Numérique et savoirs : Repères et références (enjeux épistémologiques et méthodologiques)

Résumé

Résumé en français

Références et repères sur le numérique et les savoirs : enjeux épistémologiques et méthodologiques ; production, organisation et diffusion.

Résumé en anglais

References and references on the digital and knowledge: epistemological and methodological issues; production, organization and dissemination.

Thèmes abordés

1. Généralités et vocabulaire

2. De l’information aux savoirs : plateformes numériques et enjeu des médiations

3. Enjeux épistémologiques

4. Méthodologie et gestion des connaissances

5. Transmission et partage des savoirs

De la raison graphique à la raison computationnelle

(Bachimont, 2020)

Le numérique, comme écriture et culture, change notre représentation du monde et notre rapport au savoir.

Introduction

Le numérique, considéré à la fois comme “milieu” (Mulot & Carbillet, 2014) (Bachimont, 2017), écriture, “technologie de l’intellect” (Bouchardon & Cailleau, 2018) et culture (Doueihi, 2011), change notre représentation du monde, notre rapport au savoir et correspond à un “nouveau régime de connaissance” (Bachimont, 2017). 

L’objectif de ce billet est de proposer quelques références et repères sur le numérique et les savoirs (production, organisation et diffusion). En effet, outre les enjeux transdisciplinaires que portent ces transformations, à chaque champ disciplinaire correspond désormais un ensemble, plus ou moins cohérent et organisé, de pratiques numériques, de données, de corpus (issus de numérisation ultérieure ou de données nativement numériques), de flux d’informations, d’échanges et d’interactions entre praticiens, ou émanant directement des agents sociaux (notamment dans le cadre des sciences participatives) voire de captations de différentes natures, en utilisant par exemple les terminaux mobiles dans l’enseignement scientifique (Académie de Bordeaux, 2022).

Ce constat se traduit notamment par une évolution des compétences parmi les “travailleurs du savoir”(Le Deuff, 2012), la prise de conscience d’un dialogue nécessaire entre disciplines et corps de métiers, et une convergence de questionnements et d’initiatives pour pérenniser et diffuser les savoirs (accès ouvert aux publications et aux données, dispositifs de formation, création d’infrastructures) notamment dans le champ des humanités numériques (Dacos & Mounier, 2014).

La numérisation des corpus peut aussi susciter de nouvelles approches méthodologiques et de nouvelles questions de recherche, par exemple en histoire (Clavert, 2019) ou plus globalement en sciences humaines et sociales (MESHS, 2019). Par ailleurs, dans leur réflexion épistémologique et méthodologique les praticiens des savoirs (chercheurs, enseignants, documentalistes et archivistes notamment) doivent prendre en compte la place croissante des processus d’automatisation du traitement de l’information (traitement algorithmique, intelligence artificielle) (Cardon, 2020) (ENS PSL, 2020). 

1. Généralités et vocabulaire

1.1 Savoir, connaissance et didactique

“Savoir vs connaissance : Le savoir représente l’ensemble des connaissances acquises dans un domaine particulier, alors que la connaissance est liée à la personne et est construite à partir de ses expériences. Le savoir est collectif, reconnu et admis par la communauté de savoirs auquel il est associé, et codifié dans des documents écrits selon un langage reconnu par la communauté. Les connaissances sont construites par les personnes, tout au long de leurs expériences. Elles leur sont spécifiques et font partie de leur patrimoine cognitif.” (Centre de transfert pour la réussite éducative du Québec (CTREQ), 2017)

“Une connaissance est ce qui réalise l’équilibre entre le sujet et le milieu, ce que le sujet met en jeu quand il investit une situation (Laparra & Margolinas, 2010). Un savoir est une construction sociale et culturelle, qui vit dans une institution (Douglas, 2004) et qui est par nature un texte (ce qui ne veut pas dire qu’il soit toujours matériellement écrit). Le savoir est dépersonnalisé, décontextualisé, détemporalisé, il est formulé, formalisé, validé et mémorisé.

Figure 1. Savoir et connaissance
Figure 1. Savoir et connaissance

Une connaissance vit donc dans une situation, alors que le savoir vit dans une institution (voir figure 1). Pour définir une connaissance, il faut décrire les situations qui la caractérisent. Pour définir un savoir, il faut déterminer l’institution qui le produit et le légitime, ce qui conduit parfois à considérer plusieurs institutions et leurs éventuels conflits.” (Margolinas, 2014)

L’étude du didactique se situe dans la circulation entre connaissance et savoir : ce qui est à étudier provient toujours d’une institution légitime – c’est en ce sens un savoir – et ce que doivent construire les individus doit leur permettre de faire face à des situations – ce sont donc des connaissances.” (Margolinas, 2014)

1.2 Le numérique : entre technique, culture et société

“Numérique (n.m.) : Ensemble des disciplines scientifiques et techniques, des activités économiques et des pratiques sociétales fondées sur le traitement de données numériques.” (Numérique (définition), 2021)

“Notre approche anthropologique des usages du numérique se propose de donner un sens global – civilisationnel – aux usages des technologies numériques. C’est une anthropologie « du numérique » dans le sens d’une prise en compte multidimensionnelle de l’humain vis-à-vis des cultures et des environnements sociotechniques. En cela, elle revendique la filiation de la tradition anthropologique française, de Marcel Mauss à Claude Lévi-Strauss. Parallèlement, c’est aussi une anthropologie « numérique » qui vise à analyser l’ensemble des interactions entre les machines et les humains dans la période socio-historique qui commence au milieu du XXème siècle. Cette facette numérique de l’anthropologie intègre aussi les effets de l’introduction des instruments et des environnements technologiques dans le travail de recherche. (…) “Le numérique peut se définir anthropologiquement comme l’ensemble des interactions entre les humains, les machines et les matériaux numérisés. Le numérique, c’est le fait social total de notre civilisation occidentale hypermoderne. Pour l’anthropologue Marcel Mauss un fait social comporte toujours plusieurs dimensions (psychique, symbolique, culturelle, esthétique, historique, politique, économique, juridique…) qui s’articulent les unes avec les autres.” (Plantard, 2014)

Dans le passage de l’informatique au numérique, c’est l’introduction d’une dimension culturelle, sociale et éthique qui est en jeu, dans une perspective non plus techniciste mais historique et citoyenne. Nous plaidons pour que le fait numérique ne soit plus réduit à des questions d’équipement ou de compétence à manipuler des outils. Encore très présente dans le discours de l’institution, cette focalisation sur les outils prend la place d’une réflexion plus approfondie sur l’écosystème numérique et sur le rôle de l’enseignement au sein de cet environnement. Privilégier la question des instruments sur celle des médiations expose par ailleurs l’enseignement lui-même à l’obsolescence technique des produits de l’industrie numérique, avec toutes les difficultés d’archivage et de garantie d’une pérennité des traces que cela suppose. Alors qu’on peut très bien « faire du numérique » en classe sans ordinateur, en étudiant par exemple les représentations que les élèves se font de Google ou YouTube, en abordant les controverses liées à l’utilisation des objets connectés, en comparant les modèles économiques ou en expliquant la spécificité de Wikipédia par rapport à d’autres sources d’information.(Merzeau & Mulot, 2017)

“C’est (…) avec l’invention de l’imprimerie, au XVe siècle, que la comparaison s’impose, car la révolution numérique est avant tout une rupture dans la manière dont nos sociétés produisent, partagent et utilisent les connaissances. (…) Les changements sont intellectuels, religieux, psychologiques autant qu’économiques ou politiques. Voilà pourquoi il est utile de dire que le numérique est une culture. Le terme est sans doute un peu fourre-tout, mais c’est justement la dimension englobante de la grande transition numérique que cet ouvrage voudrait aborder.” (Cardon, 2019)

1.3 Le numérique comme culture et nouvel humanisme

“L’humanisme numérique est l’affirmation que la technique actuelle, dans sa dimension globale, est une culture, dans le sens où elle met en place un nouveau contexte, à l’échelle mondiale. Une culture car le numérique, et ce malgré une forte composante technique qu’il faut toujours interroger et sans cesse surveiller (car elle est l’agent d’une volonté économique), est en train de devenir une civilisation qui se distingue par la manière dont elle modifie nos regards sur les objets, les relations et les valeurs, et qui se caractérise par les nouvelles perspectives qu’elle introduit dans le champ de l’activité humaine.” (Doueihi, 2011)

1.4 La mise en données numériques des savoirs

“L’analyse d’ensemble de données exhaustives peut changer notre vision du monde. Sous cet angle, le Big Data [« volumes massifs de données »] est un projet instillant raison et rationalité dans notre monde complexe. Les sciences aspirent à décrire ce monde via des règles abstraites mais relativement simples – les lois de la nature par exemple. La méthode scientifique, qui constitue sans conteste l’un des apports français majeurs au Progrès, repose sur la prémisse selon laquelle on peut tirer de théories abstraites des hypothèses concrètes sur la réalité, lesquelles peuvent être mises à l’épreuve grâce aux données collectées à cette fin. Le Big Data altère profondément ces deux fondements rationnels ; non pour remettre en question la rationalité comme projet, mais pour la faire passer à une étape supérieure.” (Mayer-Schönberger & Cukier, 2013)

“Parmi les nombreux éléments apportés par le livre (Mayer-Schönberger & Cukier, 2013), je vais ici m’arrêter au chapitre Dataification. Dataification a été traduit par le Monde diplomatique par « Mise en données du monde », ce qui me semble assez juste. Les auteurs insistent sur le fait que cette mise en données précède l’ère numérique, en donnant particulièrement l’exemple de la marine militaire américaine, qui, par compilation de toutes les données (inscrites sur papier) rapportées au cours des voyages de ses bâtiments a pu les compiler et améliorer les routes, gagnant en temps et en efficacité. Et, ceci, au XIXe siècle. Le mise en données du monde précède l’informatique et en conséquence la numérisation. Il s’agit de mesurer des éléments dont personne n’avait compris l’intérêt. En outre, cette mise en données implique qu’il y a une certaine valeur dans les grands ensembles de données qui manque dans les plus petits corpus, faits d’échantillons. C’est le cœur même du Big Data : le changement quantitatif entraîne un changement qualitatif.” (Clavert, 2013)

“Peut-on construire un Google Maps du passé pour nous montrer comment était une ville ou une région il y a plusieurs centaines d’années ? Peut-on construire un Streetview du passé pour nous montrer à quoi ressemblait une rue à cette époque ?  Peut-on construire  un Facebook historique documentant la vie quotidienne du passé ? Autrement dit :  Peut-on construire des machines à remonter dans le temps ? Pour répondre à cette question, il nous faut considérer ce que j’appelle « le champignon informationnel ». L’information numérique disponible sur les dix dernières années est extrêmement riche et dense. Nous pouvons représenter cette abondance par un large plateau. (…) Pour pouvoir utiliser les outils du présent pour explorer le passé nous avons besoin d’une densité informationnelle comparable à celle du présent. Autrement il nous faut élargir le pied du champignon pour qu’il s’approche le plus possible d’un rectangle. Une première manière pour réaliser cet « élargissement » consiste à numériser les archives publiques et privées. (…) Pour le pied du champignon et les données les plus anciennes, nous pouvons extrapoler à partir des données existantes et « simuler » les données manquantes.”

(Kaplan, 2013)

2. De l’information aux savoirs : plateformes numériques et enjeu des médiations

2.1 L’exemple du PageRank

“Le PageRank [algorithme du moteur de recherche Google] est une machine morale. Il enferme un système de valeurs, donnant la prééminence à ceux qui ont été jugés méritants par les autres, et déployant une volonté : faire du web un espace où l’échange des mérites n’est ni freiné ni déformé. (…) Au principe d’autorité qui a fait la force du PageRank, Google substitue de plus en plus un principe d’efficacité qui renvoie de manière toujours plus appropriée vers l’internaute les choix que l’algorithme a appris de ses comportements. De fait, la machine inventée par Google est devenue si complexe, si sensible aux tests statistiques qui ne cessent de la reparamétrer, si dévoreuse de variables et de traces, si auto-apprenante, que ses comportements ne peuvent plus désormais être compris et interprétés, pas même par ses géniteurs.” (Cardon, 2013)

2.2 Place des plateformes et intermédiation algorithmique

“Être aussi visionnaire que les plateformes dans l’élaboration de nouvelles législations devrait être l’objectif premier des États de l’Europe, mais pour la plupart leurs compétences dans l’économie numérique sont faibles. » (…) « L’intermédiation algorithmique permet de mettre en relation des acteurs dans un marché  biface,  sans  avoir  d’implication  dans  l’échange.  Elle  opère  au  niveau  du nuage virtuel, éloigné des nombreuses contraintes du monde physique, ce qui lui permet une agilité très forte. Elle repose sur une connaissance du monde à une granularité inimaginable autrefois, et non disponible aux acteurs traditionnels de l’économie et de l’administration. Elle est donc en capacité de désintermédier les acteurs anciens en réduisant potentiellement à néant leur modèle économique. On peut s’interroger sur l’impact sur nos sociétés, bénéfique ou désastreux. Mais il convient de noter que rien n’arrêtera cette révolution, pas plus qu’on n’a pu stopper la diffusion de l’imprimerie ou celle de l’électricité. Il est clair que l’intermédiation algorithmique redéfinira l’organisation de la cité et de la politique, et que s’il est légitime de s’en inquiéter, force est de constater que dans le même temps elle offre un formidable espoir pour la gestion des ressources, énergétiques, humaines, en fait de toutes les ressources, qui est sans doute le défi fondamental du millénaire. “ (Grumbach, 2015) 

2.3 Données et informations : la domination des GAFAM

“Les grandes plates-formes (…) sont les experts dans la valorisation de toutes les activités des internautes, aussi minimes qu’un click ou qu’un like. En 2015, Facebook affiche d’ailleurs 3 827 millions de dollars de recettes issues de la publicité, soit près de 95 % de son chiffre d’affaires, modèle économique qui n’était pas garanti au départ et qui ne l’est toujours pas pour Twitter par exemple. L’économie des traces associée aux puissances de calcul et aux retours de l’intelligence artificielle sous forme de modélisations prédictives suscitent un engouement chez les investisseurs (…). Les mesures sont produites par les sociétés qui génèrent elles-mêmes les traces et qui les revendent aux annonceurs : le modèle auto-référentiel de l’économie d’opinion s’accomplit au mieux dans les plates-formes numériques.” (Boullier, 2016) 

2.4 Des données aux informations et aux savoirs : la pyramide DIKW

“Selon la pyramide DIKW (Data, information, knowledge, wisdom), le terme d’information désigne une donnée à laquelle on associe un sens particulier. Les informations ne peuvent s’intégrer ou alimenter un savoir qu’à deux conditions. Tout d’abord, elles nécessitent d’être triées, indexées, classifiées et organisées. Ensuite et surtout, elles doivent être critiquées, interprétées et transformées par des groupes de pairs, qui partagent un certain nombre de normes et de pratiques communes, de manière à acquérir une légitimité, notamment dans le cas des savoirs scientifiques (B. Latour et S. Woolgar, 1979).” (Conseil national du numérique, 2021)

(Allouche, 2021)

3. Enjeux épistémologiques

3.1 Organologie des savoirs

“Cet extraordinaire bouleversement, d’ampleur à ce jour encore impensée, nécessite une approche épistémologique radicalement nouvelle de toutes les formes de savoirs. Avec un réseau d’échanges que j’ai constitué autour de l’Institut de Recherche et d’Innovation et d’Ars Industrialis, nous appelons cette approche, en anglais, digital studies, et, en français, études numériques. Ces études numériques ne peuvent être réduites à ce qui se développe déjà à travers les digital humanities – les humanités numériques sont un aspect des études numériques, mais elles ne sont pas autosuffisantes : pour prendre la mesure de leurs objets propres, elles ont besoin des études numériques transdisciplinaires qui dépassent en particulier l’opposition entre sciences de l’exactitude (plutôt que sciences « exactes ») et sciences de l’homme et de la société. Les digital studies ainsi conçues posent comme leur principe de base qu’un support du savoir n’est jamais un simple moyen de conservation, de transmission, de mesure, d’observation, de calcul, etc. : il reconfigure en profondeur le savoir dont il n’est donc pas simplement le support, parce qu’il en est aussi et surtout le milieu mnémotechnique. Les savoirs sont en quelque sorte « transformés » par les milieux mnémotechniques qui les supportent, un peu comme les organismes le sont par les variations des milieux qui forment leur niche écologique (il faudrait évidemment s’appesantir ici sur ce que veut dire ce « peu », mais le format de ce texte ne le permet pas). Les milieux mnémotechniques des savoirs sont constitués par des organologies : l’organologie d’un savoir est le système des artefacts qui le rendent possible. L’étude de l’organologie des savoirs suppose elle-même une organologie générale, laquelle étudie les rapports entre les organes psychosomatiques des individus, les organes artificiels qui constituent les systèmes techniques, et les organisations sociales qui définissent les règles régissant les pratiques des organes artificiels. Ceux-ci sont en effet toujours à double face : ils sont à la fois curatifs et toxiques. Ce sont des pharmaka au sens de Platon, pour qui l’écriture est un pharmakon, c’est-à-dire un poison tout autant qu’un remède.”  (Stiegler, 2015)

3.2 De la raison graphique à la raison computationnelle   

Jack Goody [Goody, 1979, Goody, 1985, Goody, 1994] insiste sur le fait que l’écriture induit un mode de pensée particulier et un rapport au monde spécifique. Selon lui, l’écriture permet de constituer trois types principaux ​de structures conceptuelles, conditionnant notre mode de pensée. Ce sont la liste, ​ le tableau et la formule. (…) Le programme est à la raison computationnelle ce que la liste est à la raison graphique. Autant la liste permet de catégoriser et de classifier, d’offrir une synopsis spatiale, le programme permet de spécifier un parcours systématique : l’exécution du programme n’est alors que le déploiement temporel de la structure spatiale symbolique qu’est le programme. Le réseau est à la raison computationnelle ce que le tableau est à la raison graphique. Alors que le tableau propose une structuration et une systématicité entre les contenus répartis dans les cases du tableau, le réseau propose un mode de communication et répartition entre les cases du tableau. C’est un tableau dynamique. Enfin, la couche est à la raison computationnelle ce que la formule est à la raison graphique. La formule permet en effet de considérer la forme abstraction faite du contenu : la couche permet de considérer des relations calculatoires entre des unités abstraction faite des calculs sous-jacents impliqués. La notion de couche en informatique, via celle d’implantation et de compilation, permet de représenter les structures formelles en faisant abstraction des calculs élémentaires induits, comme la formule permet de s’abstraire du sens. Ces structures cognitives sont fondamentales et affectent désormais nos modes ​ de pensée. La raison graphique a produit la raison classificatoire, la raison computationnelle produit la pensée en réseau et le temps de la prévision. Pour une raison graphique, le réseau n’est pas une structure de l’intelligible : le réseau, échappant à la synopsis spatiale de fait de sa complexité, est un labyrinthe où l’on se perd. C’est une figure de l’irrationnel, et non une manière de penser le monde. L’interaction et la communication selon la structure des réseaux sont devenues intelligibles car le calcul permet de réduire la complexité et de parcourir l’ensemble des possibles induit par les réseaux et par les programmes qui en spécifient le comportement.”

(Bachimont, 2004)

(Bachimont, 2020)

3.3 La reconfiguration des contenus et de l’unité documentaire 

(Bachimont, 2020)

(Doctorat Informatique cognitive, 2021)

3.4 Le tournant numérique des sciences

“Le « tournant numérique » concerne les humanités, certes, mais il concerne aussi désormais l’ensemble des domaines de l’activité humaine. (…)  Au plus haut niveau de généralité, on pourrait dire que les humanités numériques désignent un dialogue interdisciplinaire sur la dimension numérique des recherches en sciences humaines et sociales, au niveau des outils, des méthodes, des objets d’études et des modes de communication. (…) Ce mouvement existe et se développe sur la base d’analyses automatiques de très grandes masses de données, ce qu’on désigne de plus en plus souvent par le terme de « big data ». Mais ce qui fait la particularité de ce mouvement très profond qui, encore une fois, touche toutes les disciplines scientifiques, n’est pas seulement l’accumulation d’un grand nombre de données. C’est que ces données sont analysables, mais aussi communicables, représentables, réutilisables, en un mot, mobilisables pour la recherche dans une proportion et avec une facilité sans commune mesure avec les périodes précédentes. Dans toutes les disciplines, que ce soit en biologie ou en littérature, en physique nucléaire ou en anthropologie, l’objet étudié est converti, manipulé, analysé sous une catégorie commune : l’information, objet de calculs.” (Dacos & Mounier, 2014)

3.5 Épistémologie du numérique : un rôle pivot pour les SIC ?

“La diffusion des supports et des outils numériques au sein des activités humaines, tant récréatives que professionnelles, tant culturelles que sociales, au niveau individuel et collectif, transforme les sociétés qui les emploient selon une relation réflexive. Du point de vue sociotechnologique, l’interaction entre les dimensions sociales et technologiques fait partie intégrante du développement humain. (…) 

Le besoin de transdisciplinarité dans les projets de recherche se fait d’autant plus présent concernant le numérique, que ce soit pour les ingénieurs, qui doivent prendre en compte ses contextes d’usage et ses conséquences, ou pour les chercheurs en sciences humaines qui doivent saisir les effets des TIC sur leurs objets d’étude. À partir de là, un scénario probable voudrait que ce besoin de transdisciplinarité aille en grandissant (neurosciences, nanotechnologie, robotique, cybertechnologie, domotique, transhumanisme, objets communicants,…). Ce rôle de pivot [des sciences de l’information et de la communication] entre les SHS et les sciences de l’ingénieur (et aussi au sein même de ces deux ensembles) devrait alors constituer à terme l’un des enjeux scientifiques importants pour les jeunes chercheurs en sciences de l’information et de la communication.” (Saleh & Hachour, 2012)

3.6 Numérique et questionnements épistémologiques : l’exemple de la sociologie 

“En trois décennies et avec une rare intensité, l’ensemble des relations sociales a été affecté par le déploiement du numérique. La convergence entre l’informatique et la télécommunication s’est ainsi traduite par un profond changement des modalités pratiques de l’interaction sociale. Le premier défi que le numérique pose à la sociologie est celui de la remédiation des relations sociales, qui s’établissent de plus en plus par la médiation de dispositifs numériques, selon une dynamique peu appropriée aux temporalités de la recherche. (…)

Le numérique a démultiplié les entités qui participent de nos existences contemporaines. De l’ordinateur et du téléphone portable à des dispositifs aussi complexes que Google, Facebook ou Wikipédia, en passant par le processeur ou la fibre optique, notre coexistence s’est considérablement complexifiée en moins de trois décennies. Le premier défi pour la sociologie est d’accueillir ce changement afin de saisir les nouvelles pratiques qui se déploient dans un environnement à ce point renouvelé. (…)

La sociologie est ainsi traversée par le numérique au plus profond de son exercice : la compréhension des relations sociales. La problématique de l’empirie se pose alors en d’autres termes : comprendre l’évolution des pratiques contemporaines exige de comprendre leur spatialité, constituée de dispositifs numériques de plus en plus sophistiqués. L’architecture de l’interaction est en cela de plus en plus établie par l’entremise de codes. Des codes qui définissent ce qu’il est possible de faire ou de ne pas faire (Lessig, 1999 ; Dodge et Kitchin, 2005), et qui hiérarchisent l’information à laquelle nous sommes exposés (Cardon, 2013 ; 2015). (…)

Ce dont la sociologie a besoin, au même titre que les data sciences, c’est effectivement d’une culture hybride susceptible d’apprécier les qualités respectives de l’interprétation et de la quantification. Cela engage à des collaborations de plus en plus étroites entre ceux qui maîtrisent la collecte et le traitement des traces de médiations numériques et ceux qui en maîtrisent les significations potentielles (Mützel, 2015).” (Beaude, 2017, 2020)

3.7 Numérique et production de savoirs littéraires : la “lecture distante” (distant reading)

“L’ouvrage (Moretti et al., 2008) répond ainsi à l’ambition d’articuler fortement approches externe et interne de la production littéraire, en recourant à des modèles importés d’autres sciences, tels les graphiques de la statistique, les cartes de la géographie et les arbres de la théorie de l’évolution, et ce pour rencontrer l’objectif que Moretti fixe lui-même à la sociologie de la littérature : « déduire de la forme d’un objet les forces qui ont agi ou agissent sur elle » (p. 92). Tout d’abord, rejoignant l’ambition d’un regard différent sur la littérature, il promeut ce qu’il appelle la « distant reading », « où la distance n’est pas un obstacle, mais une forme spécifique de connaissance » (p. 33). Il s’agit donc de laisser de côté les monuments pour s’intéresser à la multitude des documents, cette production ignorée de l’histoire littéraire, même la plus progressiste, moins parce qu’elle n’en a cure que parce qu’elle ne sait quoi en faire.” (…) De nouvelles questions à partir de mises en série ; voilà l’ambition générale du livre. Quiconque s’est frotté aux outils quantitatifs le sait : si ceux-ci apportent leur lot de réponses, ils charrient du même mouvement une foule de questions inédites.” (Dozo, 2009)

La “lecture distante” consiste à “comprendre la littérature non pas en étudiant des textes particuliers, mais en agrégeant et en analysant des quantités massives de données. Nous avons besoin d’une lecture à distance, soutient Moretti, car son contraire, une lecture rapprochée, ne peut pas découvrir la véritable portée et la nature de la littérature. Disons que vous prenez une copie de “Jude l’Obscur”, que vous devenez obsédé par la fiction victorienne et que vous réussissez à vous frayer un chemin à travers les quelque 200 livres généralement considérés comme faisant partie de ce canon. Moretti dirait : Et alors ? Pas moins de 60 000 autres romans ont été publiés dans l’Angleterre du XIXe siècle, sans parler d’autres époques et lieux.” (Schulz, 2011)

4. Méthodologie et gestion des connaissances

4.1 Numérique et travail du chercheur en SHS

“Quel chercheur aujourd’hui ne travaille pas en faisant usage du numérique, ne serait-ce que parce qu’il utilise un ordinateur pour archiver ses données, l’internet pour communiquer avec ses collègues… Les usages du numérique contraignent le chercheur en SHS à adapter ses habitudes de recherche et disciplinaires. Nous l’avons vu, invitant à un entrelacement des disciplines, les humanités numériques le conduisent à faire évoluer ses compétences. Il doit désormais composer avec le numérique et comprendre a minima les environnements informatiques et les usages des technologies.” (Bourdeloie, 2014)

4.2 Ingénierie et gestion des connaissances (KM)

“L’ingénierie des connaissances est une branche de l’intelligence artificielle formalisant les expressions linguistiques des connaissances formulées dans le langage naturel pour obtenir des systèmes formels qui sont des modèles des problèmes à traiter. Or on sait d’après ce qui précède que tout système formel est opérationnel dans la mesure où toutes les opérations définies dans le système sont exécutables sur une machine de Turing, à partir du moment où cette exécution est compatible avec les ressources physiques de l’univers (Bachimont, 2000). Puisque le symbolisme des systèmes formels automatiques est emprunté à la langue naturelle, les résultats de leurs opérations de traitement sont donc interprétables : ils peuvent produire des formules générées syntaxiquement dont l’interprétation linguistique correspond à des formations de sens inédites, donc à de nouvelles connaissances. Par conséquent, c’est la puissance calculatoire de l’outil informatique qui permet la formation de nouvelles connaissances. Pourquoi les systèmes formels automatiques parviennent-ils à faire cela ? Du fait qu’ils ne sont pas des modèles des domaines des connaissances qu’ils formalisent, mais des supports de connaissances. De même qu’un livre autorise la constitution de nouvelles connaissances (logiques et grammaticales par exemple) ; de même un système formel autorise la constitution de nouvelles connaissances, car il s’agit d’un nouveau support : un support opératoire et calculatoire, c’est-à-dire dynamique. L’ingénierie des connaissances est donc une technologie cognitive qui permet d’instrumenter la résolution de problèmes dans des domaines variés grâce à la construction de systèmes à base de connaissances appelés aussi systèmes experts.” (Ferri, 2020)

“L’ingénierie des connaissances serait donc l’ingénierie de l’inscription numérique des connaissances. Il ne s’agit pas simplement de considérer qu’il y a des connaissances déjà constituées, et on tente de les opérationnaliser par des inscriptions numériques, en s’assurant que la signification de ces dernières et les transformations qu’on leur impose soient bien conformes aux connaissances dans leur vérité première déjà constituée. Dans l’ingénierie telle qu’on l’envisagerait ici, il s’agit plutôt du contraire : de réaliser des dispositifs d’ingénierie d’inscriptions numériques en tant qu’ils peuvent manifester et donc dégager des nécessités particulières qui se reformuleraient comme des connaissances. Les questions ainsi posées sont donc de deux ordres : quels types de dispositifs peut-on concevoir, quels seraient ceux qui seraient l’objet d’étude de l’ingénierie des connaissances ? Quelle serait par ailleurs la manière de reprendre par l’écriture et la pensée qu’elle consigne les connaissances associées à ces dispositifs ? Comment décrire, comprendre, un dispositif d’ingénierie des connaissances ? Par ces questions, on retrouve en fait deux questions fort classiques et banales pour toute entreprise scientifique : la première est la question de l’objet d’étude, la seconde est la question de la posture théorique. Il est important de comprendre que la connaissance n’est pas ici l’objet de l’ingénierie : l’ingénierie porte sur des dispositifs d’écriture numérique, voire des dispositifs numériques d’inscription. La question de la connaissance est alors associée à la posture théorique mobilisée pour étudier ces dispositifs.” (Bachimont, 2014)

5. Transmission et partage des savoirs  

5.1 Numérique, savoirs et communautés de pratique

“La communauté d’apprentissage constitue un dispositif de développement professionnel qui permet aux enseignants de collaborer entre eux, tout en s’appropriant les contenus des réformes de façon tangible. Ce type de regroupement leur permet de construire un savoir individuel et collectif.” (…) “Selon Schussler (2003), dans une perspective holistique, la communauté d’apprentissage incorpore les dimensions cognitive, affective et idéologique. La dimension cognitive de la communauté d’apprentissage concerne l’apprentissage des acteurs qui s’engagent dans celle-ci. La dimension affective renvoie au fait que des relations interpersonnelles de qualité font partie intégrante de la communauté d’apprentissage. Cette dimension affective serait aussi un préalable à la dimension cognitive, puisque lorsque les personnes se sentent valorisées dans leur rôle d’apprenant, elles sont susceptibles d’apprendre davantage. En ce qui concerne la dimension idéologique, le construit de ce chercheur présuppose que les participants échangent sur leurs valeurs, leurs visions et qu’ils sont susceptibles de partager un objectif commun, en particulier leur projet conjoint. Cette dimension met aussi l’accent sur l’existence d’une cohésion dans l’école. (…) En effectuant une synthèse de l’ensemble de ces significations [relevées dans les publications analysées], il nous est possible d’arriver à la définition suivante : La communauté d’apprentissage se définit comme un dispositif qui, dans sa dimension cognitive, vise le développement de la pratique pédagogique, l’acquisition d’un savoir individuel et collectif et la quête de sens. Dans sa dimension affective, la communauté d’apprentissage encourage l’enseignant(e) au partage de savoirs et au soutien entre collègues. Enfin, dans sa dimension idéologique, la communauté d’apprentissage sert à l’émancipation des enseignants, par l’utilisation des recherches, en reconnaissant leur rôle dans la production de ces recherches, et elle vise ultimement à créer une cohésion et une vision commune dans l’école.” (Dionne et al., 2010)

 “Par « communauté de pratique » (CdP), nous comprenons, comme Barab, Makinster et Scheckler (2004, p. 55), qui s’inscrivent dans l’approche de Lave et Wenger (1991), « un réseau social persistant et actif d’individus qui partagent et développent un fonds de connaissances, un ensemble de croyances, de valeurs, une histoire et des expériences concentrées sur une pratique commune et/ou une entreprise commune »”. (…) Le réflexif, en mettant le doigt sur ces interrelations, accélère la transformation du groupe en communauté d’apprentissage. Le phénomène est encore plus net quand le dialogue s’installe au sein du réflexif. C’est l’autre alors qui renforce la perception des liaisons entre l’individu et le groupe.” (Chanier & Cartier, 2006)

5.2 Communs de la connaissance, communs numériques

Caractéristiques des communs numériques

“Ressource additive : l’usage améliore la ressource • Outil d’organisation de la collaboration (nouvelle gouvernance décentralisée) • Infrastructure de débat sur les valeurs collectives : renforcement des schémas coopératifs • Outil de création et de partage” 

(Le Crosnier, 2015)

Les communs comme  enjeu éducatif

“Les Communs sont au carrefour des débats sur l’économie, le politique, la culture et désormais l’éducation. Dans ce contexte, développer une conscience partagée des enjeux de la culture numérique semble être une nécessité éducative. Dans l’enseignement, nous pouvons nous inspirer du manifeste du collectif SavoirsCom1, qui promeut l’enseignement de nouvelles connaissances pour développer l’autonomie des élèves et leur capacité à habiter en conscience leur écosystème numérique. En leur transmettant des savoir-faire et savoir-être, il est possible de garantir leur capacité à créer des Communs à travers une littératie des Communs (lire/écrire dans une logique des savoirs et connaissances partagés).” (Carbillet et al., 2016)

“Le commun ne réside pas dans la ressource partagée elle-même, mais dans l’activité collective autour de cette ressource qui rend possible le partage et la maintenance de celle-ci » (Le Crosnier, 2016). Pour continuer de pouvoir être partagée, la ressource nécessite un soin : elle doit être valorisée, mise à jour, archivée, protégée contre les enclosures, insérée dans de nouveaux cycles informationnels. Seule une communauté vivante peut assurer une telle « relation sociale autour de la ressource » (Ibid.), et c’est vers cette mise en commun d’actions, de mémoires et d’intentions que les politiques éducatives doivent tendre. Avant toute dimension instrumentale, les communs sont affaire de gouvernance. Leur mise en œuvre exige que soient définies des règles, des contraintes et des normes sociales qui organisent la réciprocité. En se recentrant sur cette dimension, l’enseignement du numérique transmet aux élèves des savoirs organisationnels et décisionnels, propres à garantir leur autonomie. Au-delà des valeurs morales d’ouverture et de bienveillance, l’étude des dispositifs de régulation des conflits et d’administration des sanctions s’avère à ce titre indispensable. Cardon montre ainsi que l’exemplarité de Wikipédia ne réside pas seulement dans la distribution du droit de contribuer, mais aussi de réprimer (correction des vandalismes, suppressions de page, gestion des guerres d’édition, bandeaux de non-conformité, etc.), et cette sanction locale « est un geste éducatif » (Cardon, 2015). Apprendre à travailler en commun, c’est de fait apprendre à négocier, convaincre, voter ou sanctionner, en étant capable de discuter des règles que l’on se donne.” (Merzeau & Mulot, 2017)      

Références

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Citer ce billet
Elie Allouche (2022, 30 septembre). Numérique et savoirs : Repères et références (enjeux épistémologiques et méthodologiques). Éducation, numérique et recherche. Consulté le 24 mai 2024, à l’adresse https://doi.org/10.58079/o391

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