La donnée comme objet d'étude

De Metabolisme territorial
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Introduction

Nous baignons dans un monde de données. Elles structurent notre vie quotidienne, que nous en ayons conscience ou non. Que ce soit la météo, le solde d'un compte en banque, la quantité de gaz à effet de serre relâché dans l'air chaque année, le jour et l'heure d'un rendez-vous, tous ces éléments décrivent des éléments fondamentalement distincts mais sous la forme commune de données.

Le besoin de recourir à des données remonte aux fondements des civilisations humaines. La complexification de la société, et notamment le développement du commerce en Mésopotamie, dépassant les capacités de mémorisation des hommes, les ont amenés à garder des traces physiques de leurs échanges. Au début, il s'agissait de jetons d'argiles, avant de prendre une forme symbolique sur des tablettes d'argile : ce sont les débuts de l'écriture (et accessoirement les première tablettes numériques), au IVe millénaire av. J.C. (Herrenschmidt 2007). Au cours de l'histoire, les supports physiques ont évolués (argile, papyrus, papier, bande magnétique, disque dur ...) ainsi que la symbologie (alphabet latin, chiffres arabes, binaire, ...) et les techniques de reproduction (manuelle, imprimerie, numérique). Une constante demeure toutefois l'apparition des données : leur usage a permis de créer de la valeur ajoutée tout au long des siècles en facilitant la gestion des stocks, en optimisant l'usage du temps et des ressources, en aidant à comprendre des phénomènes économiques, sociaux ou scientifiques et même plus largement en contribuant à la gouvernance de nos sociétés (Minaud 2014).

L'usage de données s'est particulièrement intensifié à partir du XIXe siècle avec la révolution industrielle et le développement d'une comptabilité d'entreprise permettant de gérer cette plus grande productivité. En parallèle, des États commencent à mener des études statistiques sur l'évolution démographique, le commerce, la production industrielle ... (Flichy 2013 ; Nikitin 1992). Durant le XXe siècle, le développement des statistiques nationales, l'émergence de normes comptables et l'apparition des technologies de l'information vont entretenir une dynamique exponentielle dans l'usage des données, appuyant de nouvelles pratiques économiques, scientifiques et sociales. En ce début de XXIe siècle, le Volume, la Variété et la Vitesse de circulation des données (les 3V) est devenue si important qu'on parle désormais de données massives ou big data (AFNOR 2015). Les capacités de stockage, d'échange et de traitement des données continue de croitre à un rythme effréné : plus de 20 % par an (Hazas et al. 2016).

Cette dynamique montre bien que les données sont une ressource avec un potentiel très important pour un grand nombre d'applications. Ce qui nous intéresse en particulier dans nos travaux est de voir comment elles peuvent mobilisées au service du développement des territoires afin d'améliorer leur gestion des ressources matérielles et énergétiques. Notre approche n'est pas d'utiliser les données comme base pour une étude sur les dynamiques matérielles d'un territoire, mais plutôt de faire des données sur ces dynamiques matérielles et leur traitement notre objet d'étude.

Dans ce premier chapitre, nous prenons le temps de formaliser plusieurs éléments relatifs aux données en général, indépendamment de leur domaine d'application. Cela nous permet d'accompagner le lecteur peu familier des éléments spécifiques du sujet et aussi de structurer cette thèse en présentant séparément les concepts que nous allons mobiliser dans l'approche pluri-disciplinaire des chapitres suivants. En effet, le recours à des données s'accompagne d'un certain nombre de considérations techniques, mais aussi politiques, juridiques et même plus largement sociétales. Il nous paraît ainsi nécessaire d'identifier préalablement ces considérations à part, avant d'y ajouter dans les chapitres suivants d'autres considérations spécifiques à la question de l'étude du métabolisme des territoires.

Nous verrons ainsi comment qualifier une donnée et comment elle s'ancre dans le cycle de l'information pour décrire et agir sur la réalité. Nous décrirons ensuite quelques concepts techniques liés aux systèmes d'information et à la manière de structurer et manipuler concrètement les données. Enfin nous terminerons par identifier les enjeux sociétaux liés à un usage de plus en plus intensif des données.

Contenu

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons placé le traitement de données dans le cycle général de l'information. Cela nous permet d'expliciter ce qui fait spécifiquement l'objet de notre attention et les considérations qui gravitent autour. Nous avons également abordé certaines notions relatives aux systèmes d'information, et à la façon dont ils permettent de stocker et manipuler des données à travers différentes structures et le paradigme de la programmation orientée objet. Dans les chapitre §3 et §4, nous reprendrons ces différents éléments pour les appliquer à la question spécifique du traitement des données dans les études de métabolisme territorial.

Par ailleurs, le tour d'horizon des enjeux sociétaux liés à l'usage des données ne peut que nous interpeller quant à notre positionnement pendant ces travaux. En effet, en faisant des données notre objet d'étude, nous devons assumer nous intégrer dans une dynamique sociétale qui présente probablement autant d'atouts qu'elle ne génère de nouvelles problématiques. Il nous paraissait ainsi nécessaire au moins d'expliciter ces aspects pour consolider nos travaux qui ne peuvent pas s'en affranchir.

Ce chapitre n'était pas dédié à l'étude de notre thématique en particulier, il a justement été conçus pour pouvoir être transposé à d'autres contextes (qui peuvent nécessiter d'autres techniques que nous n'aurions pas mentionné ici). En effet, le cycle et les systèmes d'information, ainsi que les enjeux liés à un usage intensif des données sont des éléments omniprésents dans nos sociétés. Ils sont pourtant difficilement appréhendé par le grand public en raison de leur technicité. Par ce premier chapitre de cadrage, nous espérons les avoir rendu un peu plus accessibles.

Références


Références

• AFNOR, 2015, Livre Blanc, Données massives - Big Data : Impact et attentes pour la normalisation. AFNOR Normalisation, 66 p.. [En ligne] URL : https://wikipe.has-sante.fr/WikiPE/PHP/Multimedia.php?Concept=112779&langue=fr. Consulté le 19 avril 2018.
• Flichy, P., 2013, Rendre visible l'information, Réseaux, pp. 55-89. [En ligne] URL : http://www.cairn.info/revue-reseaux-2013-2-page-55.htm. Consulté le 19 avril 2018.
• Hazas, M., Morley, J., Bates, O., Friday, A., 2016, Are There Limits to Growth in Data Traffic?: On Time Use, Data Generation and Speed, LIMITS '16, pp. 14:1-14:5. ACM. DOI : 10.1145/2926676.2926690
• Herrenschmidt, C., 2007, Les trois écritures. Langue, nombre, code, Bibliothèque des Sciences humaines. Gallimard, 528 p.
• Minaud, G., 2014, Comptables et comptabilités dans l’Antiquité : conclusion, Comptabilités, 6. [En ligne] URL : http://journals.openedition.org/comptabilites/1539. Consulté le 19 avril 2018.
• Nikitin, M., 1992, La naissance de la comptabilité industrielle en France. Thèse de doctorat en Gestion et management. Université Paris Dauphine - Paris IX. [En ligne] URL : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00649637/file/ThA_se_Nikitin.pdf. Consulté le 19 avril 2018.

Faits relatifs à « La donnée comme objet d'étude »
KeyRefherrenschmidt2007 +, minaud2014 +, flichy2013 +, nikitin1992 +, afnor2015 + et hazas2016 +
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