Aujourd'hui, le web sémantique fournit à l'ingénierie des connaissances (IC) son terrain privilégié. Avec la multiplication des standards, la charge « technique » s'accroît de manière exponentielle alors même que les questions ouvertes par l'architecture du web et le web sémantique nécessitent plus que jamais de reprendre le dialogue ouvert avec les sociologues et les psychologues, tant au plan théorique que du point de vue de la conception. L’écart, ou la coupure, entre modélisation formelle de connaissances consensuelles et modélisation informée par les travaux sur la cognition sociale pose question.

Argumentaire

L'ingénierie des connaissances (IC) a longtemps été un lieu privilégié du point de vue de la mise en oeuvre d'une inter- (ou pluri-)disciplinarité, alliant intelligence artificielle (IA), informatique, sociologie, psychologie cognitive, ergonomie et sciences de gestion. En raison de l'augmentation massive des « données » accessibles, traitables et à traiter, l'IC semble plus s'orienter vers la dimension formelle, notamment du point de vue de son enseignement, au détriment d'autres dimensions, sans doute en raison des problèmes liés au volume et à l'hétérogénéité des données qu'elle doit gérer. Ainsi, progressivement, l'ingénieur des connaissances en vient à s'intéresser davantage à la gestion de la quantité qu'à la gestion de la qualité. C'est d’ailleurs une tendance qui se généralise. Le 7 juillet 2014, un rapport sur l'ouverture des données de santé a été remis à la ministre de la Santé dans lequel il est écrit noir sur blanc que « la qualité des données, leur complétude ou leur complexité ne doivent pas déterminer l'ouverture ou non des données de santé anonymes ». Peu importe la qualité, pourvu qu'on ait l'ivresse...

Parallèlement, la figure du data scientist s'impose sans véritable débat scientifique alors qu'une réflexion venant de l'IC, associant méthodiquement l'analyse qualitative aux propriétés des formalismes logiques et informatiques, serait éminemment salutaire dans ce contexte. Le débat traverse d'ailleurs l'IA elle-même, entre son héritage originel, pétri de logique ("GOFAI", pour Good old-fashionned AI) et les développements mathématiques et statistiques qui donnèrent plus tard naissance au data mining (ce qu'il convient souvent d’entendre par l'expression « Big Data »).

Un petit retour aux sources – à peine une à deux décennies en arrière – ne serait donc nullement préjudiciable.

L'atelier entend l'envisager selon un double point de vue :

a) Celui de la psychologie sociale, qui tente d'évaluer l'influence exercée par les groupes sociaux sur les fonctions physiologiques de l'individu comme la mémoire, la perception ou la motivation.

Elle étudie l'interaction entre les variables psychiques et sociologiques. Pour ce faire, elle se fonde sur le recueil et l'analyse de données. Étendue aux fonctions cognitives, la psychologie sociale de la cognition va étudier la manière dont nous élaborons nos connaissances en tant qu'individu dans un écosystème. Le Management des Connaissances (ou Knowledge Management) intègre depuis longtemps les travaux de ces domaines pour le recueil des données et la constitution de base de connaissances. Le domaine de l’informatique décisionnelle avec le développement des systèmes d’information d’aide à la décision est également particulièrement nourris par ces travaux. Mais derrière cette problématique, se pose plus globalement la question de savoir si l'IC est un sous-domaine des Sciences Cognitives ou de l'Informatique.

b) Celui de la sociologie et des STS (Science and Technology Studies).

Si l'IA logique remonte aux années 50-60, il a fallu attendre 1987 et la thèse de Brian Cantwell Smith pour qu'un ensemble de questions qui ressortait précédemment à l'IA trouve une cohérence nouvelle grâce à la formulation de « l'hypothèse de la représentation des connaissances » (knowledge representation hypothesis). Dès 1990, Harry Collins publiait un ouvrage consacré au Knowledge Representation (KR), intitulé Artificial Experts. Les liens entre théoriciens de l'IA, philosophes et chercheurs en STS (Collins, Lucy Suchman, Susan Leigh Star, Geoffrey Bowker, Philip Agre, Brian Cantwell Smith, Adrian Cussins, voire Bruno Latour...) ont depuis lors donné lieu à des réflexions de première importance.

Aujourd'hui, le web sémantique fournit à l'IC son terrain privilégié. Avec la multiplication des standards, la charge technique s'accroît de manière exponentielle alors même que les questions ouvertes par l'architecture du Web et le Web Sémantique nécessitent plus que jamais de reprendre le dialogue ouvert avec les sociologues et les psychologues, tant au plan théorique que du point de vue de la conception. L’écart, ou la coupure, entre modélisation formelle de connaissances consensuelles et modélisation informée par les travaux sur la cognition sociale pose question. Le récent tournant « ontologique » en anthropologie et en STS (autour des travaux de Mol, Latour, Descola, Piette ou Viveiros de Castro…) interroge également les hypothèses qui fondent la plupart de nos modèles. Parallèlement, anthropologues et sociologues ont superbement ignoré le dialogue nourri entre l'IA, l'IC et la philosophie autour du développement des ontologies informatiques, tout en rejouant les mêmes débats à plus de 30 ans de distance.

A l'heure où les sciences humaines et sociales elles-mêmes se numérisent, il est grand temps, pour toutes ces raison, de remédier à cette ignorance réciproque.

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• MONNIN Alexandre (Inria Sophia-Antipolis) : alexandre.monnin (at) inria.fr 

Comité scientifique

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• CONEIN Bernard, Université de Nice-Sophia Antipolis 
• DAGIRAL Eric, Université Paris 5 
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• DELANOE Alexandre, Université Nice Sophia Antipolis 
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• GIBOIN Alain, INRIA Sophia Antipolis 
• LEPROVOST Damien, LIMICS - INSERM U1142 
• PERBAYE Ashveen, Université Marne-la-Vallée 
• SOULIER Eddie, Université Technologique de Troyes 
• VITALI-ROSATI Marcello, Université de Montréal 
• WORMSER Gérard, MSH Paris - Sens Public 

Avec les soutiens de

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