Données massives, biais massifs ? Pour une critique de l'objectivité algorithmique en médecine

Cette séance sera présentée par Nicolas Brault, enseignant-chercheur en histoire et philosophie des sciences au laboratoire Interact de l'Institut Polytechnique UniLaSalle.

 Le séminaire aura lieu en distantiel sur la plateforme BBB.
 Retrouvez l'ensemble des séminaire passés sur le site web des Archives Henri-Poincaré

Ce séminaire vise à dégager une définition d’un concept épistémique beaucoup moins étudié que ceux de vérité et de rationalité, mais néanmoins d’une grande fécondité pour les études sur la science, le concept d’objectivité. Plus précisément, il s’agit d’étudier les variations et les inflexions de sens que celui-ci peut connaître dans des domaines d’application précis, en médecine et en science. C’est pourquoi, sur la base d’une définition initiale établie en répertoriant des "modalités objectivantes" (autrement dit des procédures auxquelles recourent les chercheurs et les médecins dans le cadre de leur entreprise d’objectivation), nous concentrons notre travail collectif sur deux terrains déterminés :

• L'axe "objectivité numérique" consiste à étudier le recours aux modalités objectivantes et à mesurer leur importance relative dans deux contextes d’élaboration de savoirs et de pratiques actuellement confrontés l’un à l’autre, la médecine "classique" et la médecine en cours de constitution qui recourt aux Big Data. En quoi l’irruption des Big Data modifie-t-elle la définition antérieure de l’objectivité qui pouvait prévaloir au sein de l’EBM (Evidence-based Medicine) ?
• L'axe "objectivité graphique" se propose de cerner les rapports entre les différents modes de représentation graphique et l’exigence d’objectivité telle qu’elle se déploie dans différentes sciences de la nature et de l’Homme. En quoi le design graphique contribue-t-il ou non à satisfaire cette exigence et selon quelles procédures particulières ?

L’ensemble de ce séminaire s’inscrit dans le cadre d’une épistémologie pratique, conçue comme une méthode d’analyse conceptuelle entièrement appuyée sur des données de terrain, d’où la présence conjointe dans l’équipe, de médecins, de statisticiens, de designersgraphiques, historiens, aux côtés des philosophes des sciences et de sémioticiens.