Archiver les SHS: données ou documents?

La question de la définition des archives des sciences est aujourd’hui placée sous une tension entre document et donnée. Mettre l’accent sur le document, c’est d’une certain façon insister sur la forme et éventuellement la matérialité d’un support alors que la donnée renvoie à un contenu et en l’occurrence à une dimension centrale de l’activité scientifique qui est d’utiliser des données, d’en produire pour nourrir les interprétations et les théories. Cette opposition trop schématique témoigne cependant d’un malentendu entre archivistes et scientifiques sur la signification de ces deux termes qui sont parfois trop rapidement assimilés l’un à l’autre.

Pour les archivistes, le notion de données représente une forme de négation de leur travail, car les données ne sont pas insérables dans des fonds. En même temps, les fonds d’archives sont de plus en plus souvent gérés par des programmes informatiques de gestion documentaire qui les transforment en données intégrées dans des systèmes plus ou moins complexes de bases de données. La numérisation des données et la dématérialisation des documents a fait éclater des distinctions désormais problématiques.

Je m’attache dans un premier temps à la notion de donnée qui est centrale pour la pratique scientifique. Elle figure parmi les préoccupations des chercheurs lorsqu’ils évoquent les questions de l’archivage des sciences sociales. Qu’elles soient données produites par la recherche elle-même ou données provenant d’ailleurs en particulier de l’administration publique sous forme statistique ou non, leur conservation, leur communication et leur réemploi sont essentiels à l’activité scientifique.

Qu’est-ce qu’une donnée pour les sciences sociales?
Il va de soi que l’on ne peut pas donner de réponse simple qui vaille pour l’ensemble des SHS. Mais on peut partir de quelques éléments épistémologiques partagés.

En premier lieu, il faut rappeler contre les fausses évidences positivistes que les «données» ne sont précisément pas données mais qu’elles sont des élaborations et des mises en formes à travers des catégories et des relations déterminées: répartitions statistiques, descriptions, récits, etc.. Que ces processus relèvent du chercheur ou d’autres personnes et que les données soient obtenues par des procédés divers, l’observation, les entretiens ou les questionnaires, etc…, dans ces différents cas de figure, les données sont structurées, ou dit d’une autre manière, elles sont «déjà signifiantes et organisées», porteuses d’une intelligibilité.

L’activité scientifique consiste précisément à opérer des confrontations entre des données et des systèmes d’explication. Si l’on admet la logique de l’analyse scientifique que j’emprunte ici à Jean-Michel Berthelot,on peut encore envisager deux dimensions:

1) les données sont toujours à la fois déjà structurées et structurables diversement; elles incorporent aussi des schèmes organisationnels qui relèvent aussi bien de la pensée «ordinaire» que de la pensée scientifique. Les données «externes» sont élaborées à des fins de connaissance relative aux intentions, aux besoins et aux usages des personnes ou services spécifiques et ne correspondent pas nécessairement à une exploitation «scientifique», mais relève de la diversité des opérations du monde social.

2) la description des données et leur insertion dans un dispositif explicatif dépend aussi des tensions entre des systèmes d’explication différents. C’est le cas pour les données «externes» comme le précise la remarque précédente, mais aussi pour les données élaborées dans le monde scientifique puisque les mêmes données peuvent être interprétées dans le cadre de théories différentes ou de disciplines différentes.

A ces deux dimensions, j’en ajoute une troisième qui a son importance pour la mise en archive.
3) les données recueillies ou élaborées sont rarement des éléments isolés, généralement elles sont accompagnées ou enrichies d’une documentation qui peut être disparate.Cette documentation ne se réduit pas strictement à ce que les informaticiens appellent aujourd’hui les métadonnées.

Ces deux éléments rappellent d’une part, que les données qui se présentent au chercheur sont soit des données qu’il élabore lui-même soit des données qu’il «collecte» et qui sont produites par d’autres logiques, administratives, statistiques, sociales, politiques, etc… Pour les utiliser, le chercheur doit s’efforcer de comprendre précisément les conditions dans lesquelles elles se présentent à lui, d’où elles viennent, qui les a produites, à quelles fins, selon quelles démarches. Mais les données que le chercheur utilise sont également structurées en fonction de ses intérêts, de sa perspective, de sa discipline. Ce qui est en jeu ici à chaque fois pour les données ce sont des opérations de qualification et de construction. En ce sens, et même si cela peut paraître trivial de le rappeler ici. Un fait n’est pas historique parce qu’il est un fait du passé, mais d’abord parce qu’il constitue un ensemble d’information susceptible d’être intégré dans le champ d’une analyse historique.

Aussi bien, les données susceptibles d’être archivées ne peuvent l’être que si les opérations qui les définissent, c’est-à-dire les construisent et les qualifient ne sont pas négligées dans la mise en archive qui priverait ainsi les données de leur pertinence et ruineraient par la-même les raisons de les archiver. La question demeure ouverte quant à la conservation de la «documentation» qui accompagne ces données et contribue à leur donner leur signification.

A partir de ces remarques épistémologiques, J.-M- Berthelot (Jean-Michel Berthelot, « Les données comme matrice d’événements », dans Epistémologie des sciences sociales (Paris: Puf, 2001), 489-495) a distingué plusieurs niveaux différents dans la qualification des données. Je retiens ici surtout le premier.

Les DATA: les matériaux sur lesquels travaillent les sciences empiriques, que ces matériaux soient au départ ou à l’arrivée, recueillis «par traces» ou construits par le chercheur, ces data sont des éléments intermédiaires qui subiront des transformations lors de l’analyse et de l’interprétation.
Masi ces traces sont déjà structurées, ce sont des distributions statistiques, des règlements, des témoignages, des récits, des registres, des images, des sons, des objets, etc… accompagnés souvent de commentaires.

Or par rapport à ces éléments intermédiaires, les sciences ont des tentations différentes: 1) soit les récuser parce que matériaux bruts; 2) soit les accepter comme des éléments d’une réalité accessible que par la médiation des significations dont ils sont porteurs.

Ces data sont également des éléments matériels quelqu’en soit le support et leur conservation par le chercheur est conditionnée par l’une des postures précédentes qui l’inciteront soit à les conserver sous une forme brute comme les matériaux de la recherche elle-même, soit à privilégier les données élaborées par l’analyse et à les négliger voire les détruire.
A ce stade, évoquer une forme de sélection/archivage est inapproprié car la logique du traitement et de la conservation de ces data est encore entièrement conditionné par les traitements de l’analyse. Cependant, les incertitudes archivistiques qui sont ainsi mises en évidence témoigne à une autre échelle du niveau ou plus précisément du maillon de la chaine des opérations scientifique qu’il faut retenir pour une mise en archive pertinente. Faut.il ne retenir que les résultats élaborés qui font pour la plupart objet de publication? Ou faut-il à l’inverse retenir tous les documents et les données dans leur différentes stades d’élaboration et de qualification. Il n’y a pas de réponse unique à cette question, puisqu’on le voit, l’importance des données et de leur niveau ne dépend pas que des données mais des interprétations dont elles seront l’objet.
Ainsi posée la question peut paraître futile, céder à la tentation de couper les cheveux en quatre, pour partie sans doute. Mais cela va également dépendre de l’usage qui sera fait des données. Et la réponse ne sera pas la même pour un historien des sciences ou un scientifique qui souhaite réutiliser des données.

Archiver, conserver, sauvegarder les données?
Cette manière de poser la question des données ne tient pas compte ici des questions liées au document (je la reprends dans une autre note), mais elle permet aussi d’introduire certaines des priorités retenues par les chercheurs pour conserver ces données, ou le cas échéant ces data.

C’es ainsi que deux opérations principales ont retenu les chercheurs ces dernières années: la conservation des données dites quantitatives, données statistiques émanant des services statistiques généralement publics ou privés. Je traiterai donc de ces questions dans les notes consacrés aux «données quantitatives».

La seconde série de préoccupation a concerné les données dites qualitatives.

Enfin, il est également d’autre catégories de données qui ont fait l’objet ces dernières années d’attention particulière concernant leur conservation: ce sont les données orales, les données audio-visuelles.

Ce sont ces trois cas de figure qui font l’objet d’importants investissement du côté des chercheurs depuis quelques années et qu’il me faut traiter de manière séparée.

Par ces remarques, je souhaite interroger une difficulté qui n’est lexicologique qu’en première apparence. Elle en fait émerger d’autres: en particulier sur la sens que les archivistes ou les chercheurs peuvent donner au mot «archives» ou «archivage». Dans le cas des données, ici des data, le traitement des données, leur collecte, leur qualification, leur classement, leur analyse, interprétation, etc…. ne sont évidemment pas des opérations de mise en archive pour les chercheurs, mais bel et bien des opérations pleinement scientifiques. Ce qui ici peut faire problème, c’est la question de la «conservation» de ces données, aujourd’hui on dans le vocabulaire informatique, on pourrait dire, la «sauvegarde» de ces données.
Ici encore, conserver ou sauvegarder pour un scientifique n’est pas «archiver».

La question est importante et complexe car elle se rattache à des logiques différentes de traitement des données. Les investissements scientifiques, financiers, infrastructurels qui sont consacrés depuis quelques années à la «conservation des données» des SHS (c’est un raccourci!) n’ont pas été entrepris dans une perspective patrimoniale, mais bien scientifique. Deux préoccupations majeures en sont les vecteurs.
1) Comment mettre à disposition de la recherche le plus grand nombre de données sur le monde social qui sont produites par les acteurs sociaux et par les chercheurs; 2) Comment faire circuler ces données et en particulier les données produites par des chercheurs isolés ou des petites structures de recherche.

Une difficulté majeure devait être surmontée qui était de résoudre les questions de la diversité de forme, d’enregistrement, de consignation des données. En d’autres termes, conserver, communiquer des données exige une normalisation et une standardisation de la saisie des données. Impératif encore plus important à l’âge numérique. C’est à cette tâche que se consacrent les chercheurs préoccupés par la conservation. Il s’agit en effet de conserver des données réutilisables, c’est-à-dire lisibles mais aussi signifiantes et significatives scientifiquement. Les opérations qui visent à la stabilisation des données s’apparent à des opérations de mise en archive mais elles n’en sont pas.

Lorsque l’on interroge les personnes impliquées dans ces opérations sur la durée de conservation des données, ils peinent à répondre, mais leur horizon temporel demeure assez court: quelques années, cinq à dix ans. La réponse est certes biaisée par la durée incertaine des supports informatiques aujourd’hui mais pas seulement, ceux- ci ont généralement en tête une projection temporelle de la validité des données, que l’on peut rapprocher, sans l’assimiler à ce que les archivistes des organisations désigne comme la «durée de vie administrative» d’un document.

Archiver, conserver ou sauvegarder ne sont donc pas des synonymes!!


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