Apartir de lĂ , mes sƓurs et ma mĂšre se sont servies de cette relation et de mon tempĂ©rament sanguin pour faire passer des messages Ă  mon pĂšre, qui a finalement retourner ses excĂšs d'humeur sur moi (menaces de me frapper, tentative d'Ă©tranglement, hurlements etc). Ma mĂšre est devenue la protectrice de mon pĂšre en tout cas Ă  mes yeux "il n'a pas fait exprĂšs, il s'en
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Eneffet, partant du principe que l’intelligence collective est un systĂšme, on peut dire que c’est la somme des intelligences individuelles des membres d’une Ă©quipe plus leur relation. Ainsi, ce qui distingue une intelligence collective d’un simple travail collectif, c’est ce dĂ©passement dĂ» Ă  la relation entre les membres du collectif. L’émergence de l’intĂ©rĂȘt pour l 1Il est gĂ©nĂ©ralement admis, dans les diverses sciences traitant des comportements collectifs complexes, qu’il existe des diffĂ©rences fondamentales entre le niveau de l’individu et celui du collectif Knorr, 1981 ; Calhoun et al., 2007. C’est pourquoi il semble logique de prĂ©sumer qu’il existe deux niveaux d’analyse le niveau micro qui se concentre sur les individus et le niveau macro qui se concentre sur le collectif. Cette distinction est Ă  l’origine de la formulation de presque toutes les questions soulevĂ©es par la thĂ©orie sociale visant Ă  trouver la bonne voie qui mĂšne d’un niveau Ă  l’autre la recherche doit-elle partir du micro ou du macro ? Le niveau macro est-il un simple agrĂ©gat ou une nouvelle entitĂ© sui generis ? Comment certaines caractĂ©ristiques du niveau macro Ă©mergent-elles des interactions du niveau micro Boudon, 1981 ? Peut-on rapprocher » ces deux niveaux par une autre thĂ©orie qui les engloberait Bourdieu, 1972 ; Giddens, 1984 ? Peut-on imaginer un niveau intermĂ©diaire ? Et ainsi de suite. Cette sĂ©rie de questions ne se limite pas aux thĂ©ories sociales traitant de l’ĂȘtre humain, mais peut se rapporter Ă  tous les ensembles d’organismes vivants non humains nuĂ©es d’oiseaux, essaims d’insectes sociaux en particulier, Axelrod, 1984 ; Moussaid et al., 2009, ainsi qu’à la notion mĂȘme d’organisme quelle est la relation entre les cellules et le corps ? Dawkins, 1982 ? Ces mĂȘmes questions ont Ă©tĂ© posĂ©es dans le cadre d’un grand nombre de phĂ©nomĂšnes comme les processus mentaux Minsky, 1988 ou les entitĂ©s artificielles vivant in silico les modĂšles multi-agents, par exemple Epstein et Axtell, 1996 [1]. 2Bien que cette division en niveaux ait jouĂ© un rĂŽle considĂ©rable dans la structuration de nombreux programmes de recherche en sciences naturelles et sociales, elle a Ă©galement occultĂ© le phĂ©nomĂšne central que ces sciences visaient Ă  expliquer comment suivre des associations plus fortes, plus vastes et plus durables ? En partant du postulat qu’il existe deux niveaux, ces sciences ont rĂ©solu trop rapidement les questions qu’elles auraient dĂ» laisser ouvertes Ă  l’étude. Qu’est-ce qu’un Ă©lĂ©ment ? Qu’est ce qu’un ensemble ? Y a-t-il vraiment une diffĂ©rence entre les deux ? Qu’entend-on par entitĂ© collective durable ? 3Dans cet article, nous Ă©tudierons comment les traces numĂ©riques laissĂ©es par les acteurs dans les bases de donnĂ©es nouvellement disponibles pourraient modifier la nature mĂȘme de ces questions sur l’origine de l’organisation sociale. Notre objectif est de tester une thĂ©orie sociale alternative dĂ©veloppĂ©e par Gabriel Tarde 1843-1904 Ă  l’aube de la sociologie et qui n’a jamais eu la chance de se dĂ©velopper en raison du manque d’outils empiriques adĂ©quats Tarde, 1903 ; Clark, 2011 [1969] ; Milet, 1970 ; Candea, 2010. Au lieu de commencer par se dire que la question vraiment essentielle est de trouver comment les dĂ©cisions individuelles contribuent aux actes collectifs », nous souhaitons suivre la suggestion de Tarde et ne pas poser cette question afin de nous concentrer sur un sujet diffĂ©rent peut-on dĂ©finir ce qu’est un ordre social durable sans prĂ©sumer qu’il existe deux niveaux Latour, 2006 ? Pour souligner le contraste, nous allons prĂ©tendre qu’il y a davantage de complexitĂ© dans l’élĂ©ment que dans l’ensemble, ou, pour ĂȘtre un peu plus provocant, que le tout est toujours plus petit que ses parties ». Nous appelons ce postulat l’approche par un niveau » A-1 par opposition Ă  l’approche par deux niveaux » A-2. 4Un tel postulat n’est intĂ©ressant que s’il crĂ©e une diffĂ©rence empirique dans le traitement des donnĂ©es. C’est pourquoi nous tenterons de dĂ©montrer deux points Certaines nouvelles techniques numĂ©riques, et surtout certains outils offerts par l’analyse des rĂ©seaux, permettraient de suivre et visualiser le phĂ©nomĂšne social d’une façon qui rend l’approche A-1 un peu plus logique que l’ il est possible d’expliquer les caractĂ©ristiques plus durables de l’ordre social en apprenant Ă  naviguer au travers de monades » entrecroisĂ©es au lieu d’alterner entre les deux niveaux de l’individuel et du collectif. Notons que, par la suite, l’adjectif social » ne se rĂ©fĂ©rera pas aux seuls acteurs humains, mais sera Ă©tendu Ă  toutes les entitĂ©s traitĂ©es conjointement. Pour dĂ©montrer notre raisonnement, nous procĂ©derons de la maniĂšre suivante nous commencerons par utiliser la notion de profil pour donner une idĂ©e gĂ©nĂ©rale de notre analyse section 1 ; ensuite, nous expliquerons en quoi notre approche est diffĂ©rente de l’idĂ©e de structures produites par l’interaction entre acteurs rĂ©duits Ă  leur taille atomique section 2 ; et enfin comment la notion de structure devrait cĂ©der la place Ă  celle de circulation d’ensembles conçus diffĂ©remment section 3. Les derniĂšres sections offrent une description visuelle de l’ ensemble » qui s’avĂšre bien plus petit que ses constituants section 4 et suggĂšrent une approche Ă  la navigation Ă  travers les donnĂ©es, diffĂ©rente de celle associĂ©e Ă  l’idĂ©e de modĂ©lisation section 5.Comment les profils numĂ©riques modifient les relations Ă©lĂ©ment/ensemble5L’essentiel de notre analyse s’appuie sur la maniĂšre dont les profils dĂ©sormais disponibles sur de nombreuses plates-formes numĂ©riques modifient la dĂ©finition mĂȘme de ce que sont les individus – et, Ă  partir de lĂ , comment nous devrions traiter les ensembles. En surfant sur des plates-formes telles que Flickrℱ, ou MySpaceℱ, nous avons tous fait l’expĂ©rience de naviguer d’un page html Ă  l’autre, passant des individus aux groupes, sans jamais rencontrer rien que ne ressemble Ă  un saut de niveau. C’est cette expĂ©rience, si typique du Web que nous voulons utiliser comme base pour repenser la thĂ©orie sociale, car, grĂące Ă  elle, la navigation A-1 est devenue une expĂ©rience commune qui pourrait se rĂ©sumer en une phrase pour identifier un acteur, il faut dĂ©ployer son rĂ©seau. 6Prenons un exemple simple. Nous avons tous prĂ©parĂ© un jour un rendez-vous en cherchant sur Internet le nom de la personne que nous allions bientĂŽt rencontrer. Si, par exemple, nous cherchons sur Internet le curriculum vitae d’un chercheur dont nous n’avons jamais entendu parler, nous obtiendrons une liste d’élĂ©ments vagues au premier abord. Disons que nous venons d’apprendre qu’ HervĂ© C. » est maintenant professeur d’économie Ă  Sciences Po ». Au dĂ©but de la recherche, ce n’est rien de plus qu’un nom propre. Puis, nous dĂ©couvrons qu’il a un doctorat de Penn University », qu’il a Ă©crit sur les comportements de vote parmi les actionnaires d’entreprise », qu’il a dĂ©montrĂ© un thĂ©orĂšme sur l’irrationalitĂ© de l’agrĂ©gation », etc. Si nous parcourons la liste des caractĂ©ristiques, la dĂ©finition s’étendra jusqu’à ce que, paradoxalement, elle prĂ©cise de mieux en mieux de qui il s’agit. TrĂšs vite, comme dans le jeu du portrait, nous allons zoomer sur un nom et un seul, pour atteindre le rĂ©sultat unique HervĂ© C. ». Qui est cet acteur ? RĂ©ponse ce rĂ©seau. Ce qui n’était d’abord qu’une chaĂźne de mots sans signification, sans contenu, un simple point, possĂšde dĂ©sormais un contenu, c’est-Ă -dire un rĂ©seau que rĂ©sume un seul nom propre parfaitement spĂ©cifiĂ©. Cette sĂ©rie de caractĂšres – le rĂ©seau – peut maintenant s’entendre comme une enveloppe – l’acteur – qui renferme son contenu en une formule abrĂ©gĂ©e. 7Dans l’exemple, une entitĂ© est simplement dĂ©finie par la liste non exhaustive des donnĂ©es qui lui sont attachĂ©es. Pour utiliser la terminologie de la thĂ©orie de l’Acteur-RĂ©seau, un acteur est dĂ©fini par son rĂ©seau Law et Hassard, 1999. Ce rĂ©seau ne constitue pas un second niveau ajoutĂ© Ă  celui de l’individu, mais est exactement le mĂȘme niveau, dĂ©ployĂ© diffĂ©remment. En passant de l’acteur Ă  son rĂ©seau, nous restons au sein de A-1 Law, 2004.Figure 1DĂ©tail du profil » du mot clĂ© self-organisation »DĂ©tail du profil » du mot clĂ© self-organisation »Note Le rĂ©seau de la figure 1 a Ă©tĂ© dessinĂ© en prenant comme nƓuds tous les mots clĂ©s, les auteurs, les rĂ©fĂ©rences et les adresses des articles qui utilisent le mot clĂ© self-organisation » sur le Web of Science© entre 2006 et 2010. La taille des nƓuds et des Ă©tiquettes est proportionnelle au nombre d’articles dans lesquels un auteur, une institution, une rĂ©fĂ©rence ou un mot clĂ© lien entre deux nƓuds est créé chaque fois que les deux entitĂ©s apparaissent dans le mĂȘme article. Les liens sont pondĂ©rĂ©s en fonction de la frĂ©quence de la co-occurrence entre les positionner les nƓuds dans l’espace, nous avons utilisĂ© l’algorithme ForceAtlas 2 Jacomy, 2011 implĂ©mentĂ© dans le logiciel Gephi Cet algorithme assigne une force de rĂ©pulsion aux nƓuds et une force d’attraction aux liens pour obtenir une situation d’équilibre dans laquelle les nƓuds fortement liĂ©s tendent Ă  apparaĂźtre proches les uns des autres. Le nƓud correspondant Ă  self-organisation » a Ă©tĂ© effacĂ© par souci de lisibilitĂ© par dĂ©finition il Ă©tait connectĂ© Ă  tous les nƓuds du graphique.Toutes les images sont disponibles en haute dĂ©finition sur fait de se dĂ©placer facilement d’un profil Ă  un autre indique dĂ©jĂ  clairement que les thĂ©ories sociales partant des deux approches A-1 et A-2 ne se rapportent pas Ă  diffĂ©rents domaines de la rĂ©alitĂ©, mais Ă  diffĂ©rentes maniĂšres de naviguer parmi les donnĂ©es Franzosi, 2004 ; Michel et al., 2011. SpĂ©cifique » et gĂ©nĂ©ral », individu » et collectif », acteur » et systĂšme » ne constituent pas des rĂ©alitĂ©s substantielles mais des termes provisoires qui dĂ©pendent plutĂŽt de la facilitĂ© avec laquelle nous naviguons entre les profils et parvenons Ă  les englober par un nom propre. Plus la navigation est difficile, plus sera grande la tentation de les traiter selon l’approche par deux niveaux A-2. Tant qu’il est difficile d’accĂ©der Ă  la liste de tous les articles d’une sous-catĂ©gorie telle que votes de la super-majoritĂ© », on est tentĂ© de la dĂ©finir comme un ensemble » dont l’individu professeur nommĂ© HervĂ© C. » ne serait qu’un membre » – c’est justement ce que fait la notion de paradigme scientifique » au sens de Thomas Kuhn voir ci-dessous. MĂȘme chose s’il n’existe pas de bon site internet listant tous les universitaires de l’universitĂ© appelĂ©e Sciences Po ». Dans ce cas, on sera tentĂ© de dire qu’il existe une entitĂ© dĂ©finie de maniĂšre gĂ©nĂ©rale – une personne morale », par exemple – dont le nom propre est Sciences Po », qui existe dans une indĂ©pendance relative par rapport Ă  tous les acteurs qui dĂ©finissent le contenu de son enveloppe. C’est lĂ  qu’entre en scĂšne l’analyse des deux niveaux un pour les composants, un autre pour l’ensemble. La tentation sera dĂšs lors irrĂ©sistible de regarder le niveau dit de la structure » pour dĂ©finir des caractĂ©ristiques gĂ©nĂ©rales, et le niveau des individus si l’on veut Ă©tudier ce qu’ils ont de particulier. Et pourtant, cette distribution des rĂŽles entre niveaux n’est que l’effet du type de technologie utilisĂ©e pour naviguer Ă  travers les 2Exemple typique d’interface numĂ©rique montrant un mĂ©lange de donnĂ©es agrĂ©gĂ©es et distinctsExemple typique d’interface numĂ©rique montrant un mĂ©lange de donnĂ©es agrĂ©gĂ©es et distinctsNote La figure 2 montre un exemple typique de navigation dans un paysage de donnĂ©es complexe. La capture d’écran montre les donnĂ©es agrĂ©gĂ©es en haut, les statistiques Ă  droite et les blogs individuels en bas Ă  gauche, avec les mots surlignĂ©s l’exemple provient de la plate-forme Linkscape© par Linkfluence©. Ce type de superposition, en rendant visuellement cohĂ©rentes les deux extrĂ©mitĂ©s de tant de thĂ©ories sociales, aide Ă  reconsidĂ©rer l’idĂ©e tardienne selon laquelle micro et macro constituent un artĂ©fact de la maniĂšre dont les donnĂ©es sont les images sont disponibles en haute dĂ©finition sur meilleure preuve que ces deux niveaux ne correspondent Ă  aucun vĂ©ritable domaine ontologique est qu’ils commencent Ă  disparaĂźtre, pour ĂȘtre littĂ©ralement redistribuĂ©s chaque fois qu’on modifie ou qu’on amĂ©liore la qualitĂ© d’accĂšs aux fichiers de donnĂ©es, permettant ainsi Ă  l’observateur de dĂ©finir n’importe quel acteur par son rĂ©seau et vice versa. C’est exactement ce que subissent les notions mĂȘmes d’ individu » et d’ ensemble », grĂące Ă  la remarquable extension des outils numĂ©riques. L’expĂ©rience de plus en plus commune aujourd’hui de naviguer d’un Ă©lĂ©ment Ă  un ensemble peut pousser les chercheurs Ă  accorder moins d’importance Ă  ces deux extrĂ©mitĂ©s provisoires. Au lieu de devoir choisir, et donc sauter de l’élĂ©ment Ă  l’ensemble, du niveau micro au niveau macro, on occupe toutes sortes d’autres positions, en rĂ©organisant constamment la maniĂšre dont les profils sont interconnectĂ©s et entrecroisĂ©s. Ce phĂ©nomĂšne est bien connu non seulement par la thĂ©orie de l’acteur-rĂ©seau, mais aussi par les chercheurs travaillant sur l’analyse de rĂ©seaux White, 2008. Évidemment, nous ne prĂ©tendons pas que les profils numĂ©riques seraient si complets et si rapidement accessibles qu’ils auraient dĂ©jĂ  dissous les deux niveaux, mais seulement qu’ils les ont suffisamment redistribuĂ©s pour montrer que l’analyse par niveaux n’est pas le seul moyen de traiter la navigation dans les donnĂ©es. 10Pour rĂ©sumer cette premiĂšre section, nous affirmerons que si nous avons pris l’habitude de traiter diffĂ©remment une entitĂ© et son contexte, c’est seulement par manque d’accĂšs Ă  la liste de ses propriĂ©tĂ©s. Au minimum, les profils numĂ©riques disponibles posent Ă  la thĂ©orie sociale de nouvelles questions qui ne peuvent pas ĂȘtre abordĂ©es dans le cadre d’une opposition entre l’approche par l’élĂ©ment et celle par l’ isoler des monades » entrecroisĂ©es11AprĂšs avoir donnĂ© un avant-goĂ»t de notre analyse, passons Ă  ses aspects plus opĂ©ratoires et techniques. Dans l’approche par deux niveaux A-2, la procĂ©dure la plus courante pour distinguer les macrostructures des microrelations consiste Ă  Ă©tablir un premier niveau d’entitĂ©s distinctes, puis Ă  leur donner quelques rĂšgles d’interaction et d’observer enfin si la dynamique de ces interactions permet de voir apparaĂźtre un second niveau, celui du collectif. Ce second niveau aurait gĂ©nĂ©rĂ© suffisamment de nouvelles propriĂ©tĂ©s pour mĂ©riter le titre de structure, c’est-Ă -dire une autre entitĂ© pour laquelle il serait possible de dire qu’elle est plus que la somme de ses composants ». C’est le cas dans la plupart des modĂšles de comportements collectifs, qu’il s’agisse d’atomes, de gaz, de molĂ©cules, d’insectes, d’essaims, de marchĂ©s, de foules, d’États, de vie artificielle, etc. voir Moussaid et al., 2009, par exemple. La force explicative et la simple beautĂ© de ces modĂšles sont liĂ©es Ă  un tel minimax obtenir la structure la plus durable et la plus solide Ă  partir de l’ensemble de rĂšgles le plus petit possible. 12Il faut souligner ici que, depuis le dix-septiĂšme siĂšcle, ce modĂšle a toujours Ă©tĂ© Ă©tabli par contraste avec un autre modĂšle, apparemment totalement opposĂ©, qui met, quant Ă  lui, au dĂ©but une entitĂ© sui generis – par exemple un corps, un organe, un super-organisme, une fourmiliĂšre, une ruche, une sociĂ©tĂ©, un État, etc. – afin, ensuite, d’en dĂ©finir les composants » distincts selon leurs rĂŽles » et leurs fonctions ». Cette alternative est souvent appelĂ©e holiste » ou organiciste » Weick, 1995. Bien que les deux visions diffĂšrent gĂ©nĂ©ralement dans les consĂ©quences politiques que l’on peut en tirer Hirshmann, 1980, elles ne sont pour nous que deux façons diffĂ©rentes de traiter le phĂ©nomĂšne social par le biais de la mĂȘme approche A-2. Les deux approches reposent sur des techniques de collecte de donnĂ©es quasi identiques. Leur principale diffĂ©rence rĂ©side dans l’ordre chronologique par lequel elles listent les deux concepts du micro au macro pour la premiĂšre, du macro au micro pour la seconde. Ce que la seconde prend comme point de dĂ©part, la premiĂšre le prend comme but final. 13Prenons le premier cas comme point de dĂ©part, puisque c’est le plus frĂ©quemment utilisĂ© de nos jours. Pour dĂ©finir le premier niveau, le concepteur du modĂšle doit imaginer des entitĂ©s indivisibles, distinctes et dotĂ©es d’aussi peu de caractĂ©ristiques que possible ; ensuite, il conçoit des rĂšgles d’interaction entre ces entitĂ©s atomiques – toujours, aussi simples que possible ; puis, il observe comment ces interactions, aprĂšs nombre de fluctuations, se stabilisent suffisamment pour mĂ©riter le nom de structure ; et enfin, il vĂ©rifie si cette structure est suffisamment solide pour remplacer le tout » que leurs adversaires – les thĂ©oriciens holistiques ou organicistes – prĂ©tendent antĂ©rieurs ou supĂ©rieurs aux parties » Wilson, 1975. 14Ces stratĂ©gies de recherches sont utilisĂ©es, par exemple, par les Ă©thologistes pour reproduire la gĂ©omĂ©trie hautement complexe de la fourmiliĂšre avec seulement quelques rĂšgles d’interaction entre des fourmis aveugles et considĂ©rĂ©es comme des acteurs interchangeables dans le but de prouver qu’une fourmiliĂšre n’est pas un super-organisme Pasteels et Deneubourg, 1987 ; Moussaid et al., 2009 ; Kuong et al., 2011. Cette stratĂ©gie mĂšne Ă©galement aux fascinants modĂšles de marchĂ©s oĂč, sans le coup de pouce de la main invisible », la simple interaction entre des individus Ă©goĂŻstes, mais calculateurs, aboutit Ă  une rĂ©partition des ressources plus Ă©quitable que celle qu’un État aurait pu gĂ©nĂ©rer. C’est aussi le cas des gĂšnes Ă©goĂŻstes » coordonnant des parties du corps pour un rĂ©sultat qu’aucun organe supĂ©rieur Ă  une cellule n’aurait pu dicter Kupiec et Sonigo, 2000. Cela arrive Ă©galement lorsque des sociologues cartographient les schĂ©mas de sĂ©grĂ©gation d’une ville Ă  l’aide des deux seules rĂšgles d’attraction et rĂ©pulsion entre individus voisins Schelling, 1971 ; Grauwin et al., 2009. 15Cette approche A-2 permet de reproduire et de prĂ©voir la dynamique de certains phĂ©nomĂšnes collectifs dans lesquels le comportement des individus peut ĂȘtre dĂ©crit de maniĂšre satisfaisante Ă  partir de quelques rĂšgles et paramĂštres simples. Prenons pour exemple le public d’un stade faisant la Ola ! ». Cette vague humaine peut ĂȘtre expliquĂ©e en caractĂ©risant les rĂ©actions des individus par trois Ă©tats enthousiaste, actif et passif Farkas, 2002. En calculant les probabilitĂ©s de transition entre ces Ă©tats, les scientifiques peuvent prĂ©dire la taille, la forme, la vitesse et la stabilitĂ© de la Ola ! » naissante. Ils pourraient mĂȘme prĂ©dire la manifestation d’une telle vague en fonction du nombre d’initiateurs pour dĂ©clencher une Ola ! », il faut une masse critique d’initiateurs. Lorsqu’une poignĂ©e de paramĂštres suffit Ă  stimuler la dynamique d’un systĂšme, on peut dĂ©crire les individus comme des atomes Barabasi, 2003 ; Cho, 2009. Cette approche s’est avĂ©rĂ©e utile pour comprendre les caractĂ©ristiques de files d’attente, d’embouteillages, de mouvements de foule, etc. 16Mais les humains ne passent pas leur temps dans des files d’attente, des embouteillages ou des mouvements de foule ! Il serait dommage de limiter la portĂ©e de la quantification de la thĂ©orie sociale Ă  ces quelques comportements. Le problĂšme de l’approche atomiste » est qu’elle se rĂ©vĂšle incapable de comprendre les dynamiques collectives plus complexes. Plusieurs causes ont Ă©tĂ© avancĂ©es pour expliquer ce problĂšme par exemple que le comportement humain ne peut gĂ©nĂ©ralement pas ĂȘtre prĂ©dit par des rĂšgles qui seraient indĂ©pendantes du contexte, rĂšgles qui sont nĂ©anmoins nĂ©cessaires Ă  l’écriture d’un algorithme Flyvjberg, 2001. Cependant, la vĂ©ritable explication, selon nous, est que l’approche A-2 part d’une vision trop restreinte du social pourquoi prĂ©sumer qu’il existe d’abord des agents simples, puis des interactions, puis une structure complexe – ou le contraire ? Pourquoi distinguer des instants successifs – dans quelque ordre que ce soit ? 17Une telle segmentation est particuliĂšrement Ă©trange quand il devient si facile de collecter beaucoup d’informations sur chaque entitĂ© distincte prise dans ses connexions avec d’autres afin d’en extraire le profil Ă©largi. Si la complexitĂ© des Ă©lĂ©ments distincts peut ĂȘtre Ă©tudiĂ©e et traitĂ©e, pourquoi serait-il nĂ©cessaire de dĂ©pouiller d’abord ces Ă©lĂ©ments de toutes leurs caractĂ©ristiques ? Pourquoi les modĂšles devraient-ils fonctionner de maniĂšre classique en ajoutant des rĂšgles d’interactions simples entre des atomes maintenant dĂ©possĂ©dĂ©s du rĂ©seau de propriĂ©tĂ©s qu’ils possĂ©daient auparavant ? Et pourquoi la complexitĂ© devrait-elle ĂȘtre le rĂ©sultat d’un ensemble calculĂ©, alors qu’elle Ă©tait lĂ  dĂšs le dĂ©part ? Ce qui apparaissait comme du bon sens avec une certaine technologie de collecte de donnĂ©es pourrait cesser de l’ĂȘtre maintenant que les profils sont si facilement accessibles. 18Dans l’approche A-1, en revanche, les Ă©lĂ©ments ne peuvent ĂȘtre considĂ©rĂ©s, au sens strict, comme interagissant les uns avec les autres ils sont l’un et l’autre Ă  la fois, ou, mieux, ils se possĂšdent l’un l’autre, puisque chaque entrĂ©e de la liste qui caractĂ©rise une entitĂ© peut aussi ĂȘtre une entrĂ©e de la liste caractĂ©risant une autre entitĂ© Tarde, 1903, 1999 [1895]. En d’autres termes, l’association n’intervient pas aprĂšs que des entitĂ©s ont Ă©tĂ© dĂ©finies par quelques propriĂ©tĂ©s, mais constitue ce qui caractĂ©rise les entitĂ©s en premier lieu Dewey, 2010. On peut mĂȘme prĂ©tendre que la notion d’ interaction » en tant que rencontre entre Ă©lĂ©ments distincts est la consĂ©quence du fait que l’on possĂšde des informations limitĂ©es sur les attributs qui dĂ©finissent ces Ă©lĂ©ments Latour, 2010. 19Mais existe-il une alternative Ă  la logique qui diffĂ©rencie atomes, interactions et ensembles comme des sĂ©quences successives, quels qu’en soient l’ordre et la chronologie ? Une alternative qui n’obligerait pas l’observateur Ă  passer du niveau micro au niveau macro comme l’exige l’approche A-2, mais qui resterait, comme le rĂ©clame la thĂ©orie de l’acteur rĂ©seau, totalement plane » ? 20Il nous semble que l’alternative Ă  la structure atome-interaction serait ce que Gabriel Tarde appelait, en rĂ©fĂ©rence Ă  Leibniz, une monade » Tarde, 1999 [1895]. Une monade n’est pas une partie de l’ensemble, mais un point de vue sur toutes les autres entitĂ©s prises conjointement et non pas saisies Ă  la façon d’une totalitĂ©. Bien que les historiens de la philosophie dĂ©battent encore de ce qu’est une monade pour Leibniz et ce qu’a vraiment voulu dire Tarde Milet, 1970 ; Candea, 2010, nous prĂ©tendons que cette notion quelque peu exotique pourrait ĂȘtre rendue pleinement opĂ©rationnelle par la navigation Ă  travers les profils numĂ©riques que nous venons d’esquisser. 21Notre argument repose sur la pratique d’un lent apprentissage de ce qu’ est » une entitĂ© quand on ajoute de plus en plus d’élĂ©ments Ă  son profil. Au dĂ©but, l’entitĂ© n’est qu’un point dans notre exemple, elle n’est qu’un nom propre HervĂ© C. », une entrĂ©e sur laquelle on clique sur l’écran d’un ordinateur puis elle se remplit » avec de plus en plus d’élĂ©ments qui la prĂ©cisent jusqu’à ce que l’observateur considĂšre qu’il en sait suffisamment et qu’il commence Ă  associer le nom propre de l’entitĂ© Ă  la liste tout entiĂšre. Que s’est-il passĂ© ? Nous avons dĂ©fini une monade, c’est-Ă -dire un point de vue trĂšs spĂ©cifique – telle ou telle entitĂ© – Ă  partir de toutes les autres entitĂ©s prĂ©sentes dans l’ensemble de donnĂ©es. Le principe de cette navigation est qu’elle ne commence pas avec des Ă©lĂ©ments interchangeables – comme avec l’approche A-2 – mais individualise une entitĂ© en dĂ©ployant ses caractĂ©ristiques. Plus la liste des Ă©lĂ©ments s’accroĂźt, plus le point de vue sur cette monade particuliĂšre se prĂ©cise. Il commence par un point, et il se termine pour l’instant en monade, avec un intĂ©rieur englobĂ© par une enveloppe. Si l’on devait poursuivre la recherche indĂ©finiment, le monde entier », comme disait Leibniz, serait saisi » ou reflĂ©tĂ© » par ce point de vue idiosyncratique. 22Comme nous l’avons vu, l’intĂ©rĂȘt crucial de cette notion de monade – si on met de cĂŽtĂ© sa mĂ©taphysique exotique – est qu’elle est pleinement rĂ©versible, un aspect qu’il Ă©tait impossible de mettre en Ɠuvre avant l’accĂšs aux mĂ©dias numĂ©riques. Chacun des Ă©lĂ©ments utilisĂ©s pour dĂ©finir l’entitĂ© est lui-mĂȘme modifiĂ© en devenant un Ă©lĂ©ment de cette entitĂ©. Dans notre exemple, bien qu’ĂȘtre professeur Ă  Sciences Po » dĂ©finisse qui est HervĂ© C. », lorsqu’on passe en quelques clics Ă  Sciences Po » nous rĂ©alisons que cela est devenu un corps acadĂ©mique lĂ©gĂšrement diffĂ©rent maintenant qu’il est capable d’attirer un mathĂ©maticien » et un Ă©conomiste rĂ©putĂ© de l’étranger » comme doyen des affaires acadĂ©miques ». Sciences Po » aussi a Ă©tĂ© individualisĂ©e et elle ne peut en aucune façon ĂȘtre prise pour un Ă©lĂ©ment du contexte » Ă  l’intĂ©rieur duquel HervĂ© C. » devrait ĂȘtre situĂ© ». En d’autres termes, selon la façon dont on navigue sur son profil, Sciences Po » est Ă©galement une monade. 23Le cĂŽtĂ© rafraĂźchissant de cette nouvelle habitude de circuler est qu’on n’a jamais Ă  identifier une entitĂ© comme partie d’un tout », puisqu’il n’y a pas de tout. En effet, dans l’approche A-1, il n’y a, au sens strict du terme, aucun atome isolĂ© les profils sont totalement dĂ©ployĂ©s au travers de leurs attributs, ni aucun tout chaque tout est la liste des acteurs qui le composent. L’expĂ©rience de naviguer parmi les profils disponibles sur des plates-formes numĂ©riques est telle que, lorsqu’on passe d’une entitĂ© – la substance – Ă  son rĂ©seau – ses attributs –, on ne passe pas du particulier au gĂ©nĂ©ral, mais du particulier Ă  d’autres particuliers. 24En d’autres termes, tant la notion de contexte » que celle d’ Ă©lĂ©ment » peuvent ĂȘtre considĂ©rĂ©es comme des artefacts dus Ă  l’usage de certains outils de navigation Hagerstrand, 1953 ; Garfinkel, 2002 ; Latour, 2006. Élargissez la liste des entrĂ©es, facilitez la navigation, visualisez correctement l’ intĂ©rieur » de chaque monade et vous pourriez bien ne pas avoir besoin du tout du schĂ©ma structure-atome-interaction ou de la rĂ©partition entre acteurs et systĂšme. Vous passerez de monades en monades, sans jamais quitter le niveau des particuliers et pourtant, vous ne rencontrerez pas le moindre Ă©lĂ©ment de taille atomique, sauf au premier clic, lorsque vous commencerez vos recherches sur un Ă©lĂ©ment et n’obtiendrez qu’un point vide. 25À prĂ©sent, notre hypothĂšse de travail devrait ĂȘtre plus claire il doit ĂȘtre possible de passer d’un particulier Ă  un autre en obtenant en chemin des ensembles partiels et sans jamais recourir Ă  aucun des trois concepts qui composent l’approche A-2 il n’existe pas d’élĂ©ment distinct ; ils n’interagissent pas ; il n’y a pas de tout supĂ©rieur aux parties. Une conclusion aussi radicale s’explique en partie par la nouvelle disponibilitĂ© de donnĂ©es qui permettent aux entitĂ©s d’ĂȘtre distinguĂ©es par la liste non exhaustive des attributs qui les composent. C’est ce qu’on veut dire par une monade, un point de vue, ou, plus exactement, un genre de navigation qui compose une entitĂ© au travers d’autres entitĂ©s et, par ce biais, les singularise toutes successivement – toutes » Ă©tant une liste ouverte dont la taille et la prĂ©cision dĂ©pendent de recherches complĂ©mentaires et jamais de l’irruption soudaine d’un niveau supĂ©rieur. 26En d’autres termes, les donnĂ©es peuvent ĂȘtre traitĂ©es par deux procĂ©dures de navigation opposĂ©es une qui repose sur une sĂ©rie de sauts de l’atome Ă  l’interaction puis Ă  la structure – et vice versa, et l’autre qui repose sur le principe monadologique. Introduit dans la thĂ©orie sociale par Tarde par le biais de moyens littĂ©raires, puis abandonnĂ© en raison du manque de moyens empiriques pour la mettre en Ɠuvre, ce principe pourrait connaĂźtre une seconde vie grĂące aux nouvelles techniques de navigation et de visualisation numĂ©riques disponibles Candea, 2010. 27Pour rĂ©sumer cette deuxiĂšme section, il est important de souligner que nous sommes parfaitement conscients qu’une telle dĂ©finition reste trĂšs tributaire de la qualitĂ© et de la quantitĂ© d’informations ainsi que des techniques de visualisation Ă  notre disposition. Souvenons-nous que notre analyse est strictement limitĂ©e au processus de recherches dans les bases de donnĂ©es numĂ©riques et que nous ne tenons pas compte de la maniĂšre dont ces Ă©lĂ©ments sont collectĂ©s dans la vraie vie ». Nous admettons qu’identifier des monades ne sera pas toujours faisable. Pour la plupart des entitĂ©s, le profilage sera impossible pour un certain nombre de raisons nos techniques d’observation sont trop rudimentaires pour suivre chaque entitĂ© individuellement – c’est souvent le cas avec les fourmis d’une fourmiliĂšre, les cellules d’un organe, des acteurs humais dans un sondage de grande Ă©chelle ;les entitĂ©s sont vraiment interchangeables puisqu’il n’y a aucun moyen, mĂȘme avec les outils de suivi les plus sophistiquĂ©s, de les diffĂ©rencier entre elles – ce sera le cas d’atomes dans un gaz Jensen, 2001 ;mĂȘme s’il Ă©tait possible de les diffĂ©rencier, la plupart de ces informations devraient ĂȘtre effacĂ©es ou gardĂ©es secrĂštes pour des raisons d’éthique – c’est gĂ©nĂ©ralement le cas des appels tĂ©lĂ©phoniques, rĂ©seaux sociaux, fichiers mĂ©dicaux, etc. ;bien qu’elles se revendiquent transparentes et Ă©galitaires, la plupart des bases de donnĂ©es actuelles sont pleines d’inĂ©galitĂ©s de statuts et la plupart dĂ©pendent de dĂ©finitions plutĂŽt grossiĂšres du monde affirmons simplement que chaque fois qu’il est possible de recourir aux profils, le principe monadologique se rĂ©vĂ©lera fructueux. La raison pour laquelle nous insistons tant sur cet aspect est qu’il suit un autre des raisonnements de Tarde qui stipule que l’approche A-1 n’a pas du tout Ă  ĂȘtre limitĂ©e aux acteurs humains. Chaque fois qu’un chercheur a rĂ©ussi, par le biais d’une stratĂ©gie de recherche habile, Ă  isoler des profils particuliers d’agents – babouins Strum et Fedigan, 2000, bactĂ©ries Stewart et al., 2004, publications scientifiques Chavalarias et Cointet 2006, rĂ©seaux sociaux White, 2008, corporations Stark et Vedres 2006, pour citer quelques exemples qui ont fourni des rĂ©sultats remarquables – la portĂ©e de l’approche A-2 s’est considĂ©rablement affaiblie. Ainsi, les premiers primatologues considĂ©raient les babouins comme vivant Ă  l’intĂ©rieur » d’une structure sociale trĂšs rigide dominĂ©e exclusivement par les mĂąles, jusqu’à ce que des techniques plus avancĂ©es d’individualisation permettent de cartographier la contribution de tous les individus superposĂ©s, rĂ©vĂ©lant les qualitĂ©s sociales remarquables des femelles babouins Strum, 1995. C’est la raison pour laquelle nous sommes convaincus que la procĂ©dure de navigation A-1 apportera une alternative utile dans la collecte et l’organisation de bases de passer du mĂ©ta-rĂ©partiteur »28AprĂšs avoir montrĂ© comment la notion de monade peut modifier la distribution des rĂŽles entre Ă©lĂ©ments de taille atomique et interactions, nous devons Ă©tudier comment elle peut se substituer Ă  la notion de structure – que cette derniĂšre apparaisse avant les interactions comme dans les thĂ©ories holistes, ou Ă  la fin, comme dans les thĂ©ories individualistes. Avons-nous vraiment besoin de ce niveau pour comprendre le comportement collectif maintenant qu’il est devenu plus simple d’accĂ©der Ă  des profils Ă©largis et superposĂ©s ? 29Le problĂšme vient du point de dĂ©part utilisĂ© dans l’approche A-2 pour formuler cette question. Dans sa version la plus classique, elle repose sur la prĂ©somption que les comportements collectifs sont dĂ©terminĂ©s Ă  partir d’un point central qui demeure une constante, quel que soit le nom qu’on lui donne au fil de l’histoire intellectuelle providence, super-organisme, État, organe politique, sĂ©lection naturelle, etc. Pour rester neutre, on l’appellera un mĂ©ta-rĂ©partiteur. Cette idĂ©e est si profondĂ©ment ancrĂ©e que mĂȘme ceux qui contestent son existence ne peuvent s’empĂȘcher de la prendre comme point de dĂ©part. C’est parce qu’ils se sentent obligĂ©s de discuter l’existence de ce mĂ©ta-rĂ©partiteur que nombre de scientifiques, lorsqu’ils Ă©laborent leurs modĂšles, dĂ©finissent la question de la maniĂšre suivante comment se fait-il que les individus puissent crĂ©er un ordre sans l’existence d’aucun rĂ©partiteur ? » 30Par exemple, comment les fourmis, sans aucun super-organisme et en l’absence de planification centralisĂ©e du type esprit de la fourmiliĂšre », sont-elles nĂ©anmoins capables de construire des nids aussi fonctionnels Wilson, 1971 ; Kuong et al., 2011 ; comment le public d’un stade peut-il si bien coordonner les mouvements d’une Ola ! » sans aucun Ă©lĂ©ment centralisateur donnant le signal ou des instructions pour lancer le processus de la vague Farkas, 2002 ; comment un vol d’oiseaux, les Ă©lĂ©ments Ă©goĂŻstes et calculateurs d’un marchĂ©, et ainsi de suite, peuvent-ils faire preuve d’ordre sans qu’un ordre soit donnĂ© ? La fourmi ne voit pas la globalitĂ© du nid ; le fan de football ne contrĂŽle pas le mouvement de la Ola ! » ; aucun oiseau n’a de vision du vol tout entier, aucun gĂšne n’anticipe le phĂ©notype qu’il finit par produire, aucun agent Ă©conomique n’entrevoit la globalitĂ© du marchĂ©, etc. Et pourtant, les gens semblent s’étonner qu’au final, il existe des structures et des ordres. D’oĂč l’objectif annoncĂ© des thĂ©ories sociales de comprendre qu’un tel exploit soit possible en l’absence » de rĂ©partiteur central. Dans tous ces programmes de recherches, l’approche A-2 distingue d’un cĂŽtĂ© un mĂ©ta-rĂ©partiteur qui pourrait en thĂ©orie » obtenir le mĂȘme rĂ©sultat mais qui est dans les faits absent et, d’un autre cotĂ©, la surprenante capacitĂ© de chaque Ă©lĂ©ment de taille atomique Ă  obĂ©ir » Ă  l’ordre d’un maĂźtre inexistant. N’est-ce pas quasiment un miracle ? C’en est un en effet
 31Quoique cette approche semble de bon sens, nous pensons que c’est elle qui a acculĂ© de nombreux programmes de recherches dans une impasse. Elle implique en effet que la structure Ă©mergeant des interactions entre les Ă©lĂ©ments atomiques devrait, au final, imiter ce que le rĂ©partiteur absent Ă©tait censĂ© faire Ă  savoir, crĂ©er des rĂšgles de comportement et donner des ordres aux Ă©lĂ©ments. Comme nous le verrons, cette dĂ©finition place les analystes face Ă  un dilemme, les contraignant simultanĂ©ment Ă  dire que la structure fait le mĂȘme travail que le rĂ©partiteur mythique et pourtant que c’est totalement diffĂ©rent puisque le rĂ©partiteur n’existe pas ! Le rĂ©sultat net et paradoxal est de rendre le paradigme qui fait passer du niveau micro au macro impossible Ă  diffĂ©rencier de son prĂ©tendu opposant, qui va du macro au micro. S’il n’y a pas de rĂ©partiteur, pourquoi demander Ă  une structure Ă©mergente qu’elle remplisse les mĂȘmes fonctions que ce fantĂŽme ? L’existence subliminale d’un mĂ©ta-rĂ©partiteur – mĂȘme lorsqu’il est dit ne pas exister – paralyse les thĂ©ories sociales dans leur recherche du bon moyen de dĂ©finir le phĂ©nomĂšne clĂ© du social. C’est le fantĂŽme qui effraie la recherche, encore plus sĂ»rement que le mythe d’un individu conçu comme un atome Tarde, 1999 [1895]. 32De la mĂȘme façon que l’approche A-2 prend l’élĂ©ment individuel pour un atome, et donc passe Ă  cĂŽtĂ© du profil qui l’individualise comme nous avons vu dans la section 2, l’approche A-2 passe encore plus sĂ»rement Ă  cĂŽtĂ© de la dĂ©finition de ce qu’est une totalitĂ© en dĂ©finissant la structure comme l’équivalent fonctionnel du tout » absent. Si les monades ne sont pas des atomes, elles n’entrent pas » non plus dans » ou ne finissent pas par former » des structures. 33Cette analyse perd son apparence de radicalitĂ© lorsqu’on prend en compte, une fois de plus, l’expĂ©rience pratique consistant Ă  naviguer dans les fichiers de donnĂ©es. Lorsqu’on dit, par exemple, que des fourmis, en interagissant, produisent involontairement une fourmiliĂšre sans » ĂȘtre elles-mĂȘmes conscientes du plan d’ensemble », nous avons involontairement confondu deux points de vue diffĂ©rents celui de la fourmi et celui de l’éthologue. C’est ce qui explique la dĂ©connexion quand on dit que les fourmis, par le biais de leurs interactions aveugles, engendrent » la structure Ă©mergente du nid. À proprement parler, elles n’engendrent rien de la sorte – l’information concernant le nid qu’elles construisent est juste une autre monade, un nid individualisĂ© dĂ©fini par les fourmis qui vivent Ă  l’intĂ©rieur. Ce que nous appelons la structure Ă©mergente du nid » est une question qui concerne l’observateur humain mais pas les fourmis elles-mĂȘmes. Alors qu’en se basant sur l’approche A-2, il semble qu’il existe une voie qui mĂšne du premier niveau au second, cette voie n’est rien qu’une connexion virtuelle due au fantĂŽme du rĂ©partiteur central et au fait que les scientifiques oublient qu’ils observent la situation Ă  partir de deux points de vue sans aucun lien pratique entre eux les fourmis ne s’intĂ©ressent pas aux liens-atomiques-entre-fourmis-aveugles-mais-nĂ©anmoins-capables-de-rĂ©soudre-le-problĂšme-de-l’ordre-social-global ». Si nous voulions tenir compte de leur expĂ©rience de la globalitĂ©, les fourmis devraient pouvoir s’intĂ©resser Ă  un phĂ©nomĂšne entiĂšrement diffĂ©rent de celui de l’objectif fantĂŽme dĂ©signĂ© par l’approche A-2 – lĂ  rĂ©side le grand intĂ©rĂȘt du concept de la stigmergie » Theraulaz et Bonabeau, 1999. 34Il serait encore moins scientifique de demander aux fourmis de rĂ©soudre cette question anthropocentrique puisque celle-ci a peu de sens, mĂȘme pour des humains Garfinkel, 2002 ! Les ĂȘtres humains devraient eux aussi pouvoir bĂ©nĂ©ficier d’une expĂ©rience diffĂ©rente de la totalitĂ©. Il en va pour les hommes comme pour les fourmis – ou toute autre entitĂ© pour qui, en fonction des profils numĂ©riques disponibles, le principe monadologique peut ĂȘtre appliquĂ©. Aucune de ces entitĂ©s ne tente de rĂ©soudre la question des structures Ă©mergentes, pas plus les fourmis que les autres. Toutes sont activement occupĂ©es Ă  quelque chose de totalement diffĂ©rent puisque chaque monade, par dĂ©finition, possĂšde sa propre vision spĂ©cifique du tout ». Ce qui Ă©tait une connexion fictive pour les fourmis l’est aussi pour les humains. 35Naviguer Ă  travers les profils distincts implique que nous devons tenir compte d’autant de totalitĂ©s qu’il y a d’entitĂ©s, et que nous n’essayons pas de dĂ©finir un lien entre des atomes aveugles et des structures Ă©mergentes. L’approche A-1 devrait livrer une expĂ©rience diffĂ©rente des totalitĂ©s, exactement comme elle change la dĂ©finition de ce qu’est un agent individuel. D’aprĂšs nous, les techniques numĂ©riques rognent les deux extrĂ©mitĂ©s de ce que les thĂ©ories sociales considĂšrent comme leur ancrage indispensable, en donnant ainsi l’occasion d’illustrer d’autres visions de l’ordre social. Et pourtant, il est difficile de se dĂ©faire de l’impression que les Ă©lĂ©ments humains sont vraiment diffĂ©rents et devraient ĂȘtre traitĂ©s diffĂ©remment des autres entitĂ©s. Ils sont en effet diffĂ©rents mais pas nĂ©cessairement pour la raison gĂ©nĂ©ralement avancĂ©e par ceux qui veulent appliquer les mĂ©thodes quantitatives des sciences naturelles aux sociĂ©tĂ©s humaines. Les ĂȘtres humains diffĂšrent car ils sont souvent eux-mĂȘmes pourvus de nombreux instruments pour collecter, compiler, reprĂ©senter ou mĂȘme calculer le tout » dans lequel on dit qu’ils Ă©voluent DesrosiĂšres, 1993. C’est l’aspect essentiel de l’ethnomĂ©thodologie Garfinkel, 2007. C’est un principe important des science studies ainsi que l’argument central de la thĂ©orie de l’acteur-rĂ©seau, selon lequel les instruments pratiques qui permettent Ă  un acteur de voir la sociĂ©tĂ© tout entiĂšre » devraient ĂȘtre pris en compte pour toute expĂ©rience de l’ordre social Law, 2004 ; Latour, 2006. Ce vaste programme de recherches a Ă©tĂ© adoptĂ© en physique Galison, 2003, biologie Landeker, 2007, comptabilitĂ© Power, 1995, Ă©conomie Callon, 1998, ainsi qu’en cartographie Jacob, 1992, gĂ©ographie Glenny et Thrift, 2009 et mĂȘme en sociologie Foucault, 1997. Chaque fois, il est possible de dĂ©montrer que les instruments fournissent une vision Ă  la fois vaste et limitĂ©e de l’ensemble, que nous avons appelĂ©, pour cette raison, oligoptique par opposition Ă  panoptique Latour et Hermant, 1998. C’est lĂ  le type de stigmergie » pertinente pour les acteurs humains. 36L’existence de ces oligoptiques est typique des sociĂ©tĂ©s humaines et justifie que, lorsqu’on rĂ©fĂšre aux associations entre humains, il soit pertinent de parler de totalitĂ©s. NĂ©anmoins, il faut prendre en compte de nombreux types de totalitĂ©s » pour rendre compte de l’étrange obsession des monades humaines pour dĂ©crire leurs propres interactions et pour stabiliser, simplifier et standardiser leurs connexions entrecroisĂ©es voir section 5. Ceci a peu de rapport avec le fait de passer d’un niveau Ă  un autre, comme suggĂ©rĂ© par l’approche A-2. C’est une chose de dire que, contrairement aux agents humains, les fourmis ou oiseaux, cellules, atomes ne bĂ©nĂ©ficient pas de ces technologies intellectuelles » pour construire des ensembles partiels. C’en est une complĂštement diffĂ©rente de prĂ©tendre qu’il existe un second niveau, celui d’un tout » qui serait commun Ă  la fois aux fourmis et aux hommes. Les deux arguments ne dĂ©coulent pas du tout l’un de l’autre. 37Pour saisir ce qui n’en reste pas moins une vĂ©ritable diffĂ©rence entre les sociĂ©tĂ©s d’humains et les autres surtout les collectifs ayant un fort dĂ©veloppement scientifique et technique, disons que les monades sont mieux dĂ©finies par une approche que nous appellerons A-1,5. Par cette expression nous voulons dire que a mĂȘme si chaque monade possĂšde sa propre version du tout, il existe une sĂ©rie d’instruments intellectuels et techniques pour favoriser le chevauchement de diffĂ©rentes dĂ©finitions distinctes de cet ensemble, sans que ces diverses dĂ©finitions parviennent Ă  s’agrĂ©ger suffisamment pour crĂ©er un second niveau qui les unifierait toutes et b que cela explique l’impression qu’il y a plus » dans les actions collectives que ce qui existe dans les atomes individuels. Cette expression d’une approche A-1,5 n’est qu’un moyen de rappeler au lecteur notre thĂšse gĂ©nĂ©rale les deux extrĂ©mitĂ©s auxquelles tant de thĂ©ories sociales se trouvent accrochĂ©es – l’acteur et le systĂšme – ont perdu une grande partie de leur soliditĂ© avec le principe monadologique qui procure une autre expĂ©rience de la navigation Ă  travers les donnĂ©es numĂ©riques. 38La conclusion de cette troisiĂšme section est qu’une autre expĂ©rience d’ ĂȘtre Ă  l’intĂ©rieur d’un tout » devrait ĂȘtre explorĂ©e, qu’elle a peu de rapport avec le fait d’ ĂȘtre la partie » au sein d’une structure », que celle-ci soit pensĂ©e sous la forme d’un super-organisme sui generis ou d’un niveau naviguer Ă  travers le chevauchement des monades39AprĂšs avoir recouru aux outils numĂ©riques pour tester les dĂ©finitions alternatives d’atome, interactions et structures proposĂ©s par Tarde, nous sommes mieux Ă©quipĂ©s pour voir si la notion de chevauchement des monades parvient Ă  nous reprĂ©senter les donnĂ©es de façon cohĂ©rente. Nous affirmons que la plupart des objections levĂ©es contre les approches A-1 et A-1,5 et particuliĂšrement contre le retour imprĂ©vu de Tarde reposent sur un manque d’outils efficaces de visualisation. En leur absence, mĂȘme s’il existe une alternative thĂ©orique Ă  l’approche A-2, celle-ci continue Ă  sembler la seule solution acceptable. Pour montrer qu’il est possible de s’en passer, nous allons recourir Ă  l’exemple des paradigmes scientifiques. Leur Ă©tude bĂ©nĂ©ficie aujourd’hui d’un niveau de qualitĂ© et d’une masse d’informations sans Ă©gal dans d’autres domaines du comportement collectif puisque presque chaque mot Ă©crit par chaque auteur dans chaque publication citĂ©e dans n’importe quel texte postĂ©rieur est accessible en quelques clics sous forme numĂ©rique Grauwin et al., 2009 ; Grauwin, 2011 ; Grauwin, 2012 ; Cointet, 2009. De plus, cet exemple a Ă©tĂ© au cƓur de nombreuses Ă©tudes de sociologie des sciences Merton, 1973 et constitue l’exemple favori de Tarde
 On pourrait mĂȘme prĂ©tendre qu’avant l’avĂšnement des outils numĂ©riques, la littĂ©rature scientifique Ă©tait le seul domaine dans lequel la quantitĂ© et la qualitĂ© des informations Ă©tait semblable Ă  celle qui constitue aujourd’hui la norme pour toutes sortes de profils distincts – une idĂ©e fĂ©conde qui n’a pas Ă©chappĂ© aux fondateurs de Google Brin et Page, 1998. 40Poursuivons notre navigation Ă  travers les profils pour rĂ©pondre Ă  la question suivante Que signifie faire “partie” d’un paradigme P ? » Selon le principe monadologique, le point de dĂ©part a peu d’importance puisque, en partant de n’importe quelle entitĂ©, nous finirons par visiter la liste de tous ses attributs saisie Ă  partir de son point de vue spĂ©cifique nous pouvons commencer par un scientifique, un papier, un mot clĂ©, une institution ou une mĂ©thode expĂ©rimentale, selon notre envie. Commençons, par le cas de l’ auto-organisation » Ă  partir des mots clĂ©s et des citations des articles de ce domaine Grauwin, 2011.Figure 3Mot clĂ© self-organisation » en tant que tout » partielMot clĂ© self-organisation » en tant que tout » partielNote Le mot clĂ© self-organisation » en tant que tout » est le rĂ©sultat de l’intersection d’élĂ©ments qui sont bien plus riches que le mot clĂ© lui-mĂȘme. Pour obtenir cette figure, nous avons employĂ© la mĂȘme procĂ©dure utilisĂ©e dans la figure 1, mais en nous limitant aux 18 articles publiĂ©s en 1991 et laissons de cĂŽtĂ© les rĂ©fĂ©rences des articles. Pour souligner l’idĂ©e d’ intersection », les attributs des trois monades » articles sont montrĂ©s entourĂ©s d’une les images sont disponibles en haute dĂ©finition sur problĂšme, Ă  prĂ©sent, consiste Ă  cartographier autant de touts » qu’il y a de parties, c’est-Ă -dire de monades. Au lieu de diviser le travail entre des atomes, puis des interactions enfin des structures, nous allons dĂ©finir des intersections de monades Ă  chaque fois que les attributs d’une liste se retrouvent dans la liste d’une autre entitĂ© figure 3. Au lieu de suivre la stratĂ©gie de recherches habituelle passer des interactions simples Ă  des structures plus complexes », nous allons la prendre Ă  contre-pied commencer avec des chevauchements complexes de monades et dĂ©finir les quelques caractĂ©ristiques qu’elles partagent ». 42Il est vrai qu’en proposant une telle navigation nous nous Ă©loignons du rĂȘve de simulation et de prĂ©diction pour explorer une nouvelle voie, celle de la description oĂč la valeur ajoutĂ©e n’est plus le pouvoir de prĂ©diction, mais le passage progressif des chevauchements confus Ă  des mises au point successives d’ensembles provisoires. Au lieu d’essayer de simuler et prĂ©dire l’ordre social, nous prĂ©fĂ©rons suivre les traces laissĂ©es par le mouvement des acteurs afin de produire une base de donnĂ©es suffisamment riche Grauwin, 2011. En d’autres termes, l’exploration de donnĂ©es n’est pas le rĂ©sultat d’une pratique scientifique similaire Ă  la simulation au lieu de se demander comment les structures globales Ă©mergent des interactions locales, nous nous proposons d’illustrer un outil de navigation qui guide l’attention de l’observateur depuis des chevauchements confus vers les quelques Ă©lĂ©ments qui voyagent d’une monade Ă  l’autre, un peu Ă  la maniĂšre des normes et des standards dans les systĂšmes techniques Gleenie et Thrift, 2009. 43Avant de se plaindre que tout ceci est trop dĂ©routant, il convient de se rappeler combien il Ă©tait dĂ©routant, au dĂ©but, de devoir dĂ©finir une structure gĂ©nĂ©rale par exemple le paradigme de l’auto-organisation », pour ensuite montrer que la plupart des cas particuliers ne rentrent pas » dans cette structure gĂ©nĂ©rale. Thomas Kuhn, le premier Ă  introduire la notion de paradigme, savait bien Ă  quel point cette notion Ă©tait branlante, et chaque scientifique sait combien il est difficile de dĂ©finir prĂ©cisĂ©ment le domaine dans lequel il ou elle travaille. Est-il possible de rendre justice Ă  une expĂ©rience aussi commune en passant de la prĂ©diction et la simulation Ă  la description et Ă  l’exploration de donnĂ©es ? Notre approche suggĂšre une maniĂšre de naviguer Ă  travers les paysages des donnĂ©es d’un point de vue monadologique, ce qui permettrait de saisir la richesse des associations tout en restant fidĂšle Ă  la complexitĂ© des acteurs. 44C’est lĂ  que la question de visualisation devient si cruciale peut-on concevoir un espace dans lequel des monades idiosyncratiques pourraient ĂȘtre projetĂ©es et qui rĂ©vĂ©lerait ceux de leurs attributs qui se superposent sans crainte de perdre leurs spĂ©cificitĂ©s ? Pour Ă©tudier cette possibilitĂ©, nous devons prendre en compte deux pratiques communes en matiĂšre d’exploitation des donnĂ©es. 45La premiĂšre pratique consiste en ce geste souvent inconscient que nous faisons tous en encerclant une liste de caractĂ©ristiques une forme souvent appelĂ©e patate » ! et dĂ©cidons de considĂ©rer tous ces Ă©lĂ©ments comme plus ou moins similaires » et pouvant partager le mĂȘme nom peu importe ici que ce soit fait en observant simplement ces donnĂ©es en gros ou par le biais de calculs de correspondances extrĂȘmement sophistiquĂ©s. Notre but est de pouvoir tracer un tel cercle sans quitter l’approche A-1 puisque le tout n’est pas la structure Ă  laquelle les Ă©lĂ©ments sont censĂ©s appartenir comme dans l’approche A-2 mais une autre monade tout aussi spĂ©cifique que celles qui la composent » voir la dĂ©finition de Sciences Po » dans la section 1. Le fait de tracer un cercle n’est rien d’autre que la reconnaissance de la limite extĂ©rieure de la monade – dont l’enveloppe, ne l’oublions pas, est dĂ©finie par la liste de tous ses attributs distinctifs – et non pas la dĂ©limitation du rĂŽle » qu’elle jouerait » Ă  l’intĂ©rieur » de la structure ». On pourrait aussi dire que dans une approche A-1, les limites des monades devraient ĂȘtre dĂ©finies par l’extrĂ©mitĂ© provisoire de l’expansion de leur contenu, et non par l’ajout d’une catĂ©gorie venant d’ailleurs. 46La seconde expĂ©rience pratique consiste Ă  noter que de nombreux mouvements peuvent dĂ©sormais s’effectuer Ă  l’ordinateur qu’il n’était pas possible de rĂ©aliser sur papier une caractĂ©ristique qui rend la rĂ©daction d’articles sur le sujet trĂšs dĂ©licate !. La projection de monades qui s’entrecroisent cesse d’ĂȘtre aussi confuse s’il est possible de les faire apparaĂźtre successivement et de montrer comment chacune d’elles contribue au chevauchement voir le film qui s’y rapporte Comme nous l’avons dit plus haut, c’est cette nouvelle capacitĂ© de navigation qui a rendu les deux extrĂ©mitĂ©s usuelles de l’agent individuel » et de la structure » moins pertinentes que la superposition d’acteurs-rĂ©seaux explorĂ©s en succession voir figure 3. 47Si nous prenons en compte l’expĂ©rience de la navigation numĂ©rique, qu’advient-il de la notion de tout » ? Lorsque nous surfons sur un Ă©cran, zoomant en avant ou en arriĂšre, changeant les rĂšgles de projection, compilant et ventilant selon diffĂ©rentes variables, ce qui ressort est ce qui reste constant au travers des changements de perspectives Gibson, 1986. C’est lĂ  notre ensemble » au sens de l’approche A-1. Comme on s’y attendait, sa taille s’est considĂ©rablement rĂ©duite ! Au lieu d’ĂȘtre une structure plus complexe que ses composants distincts, elle est devenue un ensemble plus simple d’attributs dont la composition interne est en perpĂ©tuel changement. Le tout est dĂ©sormais beaucoup plus petit que la somme de ses Ă©lĂ©ments. Faire partie d’un ensemble n’est plus pĂ©nĂ©trer » Ă  l’intĂ©rieur d’une entitĂ© supĂ©rieure ni obĂ©ir » Ă  un mĂ©ta-rĂ©partiteur que ce rĂ©partiteur soit une personne morale, une sociĂ©tĂ© sui generis, ou une structure Ă©mergente. Pour quelque monade que ce soit, c’est partager une part d’elle-mĂȘme avec d’autres monades sans qu’aucune d’elles n’y perde son identitĂ© multiple. 48En rĂ©sumĂ©, nous nous trouvons face Ă  deux idĂ©es contradictoires de ce qu’est l’analyse de phĂ©nomĂšnes collectifs complexes. Dans l’approche A-2, il est possible de construire un modĂšle Ă  condition de commencer par de simples atomes qui interagissent selon des rĂšgles simples, et de tester si une structure stable apparaĂźt au final. Dans l’approche A-1, on commence, au contraire, par des acteurs-rĂ©seaux extrĂȘmement complexes qui n’ interagissent » pas vraiment, mais qui se superposent plutĂŽt l’un l’autre. Ensuite, on extrait de ces superpositions les attributs que certains partagent. Si les techniques de navigation que nous proposons fonctionnent – et c’est un trĂšs grand si » – nous serons parvenus Ă  cartographier un phĂ©nomĂšne collectif sans jamais tenir compte ni des composants individuels ni de la structure. Dans ce cas-lĂ , nous aurons justifiĂ© le concept que Tarde ne pouvait dĂ©montrer du fait de l’absence de donnĂ©es numĂ©riques disponibles
Apprendre Ă  visualiser des totalitĂ©s partielles »49Que signifie suivre un phĂ©nomĂšne collectif dans une procĂ©dure de navigation conforme Ă  l’approche A-1 ? Quand un observateur transforme rapidement un point sur lequel il clique en une monade pleinement dĂ©finie par la liste de ses attributs, il a dĂ©jĂ  Ă  faire avec un phĂ©nomĂšne collectif mais pas au sens que le mot collectif possĂšde dans l’approche A-2. L’observateur en effet collecte des articles successifs et les encercle dans ce qui est devenu le nom propre d’une monade spĂ©cifique. Dans ce cas, il a bien Ă  faire avec un collectif de type A-1, ou mieux, Ă  une activitĂ© de collecte cette activitĂ©, c’est cette monade qui regroupe, assemble, spĂ©cifie, saisie, englobe, enveloppe ces attributs d’une façon unique. 50Donc, alors que dans l’approche A-2, certains Ă©lĂ©ments sont destinĂ©s Ă  jouer le rĂŽle de parties » tandis que d’autres sont appelĂ©s des touts », dans l’approche A-1, nous ne tenons compte d’aucune diffĂ©rence de dimension entre les entitĂ©s. Dans l’exemple ci-dessus, on peut suivre n’importe quel fil comme point de dĂ©part pour dĂ©finir un paradigme un chercheur, un papier, une universitĂ©, un concept ou un mot clĂ©. Chacun d’eux est autant une partie » qu’un tout », c’est-Ă -dire une monade ou un acteur-rĂ©seau. En d’autres termes, chaque entitĂ© peut avoir son propre curriculum vitae, ou sa propre trajectoire au travers des attributs successifs. 51Le fait que, dans une approche A-1 toutes les entitĂ©s ont le mĂȘme statut ne signifie pas qu’elles soient identiques. Il est frĂ©quent, lorsqu’on surfe Ă  travers des fichiers de donnĂ©es, de rencontrer plus souvent certaines entitĂ©s que d’autres. Par exemple, dans la section 1, nous avons dit que Sciences Po » entrait dans le profil ou le curriculum vitae d’ HervĂ© C. ». Selon nos donnĂ©es, cependant, nous voyons que cet attribut apparaĂźt aussi dans les profils de Dominique B. » et Pierre-AndrĂ© R. », etc. Nous savons que cette rĂ©pĂ©tition ne signifie pas que c’est une structure » dont ces trois chercheurs seraient simplement membres, mĂȘme s’il est tentant de raccourcir cette liste en Ă©nonçant les faits de cette maniĂšre, et donc en retombant dans l’approche A-2. Ce que nous voulons, c’est demeurer tout au long dans les approches A-1 ou A-1,5. 52Pour comprendre pourquoi nous devons rĂ©sister Ă  la tentation de raccourcir les sĂ©ries de rĂ©pĂ©titions en les traitant comme des structures Ă©mergentes, il faut considĂ©rer que chaque fois que Sciences-Po » apparaĂźt dans le profil d’une autre monade, il est rĂ©pĂ©tĂ© avec des variations. Comme nous l’avons dit dans la section 1, chaque fois qu’une entitĂ© est associĂ©e Ă  une nouvelle monade, l’entitĂ© se distingue par le biais des associations prĂ©cĂ©dentes regroupĂ©es par cette monade. Le Sciences Po » d’ HervĂ© C. » est autant modifiĂ©e par le fait d’ĂȘtre le Sciences Po t » de Dominique B. ». Par consĂ©quent, nous avons Ă  prĂ©sent un nouveau fichier composĂ© de la rĂ©pĂ©tition des mĂȘmes caractĂ©ristiques plus les variations qu’elles ont subies dans chacune des monades qui le composent. Un tel fichier est ce que les spĂ©cialistes des sciences sociales appellent une institution », une organisation », ou, plus simplement, un groupe ». 53Ce nouveau point doit ĂȘtre abordĂ© avec de grandes prĂ©cautions car, dans l’approche A-2, il a Ă©tĂ© confondu avec celui de la structure considĂ©rĂ© comme une entitĂ© d’un niveau supĂ©rieur, apparue mystĂ©rieusement suite Ă  des interactions au niveau infĂ©rieur. Émergeant Ă  un autre niveau, les structures sont dites indĂ©pendantes des interactions qui les ont créées et pourtant capables de leur envoyer des ordres, de dĂ©finir des fonctions, d’attribuer des rĂŽles aux Ă©lĂ©ments » Ă  la maniĂšre d’un mĂ©ta-rĂ©partiteur. C’est cette confusion qui a créé l’idĂ©e d’une personne morale » dont les humains ne seraient que de simples membres » provisoires. Plus d’un discours Ă©mouvant a Ă©tĂ© prononcĂ© par des responsables sur le contraste entre, par exemple, la structure durable » de l’universitĂ© et le rapide renouvellement de ses occupants Ă©phĂ©mĂšres et passagers – une approche A-2 par excellence
 54Dans l’approche A-1, les institutions ne ressemblent en rien aux structures, elles sont juste une certaine trajectoire Ă  travers les donnĂ©es, trajectoire qui dĂ©bute Ă  un point d’entrĂ©e diffĂ©rent de la base de donnĂ©es au lieu de demander quelles institutions apparaissent dans le profil d’un individu donnĂ©, nous demandons quels individus apparaissent dans le profil d’une institution. C’est la mĂȘme matrice mais pas la mĂȘme navigation les totalitĂ©s » ne sont rien de plus que d’autres moyens de traiter les profils entrecroisĂ©s. C’est ce type de navigation auquel Tarde a donnĂ© le nom ambigu d’ imitation » et ce type de dissĂ©mination qu’il a appelĂ© rayons imitatifs » Tarde, 1903 ; Sperber, 1996. Si nous avons raison, l’ imitation » pour lui n’est pas avant tout un phĂ©nomĂšne psychologique, mais la prise de conscience que les monades partagent des caractĂ©ristiques modifiĂ©es par chaque partage, et dont le rĂ©sultat est une liste composĂ©e du mĂȘme » Ă©lĂ©ment rĂ©pĂ©tĂ© diffĂ©remment Deleuze, 1968. 55Il n’y a donc pas de distinction notable, rĂ©elle, ontologique entre les concepts d’individus, de groupes ou d’institutions. La seule diffĂ©rence dans ce que nous appelons institutions est la monade qui revient le plus souvent dans la base de donnĂ©es – et sa dĂ©tection est empirique dĂ©pendant entiĂšrement de la qualitĂ© de la base de donnĂ©es. Dans l’exemple que nous avons utilisĂ© au dĂ©but de ce papier, la seule chose qui distingue Sciences Po » d’ HervĂ© C. » est le fait que la premiĂšre pourrait apparaĂźtre plus frĂ©quemment que le second
 Si dans le fichier de donnĂ©es, un Ă©lĂ©ment est citĂ© plus souvent, alors c’est une organisation, c’est-Ă -dire ce qui est distribuĂ© au travers d’une multiplicitĂ© de monades sans ĂȘtre elle-mĂȘme plus complexe qu’aucune d’elles – un peu Ă  la maniĂšre d’une norme ou d’un standard. Si HervĂ© C. Ă©tait citĂ© plus souvent que son Ă©cole, il serait cette institution
 56Si cette diffĂ©rence purement quantitative paraĂźt trop radicale, c’est que nous tirons la trĂšs simple consĂ©quence que tous les termes comme organisations » ou participants » comme tous les autres termes que nous avons utilisĂ©s dans ce papier – Ă©lĂ©ments », ensembles », individus », structure », membres », monades » – ne sont que des moyens de naviguer dans les donnĂ©es. Distinguer, collecter, regrouper, et coordonner sont autant de pistes laissĂ©es par les moteurs de recherche Ă  travers les profils constituĂ©s d’attributs rĂ©sumĂ©s par des noms servant de raccourcis. Comme Tarde l’a si remarquablement dĂ©crit, tous ces termes canoniques de la thĂ©orie sociale Ă©tant simplement l’enregistrement de diffĂ©rences quantitatives dans l’étendue relative des attributs Tarde, 1903 ; Latour, 2010. 57Cette dĂ©finition de ce que c’est qu’un groupe ou une association pourrait rĂ©soudre un problĂšme Ă©pineux qui a grandement empĂȘchĂ© que l’on se concentre sur le principal phĂ©nomĂšne du social – et pourrait aussi aider Ă  visualiser l’approche A-1. Les thĂ©ories venues de l’approche A-2 reposent souvent sur l’idĂ©e contradictoire que le niveau macro est composĂ© d’entitĂ©s virtuelles mais stables tandis que le niveau micro est composĂ© d’entitĂ©s rĂ©elles mais transitoires. Paradoxalement, on considĂšre que le plus durable existe virtuellement, tandis que ce qui existe vraiment » semble temporaire
 Ce type de dĂ©finition Ă©trange explique le mystĂšre entourant les phĂ©nomĂšnes collectifs, qu’il s’agisse des cellules d’un corps Riboli-Sasco, 2010, des fourmis d’une fourmiliĂšre ou d’acteurs d’une sociĂ©tĂ© Karsenti, 2006. 58Dans l’approche A-1, au contraire, il n’y a aucune ambiguĂŻtĂ© concernant le fait que les profils qui durent sont composĂ©s d’attributs qui ne durent pas Debaise, 2008. Si ce processus paraĂźt mystĂ©rieux, c’est seulement parce que nous nous trompons sur la diffĂ©rence qu’il s’agit expliquer nous croyons qu’il s’agit d’expliquer celle entre le virtuel et le rĂ©el, le macro et le micro, le gĂ©nĂ©ral et le particulier, alors qu’il faut dĂ©tecter la diffĂ©rence entre ce qui est transmis d’une monade Ă  l’autre, d’une part, et, d’autre part, la lĂ©gĂšre transformation subie par ce qui est transmis. Si Sciences Po » perdure, ce n’est pas parce qu’elle est supĂ©rieure ni mĂȘme diffĂ©rente des monades qui la composent. C’est parce qu’elle est rĂ©pĂ©tĂ©e avec des variations d’une monade Ă  l’autre suffisamment rĂ©pĂ©tĂ©e pour ĂȘtre identifiĂ©e comme Ă©tant la mĂȘme ; suffisamment variĂ©e pour ĂȘtre transposĂ©e plus loin dans le temps et l’espace. Loin d’exister Ă  un niveau supĂ©rieur et virtuel, ce que nous appelons institutions », organisations » ou groupes » n’est que l’effort des monades pour rendre certaines de leurs caractĂ©ristiques suffisamment flexibles pour ĂȘtre traduites par de nombreuses autres monades, et en mĂȘme temps s’avĂ©rer suffisamment stables pour ĂȘtre reconnues comme leurs transformations figure 4 a et b. Le travail nĂ©cessaire pour dĂ©finir les frontiĂšres d’une entitĂ© et lui assigner un nom propre fait partie de cet effort, de mĂȘme que le travail de prĂ©servation de la continuitĂ© de ces noms et de ces 4 a et bÉvolution progressive du tout » dĂ©fini par le mot clĂ© self-organisation » de 1990 Ă  2009Évolution progressive du tout » dĂ©fini par le mot clĂ© self-organisation » de 1990 Ă  2009Note a Pour chaque tranche de cinq ans, nous avons choisi les dix auteurs les plus productifs et les dix rĂ©fĂ©rences et mots clĂ©s les plus utilisĂ©s. Les auteurs, mots clĂ©s ou rĂ©fĂ©rences sont reliĂ©s Ă  la tranche de cinq ans dans laquelle ils apparaissent. La figure montre que, bien que la plupart des entitĂ©s auteurs, mots clĂ©s ou rĂ©fĂ©rences changent avec le temps, chaque tranche hĂ©rite quelque chose de son prĂ©dĂ©cesseur. Par exemple, dans les annĂ©es 1990, les scientifiques connectaient leur dĂ©finition d’auto-assemblage Ă  travers les neural networks », tandis que dans les annĂ©es 2000, growth » et nanostructures » deviennent un lien plus opĂ©ration est totalement rĂ©versible, comme montrĂ© dans la figure 4 b qui prend l’exemple de l’auteur J. M. Lehn un prix Nobel en chimie. En procĂ©dant exactement de la mĂȘme maniĂšre que dans la figure 4 a, nous montrons que, tandis que J. M. Lehn reste liĂ© au fil des annĂ©es Ă  Supramolecular Chemistry » et Complexes », ses collaborateurs ont changĂ©. Il en va de mĂȘme pour ses principaux centres d’intĂ©rĂȘts, passant de Double Helix » et Ligands » dans les annĂ©es 1990 Ă  self-assembly » dans les annĂ©es deux figures montrent aussi que la flĂšche du temps n’est pas forcĂ©ment linĂ©aire ce qui se traduirait dans une suite linĂ©aire des cercles rouges, mais plutĂŽt circulaire, car plusieurs Ă©lĂ©ments reviennent au fil des ans, produisant une attraction entre la premiĂšre tranche de cinq ans et la les images sont disponibles en haute dĂ©finition sur fois de plus, nous devons comprendre qu’encercler un ensemble de caractĂ©ristiques ne signifie pas qu’une structure prend le dessus, mais simplement que la limite de la monade a Ă©tĂ© atteinte et soulignĂ©e. À l’intĂ©rieur de ce cercle, tout pourrait changer avec le temps par exemple, le domaine de l’ auto-organisation » Ă  l’instant zĂ©ro peut ĂȘtre constituĂ© de mots clĂ©s, d’auteurs et des concepts A, B, C, puis, aprĂšs quelques rĂ©pliques, il pourrait se transformer pour inclure X, Y, et Z. Chaque article composant les profils successifs d’ auto-organisation » pourrait changer, de mĂȘme que le nom ce que nous appelons aujourd’hui auto-organisation » Ă©tait quelque chose d’entiĂšrement diffĂ©rent il y a quelques dĂ©cennies. Ce qui compte, c’est que le changement soit suffisamment progressif pour prĂ©server la continuitĂ©. Tout peut changer, mais pas d’un seul coup. Nous ne devons pas avoir Ă  dire et pourtant, c’est le mĂȘme paradigme de l’auto-organisation » comme si, par ces changements, quelque chose, la structure, Ă©tait restĂ© identique mĂȘme virtuellement. Nous devrions dire regardez, au contraire, comme il est diffĂ©rent ; mais grĂące Ă  la maniĂšre dont les participants ont imbriquĂ© leurs dĂ©finitions, chaque modification a hĂ©ritĂ© quelque chose de son prĂ©dĂ©cesseur au travers d’un canal qui peut ĂȘtre dĂ©fini en cliquant sur le profil de ce participant ». Encore une fois, une navigation diffĂ©rente gĂ©nĂšre une dĂ©finition diffĂ©rente de ce qui est collectif, c’est-Ă -dire une entitĂ© collectĂ©e. Au sens strict du terme, nous ne devrions plus parler de phĂ©nomĂšnes collectifs par opposition Ă  des phĂ©nomĂšnes individuels, mais seulement d’autant de façons diffĂ©rentes de collecter des cet article, nous avons saisi l’occasion offerte par la soudaine prolifĂ©ration de bases de donnĂ©es numĂ©riques pour revisiter l’ancienne thĂ©orie sociale proposĂ©e par Gabriel Tarde, avant que soient disponibles un grand nombre d’outils statistiques et avant le retranchement de bien des thĂ©ories sociales dans l’approche A-2. C’est parce que ces bases de donnĂ©es rĂ©pandent l’expĂ©rience de dĂ©finir un acteur susceptible par le rĂ©seau de ses attributs qu’il existe une chance d’échapper Ă  la distinction individu/structure. Les monades dissolvent le dilemme, et redĂ©finissent la notion de totalitĂ© en la resituant comme Ă©tant l’hĂ©ritage rĂ©ciproque des entitĂ©s qui s’entrecroisent. 61Nous sommes bien conscients que ces bases de donnĂ©es sont pleines de dĂ©fauts, qu’elles incarnent elles-mĂȘmes une dĂ©finition plutĂŽt grossiĂšre de la sociĂ©tĂ©, qu’elles sont marquĂ©es par de fortes asymĂ©tries de pouvoir, et surtout, qu’elles ne caractĂ©risent qu’un instant Ă©phĂ©mĂšre dans la traçabilitĂ© des liens sociaux. Nous sommes aussi douloureusement conscients des contraintes sĂ©vĂšres de l’analyse des rĂ©seaux et des limites des outils de visualisation disponibles aujourd’hui. Mais il serait dommage de manquer cette occasion d’explorer une alternative aussi fondamentale qui pourrait ainsi attirer les sciences sociales sur le terrain empirique et quantitatif, sans renoncer pour autant Ă  se focaliser sur les particularitĂ©s. Notes [1] Cet article est une traduction modifiĂ©e de How Digital Navigation May Modify Social Theory » avec Pablo Jensen, Tommaso Venturini, Sebastian Grauwin et Dominique Boullier, British Journal of Sociology, 63, 4, 2012, pp. 591-615.
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Il n’existe aucune entreprise gĂ©nĂ©rale de la construction en Ă©conomie sociale. Pas une seule. Pourtant, de nombreuses entreprises d’économie sociale sont actives dans le domaine de la construction. Chacune Ă  son ou ses activitĂ©s principales. Chacune son domaine. Pour mener un chantier, avoir un seul interlocuteur pour gĂ©rer et mener tous les corps de mĂ©tiers, toutes les compĂ©tences, c’est plus facile. Sans cette dimension globale, on perd en force de frappe. En capacitĂ© de rĂ©pondre Ă  une des prĂ©occupations des clients rĂ©duire les tracasseries et augmenter l’efficacitĂ©. Si des entreprises de l’ES veulent rĂ©pondre Ă  une demande complĂšte, elles doivent s’associer en amont. Puis seulement rĂ©pondre Ă  la demande. C’est compliquĂ©. Ça prend du temps. ‱ Du temps qui n’est pas rĂ©munĂ©rĂ©. ‱ Du temps investi sans garantie de rĂ©sultats. ‱ Du temps sans perspective. SAW-B a essayĂ© Ă  plusieurs reprises de mettre en place des collaborations entre les entreprises. Parfois, ça marche. Pour des chantiers Renowat, des entreprises classiques et des entreprises de l’économie sociale se sont associĂ©es pour rĂ©pondre Ă  des marchĂ©s de service. Avec de beaux succĂšs. Parfois, ça ne marche pas. C’est lĂ  qu’Alain Klinkenberg des Ateliers du Monceau est venu trouver nos collĂšgues Laurent et François. La question de dĂ©part, comme pour toute entreprise comment rĂ©pondre aux besoins des clients, du marchĂ© ? Alain a proposĂ© quelque chose de simple. D’inĂ©dit dans l’économie sociale. CrĂ©ons une entreprise gĂ©nĂ©rale de la construction. Super idĂ©e ! Toujours prĂȘt Ă  se lancer dans les challenges, nous avons sautĂ© sur l’occasion. A une seule condition, non nĂ©gociable et non nĂ©gociĂ©e. Cette entreprise doit ĂȘtre vectrice de coopĂ©ration et de collaboration entre acteurs de l’économie sociale. Cette entreprise doit ĂȘtre un plus et pas ĂȘtre un concurrent. Laurent et François activent leur rĂ©seau et rassemblent en octobre 2020 des entrepreneurs sociaux du secteur de la construction. Pour partir sur des bases les plus saines possibles, Alain prĂ©sente les forces et les faiblesses d’un prĂ©cĂ©dent projet menĂ© avec des ETA. Le COVID vient perturber les plannings. A la rentrĂ©e 2021, nouvelle rĂ©union. Une quinzaine d’entreprises sont prĂȘtes Ă  se lancer. SAW-B, comme fĂ©dĂ©ration, et comme facilitatrice clauses sociales, est gestionnaire du projet. Tout le monde s’active et le groupe dĂ©cide de se lancer concrĂštement. Objectif travailler sur un premier chantier. Un architecte est prĂȘt. Il fait confiance aux entreprises. L’enjeu est Ă©levĂ© mais c’est aussi cela qui anime les entreprises d’économie sociale. ParallĂšlement, SAW-B sollicite la RĂ©gion wallonne pour donner un coup de main. Elle rĂ©pond positivement et dĂ©bloque des fonds pour rendre le projet concret. Tout le monde est sur la ligne de dĂ©part. La concrĂ©tisation est en marche. Quelles chances de rĂ©ussite ou d’échec ? Vous ĂȘtes curieux de savoir comment ce premier chantier va se passer ? Vous ĂȘtes curieux de voir si les acteurs vont rĂ©ussir Ă  dĂ©velopper une entreprise gĂ©nĂ©rale de la construction en Ă©conomie sociale ? Abonnez-vous Ă  notre newsletter et retrouvez notre feuilleton rĂ©guliĂšrement ! Joanne Clotuche – ] LeTout est plus que la somme de ses parties. mensuel 426. datĂ© janvier 2009 -. Biologiste et mathĂ©maticien, Jacques Ricard propose dans cet ouvrage une approche de la complexitĂ© et de l'Ă©mergence en biologie. Il s'attaque aux limites du rĂ©ductionnisme de la biologie molĂ©culaire et engage Ă  considĂ©rer les processus biologiques comme des MalgrĂ© l’immense Ă©cart en termes de PIB par habitant, l’ampleur des disparitĂ©s rĂ©gionales observĂ©es en Inde n’est pas trĂšs diffĂ©rente de celles observĂ©es dans l’Union [europĂ©enne depuis les Ă©largissements de 2004 et de 2007 qui ont creusĂ© les diffĂ©rences socioĂ©conomiques]. La rĂ©gion affichant le PIB le plus Ă©levĂ© par habitant en Inde a un niveau sept fois supĂ©rieur Ă  celui des rĂ©gions oĂč il est le plus faible, contre un rapport de huit au sein de l’Union europĂ©enne. Les Ă©carts entre les taux de croissance rĂ©gionaux du PIB en Inde Ă©taient trĂšs proches, entre 2000 et 2004, de ceux relevĂ©s dans l’Union europĂ©enne avec une variation de 1 Ă  13% [1]. » Une indispensable redistribution
 En dĂ©pit de ces disparitĂ©s, un certain nombre de mĂ©canismes, liĂ©s Ă  la rĂ©partition des compĂ©tences ou aux transferts, maintiennent tant bien que mal un minimum de cohĂ©sion dans le sous-continent. Dans la rĂ©partition des compĂ©tences entre le gouvernement central et les vingt-huit États et les sept territoires autonomes, la politique macroĂ©conomique est gĂ©rĂ©e par le premier tandis que les États sont responsables de la santĂ© publique, la santĂ©, l’éducation, l’industrie, l’agriculture, la pĂȘche, le droit foncier. Les gouvernements locaux exercent Ă©galement certaines compĂ©tences parfois conjointement avec ces derniers pour certains pans de l’éducation, le logement, l’utilisation du territoire, la distribution d’électricité  La Constitution autorise aussi bien l’État central que les Ă©tats Ă  lever des taxes. Le gouvernement central effectue des transferts en direction de ces derniers pour les aider Ă  accomplir leur mission. Les États et les territoires autonomes reçoivent en comparaison avec les États fĂ©dĂ©raux de l’OCDE une part beaucoup plus grande des recettes fiscales totales 67% contre 27% pour la Belgique, 35% pour les États-Unis et 51% pour la Suisse. Cela s’explique en partie par le fait que les entreprises gĂ©rĂ©es par les États gĂ©nĂšrent davantage de pertes alors que les entreprises dĂ©tenues par le Centre sont plus performantes. Il ne faut pas dĂ©duire de ces chiffres que les États disposent d’une large marge de manƓuvre car cette manne est rĂ©servĂ©e en grande partie au financement de dĂ©penses telles que la sĂ©curitĂ© sociale assurĂ©e dans les autres pays par l’État central. Les enveloppes transfĂ©rĂ©es par le Centre sont dĂ©terminĂ©es par une savante combinaison de plusieurs critĂšres censĂ©s Ă  la fois garantir un caractĂšre redistributif vers les États les plus pauvres et Ă©viter de rĂ©compenser ceux qui Ă©chouent soit Ă  gĂ©nĂ©rer des revenus fiscaux, soit Ă  mettre en Ɠuvre des politiques de planification familiale. Si ces formules rĂ©duisent de moitiĂ© l’inĂ©galitĂ© dans la rĂ©partition des recettes fiscales, celle-ci reste deux fois plus importante que celle que l’on observe dans les pays de l’OCDE. RĂ©duire encore les disparitĂ©s relĂšve du casse-tĂȘte car pour atteindre le degrĂ© d’inĂ©galitĂ© du Canada, par exemple, le Centre devrait rediriger la moitiĂ© des fonds dont il dispose aprĂšs les transferts, ce qui n’inciterait pas les bĂ©nĂ©ficiaires Ă  fournir des efforts et mĂ©contenterait davantage les contributeurs
 Par ailleurs, cette fausse solution miracle ne rĂ©glerait pas des problĂšmes endĂ©miques qui ont longtemps — et c’est encore parfois le cas aujourd’hui — minĂ© l’efficacitĂ© de la politique de redistribution le taux d’intĂ©rĂȘt rĂ©dhibitoire imposĂ© aux bĂ©nĂ©ficiaires des prĂȘts, l’impossibilitĂ© pour les États d’emprunter de l’argent sur les marchĂ©s Ă  des taux moins Ă©levĂ©s que ceux chargĂ©s par le gouvernement central et un taux d’utilisation de cette manne sous-optimale en raison de l’incompĂ©tence de l’administration locale, de la corruption ou d’un manque de projets convaincants [2]. Finalement, la situation des finances publiques finit de relĂ©guer ce scĂ©nario au rang de pure utopie la crise a eu pour effet de porter le dĂ©ficit public au-delĂ  des 6% du PIB, soit le double du plafond que s’est fixĂ© le gouvernement de Manmohan Singh. 
 mise sous tension par les Ă©volutions sociodĂ©mographiques Partant des taux de fertilitĂ© actuels observĂ©s dans les diffĂ©rents États, on s’attend Ă  ce que la population indienne augmente de 620 millions d’ñmes d’ici Ă  2051. 60% seront dans le Madhya Pradesh, le Rajasthan, le Karnataka, le Mayarashtra, l’Uttar Pradesh et le Bihar. Avec des États aussi peuplĂ©s, mais aussi pauvres que ces deux derniers qui jouissent toutefois d’une grande influence politique en raison de leur taille, les demandes de transferts redistributifs seront exacerbĂ©es, ce qui ne sera pas sans crĂ©er des tensions avec les États plus prospĂšres [3]. L’observation des disparitĂ©s en matiĂšre de dynamique Ă©conomique et dĂ©mographique en ce dĂ©but de millĂ©naire confirme cette crainte. En effet, un certain nombre d’États trĂšs peuplĂ©s ont connu une faible croissance du PIB qui a plombĂ© la moyenne indienne tandis que d’autres ont au contraire fait office de moteur. Les premiers, qui constituent en quelque sorte un frein, reprĂ©sentaient 37% de la population indienne et les seconds 32%. Entre eux, se situent les États dans une position intermĂ©diaire. Le graphique positionne les vingt-deux principaux États pour lesquels la Central Statistical Organisation prĂ©sente des donnĂ©es complĂštes par rapport Ă  la moyenne indienne et en fonction de ces deux dimensions. Chaque bulle reprĂ©sente un État et son diamĂštre varie en fonction de la taille de sa population. Les États situĂ©s dans le quadrant supĂ©rieur gauche sont ceux qui tirent vers le bas le dĂ©veloppement indien et constituent une menace pour sa cohĂ©sion sociale et territoriale. À l’inverse, ceux qui se trouvent dans le quadrant infĂ©rieur droit sont ceux dont la productivitĂ© et le revenu par tĂȘte progressent le plus rapidement [4]. DisparitĂ© Ă©co-dĂ©mographique en Inde, 2001-2006 Tout l’enjeu des prochaines dĂ©cennies pour le gouvernement central consistera Ă  travailler avec les autoritĂ©s rĂ©gionales pour accĂ©lĂ©rer leur dĂ©collage et Ă©viter que le sous-continent ne plonge dans un dĂ©sĂ©quilibre qui l’enliserait dans les difficultĂ©s d’ordre politique, Ă©conomique et social. 
 et une capture des fruits de la croissance [5] Le pouvoir d’achat indien Ă©quivaut Ă  un huitiĂšme de celui d’un EuropĂ©en. Les Roumains et les Bulgares qui sont les EuropĂ©ens les plus pauvres sont deux fois plus riches que les Indiens. GrĂące Ă  son dĂ©collage rĂ©cent, l’Inde donne l’impression de rattraper progressivement son retard », mais la rĂ©alitĂ© est plus complexe, voire en contradiction avec ce sentiment. Depuis l’ouverture du pays par Deng Xiaoping en 1978, la Chine a sorti 400 millions de gens de la pauvretĂ© et le revenu par tĂȘte y a Ă©tĂ© multipliĂ© par sept. De son cĂŽtĂ©, depuis la libĂ©ralisation lancĂ©e en 1993, l’Inde ne rĂ©colte pas le mĂȘme succĂšs. Les inĂ©galitĂ©s salariales explosent. Les importants gains de productivitĂ© ne se sont pas traduits dans une progression des salaires rĂ©els de mĂȘme ampleur — loin de lĂ  ! — et la croissance a Ă©tĂ© qualifiĂ©e de jobless », non gĂ©nĂ©ratrice d’emplois. L’emploi dans le secteur organisĂ© a dĂ©cĂ©lĂ©rĂ©, voire dĂ©clinĂ©, tandis que la production Ă©tait multipliĂ©e par trois entre 1993 et 2008 en roupies et prix constants. L’emploi s’est concentrĂ© surtout dans le secteur urbain inorganisĂ© sous l’effet notamment de l’exode rural. Ce mouvement reflĂšte une prĂ©carisation croissante 35% des pauvres ont un emploi et, partant, un rapport de force de plus en plus dĂ©favorable aux travailleurs. En matiĂšre de sĂ©curitĂ© de l’emploi, la dualisation est de mise entre les centres urbains et les zones rurales dans lesquelles 75% de la main-d’Ɠuvre sont concentrĂ©s 40% des travailleurs occupent un emploi rĂ©gulier en ville contre seulement 7% Ă  la campagne. Les travailleurs des villes » sont 15% Ă  ĂȘtre couverts par un contrat de court terme, mais 35% des travailleurs des champs » le sont Ă©galement. Finalement, ils sont respectivement 45% d’indĂ©pendants au sens large et 60%. À prix constants, les salaires ont certes augmentĂ© depuis le dĂ©but des annĂ©es quatre-vingt, mais la tendance s’est inversĂ©e pour les travailleurs rĂ©guliers depuis la fin de la derniĂšre dĂ©cennie. Quant aux salaires ruraux des travailleurs prĂ©caires, ils ont progressĂ© plus lentement depuis la fin du dernier millĂ©naire dans dix des quinze plus grands États. Dans le Pendjab, la progression a mĂȘme Ă©tĂ© de plus en plus nĂ©gative. Les salaires sont les plus Ă©levĂ©s dans les entreprises publiques mines, Ă©nergie, eau et
 — de quoi faire rĂȘver dans nos contrĂ©es — santĂ© et Ă©ducation. Le salaire quotidien des travailleurs occasionnels n’atteint que la moitiĂ© de celui perçu par les travailleurs rĂ©guliers sauf dans le commerce, les hĂŽtels, restaurants et cafĂ©s et certains secteurs manufacturiers — alimentation, textile—, mais cela se justifie par le dĂ©jĂ  trĂšs faible niveau des salaires dans ces secteurs. Ces diffĂ©rences criantes s’expliquent en bonne partie par le niveau d’éducation. Ainsi, un universitaire touche cinq Ă  sept fois plus qu’un peu qualifiĂ©. L’éducation ne paie qu’à partir du secondaire. Mais, quel que soit le niveau d’éducation, les travailleurs des villes gagnent davantage que les travailleurs des champs. Et dans le chef des employeurs, ce facteur Ă©ducatif joue beaucoup moins pour leurs travailleurs ponctuels. L’Inde n’échappe pas Ă  la discrimination sociale dans la mesure oĂč les castes ne sont pas rĂ©munĂ©rĂ©es de maniĂšre Ă©galitaire. Le double dualisme — travailleurs urbains, travailleurs ruraux ; emplois permanents, emplois prĂ©caires — se retrouve de maniĂšre accentuĂ©e dans les États les plus pauvres oĂč, par ailleurs, le taux salarial est gĂ©nĂ©ralement infĂ©rieur Ă  celui des États plus dĂ©veloppĂ©s. Le fait que la population y soit moins qualifiĂ©e et Ă©duquĂ©e et la segmentation sur le marchĂ© du travail plus prononcĂ©e ne sont sans doute pas Ă©trangers Ă  cela. Le salaire moyen des travailleurs prĂ©caires dans les zones rurales n’atteint ainsi pas 20% du salaire moyen des travailleurs permanents des villes. Le pourcentage pour toute l’Inde est de 25% et le Kerala fait figure de Danemark » indien avec un taux de 63%. Étrange paradoxe, le salaire urbain des travailleurs permanents est plus Ă©levĂ© dans les États pauvres. Au coude Ă  coude avec les autres Ă©mergents C’est en 2003 que Jim O’Neill, un Ă©conomiste de la banque d’affaires Goldman Sachs, se fit connaĂźtre en forgeant un concept qui allait marquer le reste de la dĂ©cennie les BRIC. Il s’agit en rĂ©alitĂ© de l’acronyme du nom des quatre puissances réémergentes le BrĂ©sil, la Russie, l’Inde et la Chine. À eux quatre, ils concentrent 40% de la population et 25% du PIB mondiaux. Partant de projections Ă  long terme, Jim O’Neill Ă©tablissait que, d’ici 2050, la hiĂ©rarchie des grandes puissances serait Ă  ce point bouleversĂ©e qu’à l’exception des États-Unis et du Japon, les autres pays industrialisĂ©s qui font partie de l’Union europĂ©enne seraient Ă©jectĂ©s hors du top-6 par les fameux BRIC. Le PIB chinois dĂ©passerait mĂȘme le PIB cumulĂ© des trois poids lourds europĂ©ens qui reprĂ©sentent 70% de la zone euro Ă  la fin de la prochaine dĂ©cennie et l’Inde l’imiterait vers 2030-2035. De quoi Ă©branler fortement les EuropĂ©ens qui se pensent inĂ©vitables dans les grands dossiers mondiaux ou leur donner un coup de fouet. Notons au passage qu’il faudrait au moins attendre la seconde moitiĂ© du siĂšcle avant que ne s’amorce un dĂ©but de convergence du pouvoir d’achat
 Pourtant, les BRIC prĂ©sentent des diffĂ©rences Ă©conomiques structurelles telles qu’il est impossible de considĂ©rer ces pays comme un bloc homogĂšne le BrĂ©sil est le grenier du monde, la Russie est tributaire de ses matiĂšres premiĂšres gaz, pĂ©trole en premier lieu, la Chine a nouĂ© son destin au dynamisme Ă©conomique de ses partenaires commerciaux et est considĂ©rĂ©e comme l’atelier du monde, l’Inde est le prestataire de services du monde et est davantage tournĂ©e vers la demande intĂ©rieure. Le degrĂ© de dĂ©veloppement des relations Ă©conomiques entre les quatre pays varie, mais une chose est certaine le commerce bilatĂ©ral est en pleine croissance du moins jusqu’à la crise Ă©conomique, mais aucune donnĂ©e ne peut actuellement attester d’un Ă©ventuel renversement de tendance. Les diffĂ©rences se manifestent Ă©galement dans leur prĂ©sence dans les grandes institutions internationales. Seule la Russie a le droit de siĂ©ger au G8, mais tous participent au G20 qui a connu une impulsion nouvelle avec les sommets de Washington 15 novembre, de Londres 2 avril et de Pittsburgh 24‑25 septembre qui rassemblent les vingt plus grandes puissances Ă©conomiques mondiales afin de rĂ©former l’architecture financiĂšre mondiale. Des tensions Ă©maillent Ă©galement les relations entre les quatre grands Russie et Chine sont en concurrence pour s’imposer comme partenaire privilĂ©giĂ© des Occidentaux bien que les deux pays mĂšnent la fronde contre l’hĂ©gĂ©monie du dollar comme monnaie de rĂ©serve, Inde et Chine n’ont toujours pas rĂ©solu certains diffĂ©rends dans la fixation de leurs frontiĂšres. A contrario, Inde et BrĂ©sil ont Ă©tĂ© historiquement les leaders du mouvement des non-alignĂ©s. MalgrĂ© toutes ces diffĂ©rences, les BRIC ont tenu leur premier sommet officiel au lendemain de l’Organisation de coopĂ©ration de Shanghai. Le talon d’Achille de l’Inde pourrait devenir sa force lui permettant de prendre la tĂȘte de la bande si elle parvient Ă  allier croissance dĂ©mographique et croissance Ă©conomique durable, alors le dynamisme de sa population s’avĂ©rera un atout imparable. Celle-ci sera synonyme d’une taille de marchĂ© croissante qu’alimentera une forte demande intĂ©rieure et par consĂ©quent, cela attirera les investissements directs Ă©trangers et multipliera les joint-ventures souvent Ă  l’origine du transfert de technologies. Mais aussi, comme sa main-d’Ɠuvre sera moins vieille que celle des autres pays, sa jeune force de travail sera source de compĂ©titivitĂ©. Conclusions Peu avant le soixante-troisiĂšme anniversaire de l’Inde en aoĂ»t 2009, Manmohan Singh s’est engagĂ© au nom de son gouvernement Ă  mettre tout en Ɠuvre pour retourner Ă  un rythme de croissance de 9% par an. Maintenir ce taux contrebalancera les rapides Ă©volutions dĂ©mographiques, attĂ©nuera les tensions entre États riches et pauvres, et permettra de mener une politique de redistribution efficace et de fournir un emploi aux dix millions de jeunes qui arrivent chaque annĂ©e sur le marchĂ© du travail. Mais, Singh devra Ă©galement s’attaquer Ă  des problĂšmes plus fondamentaux. Selon le classement des pays effectuĂ©s par le World Economic Forum, l’Inde qui se trouve Ă  la quarante-neuviĂšme place sur cent trente-trois ne parvient pas Ă  dĂ©coller tandis que la Chine est passĂ©e de la trente-quatriĂšme place il y a deux ans Ă  la vingt-neuviĂšme place. Si les scores enregistrĂ©s en matiĂšre d’environnement entrepreneurial et de marchĂ©s financiers sont plutĂŽt honorables, ils rĂ©vĂšlent quelles ont Ă©tĂ© les prioritĂ©s des derniĂšres annĂ©es. À l’avenir, il faudra renforcer les infrastructures jugĂ©es dĂ©faillantes, l’administration inefficace, lutter contre le flĂ©au de la corruption et prĂȘter l’attention qu’ils mĂ©ritent Ă  la santĂ© et Ă  l’enseignement fondamental pour lesquels l’Inde se trouve en centiĂšme position. Si le gouvernement a pris des engagements allant dans la bonne direction, certaines intentions en apparence louables ne font que susciter un malaise. Le gouvernement veut Ă©radiquer les bidonvilles en cinq ans en concrĂ©tisant un plan de construction de soixante-deux millions de maisons. Bien. Mais, l’objectif ultime est de revendre les terrains ainsi rĂ©cupĂ©rĂ©s au secteur privĂ© et les observateurs estiment que le plan quinquennal manquera sa cible [6]. Pour lutter contre la pauvretĂ©, l’Inde devrait imiter la Chine qui a l’ambition de complĂ©ter son plan de relance par un vaste projet de mise en place d’un systĂšme de protection sociale. Une vraie rĂ©volution. Les pouvoirs publics doivent aussi veiller Ă  mettre de l’ordre dans les secteurs d’activitĂ© largement dĂ©sorganisĂ©s et oĂč la loi de la jungle fait figure de norme sociale. On ne peut s’empĂȘcher de conclure sans Ă©voquer un aspect particulier de l’Inde sur la scĂšne internationale. La posture de l’Inde dans les nĂ©gociations sur les accords environnementaux qui prendront le relais du protocole de Kyoto en dira Ă©galement long sur la volontĂ© du pays de prendre sa part de responsabilitĂ© dans la conduite du monde. Aujourd’hui, l’Inde mĂšne la fronde contre l’intĂ©gration des pays du Sud dans l’accord post-Kyoto car elle considĂšre que le respect d’obligations en matiĂšre d’émissions de gaz Ă  effet de serre entraverait son dĂ©veloppement. Certes, on ne peut leur reprocher de croĂźtre et d’élever leur niveau de vie, mais d’autre part, vu la taille du pays 18% de la population mondiale en 2050, fermer les yeux sur la question climatique mĂšnerait l’humanitĂ© tout entiĂšre dans une impasse. Ce pays, qui a pourtant Ă©tĂ© tĂ©moin et victime de la catastrophe de Bophal il y a vingt-cinq ans, est, une fois n’est pas coutume, au sommet d’un classement international celui qui rĂ©pertorie les sites les plus dangereux car polluĂ©s huit villes indiennes se trouvent dans le top 25 ! Cela est rĂ©vĂ©lateur de l’important travail de conscientisation de masse » auquel les Indiens ne pourront se soustraire et les pays les plus riches et en premier lieu l’Union europĂ©enne devront les y aider en leur proposant des alternatives attrayantes le principe de dĂ©veloppement durable associant croissance Ă©conomique, progrĂšs social et sauvegarde de l’environnement et en acceptant de leur transfĂ©rer des technologies qui les mettraient sur la voie de la transition vers une Ă©conomie faible en carbone, le dĂ©fi de la communautĂ© internationale pour ce XXIe siĂšcle.
Ilne vous reste plus que quelque heure pour candidater à la pré-sélection organisée par le département de la Somme. Le recrutement
L'intelligence collective c'est un peu comme le monstre du Lockness. On en parle beaucoup mais on en voit un exemple de Talent Collectif, concept tout aussi confidentiel mais admirable dans sa mise en week-end dernier se tenait Ă  BĂ©ziers le salon MĂ©tamorphose, Ă©vĂšnement oĂč se cĂŽtoient les plus grands coiffeurs mondiaux. Chacun y va de sa dĂ©monstration et les Ă©gos se confrontent au moins autant que les et Nathalie LONGEVIAL, qui n'en sont pas Ă  leur coup d'essai, imaginent, avec modestie mais dĂ©termination, porter leurs Ă©quipes sur le devant de la scĂšne. Mais que faire avec une ribambelle de gens ordinaires face Ă  des individus de cette envergure ?Et c'est bien lĂ  que l'on reprend espĂ©rance en l' associe un musicien de talent, CĂ©dric MouliĂ©, on rĂ©pĂšte pendant des heures, Ă  des moments oĂč les gens ordinaires vaquent Ă  leur vie ordinaire, on fĂ©dĂšre musicien, coiffeurs et coiffeuses, modĂšles et managers autour d'un projet dont l'envergure dĂ©passe nos petites personnes, et le miracle se show extraordinaire, libĂ©rĂ©, incomparable, oĂč l'individu s'efface devant le groupe, oĂč le talent devient ici que je reconnais les vrais managers, ceux qui ont la capacitĂ© de sublimer des individus dans une symbiose dont les capacitĂ©s dĂ©passent largement la somme des talents unitaires ; Ceux qui savent laisser au groupe la gloire qui rejaillit de leur d'en tirer la quintessence pour en extraire les huiles la grande histoire sur leur Luc BESSONNET
Lecancer de la prostate est le cancer le plus frĂ©quent chez les hommes et la troisiĂšme cause de dĂ©cĂšs reliĂ©s au cancer chez les hommes au Canada. Des progrĂšs remarquables ont Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©s en ce qui concerne le traitement du cancer de la prostate. Toutefois, lorsque le cancer ne rĂ©pond plus Ă  l’hormonothĂ©rapie et que des mĂ©tastases se Une fois n’est pas coutume, je ne vais pas vous parler de recrutement. Je vais mettre en avant ma casquette de psychologue pour vous parler d’un sujet qui me tient Ă  coeur, et nous allons voir ensemble comment son application peut nous permettre de mieux comprendre le fonctionnement d’une Ă©quipe au sein d’une entreprise. En psychologie, la thĂ©orie de la Gestalt la forme » en Allemand dĂ©finit des lois qui dictent notre perception des choses. Notre monde est complexe, il est fouillis, brouillon, confus
 et notre cerveau va automatiquement chercher Ă  simplifier le monde qui l’entoure en structurant les informations que nos sens rĂ©coltent, et en les associant de sorte Ă  ce qu’ils forment des gros ensembles plus faciles Ă  apprĂ©hender. Vous me suivez ? Voici un exemple concret Que voyez-vous ? Un carrĂ© ? Le carrĂ© n’existe pas. Sa perception est créée par votre cerveau, pour qui il est plus simple de voir un carrĂ© que d’envisager 4 petits pacmans sĂ©parĂ©s. Ce n’est que parce que ces Ă©lĂ©ments sont parfaitement organisĂ©s et coordonnĂ©s entre eux qu’il peut en ressortir quelqu’un chose de plus grand. Vous en voulez encore ? Le cube n’existe pas sans la coordination parfaite des Ă©lĂ©ments qui le composent. En disposant les Ă©lĂ©ments d’un groupe dans un pattern spĂ©cifique et prĂ©cis, vous pouvez faire apparaitre une forme qui transcende la somme des propriĂ©tĂ©s de ces Ă©lĂ©ments. L’ensemble est plus grand que la somme des parties. Ce qui rĂ©sulte de la coordination parfaite de ces Ă©lĂ©ments est perçu comme plus important que l’addition de tous les Ă©lĂ©ments pris dans leur ensemble. Ce sont les interactions entre ces Ă©lĂ©ments qui ajoutent de la valeur Ă  l’ensemble Ă  l’équipe ?. De la magie ? Non, de la psychologie ! La Gestalt dans l’entreprise OK, c’est de la perception. Est-ce que cela est applicable Ă  d’autres domaines, telle que l’organisation d’une Ă©quipe ? Je le crois. Cela reste de l’ordre de la mĂ©taphore plus que de la science, mais je pense que la Gestalt est un modĂšle qui peut ĂȘtre appliquĂ© Ă  une Ă©quipe pour favoriser son bon fonctionnement. Vous pouvez avoir d’excellents collaborateurs dans votre Ă©quipe, tous au top de leurs rĂ©sultats individuellement. Vous pouvez mĂȘme les voir travailler en Ă©quipe de maniĂšre efficace, c’est ce que recherchent toutes les entreprises. Vous pouvez avoir la meilleure Ă©quipe parce que vous avez plein de top performers dedans qui s’entendent bien et travaillent bien ensemble. Mais imaginez que vous arriviez Ă  crĂ©er l’harmonie parfaite des compĂ©tences, de sorte que vous la somme des individualitĂ©s s’efface au profit d’un ensemble Ă  la puissance de frappe exponentielle ? Reproduire la Gestalt dans une Ă©quipe, ce n’est pas chercher Ă  rendre les personnes plus performantes au sein d’une Ă©quipe, c’est chercher Ă  calibrer leurs forces et leurs efforts pour rendre l’équipe meilleure dans sa globalitĂ©. Les lois de la Gestalt peuvent-elles s’appliquer Ă  l’équipe ? Continuons l’analogie en examinant les lois qui dĂ©finissent la thĂ©orie de la Gestalt. Imaginons d’un cĂŽtĂ© un nuage de points, de l’autre cĂŽtĂ© une Ă©quipe avec des collaborateurs. Chaque point reprĂ©sente un collaborateur. Maintenant, appliquons-leur les lois de la Gestalt 1. Loi de bonne forme un ensemble d’élĂ©ments informes, tel que des groupes de points alĂ©atoires, tend Ă  ĂȘtre d’abord perçu comme une forme. C’est ce qui arrive avec les constellations lorsque vous regardez les Ă©toiles dans le ciel. La Grande Casserole Ourse Cela veut dire que vous avez dĂ©jĂ  une Ă©quipe composĂ©e d’individualitĂ©s Deal with it. A vous de lui donner la forme qui vous parait la plus efficace. 2. Loi de continuitĂ© des Ă©lĂ©ments rapprochĂ©s tendent Ă  reprĂ©senter des formes. 3. Loi de proximitĂ© des Ă©lĂ©ments proches sont considĂ©rĂ©s comme faisant partie d’une mĂȘme forme. Plus proches sont vos collaborateurs, meilleure est la chance d’obtenir une bonne organisation de travail entre eux. La proximitĂ© n’est pas forcĂ©ment liĂ©e Ă  la situation gĂ©ographique encore que, cela dĂ©pend des organisations mais surtout aux modes de communication qui les rĂ©unissent. 4. Loi de similaritĂ© des Ă©lĂ©ments similaires formeront plus facilement un ensemble. Dans une Ă©quipe oĂč l’on cherche a capitaliser sur les talents et individualitĂ©s de chacun, cela signifie qu’il faut s’assurer de l’existence d’un socle de travail commun pour l’ensemble des membres de l’équipe. Mettez un marketeux et un commercial ensemble, si vous voulez que la magie opĂšre il faut qu’ils travaillent sur des sujets communs, et pas seulement chacun sur sa partie d’un mĂȘme sujet. 5. Loi de destin commun des Ă©lĂ©ments en mouvement ayant la mĂȘme trajectoire sont perçues comme appartenant au mĂȘme ensemble. Tous les membres de l’équipe doivent avancer ensemble dans la mĂȘme direction. Si vous souhaitez vous orienter dans une nouvelle direction, il faut que toute l’équipe suive pour ne pas rompre l’effet Gestalt ». 6. Loi de clĂŽture on va spontanĂ©ment combler les vides entre diffĂ©rentes parties d’un ensemble. Si votre ensemble est cohĂ©rent et bien orientĂ©, votre Ă©quipe arrivera Ă  combler les trous dans la raquette et Ă  faire le lien entre leurs compĂ©tences respectives. Un gimmick ou une vraie thĂ©orie ? Si la Gestalt tente avant tout de dĂ©finir notre perception, elle ne me sert ici que d’un support pour vous donner une vision d’un management ou chaque personne de l’équipe doit faire partie d’un tout, et cet Ă©quilibre semble bien plus dur Ă  atteindre qu’on ne le pense. Le vrai problĂšme, c’est justement la perception que l’on peut avoir d’une Ă©quipe croire qu’elle fonctionnera parce qu’elle est remplie d’individus talentueux ne suffira pas. Il faut que chacun trouve sa place par rapport aux autres, et ce travail peut prendre Ă©normĂ©ment de temps avant de trouver la combinaison parfaite, celle qui fera que la performance de chaque membre de l’équipe s’effacera devant la sur-performance du groupe dont il fait partie. Et du coup, pour revenir au sujet du recrutement parce qu’il y a de grandes chances que ce soit la raison de votre prĂ©sence sur ce site !, qu’est-ce qui vous paraitrait le plus important dans le cadre d’un nouveau recrutement ? Les compĂ©tences recherchĂ©es chez un collaborateur ou bien les caractĂ©ristiques qui lui permettront de contribuer au bon alignement de l’équipe » ? Fondateur et Dirigeant de WorkMeTender PassionnĂ© de recrutement, cela fait 12 ans que j’aide les entreprises Ă  recruter les meilleurs talents, en proposant des solutions simples et innovantes. A travers WorkMeTender, je propose mes services pour accompagner DRH, Responsables Recrutement, Recruteurs et Responsables Marque Employeurs dans l’atteinte de leurs objectifs. J’enseigne Ă©galement le recrutement et la Marque Employeur au CELSA. v4G7. 352 160 54 422 134 170 389 459 318

le tout est plus que la somme des parties