{"id":392,"date":"2016-10-24T13:24:49","date_gmt":"2016-10-24T12:24:49","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.creamontblanc.org\/?p=392"},"modified":"2022-11-09T15:16:38","modified_gmt":"2022-11-09T14:16:38","slug":"quelles-relations-entre-nature-et-numerique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.creamontblanc.org?p=392","title":{"rendered":"Quelles relations entre nature et num\u00e9rique ?"},"content":{"rendered":"

En pr\u00e9paration de l\u2019atelier du 27 octobre \u00ab\u00a0le num\u00e9rique \u00e0 la rencontre de la nature\u00a0\u00bb, Nigel Gilles Yoccoz, biostatisticien et pr\u00e9sident du CREA Mont-Blanc, nous fait part de ses r\u00e9flexions sur la fa\u00e7on dont le num\u00e9rique, et la donn\u00e9e en particulier, transforme le monde de la recherche, l\u2019\u00e9ducation et plus g\u00e9n\u00e9ralement nos soci\u00e9t\u00e9s. \u00a0<\/strong><\/p>\n

\"Suivi<\/a>
Suivi des micromammif\u00e8res sur le massif du Mont-Blanc par Nigel Gilles Yoccoz \u00a9 CREA Mont-Blanc<\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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Notre capacit\u00e9 \u00e0 collecter et analyser des donn\u00e9es massives \u2013 ce que beaucoup appellent le \u00ab\u00a0Big Data\u00a0\u00bb – transforme la recherche dans les sciences naturelles et sociales, mais elle transforme aussi les relations entre citoyens et recherche. Les avanc\u00e9es du num\u00e9rique et d\u2019autres techniques, par exemple mol\u00e9culaires, permettent aux scientifiques d\u2019acqu\u00e9rir des volumes de donn\u00e9es inesp\u00e9r\u00e9es il y a encore quelques ann\u00e9es. Elles permettent aussi aux citoyens de collecter leurs propres donn\u00e9es, d\u2019interagir avec les scientifiques quant \u00e0 leurs analyses et interpr\u00e9tations, et ainsi de participer non seulement au recueil d\u2019informations mais aussi \u00e0 toute la d\u00e9marche scientifique. Cela n\u2019est pas nouveau sur le principe \u2013 la science au XIX\u00e8me si\u00e8cle par exemple s\u2019est d\u00e9velopp\u00e9e avec de fortes interactions entre \u00ab\u00a0amateurs\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0scientifiques\u00a0\u00bb – mais l\u2019ampleur aujourd\u2019hui est sans commune mesure, aussi bien quant \u00e0 la quantit\u00e9 et diversit\u00e9 des donn\u00e9es, que de la communaut\u00e9 scientifique et des citoyens impliqu\u00e9s.<\/p>\n

Des progr\u00e8s techniques pr\u00e9cieux pour la recherche<\/strong><\/p>\n

Certains aspects de cette transformation peuvent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme techniques, dans le sens o\u00f9 il s\u2019agit d\u2019abord de d\u00e9velopper de nouveaux et meilleurs outils. Il existe par exemple aujourd\u2019hui plusieurs centaines de milliers de cam\u00e9ras automatiques \u00e0 travers le monde prenant des photos de la faune \u2013 le CREA Mont-Blanc en a plusieurs dans la vall\u00e9e de Chamonix. Ces cam\u00e9ras produisent plusieurs millions, et m\u00eame maintenant milliards de photos, qu\u2019il est difficile de stocker et analyser manuellement. Des outils num\u00e9riques de stockage et de reconnaissance des esp\u00e8ces sont essentiels si l\u2019on veut sauvegarder et utiliser cette information de mani\u00e8re performante. Ces d\u00e9veloppements sont essentiels et permettent entre autres d\u2019avoir acc\u00e8s \u00e0 des processus qui \u00e9taient rest\u00e9s tr\u00e8s mal connus \u2013 par exemple en mettant des cam\u00e9ras dans des tunnels sous la neige, nous commen\u00e7ons \u00e0 \u00e9tudier les interactions entre petits mammif\u00e8res et leurs pr\u00e9dateurs en hiver, ce qui \u00e9tait rest\u00e9 une bo\u00eete noire, alors que l\u2019hiver et la neige sont presque par d\u00e9finition un des aspects essentiels des \u00e9cosyst\u00e8mes alpins ou arctiques.<\/p>\n

De l\u2019importance de l\u2019hypoth\u00e8se scientifique derri\u00e8re les donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n

D\u2019autres d\u00e9veloppements vont plus loin, dans la mesure o\u00f9 ils peuvent interagir avec la d\u00e9marche scientifique elle-m\u00eame et pas seulement avec les donn\u00e9es disponibles. La d\u00e9marche scientifique, et peut-\u00eatre de mani\u00e8re un peu caricaturale, a mis en avant l\u2019hypoth\u00e8se \u2013 voir par exemple le livre \u00ab\u00a0La Science et l\u2019Hypoth\u00e8se\u00a0\u00bb \u00e9crit par le grand math\u00e9maticien et physicien Henri Poincar\u00e9 en 1902. Le philosophe des sciences Karl Popper faisait r\u00e9f\u00e9rence aux conjectures d\u00e9riv\u00e9es de th\u00e9ories et \u00e0 la possibilit\u00e9 de les falsifier comme un crit\u00e8re de d\u00e9marcation entre science et pseudoscience. \u00c0 l\u2019autre extr\u00eame, et de mani\u00e8re encore plus caricaturale, certains adeptes du Big Data ont pu \u00e9crire \u00ab\u00a0La fin de la th\u00e9orie\u00a0: le d\u00e9luge des donn\u00e9es rend la m\u00e9thode scientifique obsol\u00e8te\u00a0\u00bb (\u201cThe end of theory: the data deluge makes the scientific method obsolete,\u201d, Anderson 2008). En statistiques, certains (Breiman 2001) ont pu parler de deux cultures, l\u2019une \u00e9tant bas\u00e9e sur des outils num\u00e9riques et les donn\u00e9es massives, l\u2019autre sur des mod\u00e8les destin\u00e9s \u00e0 tester des pr\u00e9dictions d\u00e9riv\u00e9es de th\u00e9ories. En tant que citoyens, nous sommes confront\u00e9s presque tous les jours aux promesses concernant l\u2019utilisation des diverses \u00ab\u00a0omiques\u00a0\u00bb \u2013 \u00ab\u00a0genomique\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0proteomique\u00a0\u00bb, \u00ab\u00a0metabolomique\u00a0\u00bb, etc., qui utilisent nos s\u00e9quences d\u2019ADN ou les produits du m\u00e9tabolisme pour pr\u00e9dire quelles maladies nous pourrions par exemple d\u00e9velopper \u2013 omiques qui nous conduiraient \u00e0 une m\u00e9decine personnalis\u00e9e et beaucoup plus performante. Mais s\u2019agit-il de promesses qui n\u2019engagent que ceux qui les \u00e9coutent\u00a0? S\u2019agit-il de v\u00e9ritables r\u00e9volutions ou d\u2019effets de mode\u00a0?<\/p>\n

Explorer et tester pour comprendre<\/strong><\/p>\n

En pratique, et parce que le monde qui nous entoure est tr\u00e8s complexe et n\u2019arr\u00eate pas de nous surprendre, il s\u2019agit de marier ces cultures \u2013 vive la diversit\u00e9 en d\u2019autres termes. L\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es massives, aussi bien en termes de quantit\u00e9 que de vari\u00e9t\u00e9 des informations disponibles, invite \u00e0 des analyses exploratoires, cherchant \u00e0 identifier de nouvelles associations ou \u00e0 d\u00e9velopper des outils de pr\u00e9dictions. Mais il nous faut aussi comprendre et tester, c\u2019est-\u00e0-dire avoir des hypoth\u00e8ses sur les m\u00e9canismes et confronter de mani\u00e8re rigoureuse pr\u00e9dictions et observations. Dans le cadre de la m\u00e9decine personnalis\u00e9e par exemple, nous n\u2019avons fait pratiquement aucun progr\u00e8s, sauf pour une petite fraction de la population concern\u00e9e par quelques rares variantes g\u00e9n\u00e9tiques. En \u00e9cologie, nous commen\u00e7ons \u00e0 peine \u00e0 r\u00e9aliser la diversit\u00e9 des r\u00e9ponses des \u00e9cosyst\u00e8mes aux changements qui nous entourent, ces derniers n\u2019ayant pas la bonne habitude de faire ce que l\u2019on attendait d\u2019eux.<\/p>\n

Clairement, le d\u00e9veloppement du num\u00e9rique et des donn\u00e9es massives permettra de mieux d\u00e9crire cette variabilit\u00e9 des r\u00e9ponses, mais il nous faut aussi de la th\u00e9orie pour mettre de l\u2019ordre dans cette variabilit\u00e9, entre autres pour savoir ce qu\u2019il nous faut mesurer pour comprendre ce qui influence les r\u00e9ponses observ\u00e9s, et pouvoir les pr\u00e9dire sur le long terme, si cela est possible.<\/p>\n

Replacer la d\u00e9marche scientifique \u2013 \u00e0 la base de la r\u00e9flexion<\/strong><\/p>\n

Personnellement, j\u2019aimerais que les d\u00e9veloppements du num\u00e9rique permettent non seulement de consid\u00e9rablement d\u00e9velopper notre base empirique, les donn\u00e9es, mais aussi de rendre plus transparente la d\u00e9marche scientifique, dans toute sa diversit\u00e9. Il y a rarement des questions idiotes, et les arguments d\u2019autorit\u00e9 peuvent cacher des points faibles dans le raisonnement. Si nous voulons que la soci\u00e9t\u00e9 soit plus sensible \u00e0 l\u2019importance des donn\u00e9es, depuis leur collection jusqu\u2019\u00e0 leur interpr\u00e9tation, il faut ouvrir la bo\u00eete noire, qu\u2019elle soit th\u00e9orique \u2013 les hypoth\u00e8ses, les m\u00e9canismes \u2013 ou num\u00e9rique \u2013 des algorithmes, des validations. Cela constitue un d\u00e9fi consid\u00e9rable, surtout \u00e0 une \u00e9poque o\u00f9 l\u2019\u00e9vidence scientifique semble jouer un r\u00f4le moins important dans le d\u00e9bat public, m\u00eame si le discours officiel donne l\u2019impression inverse. J\u2019esp\u00e8re que cette table ronde permettra d\u2019avoir un d\u00e9bat fructueux sur ces trois sujets passionnants que sont Donn\u00e9es et Intelligence Artificielle, Cognitif et Monde des objets, et Interface Utilisateur.<\/p>\n

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R\u00e9daction\u00a0: Nigel Gilles Yoccoz<\/p>\n

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Sources<\/strong><\/p>\n

Anderson, C. 2008. The end of theory: the data deluge makes the Scientific Method obsolete. Wired.<\/p>\n

Breiman, L. 2001. Statistical modeling: The two cultures. Statistical Science 16:199-215.<\/p>\n

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