation majeure d’une politique de la science engageant les ressources et les formations, a-t-on une chance d’assurer le passage des débats a priori à une série de projets construisant des sciences en action ?

Pourtant comme le souligne Jean-Guy Meunier45, la modélisation scientifique révèle une très grande proximité entre les sciences qu’elles soient humaines ou des matériaux et du vivant. Le processus de modélisation formelle, matérielle et conceptuelle qu’il propose pour les humanités digitales souligne le lien entre les différentes disciplines. L’engagement du chercheur en SHS dans les processus de traduction numérique pose la question de la « distance informationnelle » médiatisée46 que le chercheur ne manquera pas d’avoir avec la gestion informatique de son corpus numérique. Franck Rebillard, dans la critique qu’il porte sur la recherche des mêmes dans un grand corpus, montre bien la limite 169d’une vision purement informatique de la traduction en SHS. Le simple usage de Google dans la constitution d’un corpus numérique place le chercheur dans la nécessité d’inventer, voire de bricoler des voies d’accès aux données qui sont autant de négociations avec une modélisation informatique d’une pratique non destinée à l’approche scientifique. Une fois passés les évidents appels à la prudence scientifique, il faut bien nous engager dans la rénovation des sciences sociales47 par une pratique innovante de nouveaux agencements scientifiques.

Des formations au service du nouveau lettré du digital

La formation au code informatique connaît une longue histoire dans les institutions scolaires. Au cœur de cette politique publique, une tension très forte existe entre un discours d’autonomisation des élèves et une politique d’équipement et de soutien aux industriels du secteur numérique. Entre une vision de formation des citoyens à la puissance du code produisant, au cœur d’outils modulables et open sources, des œuvres collaboratives et celle d’un étudiant compétent dans l’usage des boîtes noires des solutions ergonomiques du marché au service de son insertion professionnelle, la question de la littératie numérique48 est au cœur d’une problématisation conflictuelle du rôle de la formation dans les sociétés numériques. Du Plan Informatique Pour Tous (IPT) en 1985 au C2I des universités en 2002, on a vu émerger le mythe du digital native qui n’a besoin que d’un accompagnement professionnalisant dans une supposée maitrise des usages numériques qu’il aurait acquis spontanément dans une maison fortement dotée. Pourtant cette logique, entièrement soumise à la compétence professionnelle et à l’employabilité, a fait le deuil, si ce n’est a enterré, la figure du lettré numérique capable de passer de la lecture à la production du sens, de l’usage à la critique, de la compétence à la programmation dans un nouvel environnement de production de sens où il serait apte à interroger sa place. Compréhension, déconstruction, programmation, production des nouveaux schèmes de connaissances à l’heure des dispositifs numériques n’ont guère avancé alors même que l’on fête joyeusement la révolution internet qui a, en 2019, 30 ans.

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Que ce soit par une approche de vulgarisation mutuelle ou dans une approche projet, nous faisons le pari que les conditions d’une véritable hybridation disciplinaire se fonderont sur l’innovation des programmes de formations interdisciplinaires au cœur des écoles d’ingénieurs et des écoles doctorales en SHS49. En relation avec la formation d’un « lettré du digital50 », il est possible de décliner l’importance de la formation des chercheurs en SHS autour de trois recommandations qui pourraient bien former un cadre pour les sciences de l’écrit.

–Recommandation no 1 : Appuyer une approche conceptuelle (interprétative et dialogique) en rapport avec une approche fonctionnelle évite le danger d’un primat du « code informatique » sur le langage naturel. L’insertion du numérique au cœur des projets SHS doit être l’occasion d’interroger le code informatique dans ce qu’il fait au processus de véridicité.

–Recommandation no 2 : Favoriser les rencontres matérielles autour des algorithmes interprétatifs. Des avancées sont possibles avec des réseaux qui associent, dans l’expérimentation, les chercheurs de différentes disciplines. L’architecture distribuée open source incarne une démarche de coopération et d’alternative critique qui marche. Le développement, et le financement de prototype ouvert peuvent servir de base à cette approche critique pragmatique.

–Recommandation no 3 : Passer des emplois « occultes » des technologies dans la recherche, sur un modèle de sous-traitance, à un emploi réfléchi par une maîtrise de pratiques intégrées dans un projet pensé avant tout comme un collectif basé sur des transferts de compétences et du co-apprentissage.

Au sein de l’université, les URFIST51 peuvent jouer un rôle fondamental dans la montée en compétence des chercheurs en SHS par un travail d’adaptation de leur programme de formations aux enjeux des humanités numériques. Les humanités digitales ne peuvent s’imaginer sans la formation de chercheurs capables de naviguer d’une formalisation 171mathématique à une formalisation conceptuelle en passant par une formalisation informatique52.

L’écrit comme base d’un discours commun à-venir

Nous proposons alors de chercher un langage commun à partir de l’écriture qui est un objet transversal à toutes les démarches scientifiques. Les sciences de l’écrit possèdent un passé qui consistait à repositionner l’écriture dans la perspective de la communication : « L’écrit, mémoire objective de l’écrivant est perçu, décodé, compris par l’acte de lecture. La transformation de l’objet écrit en document réel, subjectivise à nouveau le message. L’acte de communication, de mise en commun se réalise. Mais cette transformation de l’écrit en document introduit une nouvelle notion : l’information. L’information, c’est le contenu, le sens, la connaissance mise à l’intérieur d’une forme. On comprend mieux pourquoi la mémoire fixée dans le médium, devenant document, fournit une information53. » Aujourd’hui, une nouvelle synthèse est nécessaire, dès lors que l’acte de lecture se fait en fonction d’un stock énorme de formes et de connaissances mémorisées sur les supports que sont les serveurs et les bases de données. Le processus initié par le « tournant digital » dans la communication écrite associe un circuit informationnel auquel viennent se superposer un circuit interprétatif et un circuit dialogique.

Les sciences de l’écrit partent du document pour comprendre les conditions de possibilités de son existence. Production, édition, distribution et usages, les sciences de l’écrit ont toujours développé un art exégétique pour reconstruire le processus complet de la communication. Avec l’émergence du document électronique, de nombreux chercheurs en SHS ont su dépasser la stupéfaction sociotechnique pour réinterroger l’objet des humanités digitales à l’aune de ce nous appelons comme science de l’écrit. De la documentarisation54 à l’extension progressive du 172concept d’éditorialisation55, la recherche sur le document électronique montre la nécessité d’appréhender le document dans toute l’épaisseur de son existence56. Il s’agit alors de comprendre que pour chaque document électronique il faut, sur un premier axe, interroger tout le processus de production de document tout en déclinant cette description sur un second axe, au regard d’une contextualisation technologique, sémiotique, économique, sociologique et politique. Or notre thèse consiste à rappeler que cette approche est le fondement même des sciences de l’écrit à l’origine de la création des Sciences de l’Information et de la Communication. Les humanités digitales seraient alors comprises comme un nouveau moment des sciences de l’écrit.

Dès l’origine, cette « position » a favorisé de nouvelles alliances entre les démarches quantitatives et qualitatives. Elle permet de s’orienter vers une « archi-écriture » qui rassemblerait les dimensions suivantes : paléographique, grammatologique, philologique, informatologique. Cette approche suppose un dialogue entre des méthodologies endogènes et exogènes. C’est dans ce croisement des méthodes que se trouve remis en question le blocage épistémologique suivant : « L’introduction de la statistique dans les sciences humaines a été l’une des conditions de leur essor aux 19e et 20e siècles. Néanmoins la statistique n’élimine pas totalement, la subjectivité. Celle-ci intervient au départ dans les présuppositions et les hypothèses, et à l’arrivée, après l’observation, au niveau des interprétations57. » La différence entre sciences humaines et l’approche statistique, sans demeurer invalide, se rétrécit lorsque l’alliance du logiciel et du matériel permet une plus grande facilité de la calculabilité manipulatoire. C’est de la synthèse entre une imagination créatrice et un solide usage de la statistique que 173peut naître une transdisciplinarité qui, si elle demeure à l’ordre du jour, est assez difficile à réaliser, car peu perméable aux habitudes institutionnelles universitaires.

Conclusion

Les sciences de l’information et de la communication connaissent, depuis 20 ans, un « digital turn » qui s’exprime avec intensité dans la problématisation des humanités digitales. Face à la numérisation généralisée du quotidien, le chercheur en SHS se retrouve devant un océan de « données » qui forment un potentiel immense dans la compréhension du fait social par la communication. Pour autant, cet océan de données est tout sauf donné. Il existe des limites techniques à l’interopérabilité, des limites économiques d’accès à ces données, souvent propriétés privées jalousement gardées, limite symbolique du mythe de la data sans l’information. La question d’une véritable politique publique de la donnée au cœur de la recherche en SHS et en SIC est à un tournant avec les initiatives d’open datas et de dataverse. Notre réflexion se veut dans un premier temps une recommandation pour embrasser la problématique de l’accès aux données au service de la recherche. Doter les chercheurs d’outils de récoltes et de production de la data, faciliter la contractualisation public-privé d’accès aux corpus, ouvrir un vaste chantier d’accès aux données publiques de la recherche interopérable. La promesse des humanités de demain passe avant tout par la question politique du statut de la donnée. La figure du « lettré digital » relève le défi, face à l’épreuve quantitative, de l’accès à la méthodologie algorithmique en environnement big data et à l’outillage qui le rend accessible aux chercheurs en SHS. Ce lettré d’un nouveau type interroge le sens assisté par ordinateur et se donne les moyens d’accéder à des processus interprétatifs actuels, de les critiquer voire de les améliorer en participant à la construction de nouveaux dispositifs de véridicité dans l’épistémé des humanités numériques. Enfin, nous affirmons que la dernière épreuve, qui permettra aux humanités numériques de dépasser les discours métascientifiques, consiste à faire tomber les frontières entre disciplines mathématiques, informatiques et sciences du vivant, d’une part, 174et sciences humaines et sociales, d’autre part. Autour de problématiques et de projets communs, des chercheurs de différents horizons sont en capacité d’échanger leurs objets et leurs méthodes par un transfert de compétences. En fait, les plus grands tournants épistémologiques des SHS ne sont-ils pas souvent le fruit d’une hybridation d’avec les sciences « dures » ? Au début du siècle, les mathématiques rencontraient les humanités pour fonder les sciences sociales (sociologie, économie et psychologie). Dans l’après-guerre, l’informatique rencontrait les humanités pour fonder la systémique et le connexionnisme. Aux fondements des sciences de l’information et de la communication, on retrouve cette interdisciplinarité entre science de la quantification et science de l’interprétation58. Robert Escarpit et Robert Estival, dans une « École de Bordeaux », trop vite oubliée, nous avaient enjoint d’opérer la grande jonction autour des sciences de l’écrit. Passé l’effet de surprises, nous gageons que les humanités digitales vont [se sont déjà] s’engager dans le « digital turn » en multipliant les projets pragmatiques. Cette profusion d’expérimentation est une période nécessaire à l’innovation scientifique. Certains y voient l’émergence d’une « zone d’échange » favorable à la créativité scientifique59. Les défis sont immenses, mais ils sont à l’échelle des épreuves qui s’annoncent pour les humanités et pour les institutions universitaires qui les défendent.

Franck Cormerais

Université Bordeaux-Montaigne

MICA (EA 4426) – Équipe E3D

Amar Lakel

Université Bordeaux-Montaigne

MICA (EA 4426) – Équipe E3D

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