Cartographie des affinités : Démocratiser la visualisation des données

Le processus fondamental de nivellement et de décentralisation des organisations commence d’abord par la compréhension de leur structure. Cartographie des affinités de Dario Rodighiero présente un modèle de visualisation de réseaux permettant de cartographier les grandes organisations dans l’objectif de favoriser les collaborations et l’autonomie. C’est un travail qui était indispensable.

— Manuel Lima

La cartographie « diagrammatique » conçue par Dario Rodighiero associe la complexité d’une vision ésotérique à la clarté de la logique. Cette approche bien présentée promet de nous donner les moyens de « lire » d’immenses quantités de données récentes de manière à ce que cette richesse statistique devienne graphiquement lisible.

Dans le processus suivi, la transformation de simples informations en visualisations schématiques permet de montrer des affinités latentes, réelles et potentielles dans une démarche qui ressemble à de l’alchimie numérique. C’est un travail fascinant et plein de possibilités.

— Johanna Drucker

Préface

Le cœur de l’ouvrage de Dario Rodighiero, intitulé Cartographie des affinités, est une étude de cas : celle d’un projet très pointu visant à cartographier les recherches en cours à l’EPFL, l’École polytechnique fédérale de Lausanne, en Suisse.

Or, cette étude de cas est bien plus qu’une étude de cas. Elle soulève de vastes questions sur la recherche, sur les structures organisationnelles, les dynamiques sociales, les réseaux de connaissances, les parcours de carrière des chercheurs et la gouvernance des universités. Ce faisant, elle déploie un large éventail de perspectives évoqué dans le sous-titre de l’ouvrage : Démocratiser la visualisation des données.

Rodighiero nous montre que le mot « démocratie », rapporté aux données, implique une approche prismatique de la cartographie et de la visualisation. C’est une démarche fondée d’une part sur l’examen minutieux, critique et créatif des ensembles de données, d’autre part, sur la compréhension de la visualisation comme une forme complexe et interactive de narration et, enfin, sur la prise en compte des différents publics et des modes d’engagement qu’une visualisation de données doit s’efforcer de concilier. Le résultat ci-présent est un compte-rendu de recherche extrêmement convaincant sur une cartographie collective, qui se veut moins comme un produit que comme un processus dont les succès et les échecs doivent être étudiés comme autant de moyens potentiels d’engager la communauté en question – et le public extérieur – dans ce même processus.

Les systèmes déjà anciens de la scientométrie et de la bibliométrie, dont l’usage s’est banalisé dans les universités ces dernières décennies – avec les indices de citation scientifique (SCI), l’indice h et les calculs de facteur d’impact (FI) – sont sans doute idoines à décrire la partie émergée de l’iceberg nommé « recherche » : comptes rendus publiés, citations et autorat, attribution de subventions et composition d’équipes de recherche. Tels de fidèles chiens de chasse, ils suivent les traces de papier (et, plus tard, de pixel) de ce que Latour et Woolgar, dans leur étude fondamentale de 1979, identifiaient déjà comme le pivot de la vie de laboratoire.

Mais Cartographie des affinités s’intéresse au reste de l’iceberg, plus profond et plus complexe. La scientométrie et la bibliométrie nous apprennent en effet peu de choses sur la forme ou la contexture d’une communauté scientifique, sur son réseau de connexions avec d’autres groupes de chercheurs internes ou externes, ou encore sur l’équilibre entre les rôles joués par les individus et ceux des unités de recherche auxquelles ils appartiennent. De plus, en raison de leur préoccupation bornée pour les publications, ces systèmes ont tendance, par nature, à être rétrospectifs et donc à négliger tout mode d’interaction informel de la recherche qui ne soit pas de l’ordre du publié. Comment décrire la recherche ou les collaborations non pas « après coup », mais en tant que structures naissantes ou potentielles (c’est-à-dire dans l’optique de résultats prédictifs, recommandés) ? Et comment creuser sous les couches superficielles des réseaux d’autorat et de citations pour atteindre les strates successives de formes de connaissances et des communautés qui les animent ?

Rodighiero intervient à cet endroit précisément, en se consacrant aux réseaux fondés sur les affinités plutôt que sur l’influence, l’impact ou la collaboration formelle. Il conduit le lecteur à travers ce livre en lui donnant une vision plus riche et subtile de la manière dont une communauté de chercheurs peut être décrite, représentée et transformée en un objet d’expérience réalisé avec cette même communauté.

La véritable morale de l’histoire qui se déroule dans Cartographie des affinités a trait au rôle prépondérant joué par la conception – c’est-à-dire par les concepteurs – pour arriver à cartographier et visualiser avec succès des communautés aussi complexes que les universités. Les concepteurs sont mis au défi sur plusieurs fronts : ils doivent alimenter et améliorer les ensembles conventionnels de données institutionnelles afin de les rendre suffisamment riches et complexes ; ils doivent ensuite façonner ces données en objets d’expériences ayant du sens pour des publics divers, allant de la direction d’une université à ses chercheurs et étudiants en passant par la communauté extérieure. Et pour atteindre ces objectifs, ils doivent présenter ces expériences sous de multiples modalités : en ligne ou sur place, spatialisées ou incorporées. En fin de compte, la démocratisation des données est accomplie par la conception, et non pas uniquement grâce à la transparence avec laquelle les données sont conçues, analysées et diffusées.

— Jeffrey Schnapp

Historien, designer et technologue ; fondateur et directeur de metaLAB (at) Harvard ; co-directeur du Berkman Center for Internet and Society ; professeur de langues et littératures romanes et de littérature comparée, et affilié de la Faculté d’Architecture, à l’Université Harvard.

Introduction

La sociologie informatique vise à démêler le réseau des pratiques quotidiennes par l’analyse des traces numériques que les membres laissent sur le nuage en utilisant des ordinateurs de bureau, des téléphones portables « intelligents », des réseaux Wi-Fi, des cartes d’identité et des services en ligne. La difficulté et l’objectif, c’est d’arriver à recomposer les structures et les comportements en utilisant les données que les personnes ont laissées derrière elles sous diverses formes et en divers endroits.

Il est essentiel pour la direction d’une organisation de comprendre comment celle-ci évolue et fluctue au gré des activités quotidiennes de ses membres. Savoir de quelle manière les employés travaillent est fondamental pour prendre des décisions et planifier l’avenir. Les dirigeants tiennent en particulier à pouvoir avoir une perspective globale afin d’optimiser les performances de leurs employés.

Le concept de performance se rapporte ici à l’ambition et au défi d’obtenir le meilleur d’une organisation. Pour évaluer cette performance, la direction d’une structure utilise souvent des indicateurs. On observe aujourd’hui deux phénomènes intéressants : le premier est que la représentation de ces indicateurs passe de plus en plus d’une forme tabulaire à une forme graphique ; le second, que ces mêmes indicateurs sont à la disposition de tous, ce qui implique à la fois une forme de transparence et la possibilité d’un auto-examen.

De nos jours, la performance n’intéresse pas seulement les entreprises mais aussi les universités. Les universitaires sont souvent évalués à l’aune de leurs publications en utilisant l’indice h ou le facteur d’impact. Les directeurs utilisent ces indicateurs pour recruter des universitaires et ces derniers, à leur tour, essaient de les améliorer pour être « bien » évalués. Cette utilisation bidirectionnelle confirme que le monde universitaire adhère à une logique fondée sur la performance. Les politiques universitaires actuelles ne tiennent généralement pas compte de cet autre critère qui joue pourtant un rôle essentiel dans la dynamique de la recherche : les affinités entre chercheurs.

C’est au concept d’affinité et à la manière de le représenter visuellement que cet ouvrage est consacré. Les affinités sont diverses et polymorphes : elles peuvent être liées à des intérêts partagés ou à l’appartenance à des comités, à des activités d’enseignement ou à la rédaction commune de publications. Elles sont également multiples dans la mesure où les universitaires en partagent plusieurs simultanément, ce qui renforce l’ensemble de leurs liens.

Les affinités peuvent être classées en deux catégories, les réelles et les potentielles. La présence d’un certain nombre d’affinités potentielles indique qu’il existe un lien probable et prévisible entre des chercheurs : des intérêts communs, des liens d’interdisciplinarité, de culture intellectuelle, de carrière professionnelle ou encore la participation à des revues, des conférences ou des comités scientifiques. Les affinités potentielles deviennent réelles à partir du moment où une collaboration a lieu ; ce peut être le cas lors du coautorat d’un article ou le suivi d’un même doctorant. En conséquence, les affinités présentent deux dimensions différentes : l’une est concrète et composée de collaborations en cours, l’autre est projetée et faite de possibilités d’échanges et de prospections dans l’environnement universitaire.

Mesurer les affinités est essentiel pour les structures universitaires. Et les traduire en une représentation visuelle permet de dessiner un espace où les performances réelles et potentielles peuvent être conjuguées.

Contrairement aux autres systèmes de mesure qui renforcent le classement entre les individus, la logique des affinités permet d’explorer le présent pour prévoir l’avenir. L’objectif est de représenter la dynamique universitaire pour favoriser de nouvelles synergies. Dans une logique de gouvernance, planifier ces synergies est autant dans l’intérêt de la direction que dans celui des employés car cela peut favoriser aussi bien les initiatives descendantes qu’ascendantes. La mesure des affinités et sa représentation graphique doivent donc être à la disposition de l’ensemble de ce collectif afin de guider visuellement les individus dans leurs choix personnels.

Cet ouvrage est le fruit de cinq années de travail à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) au cours desquels le projet de cartographie des affinités a été mené par une approche fondée sur la conception graphique, c’est-à-dire par des moyens visuels, qui sont la seule solution permettant de gérer l’énorme masse de données que les humains produisent de manière exponentielle. L’innovation de ce travail réside moins dans la question elle-même que dans la tentative de concilier sciences humaines et technologie dans une démarche pluridisciplinaire évoquant l’esprit d’un Bauhaus contemporain.

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