AccueilMéthodes et stratégies de gestion de l’information par les organisations : des big data aux thick data

Méthodes et stratégies de gestion de l’information par les organisations : des big data aux thick data

Organisations' methods and strategies for managing information - from big data to thick data

IXe colloque « Communication, organisation, société du savoir et information » - congrès de l'ACFAS 2017

9th conference in "Communication, organisation, the knowledge society and information" - ACFAS conference 2016

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Publié le lundi 14 novembre 2016 par João Fernandes

Résumé

La problématique de la gestion des données par les organisations n’est pas récente, mais l’accès à des données massives produites par le monde digital conduit indéniablement les organisations à gérer, traiter, utiliser et réutiliser leurs données différemment voire à exploiter celles d’autres organisations. 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.

Annonce

Argumentaire

La problématique de la gestion des données par les organisations n’est pas récente, mais l’accès à des données massives produites par le monde digital (e-commerce, requête internet, capteurs e-santé, objets connectés, etc.) conduit indéniablement les organisations à gérer, traiter, utiliser et réutiliser leurs données différemment voire à exploiter celles d’autres organisations. Confrontées à la pression concurrentielle, les organisations comptent sur la performance des technologies de l’information pour soutenir leurs processus organisationnels et pour les aider à maîtriser la masse d’information en circulation dans leur environnement interne et externe. Face à l’accumulation de données massives (bigdata) en milieu organisationnel (Bollier, 2010; Rudder, 2014), l’approche privilégiée pour en tirer un sens est celle de l’analyse quantitative menant à des démarches d’intelligenced’affaires (business intelligence), en vue de s’en servir pour la prise de décision et le passage à l’action (Cohen, 2013; Fernandez, 2013). 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 (Bollier, 2010).

Toutefois, cette accumulation de données chiffrées analysées statistiquement est limitée par l’absence d’un contexte significatif riche (Alles et Vasarhelyi, 2014), 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, et qui mènent à des démarches d’intelligence stratégique (competitiveand strategic intelligence). Cette rencontre entre les big data et les thick data peut générer l’informationactionnable et compléter la perspective qu’une  organisation doit  avoir de  son environnement  et donc l’aider  à mieux orienter ses voies d’action (Hoppe, 2015). Il est donc nécessaire de s’interroger sur la tendance qu’ont les organisations à prendre des décisions stratégiques en se fondant uniquement sur des algorithmes. « Les « datapartisans », représentants d’une pensée pro-positiviste, soutiennent une exploitation logico-mathématique des données par les machines et tentent par ce biais d’analyser des objets de connaissance, allant jusqu’à croire que la machine pourrait remplacer l’esprit humain dans le processus d’analyse. Ils font ainsi fi des recherches menées sur la logique des significations de Piaget, sur la logique déontique de Simon ou encore sur la dialogique de Morin, lesquelles doivent être mobilisées pour concevoir et construire des projets de connaissance » (Verlaet, 2015, p.253). 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.

Dans ce contexte, les chercheurs et les praticiens des milieux corporatif, institutionnel ou associatif sont invités à soumettre des propositions au 9e COSSI qui se déroulera dans le cadre du 85ème congrès de l’ACFAS.

Axes thématiques

Les propositions soumises peuvent  s’inscrire dans les deux thématiques ci-dessous.

Thème 1 - Les organisations face aux big data : des méthodes d’analyse à la réflexion critique en passant par les transformations organisationnelles

Le développement rapide des outils et méthodes visant à exploiter les données, informations massivement accessibles par Internet (bigdata) génère un discours enthousiaste et techniciste. Les big data nous sont annoncées comme la promesse d’un avenir radieux : meilleure approche de notre santé, de notre vie quotidienne, de nos besoins domestiques, etc. Qualifié de nouvelle révolution industrielle comparable à celle de la vapeur, le big data annoncerait une transformation profonde de la société et de nos organisations. Les organisations de santé portent attention aux big data afin d’aider les cliniciens dans leur diagnostic (Sybord, 2016), en santé publique des campagnes de promotion sont conçues en s’appuyant sur des analyses menées à partir de bases de données en épidémiologie (Dumez, Minvielle et Marrauld, 2015; Colloc et Hénocque, 2016; Summons et Regan, 2016), dans le domaine des relations publiques, les bigdata transforment les pratiques (Mercanti-Guérin, 2013), sans oublier les organisations publiques qui cherchent des méthodes, stratégies afin de « faire parler » ces données massives et ainsi orienter les politiques publiques (Hamel et Marguerit, 2013).

Il est indéniable que ces données fascinent du fait des potentialités qu’elles laissent entrevoir en terme de performance organisationnelle, de prise de décision, de stratégies (Vayre, 2014; Brasseur, 2013). Mais, le bigdata soulève des enjeux techniques, méthodologiques, organisationnels, communicationnels et éthiques auxquels ils faut réfléchir (Cardon, 2012; Béranger, 2016; Boyd et Crawford, 2012; Parks, 2014; Crawford, Miltner et Gray, 2014). Par exemple, nos organisations vont-elles s’en remettre uniquement à des algorithmes pour les aider dans leur prise de décisions stratégiques ? En quoi l’introduction de nouvelles méthodes de traitement et de gestion de données massives   transforment-elles   la   culture   organisationnelle,   la   collaboration   inter-professionnelle, ou l’activité même des travailleurs ? Par ailleurs, confronté à des discours optimistes face aux big data, le chercheur ne peut que questionner cet engouement et plusieurs questions méritent d’être soulevées lors de ce colloque :

-  Quelle éthique impliquent ces procédés et outils de traitement des données massives ? Quel droit régit le bigdataet garantit le respect des libertés personnelles tandis que fleurit un discours quasi-propagandiste qui soutient qu’un peu moins de vie privée permettrait beaucoup plus de bien-être collectif ?

-  Quels enjeux en termes de communication pour nos organisations ? Comment de telles données transforment-elles les relations avec les clients, les partie-prenantes, et les employés? En quoi et comment de telles données peuvent-elles soutenir la communication des organisations ?

-   Quelles questions cognitives pose le big data? Pour Rouvroy (2014), par exemple, les risques « ne tiennent pas tant à une plus grande visibilité, ou à une perte relative d’anonymat ou d’intimité des individus qu’à […] un court-circuitage des capacités d’entendement, de volonté et d’énonciation des individus. » De surcroît, confier l’analyse des données à des algorithmes ne revient-il pas à exposer ses connaissances aux risques liés aux schémas cognitifs des concepteurs de ces outils ?

-   Quelles questions le big data pose-t-il aux managers ? Pour McAfee et Brynjolfsson (2012) par exemple, le management avec les big data est un enjeu managérial qui commence par la responsabilité de l’équipe de cadres supérieurs. Ne risque-t-on pas simplement de voir les managers se porter vers le big data parce qu’il est à la mode et qu’il en va de leur image de suivre le courant porteur (Zerbib, 2013) ? Ou parce qu’ils sont à la recherche d’une béquille (walkingstick) (Hafsi et Thomas, 2005) ?

Autant de questions et bien d’autres que soulève l’essor des datas dans  les organisations que ce soit en terme communicationnel, méthodologique, éthique, etc.

Thème 2 – Les organisations de recherche face à l’essor des datas

De plus en plus, les structures comme les centres de documentation, les bibliothèques, le réseau de lecture publique, les bibliothèques spécialisées, les centres d’archives, doivent intégrer dans leurs modalités de gestion et de management des ensembles de données, baptisés « jeux de données » les obligeant non seulement à compléter leur approche, et les intégrer dans leur schéma de politique documentaire, tout en considérant des scénarii d’usages et de besoins pour valoriser ces jeux et les mettre à disposition des usagers. Parallèlement, ces jeux de données, pour la plupart ouverts et gratuits, obligent les professionnels de l’information et du document à penser des modes de valorisation, d’information et de médiation documentaire (Labelle et Le Corf, 2012) pour les rendre visibles, compréhensibles et accessibles aux publics. C’est ainsi toute la chaîne d’activités documentaires qui s’en trouve modifiée ; plus que jamais dans l’histoire de la gestion des ressources, la gestion des datas oblige à considérer les autres et les écosystèmes d’information environnants (Millerand, 2012).

De plus, les organisations de recherche et gouvernementales sont amenées à gérer des données dites ouvertes. Ces données ouvertes désignent des chiffres, relevés, mesures, réponses à des enquêtes, statistiques, comptages, et autres données quantitatives collectées par les organismes publics et mises à disposition en format numérique sur des plateformes gouvernementales, régionales ou locales permettant leur accès et leur réutilisation par les citoyens et les entreprises. Ces données sont collectées par des chercheurs, des institutions et peuvent permettre d’élaborer des hypothèses, de les infirmer ou de les valider (Bégault, 2011). Les données de recherche, surtout lorsqu’elles sont issues de projets subventionnés par des organismes de recherche, sont considérées comme devant être accessibles à la communauté des chercheurs et du public. Elles sont perçues comme étant un facteur essentiel de soutien à l’innovation pour les chercheurs, les décideurs et l’industrie, puisqu’elles constituent le point de départ de nouvelles découvertes et recherches (Données de recherche Canada, 2011; Australian National Data Service, 2015). Ces données de recherche, après avoir servi aux fins des projets initiaux, se voient le plus souvent perdues parce que non communiquées ou non traitées (Interagency Working Group on Digital Data, 2009; Fondation canadienne pour l’innovation, 2015). Le défi consiste à transformer des données éparses en collections gérées, repérables et réutilisables (Australian National Data Service, 2015).

Millerand (2012) évoque le travail des professionnels de l’information sur les données de recherche. Ici entre en jeu une séquence d’activités documentaires, notamment la collecte, le traitement, le stockage, l’analyse, l’accès, le partage, la conservation et la réutilisation des données de recherche. Les méthodes et outils documentaires doivent s’adapter aux types de données quantitatives ou qualitatives, structurées ou non, recueillies dans le cadre des projets de recherche, considérant que ces données peuvent être accompagnées non seulement de documents textuels, mais aussi de documents iconographiques, cartographiques, sonores, d’images en mouvement, de dessins d’architecture et de dessins techniques. Diverses méthodes propres aux sciences de l’information peuvent être sollicitées pour gérer et mettre à disposition les données de recherche (Salaün et Arsenault, 2009). Ainsi, les méthodes de traitement incluent l’évaluation de l’information en vue de son élimination ou de sa conservation permanente, la classification (par exemple, hiérarchique ou à facettes), la description et l’indexation de l’information, de même que la conservation, l’accès et la diffusion de l’information. La fouille de textes, pour sa part, permet plutôt « la découverte, à l’aide d’outils informatiques, de nouvelles informations en extrayant différentes données provenant de plusieurs documents textuels » (Hearst, 2003, traduction libre). L’accès à l’information doit quant à lui tenir compte des comportements informationnels des utilisateurs, tout en s’adaptant à la nature des documents (numériques natifs ou numérisés, structurés ou non structurés) et à la structure ouverte du Web pour favoriser le libre accès.

Au cœur du traitement, de l’accès et de la réutilisation des données de recherche, se voit posée la question de leur durabilité qui devrait s’appuyer sur une politique et des modalités de gestion concertées entre chercheurs et professionnels de l’information.

Les chercheurs doivent rajuster leurs pratiques en les articulant au travail des professionnels de l’information. Ces derniers, qu’ils soient bibliothécaires, documentalistes ou archivistes, doivent à leur tour coordonner leurs actions afin d’établir un cadre de gouvernance cohérent au bénéfice des chercheurs. Il importe de faciliter, tout en les orientant, les pratiques informationnelles sous-jacentes à une culture d’accès et de partage des données de recherche et, au-delà de celles-ci, de la science en train de se faire.

Ainsi, nous privilégierons dans cette seconde thématique, les propositions interrogeant ces logiques de changement et d’adaptation, les systèmes de représentations des divers professionnels de l’information concernés, enfin, les premières expérimentations mises en œuvre.

(Bibliographie disponible dans l'Appel de communications.)

Consignes pour la soumission d’une proposition 

Toute proposition de communication devra être envoyée aux adresses courriels suivantes : sylvie.grosjean@uottawa.ca / cmarcon@poitiers.iae-france.fr /  monica.mallowan@umoncton.ca

et au plus tard le 27 janvier 2017 (nouvelle date limite)

La proposition devra être rédigée en français et comprendre les éléments suivants : 

1.Sur une première page (Anonyme)

  • Le titre de votre communication (au maximum 180 caractères espaces comprises) qui établit un lien avec le texte de cadrage du colloque)
  • Le thème dans lequel elle s’insère (voir l’appel)
  • Un résumé (au maximum 1 500 caractères espaces comprises) qui permet de situer la communication dans le cadrage général du colloque sur les méthodes et stratégies de gestion de l’information par les organisations : des « big data » aux « thick data » . Il doit aussi contenir des éléments de problématique, un ou des objectifs de recherche, un cadre conceptuel ou de référence, la méthodologie ainsi que des résultats de recherche annoncés ou attendus.
  • 4-5 mots clés 

2.Surune seconde page

  • Le nom du ou des auteur(s), adresse postale, numéro de télécopieur, numéro de téléphone, courrier électronique, le statut, département, établissement de rattachement de(s) auteur(s) 

3- Sur une troisième page, la proposition de communication doit comprendre : Une proposition de 6000 signes espaces compris (maximum) en format Times New Roman, caractère 12 et interligne simple

  • Un plan de la communication
  • Les références bibliographiques mobilisées 

Les propositions de communication feront l’objet d’une évaluation en « double aveugle » par les membres du comité scientifique. Les communications sélectionnées seront réparties en ateliers thématiques. 

Décision du comité scientifique : Février/mars 2017 

Publication

Nous envisageons une publication dans la Revue COSSI. Les personnes souhaitant soumettre leur texte complet à évaluation pour une publication devront le faire pour le 15 juin 2017. Des précisions concernant la revue et le format des textes pour publication seront données lors du colloque. 

Pour de plus amples informations relatives au congrès, nous vous invitons à consulter le site de l’ACFAS : http://www.acfas.ca/evenements/congres. 

Comité scientifique du COSSI 2017

  • François Brouard, Université Carleton, Ottawa, Canada
  • Aida Chebbi, Institut Supérieur de Documentation, Université de la Manouba, Tunisie
  • Anne Cordier, ESPE, Université de Rouen, France
  • Jacqueline Deschamps, Haute École de Gestion de Genève, Suisse
  • Yves de Champlain, Université de Moncton, Campus de Shippagan, Nouveau-Brunswick, Canada
  • Viviane du Castel, Institut Supérieur Européen de Gestion, Paris, France
  • Arnaud Diemer, Université Blaise Pascal, Clermont Ferrand, France
  • Raja Fenniche, Institut Supérieur de Documentation, Université de la Manouba, Tunisie
  • Gustavo Gomez-Mejia, Institut Universitaire de Technologie, Université de Tours, France
  • Sylvie Grosjean, Département de Communication, Université d’Ottawa, Canada
  • Marcel Lajeunesse, École de bibliothéconomie et des sciences de l’information, Université de Montréal, Québec, Canada
  • Mariannig Le Béchec, Institut d’Administration des Entreprises, Université de Poitiers, France
  • Anne Lehmans, Université de Bordeaux, France
  • Vincent Liquète, ESPE Aquitaine, Université de Bordeaux, France
  • Hélène Madinier, Haute École de Gestion de Genève, Suisse  
  • Monica Mallowan, Université de Moncton, Campus de Shippagan, Nouveau-Brunswick, Canada
  • Christian Marcon, Institut d’Administration des Entreprises, Université de Poitiers, France
  • Dominique Maurel, École de bibliothéconomie et des sciences de l’information, Université de Montréal, Québec, Canada
  • Nicolas Moinet, Institut d’Administration des Entreprises, Université de Poitiers, France
  • Florence Ott, Université de Moncton, Campus de Shippagan, Nouveau-Brunswick, Canada
  • Fabrice Papy, Université de Lorraine, France
  • Pierre-Michel Riccio, École des Mines d’Alès, France
  • Sahbi Sidhom, Université de Lorraine, France
  • Shabnam Vaezi, Institut Universitaire de Technologie, Université de Tours, France
  • André Vellino, École des Sciences de l’information, Université d’Ottawa, Canada
  • Lise Verlaet, Institut des technosciences de l’information et de la communication, Université Montpellier 3, France

Lieux

  • 845 Rue Sherbrooke Ouest
    Montréal, Canada (H3A 0G4)

Dates

  • vendredi 27 janvier 2017

Mots-clés

  • communication, organisation, société du savoir, information, données, big data, thick data, recherche

Contacts

  • Sylvie Grosjean
    courriel : sgrosjea [at] uottawa [dot] ca

Source de l'information

  • Monica Mallowan
    courriel : monica [dot] mallowan [at] umoncton [dot] ca

Pour citer cette annonce

« Méthodes et stratégies de gestion de l’information par les organisations : des big data aux thick data », Appel à contribution, Calenda, Publié le lundi 14 novembre 2016, http://calenda.org/382144