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Maryse Salles
IRIT/SIG
Université de Toulouse (Toulouse 1 Capitole)
Les systèmes d'aide à la
décision favorisent-ils la
démocratie ?
Systèmes d'information et
démocratie : deux questions
 Les systèmes d'information (SI) ou d'aide à la
décision (SAD) impactent-ils la démocratie
dans la vie des organisations ?
 Les processus de conception de ces systèmes
sont-ils eux-mêmes démocratiques ?
• liste des parties prenantes impliquées, rôle qui leur est
accordé, modes de construction des consensus, etc.
2
Démocratie
 Dans cette présentation, la démocratie est vue
comme la possibilité
1. d’affirmer des visions du monde divergentes
 suppose d’être d’accord sur les règles qui permettent
d’exprimer des désaccords (cf. le "consensus conflictuel" de
Ricœur)
=> processus de conception des SI et des SAD
2. d’accéder à différentes visions du monde
 demande que les systèmes intègrent bien non pas une vision
unique, mais bien une pluralité de visions
3
Qu'est ce qu'un SI ?
 SI d'une organisation (entreprise, institution
publique…) : moyen pour définir ce qui est nécessaire
• à la réalisation de sa mission : dénomination et description des
productions, des acteurs, des tâches, des procédures…
• à la prise de décision : objectifs chiffrés, contraintes
managériales et réglementaires, informations donnant l'état de
l'organisation, de son environnement…
 Les SI existaient avant l'informatique
 Concept de SI : né au début des années 70, pour
distinguer SI et système informatique
 un langage, une capacité à produire une image, une
représentation du "réel", voire à créer le "réel"
 sous une forme partageable mais aussi contraignante
4
SI : système performatif
 Ce qui est défini dans ou par le SI acquiert
mécaniquement un statut de « réalité »
 À l’inverse, ce qui en est absent n'est pas traité =>
n'existe pas
 Cas typique : les nomenclatures
• ex. des nomenclatures de tâches des infirmières dans les
hôpitaux, qui n’incluent pas la communication avec les
familles des malades
• ex. structure des comptes de la comptabilité
(cf. présentation de G. Colletis)
 Cas particulier des indicateurs de performance
(voir plus loin)
5
Ce que l'informatique a changé
dans les SI
 Formalise l'informel
• supprime des marges, du jeu : généralisation du "ça dépend", ça
dépasse
 or l'innovation ou l'évolution nécessitent un certain désordre
• tendance à une codification extensive
 Fige les procédures dans des logiciels (d'usage
obligatoire)
 Génère automatiquement une très grande quantité
d'information
• dont des indicateurs quantitatifs
 Omniprésence dans la prise de décision (voir plus loin)
 L'informatique accentue les effets performatifs
6
Les étapes de la prise de
décision
 Pour Simon (1960), la prise de décision a trois phases : intelligence,
design, choice
• phase intelligence : identifier qu’une décision est à prendre, construire la
représentation du problème perçu
• phase design : concevoir les différentes solutions possibles
• phase choice : choix de la décision qui sera mise en œuvre effectivement
Phase intelligence : deux points importants
 La façon dont le problème est représenté influe sur tout le reste du
processus de décision
• « Les alternatives à partir desquelles un décideur est en mesure de choisir sont
intégralement liées aux hypothèses faites sur la situation du problème » Paradice
(2008)
 L'information est la matière première pour construire une
représentation du problème
7
Les systèmes d'aide à la décision
 Systèmes informatiques spécialisés dans l'aide à la décision
• aujourd'hui : principalement par la présentation d'informations, sélectionnées et agrégées
selon un ensemble de dimensions (ex. CA vu par région de vente, famille de produits,
mois, …)
• des outils de calcul et de simulation
 En général considérés comme des technologies neutres
• qui ne sauraient avoir d’influence sur la façon dont les décisions prises, qui ne peuvent
qu'améliorer les décisions…
 Or les recherches ont montré que la définition du problème (phase
Intelligence), pouvait elle-même être très influencée par l’information dont
dispose le décideur (et par les outils qui lui permettent de la manipuler)
 Les systèmes d'aide à la décision
• limitent l'indépendance des décideurs
 en contraignant la formulation du problème
 en dirigeant leur attention vers telle ou telle information …
• effet très important dans les décisions peu ou pas structurées (où la définition du
problème est essentielle)
 celles qui demandent justement une pensée neuve, de l'innovation 8
Le cas extrême du management
par les indicateurs
 Le management des organisations (publiques ou
privées) s’appuie toujours davantage sur des
indicateurs chiffrés
 Les indicateurs apparaissent comme techniques,
neutres
 Or la traduction d'un évènement, un état, de l'atteinte
d'un objectif… sous forme quantitative n’est pas un
processus simple, qui ne prêterait à aucune discussion
• mais demande de définir des conventions d'équivalence entre la
chose et sa représentation simplifiée sous forme de nombre
• ces "conventions d'équivalence" restent le plus souvent
implicites, non discutées
 les enjeux de représentation (visions du monde) à l’origine de ces conventions
sont ignorés voire niés 9
Ex. : deux indicateurs et les
représentations qu'ils portent
 Taux de remplissage moyen des lits sur
l'année
• quelle vision de la mission d'un hôpital au travers de
l'équivalence faite entre la performance d'un hôpital et
cet indicateur ?
 Performance des chercheurs mesurée au
travers du nombre de publications dans
certaines revues
• quelle vision de ce qu'est une production de recherche
au travers de l'équivalence faite avec cet indicateur
(quasi unique dans certaines disciplines) ?
10
Deux risques liés à l'usage
(extensif et exclusif) des SAD
 Confondre la carte et le territoire
• confondre les représentations codées avec la réalité (et sa complexité)
 oubli des erreurs dans les données et les traitements
 illusion que la représentation est exhaustive (alors qu’il existe toujours des « angles
morts », y compris ou surtout dans les Big Data)
 méconnaissance de la part du réel qui est toujours perdu dans le codage numérique
• risque particulièrement élevé dans le cas des Big Data
 Perte de diversité, par le codage d’une vision du monde
unique
• le SAD est alors "un marteau qui fait voir tous les problèmes en forme
de clou"
• Or : "les avancées majeures dans la connaissance humaine émanent
souvent de nouvelles façons de penser les problèmes" (Simon et al.,
1986)
• Or : la diversité est inséparable de la démocratie
11
Conclusion : défense de la dispute
dans la conception des SI et SAD
 Enjeu de démocratie, mais aussi enjeu
économique et par conséquence social
 Construire et/ou utiliser des méthodes de
conception de SI et de SAD, qui intègrent dans
leur processus une discussion entre toutes les
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• sur les visions du monde et les valeurs qui seront de
fait codées dans le système
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l'humain et le système informatique
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12
13
Les Big Data ou l'horreur du risque
 Un "effet de réalité" massif
 Des outils d'aide à la décision orientés vers le prédictif
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 de par la masse des données, la sophistication des algorithmes, …et
l’anathème jeté sur la recherche de causalité
• vers un statut prescriptif, et vers des décisions automatisées de
plus haut niveau (tactiques, stratégiques) ?
 Mais : multiplication des problèmes épistémologiques
• Écrasement des niveaux logiques : macro =  micro ?
• Corrélation mieux que causalité ?
• Donnée = information = connaissance ?
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  • 1. Maryse Salles IRIT/SIG Université de Toulouse (Toulouse 1 Capitole) Les systèmes d'aide à la décision favorisent-ils la démocratie ?
  • 2. Systèmes d'information et démocratie : deux questions  Les systèmes d'information (SI) ou d'aide à la décision (SAD) impactent-ils la démocratie dans la vie des organisations ?  Les processus de conception de ces systèmes sont-ils eux-mêmes démocratiques ? • liste des parties prenantes impliquées, rôle qui leur est accordé, modes de construction des consensus, etc. 2
  • 3. Démocratie  Dans cette présentation, la démocratie est vue comme la possibilité 1. d’affirmer des visions du monde divergentes  suppose d’être d’accord sur les règles qui permettent d’exprimer des désaccords (cf. le "consensus conflictuel" de Ricœur) => processus de conception des SI et des SAD 2. d’accéder à différentes visions du monde  demande que les systèmes intègrent bien non pas une vision unique, mais bien une pluralité de visions 3
  • 4. Qu'est ce qu'un SI ?  SI d'une organisation (entreprise, institution publique…) : moyen pour définir ce qui est nécessaire • à la réalisation de sa mission : dénomination et description des productions, des acteurs, des tâches, des procédures… • à la prise de décision : objectifs chiffrés, contraintes managériales et réglementaires, informations donnant l'état de l'organisation, de son environnement…  Les SI existaient avant l'informatique  Concept de SI : né au début des années 70, pour distinguer SI et système informatique  un langage, une capacité à produire une image, une représentation du "réel", voire à créer le "réel"  sous une forme partageable mais aussi contraignante 4
  • 5. SI : système performatif  Ce qui est défini dans ou par le SI acquiert mécaniquement un statut de « réalité »  À l’inverse, ce qui en est absent n'est pas traité => n'existe pas  Cas typique : les nomenclatures • ex. des nomenclatures de tâches des infirmières dans les hôpitaux, qui n’incluent pas la communication avec les familles des malades • ex. structure des comptes de la comptabilité (cf. présentation de G. Colletis)  Cas particulier des indicateurs de performance (voir plus loin) 5
  • 6. Ce que l'informatique a changé dans les SI  Formalise l'informel • supprime des marges, du jeu : généralisation du "ça dépend", ça dépasse  or l'innovation ou l'évolution nécessitent un certain désordre • tendance à une codification extensive  Fige les procédures dans des logiciels (d'usage obligatoire)  Génère automatiquement une très grande quantité d'information • dont des indicateurs quantitatifs  Omniprésence dans la prise de décision (voir plus loin)  L'informatique accentue les effets performatifs 6
  • 7. Les étapes de la prise de décision  Pour Simon (1960), la prise de décision a trois phases : intelligence, design, choice • phase intelligence : identifier qu’une décision est à prendre, construire la représentation du problème perçu • phase design : concevoir les différentes solutions possibles • phase choice : choix de la décision qui sera mise en œuvre effectivement Phase intelligence : deux points importants  La façon dont le problème est représenté influe sur tout le reste du processus de décision • « Les alternatives à partir desquelles un décideur est en mesure de choisir sont intégralement liées aux hypothèses faites sur la situation du problème » Paradice (2008)  L'information est la matière première pour construire une représentation du problème 7
  • 8. Les systèmes d'aide à la décision  Systèmes informatiques spécialisés dans l'aide à la décision • aujourd'hui : principalement par la présentation d'informations, sélectionnées et agrégées selon un ensemble de dimensions (ex. CA vu par région de vente, famille de produits, mois, …) • des outils de calcul et de simulation  En général considérés comme des technologies neutres • qui ne sauraient avoir d’influence sur la façon dont les décisions prises, qui ne peuvent qu'améliorer les décisions…  Or les recherches ont montré que la définition du problème (phase Intelligence), pouvait elle-même être très influencée par l’information dont dispose le décideur (et par les outils qui lui permettent de la manipuler)  Les systèmes d'aide à la décision • limitent l'indépendance des décideurs  en contraignant la formulation du problème  en dirigeant leur attention vers telle ou telle information … • effet très important dans les décisions peu ou pas structurées (où la définition du problème est essentielle)  celles qui demandent justement une pensée neuve, de l'innovation 8
  • 9. Le cas extrême du management par les indicateurs  Le management des organisations (publiques ou privées) s’appuie toujours davantage sur des indicateurs chiffrés  Les indicateurs apparaissent comme techniques, neutres  Or la traduction d'un évènement, un état, de l'atteinte d'un objectif… sous forme quantitative n’est pas un processus simple, qui ne prêterait à aucune discussion • mais demande de définir des conventions d'équivalence entre la chose et sa représentation simplifiée sous forme de nombre • ces "conventions d'équivalence" restent le plus souvent implicites, non discutées  les enjeux de représentation (visions du monde) à l’origine de ces conventions sont ignorés voire niés 9
  • 10. Ex. : deux indicateurs et les représentations qu'ils portent  Taux de remplissage moyen des lits sur l'année • quelle vision de la mission d'un hôpital au travers de l'équivalence faite entre la performance d'un hôpital et cet indicateur ?  Performance des chercheurs mesurée au travers du nombre de publications dans certaines revues • quelle vision de ce qu'est une production de recherche au travers de l'équivalence faite avec cet indicateur (quasi unique dans certaines disciplines) ? 10
  • 11. Deux risques liés à l'usage (extensif et exclusif) des SAD  Confondre la carte et le territoire • confondre les représentations codées avec la réalité (et sa complexité)  oubli des erreurs dans les données et les traitements  illusion que la représentation est exhaustive (alors qu’il existe toujours des « angles morts », y compris ou surtout dans les Big Data)  méconnaissance de la part du réel qui est toujours perdu dans le codage numérique • risque particulièrement élevé dans le cas des Big Data  Perte de diversité, par le codage d’une vision du monde unique • le SAD est alors "un marteau qui fait voir tous les problèmes en forme de clou" • Or : "les avancées majeures dans la connaissance humaine émanent souvent de nouvelles façons de penser les problèmes" (Simon et al., 1986) • Or : la diversité est inséparable de la démocratie 11
  • 12. Conclusion : défense de la dispute dans la conception des SI et SAD  Enjeu de démocratie, mais aussi enjeu économique et par conséquence social  Construire et/ou utiliser des méthodes de conception de SI et de SAD, qui intègrent dans leur processus une discussion entre toutes les parties prenantes • sur les visions du monde et les valeurs qui seront de fait codées dans le système • sur le partage des traitements et des décisions entre l'humain et le système informatique  décider de ce qui "ne saurait être codé" (paraphrase de M. Sandel) 12
  • 13. 13
  • 14. Les Big Data ou l'horreur du risque  Un "effet de réalité" massif  Des outils d'aide à la décision orientés vers le prédictif  Du prédictif au prescriptif • des résultats que l’on ne saurait remettre en cause ?  de par la masse des données, la sophistication des algorithmes, …et l’anathème jeté sur la recherche de causalité • vers un statut prescriptif, et vers des décisions automatisées de plus haut niveau (tactiques, stratégiques) ?  Mais : multiplication des problèmes épistémologiques • Écrasement des niveaux logiques : macro =  micro ? • Corrélation mieux que causalité ? • Donnée = information = connaissance ? 14/35

Notes de l'éditeur

  1. "ça dépend" ça dépasse Ex. des nomenclatures de tâches des infirmières dans les hôpitaux, qui n’incluent pas la communication avec les familles des malades. Ex. : nomenclatures accidents du travail, Ex. : nomenclatures des troubles mentaux (« Psychiatrie : DSM-5, le manuel qui rend fou »)
  2. Disparition des imprimés avec notes dans la marge : Généralisation du "ça dépend" ça dépasse