L'intelligence collective

De SCI1014
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L’intelligence collective est une des cinq dimensions de la science ouverte. Mais d’abord qu’est-ce que la science ouverte? La science ouverte (open science ou open research) recouvre un ensemble de pratiques, basées sur le recours à l'Internet, aux outils de travail collaboratif et du web social. Cela peut aussi favoriser la multidisciplinarité de la recherche. Les autres dimensions sont le concept de laboratoire sans murs, la science citoyenne, L'accès libre aux documents de recherche et les nouveaux modes d'évaluation de la recherche.

Le concept d'intelligence collective trouve son origine dans les études sur les comportements des animaux qui fonctionnent ou se déplacent en groupes (colonies d'insectes, essaims d'oiseaux, bancs de poissons, etc.). Ces études ont montré que des décisions autonomes prises par des individus aux capacités cognitives limitées, réagissant à leur environnement immédiat, peuvent résulter en des actions collectives pertinentes et efficaces, même en l'absence de toute direction ou stratégie d'ensemble. Ainsi, dans une colonie de fourmis, les diverses tâches nécessaires à la survie du groupe se répartissent d'une manière optimale, pouvant varier dans le temps, entre les individus, chacun étant susceptible de modifier son activité en fonction de ses rencontres avec d'autres.

Transposé à l'échelle des regroupements d'humains, le concept d'intelligence collective suggère que la mise en commun des connaissances et compétences de plusieurs individus, sur une base volontaire et spontanée, permet d’effectuer des tâches plus complexes ou d’obtenir de meilleurs résultats qu’une personne seule, même la plus douée ou la plus expérimentée, ou encore un groupe agissant sous l'autorité d'une direction. Cela ne signifie pas toutefois l’absence de coordination entre les individus, mais simplement qu'il n'existe aucune stratégie préétablie et que, lorsque des décisions doivent être prises, elles le sont d’une manière collective, par vote ou consensus.

Les scientifiques ont de tout temps eu recours à une forme d’intelligence collective. Ils ont toujours aimé, et éprouvé le besoin de discuter entre eux de leurs projets et de leurs activités. Cependant, sauf à l’occasion d’événements ponctuels comme des visites dans d’autres organisations, par exemple lors de congés sabbatiques ou d’échanges, ou des congrès (nationaux ou internationaux), leurs interlocuteurs étaient limités aux collègues immédiats (dans un même département ou unité de recherche), ou parfois à des correspondants privés triés sur le volet. Et même dans les plus grands congrès internationaux, les participants ne représentent qu’une partie de l’ensemble de ceux qui pourraient contribuer à ces échanges.

Internet, et plus précisément les outils du web social, qui permet de faire communiquer et collaborer un nombre quasi illimité de personnes, provenant de toutes les régions du globe, fait miroiter une immense possibilité d’accroissement de cette intelligence collective.

Cependant, comme l’explique Nielsen[1], certaines conditions doivent être réunies pour atteindre cet objectif.

  • Les participants doivent partager une vision commune de la façon d’aborder les problèmes et d’évaluer la pertinence d’une proposition de méthode ou de solution, ce que Nielsen appelle « shared praxis ».
  • Le problème à résoudre doit pouvoir être divisé en petits sous-problèmes, plus faciles à appréhender, notamment par quelqu’un qui vient de se joindre au groupe ou dont la compétence se limite au domaine d’un de ces sous-problèmes.
  • Des mesures doivent être en place pour s’assurer que l’attention de chaque membre du collectif se concentre sur les aspects du problème auxquels il ou elle est le plus apte à contribuer.
  • Le groupe doit disposer de moyens pour que les contributions individuelles les plus efficaces ou les plus prometteuses soient reconnues, et qu’elles guident les travaux subséquents, sans pour autant fermer complètement la porte à des propositions audacieuses qui s’en écartent mais qui pourraient, à terme, se révéler les plus fructueuses.

Le fonctionnement du monde du logiciel libre répond parfaitement à ces conditions[2]; cette approche est d'ailleurs déjà très répandue dans le domaine des logiciels à usage scientifique. Nielsen soutient que l’application des concepts et outils du web social à la démarche scientifique, que certains désignent par science 2.0, permettra à la science de faire de même. En effet, contrairement à ce qu’on peut observer dans d’autres domaines, les scientifiques d’un domaine (en sciences de la nature et, dans une moindre mesure, en sciences sociales) s’entendent généralement sur la façon de définir les problèmes, d’évaluer la pertinence des méthodes proposées et de juger de la validité des réponses ou solutions apportées. Les problèmes scientifiques se décomposent également assez facilement en sous-problèmes. Finalement, les environnements associés au web social intègrent divers outils (étiquetage, systèmes de filtrage et de recommandation, réseaux sociaux, etc.) ayant le potentiel de satisfaire les deux dernières conditions.

Les wikis de type encyclopédique forment un bon exemple d’outil permettant d’exploiter l’intelligence collective. Leur structure en pages invite à une division d'un domaine en petits éléments, et chaque page peut à son tour être divisée en sections; une contribution peut très bien se limiter à une petite amélioration d’une section d’une page. Ces wikis font partie ou non de la science 2.0 selon qu’ils s’adressent uniquement à des scientifiques, experts du domaine ou détenant une formation suffisante pour comprendre et utiliser les textes, ou qu’ils visent le grand public, jouant un rôle se rapprochant de la vulgarisation scientifique. Wikipédia forme un bon exemple de cette dernière catégorie : des scientifiques y contribuent et peuvent s’y référer à l’occasion, mais les chercheurs d’un domaine ne forment pas en général le lectorat principal des articles relevant de ce même domaine.

Les sites de type questions / réponses mettent aussi à contribution l’intelligence collective. Certains s’adressent aux profanes ou étudiants novices, qui y posent des questions auxquelles répondent des experts; c’est le cas du site Quora, qui possède une section dédiée aux sciences. D’autres sont davantage, voire exclusivement, des lieux de discussion entre spécialistes, où les interventions découlant d’une question forment souvent des discussions fascinantes qui vont beaucoup plus loin que la recherche de la « bonne » réponse. Un exemple : le site StackExchange, qui se déploie selon les diverses disciplines scientifiques.

Dans une certaine mesure, les blogues tenus par les scientifiques, du moins quand ils sont ouverts aux commentaires de tous, peuvent aussi jouer ce rôle; on y retrouve autant des discussions éclairantes pour le grand public que d'autres, plutôt pointues, entre spécialistes du sujet. Ils ne comprennent cependant pas de moyens permettant de favoriser les liens entre les sujets traités et les personnes les plus aptes à les commenter.

Mentionnons également le site Github, qui s'adresse d'abord et avant tout aux développeurs de logiciels libres, mais qui s'est ouvert récemment à d'autres formes de collaboration, comme le partage de données et l'écriture collaborative.

Dans sa présentation TEDx, Nielsen ne cache pas son pessimisme quant à la viabilité de certaines initiatives, donnant l'exemple du Qwiki, qui semble avoir disparu autour de 2010 sans avoir vraiment pris son envol. D’autres initiatives, comme le Qwantiki, exactement dans le même domaine, ont connu un peu plus de succès. Mais il en va autrement pour les « réseaux sociaux scientifiques », comme ResearchGate (RG), avec 12 millions de membres au début de 2017, et Academia.edu, avec près de 50 millions, qui sont tout sauf les « villes fantômes » qu’évoque Nielsen[3]. Ces sites, qui fonctionnent un peu à la manière de Facebook, offrent divers moyens de mettre en contact des chercheurs partageant des intérêts voisins, au moyen de listes de publications, de profils des membres, de recommandations, etc. Pour un exemple de membre très actif dans ResearchGate, voir le profil de Vladimir Teif, un chercheur allemand dans le domaine du cancer.

Ces sites soulèvent divers enjeux, dont les trois suivants.

  • Tant ResearchGate que Academia.edu sont des entreprises privées à but lucratif, ce que leur nom de domaine ne suggère pas d'emblée (surtout l'extension .edu, généralement associée aux établissements d’enseignement supérieur). Or, l'utilisation de ces sites est gratuite, tant pour les membres que les autres utilisateurs, et ils ne comportent aucune publicité. Malgré les millions en capital de risque qu'elles ont récolté depuis leur lancement[4], on ne peut que conjecturer quant aux moyens envisagés pour assurer la rentabilité de ces entreprises[5]. Le scénario d'une fermeture, on encore d'une prise de contrôle par un grand éditeur qui viendrait modifier les règles du jeu, n'est pas à écarter.
     
  • Une des sources de revenus pourrait être l’exploitation des informations et des documents que les chercheurs y déposent, ce qui n’est pas sans rappeler les enjeux de confidentialité et de propriété de l’information auxquels ont été confrontés les utilisateurs des réseaux sociaux généralistes comme Facebook[6].
     
  • Il y a plus d’un demi-siècle que l’anglais s’est imposé comme langue commune en sciences de la nature. L’intelligence collective en science se manifeste donc quasi-exclusivement dans la langue de Shakespeare. Cela n’est pas sans causer une certaine iniquité entre les personnes ayant grandi dans un pays ou un environnement anglophone et celles qui ont appris l’anglais « à la dure ». Il suffit de parcourir les discussions dans la sections « Questions / réponses » du site ResearchGate pour constater qu’une proportion non négligeable des participants ne maîtrise pas l’anglais, au point parfois de rendre certaines interventions très difficiles à comprendre.

    Il convient toutefois de mentionner le site français (malgré ce que suggère son nom) MyScienceWork, également une entreprise privée. Au départ un blogue offrant des contenus en français et en anglais, ce site se présente maintenant comme une « plateforme scientifique globale » permettant aux chercheurs de « partager et promouvoir [leur] recherche ». Il est toutefois difficile d'en évaluer le succès (on mentionne une « communauté de 500 000 membres »), en comparaison des géants comme RG, ou de cerner la place qu'y occupe effectivement le français, qu'on ne retrouve que dans une section du site (Omniscience).

• Dans une autre perspective de l'intelligence collective il y a le principe de la Contribution participative ou ce qu'on appelle le CrowdSourcing. Cette approche consiste à donner à des contributeurs la possibilité de participer en fournissant des données et services ou une expertise qui contribuent à une base de données ou une base de connaissances. Dans cette approche, on utilise un courtier qui travaille pour un serveur. Le rôle de ce courtier est de recruter des participants (généralement des experts ou de simples usagers). Le crowdsourcing correspond à la possibilité d'une entreprise ou d'une institution qui externalise des tâches auprès d'un réseau (généralement grand) de personnes. L'exécution des taches peut se faire par une approche collaborative ou par des individus dispersés. La condition préalable essentielle est l'utilisation d'un format d'appel ouvert et un grand réseau de travailleurs potentiels. [7][1] Une architecture de crowdsourcing a été développé et implanté par le MTurk (Amazone Mecanical Turk). Ainsi, "l'utilisation de la créativité, de l'intelligence et du savoir-faire d'un grand nombre de personnes, en sous-traitance, pour réaliser certaines tâches traditionnellement effectuées par un employé ou un entrepreneur". Ce concept peut se généraliser et s'appliquer à l'intelligence. C'est un cas particulier de l'intelligence distribuée "qui désigne l'apparition de phénomènes cohérents à l'échelle d'une population dont les individus agissent selon des règles simples". Ce mécanisme est devenu encore plus pertinent avec l'introduction des capteurs et les données massives (Big Data). On a alors introduit le concept de crowdsensing qui permet à un grand groupe d'individus possédant des appareils mobiles intelligents et/ou des capteurs de collectivement partager des données, extraire des informations et produire de la connaissance. Plusieurs grandes compagnies utilisent cette technologie pour offre des services basés sur les données massives ainsi collectées. Nous pouvons citer notamment Facebook, Google et Uber. [2] [8] Le tableau suivant résume les principales caractéristiques de la coopération, la collaboration et intelligence collective. [3] [11] Tableau cooperatif collaboratif.jpg

Enfin, le concept d’intelligence collective pourrait améliorer les apprentissages si les enseignants l’intègrent à leurs pratiques d’enseignement. Parmi les avantages on peut citer [y]: - Favoriser le travail d’équipe chez les élèves ou les étudiants - Les Inciter à construire un sens de discussions collectives afin qu’ils innovent ou créent selon leurs intêrets et croyances - Encourager l’interaction entre les pairs sur les processus utilisés lors de la réalisation d’une activité en classe ou à distance.[4][10]


Notes et références

  1. Michael Nielsen, Reinventing discovery: The new era of networked science, Princeton University Press, 2011. [aperçu]
  2. Voir l’article suivant, qui dresse un parallèle entre la notion d’intelligence collective animale dite « en essaim » (fourmis, termites, etc.) et son pendant humain, augmenté par les possibilités du Web et bien illustré par le phénomène du logiciel libre : Jérôme Laniau, « Vers une nouvelle forme d'intelligence collective? », Empan, n° 76, 2009, p. 83-91. [lire en ligne]
  3. Il faut cependant réaliser qu'il s'agit du nombre de personnes ayant ouvert un compte, et non du nombre de membres actifs; dans Academia.edu (mais non dans ResearchGate), il faut ouvrir un compte pour simplement accéder à un article déposé par un membre.
  4. Voir à ce sujet les informations dans le site crunchbase concernant Academia.edu et, surtout, ResearchGate.
  5. Bobbie Johnson, « How ResearchGate plans to turn science upside down », sur le site Gigaom, 22 février 2012.
  6. « Critiques de Facebook », dans Wikipédia (section « Vie privée »).

7. https://fr.wikipedia.org/wiki/Production_participative 8. https://www.mturk.com/mturk/welcome 9. https://fr.wikipedia.org/wiki/Science_ouverte 10. https://pedagogienumeriqueenaction.cforp.ca/wp-content/uploads/2014/04/tableau-intellligence-collective-doc-fondement.png 11. http://umtice.univ-lemans.fr/mod/resource/view.php?id=115593