Enjeux épistémologiques de la science des données

Enjeux épistémologiques de la science des données

Après avoir rappelé ce qui fait la singularité des « masses de données », laquelle ne tient pas uniquement à leur volume, mais aussi à leur évolutivité et à leur variabilité, nous montrerons que tant leur accumulation que leur exploitation se sont révélées nécessaires pour les grands acteurs du Web...

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Hovedforfatter: Ganascia, Jean-Gabriel
Format: Article ou chapitre numérique
Sprog:Français
Udgivet: 2022
Online adgang:Accès Université d'Orléans et IFPM
Accès Université d'Orléans et IFPM
id cairn-RINDU1_223_0045
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spelling cairn-RINDU1_223_0045RINDU1Annales des Mines - Réalités industrielles https://stm.cairn.info/revue-realites-industrielles-2022-3-page-45?lang=fr https://doi.org/10.3917/rindu1.223.0045 Enjeux épistémologiques de la science des données Ganascia, Jean-Gabriel2022 fre Annales des Mines - Réalités industrielles | Août 2022 | 3 | 2022-09-15 | p. 45-48 | 1148-7941 RINDU1_22385 Après avoir rappelé ce qui fait la singularité des « masses de données », laquelle ne tient pas uniquement à leur volume, mais aussi à leur évolutivité et à leur variabilité, nous montrerons que tant leur accumulation que leur exploitation se sont révélées nécessaires pour les grands acteurs du Web et que cela tient à trois raisons liées à la spécificité des industries du numérique. Nous amorcerons ensuite une réflexion sur la science des données et sur l’opposition entre, d’un côté, ceux qui affirment que désormais les corrélations suffisent et, de l’autre, ceux qui s’en tiennent toujours à l’emploi de modèles et à la fonction épistémologique clef qu’ils occupent dans la démarche scientifique. Nous conclurons sur l’absence actuelle de cadre théorique mathématique de la science des données, tout en évoquant les théories anciennes, celles qui existaient dans les années 1990, et en ouvrant sur des progrès en ce sens.After recalling the singularity of ‟masses of data”, which is not only due to their volume, but also to their evolutivity and variability, we will show that both their accumulation and their exploitation have proved necessary for the major players of the Web and that this is due to three reasons linked to the specificity of digital industries. We will then reflect on data science and on the opposition between, on the one hand, those who claim that correlations are now sufficient and, on the other hand, those who still insist on the use of models and on the key epistemological function they play in the scientific process. We will conclude on the current lack of a mathematical theoretical framework for data science, while evoking the old theories, those that existed in the 1990s, and opening up to progress in this direction.Cairn free access
language Français
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