L’auberge espagnole des sciences sociales. On pourrait décrire ainsi les sciences de gestion. On y trouve de tout : la finance, le marketing, les ressources humaines ou les systèmes d’information. Des disciplines qui n’ont ni la renommée des sciences dures ni la popularité de sciences sociales qui ont pignon sur rue comme la sociologie. Une auberge espagnole donc, avec des petites disciplines discrètes pour ne pas dire inconnues.

L’avantage des disciplines discrètes, c’est qu’elles peuvent proposer des visions alternatives de la science sans faire trop de vague. Très souvent, ces visions s’accompagnent d’un nouveau positionnement du chercheur dans la société. Il n’arbore plus forcément la figure du rat de laboratoire en blouse blanche ou de l’ethnologue en casque colonial. La discipline à laquelle la thèse qui alimente ce blog est rattachée (les systèmes d’information) fait partie de ces disciplines qui proposent de nouvelles voies.

Historiquement, les sciences de gestion partagent la même vision de la science que celle des sciences naturelles comme la physique, la biologie ou les mathématiques. Pour elles, la science a pour but arriver à des “connaissances objectives obtenues en découvrant les lois qui régissent des objets dotés de propriétés descriptives” (Avenier, 2010). En somme, tout serait déjà là, les lois et leurs instances. Il ne reste plus qu’à les découvrir.

Or, on peut tout à fait considérer autrement les objets qui nous entourent. Prenons l’exemple de l’écran que vous avez sous les yeux : les lois qui régissent son fonctionnement sont-elles déjà là, inscrites dans la nature ou n’ont-elles pas été façonnées par l’homme dans un but précis ? Herbert Simon, prix Nobel d’économie 1978, fut le premier à introduire cette distinction entre les objets ayant des propriétés descriptives (pré-existantes à l’homme) et ceux ayant des propriétés téléologiques (créés dans un but précis).

C’est à partir de cette distinction qu’il créé dans l’ouvrage du même nom, les Sciences de l’artificiel (1969). Elles ne sont pas une nouvelle science à proprement parler mais une nouvelle vision de la science. La thèse qui alimente ce blog épouse entièrement cette vision de la science.

Mais quelles connaissances nouvelles une thèse peut-elle apporter en choisissant la vision des sciences de l’artificiel ? Quelle nouvelle position du chercheur dans la société propose-t-elle ?

Cette thèse aboutira à une compréhension détaillée des initiatives qui “marchent” ; celles qui permettent effectivement de créer des services à partir de l’open data. La nouveauté réside dans le fait qu’elle ne démêlera pas le vrai du faux à propos de ces initiatives. Elle se contentera de comprendre ce qui marche. Aussi ne vise-t-elle pas à présenter des connaissances théoriques sur ces initiatives (connaissances dont l’espérance de vie ne dépassera pas la durée de la soutenance). Plutôt, elle utilisera la compréhension de ce qui marche pour concevoir des objets qui pourront s’insérer dans ces initiatives pour les faire évoluer dans une direction donnée.

Différence entre les sciences de l’artificiel et les sciences naturelles (Simon 1969).

Cette direction qu’il propose traduit chez le chercheur une nouvelle forme d’engagement. Il ne se contente pas d’analyser a posteriori le déroulement des évènements. Il s’engage en ce qu’il dessine différents états potentiels de l’objet qui l’intéresse (les services issus de l’open data) et propose des objets pour faire advenir un état en particulier qui lui semble profitable pour l’ensemble de la société.

Dans le cas de cette thèse, cet état profitable serait celui de services urbains construits par l’implication d’un nombre inédit de citoyens, implication rendue possible par les données ouvertes. Nicolas Douay, dans son ouvrage L’urbanisme à l’heure du numérique (2017) donne l’exemple des projets d’urbanisme à Paris qui sont menés de plus en plus grâce à des données et des processus décisionnels ouverts :

(Ce tournant) a débuté avec la carte participative « Imaginons Paris » lors de la révision du Plan Local d’Urbanisme (PLU), avec 22 838 visites et 2 268 contributions. Ensuite, le budget participatif a rassemblé 5115 idées en 2015 et 3358 en 2016. Pour cette dernière année, 92809 votes ont permis de départager les 219 projets lauréats, qui bénéficient de 94 millions d’euros de budget” –

Douay (2017, p. 149)

Finalement, par les objets qu’il conçoit, le chercheur produit des connaissances nouvelles en ce qu’elles sont pratiques, et directement applicables.

Aussi, par la direction qu’il propose, le chercheur adopte une posture similaire à celle d’un designer qui propose une vision idéal adjointe à des objets. D’où le nom donné à cette posture dite de design science (Romme, 2003)

La thèse qui alimente ce blog et dont nous publierons des extraits combinera des connaissances pratiques avec une vision en faveur de l’émergence de services urbains issus de l’open data.

Avenier, M.-J. (2009). Par le paradigme des sciences de l’artificiel, déployer la pensée complexe dans l’interaction de pratiques et recherches. Synergies Monde, 6, 51–81.

Douay, N. (2018). L’urbanisme à l’heure du numérique (Vol. 6). ISTE Group.

Romme, A. G. L. (2003). Making a difference: Organization as design. Organization science14(5), 558-573.

Simon, H. A. (2019). The sciences of the artificial. MIT press.

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