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Colloque
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Anne Mayère : Université de Toulouse
En choisissant d’observer le big data non pas comme un amoncellement de données mais plutôt comme un mouvement associant à la fois l’accumulation de données supposées disponibles, de technologies censées leur donner du sens et les mettre en forme, et de discours, nous proposons ici de questionner ce travail sur la sélection des données et leur combinaison, ce qui conduit à réinterroger leur « épaisseur ». Pour ce faire, nous proposons explorer le cas d’un espace-temps de négociation au cours duquel des agents issus de plusieurs services déconcentrés de l’État en Languedoc-Roussillon (France), relevant de différents Ministères, ainsi que des agents d’un organisme de recherche, s’organisent pour concevoir de manière « distribuée » un module de formation et son corrigé, destinés à promouvoir la mobilisation de données, de méthodes et de « façons de voir » auprès des techniciens, dans une démarche qui d’un certain point de vue s’inscrit dans la perspective d’un « evidence based-planning ». L’observation de l’élaboration de ce module de formation et des débats qui l’ont accompagnée a été menée selon une méthode s’apparentant à la self-ethnography. L’analyse de ce matériau nous conduit à reconsidérer ce qui est à l’oeuvre dans cet assemblage de données, de méthodes et de discours en termes de « big data manuel ».
Le sujet de ce colloque porte sur les méthodes et stratégies de gestion de l'information par les organisations dans un contexte de production de données massives (big data). Nombreuses sont les organisations qui cherchent des méthodes, stratégies afin de « faire parler » ces données et ainsi orienter leurs stratégies, leurs prise de décision, etc. Les big data fascinent du fait des potentialités qu’elles laissent entrevoir en terme de performance organisationnelle. Cependant, cela soulève des enjeux techniques, méthodologiques, organisationnels, communicationnels et éthiques auxquels il faut réfléchir. Face à l’accumulation de données massives en milieu organisationnel, l’approche privilégiée pour en tirer un sens est celle de l’analyse quantitative en vue de s’en servir pour la prise de décision. Ceci conduit à l’idée dangereuse que des données statistiques seraient plus utiles et objectives et contribueraient à rendre les organisations plus efficaces et rentables. Toutefois, cette accumulation de données chiffrées analysées statistiquement est limitée par l’absence d’un contexte significatif riche, qui pour sa part est généré par une accumulation d’éléments non chiffrés, non quantifiables, non structurés et donc difficilement mesurables, de type socio-culturel (thick data), qui doivent être étudiés par une analyse qualitative. Cette rencontre entre les big data et les thick data peut générer l’information actionnable et compléter la perspective qu’une organisation doit avoir de son environnement et l’aider à mieux orienter ses voies d’action. La gestion des données massives n’est pas uniquement une question d’outils mais de stratégies et cela nécessite qu’une réflexion soit menée sur les stratégies et méthodes mises en œuvre par les organisations pour traiter, visualiser et « faire sens » de leurs données afin de pouvoir agir.
Thème du congrès 2017 (85e édition) :
Thème du colloque :
Date :
11 mai 2017
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