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Dossier thématique

Objet-frontière ou projet-frontière ?

Construction, (non-)utilisation et politique d’une banque de données
Boundary object or boundary project? Construction, (non)utilisation and politics of a database
Objeto frontera o proyecto frontera? construcción, (no) uso y política de un banco de datos
Morgan Meyer

Résumés

Une banque de données est un lieu de rencontre entre le social et la technique, les discours et les matérialités, les rêves de ses concepteurs et les réalités de ses utilisateurs. Le présent article se propose d’analyser la banque de données comme un objet-frontière dans le contexte d’un musée d’histoire naturelle. Dans un musée, un de ses rôles est la médiation de savoirs entre professionnels et amateurs. Toutefois, de nombreux facteurs rendent difficile la construction de l’objet-frontière ainsi que la coproduction de savoirs scientifiques à travers celui-ci. Les difficultés révèlent qu’il s’agit d’un objet-frontière politique, objet à travers lequel s’expriment des identités spécifiques et dont le fonctionnement dépend des enrôlements et des résistances de ses utilisateurs. L’article propose de conceptualiser l’objet-frontière non seulement comme un objet fini et défini, mais comme un projet – partiellement distribué et utilisé, relativement ambivalent et perpétuellement en construction.

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Texte intégral

Introduction

1La production de savoirs scientifiques dans les musées dépend de plus en plus d’informations numérisées. À côté de leur rôle de gestion de collections d’artefacts, les musées visent aussi à créer et à gérer des banques de données. Une banque de données diffère des moyens plus conventionnels de production et d’ordonnancement du savoir. Premièrement, les objets collectés ne sont pas des objets physiques et pesants ; au contraire, ils sont rassemblés en tant que données numérisées à travers des conduits d’information, ce qui facilite la collection et l’accès à des informations dans le temps et l’espace. Deuxièmement, une banque de données est un dispositif collectif (Hine, 2006), différent donc des méthodes plus centrées sur des auteurs individuels (comme les publications scientifiques, par exemple). Par conséquent, elle soulève de nouvelles questions autour de l’autorship, de l’accessibilité et du statut des savoirs, puisque :

Electronic distribution of information potentially challenges existing practices of knowledge work, boundaries of knowledge communities, and practices of trust and credibility (Van House, 2003).

  • 1 Le Luxembourg est un des plus petits pays d’Europe, situé entre la France, l’Allemagne et la Belgiq (...)

2Les résultats de recherche présentés dans cet article proviennent d’une étude cas qualitative conduite au Musée National d’Histoire Naturelle du Luxembourg1. Dans ce musée (ci-après, le Musée avec un grand M), il y a, d’un côté, du personnel engagé dans la recherche scientifique – pour ce personnel, la recherche est une profession –, de l’autre côté, de nombreux « collaborateurs scientifiques ». Ces collaborateurs scientifiques travaillent bénévolement ; la plupart d’entre eux sont des amateurs. Pour eux, faire de la science est une activité de loisir. Cette activité leur permet d’acquérir des connaissances spécifiques et présente des bénéfices durables (du prestige et un enrichissement personnel, une contribution à la protection de la nature, etc.). Parmi les collaborateurs scientifiques, on trouve une variété de personnes : employé de banque intéressé par l’astrophysique, instituteur fasciné par les coléoptères, étudiant s’intéressant aux fossiles et ainsi de suite. Ils ne forment donc pas un groupe homogène, mais hétérogène de par leurs activités professionnelles, leurs intérêts scientifiques et l’intensité du contact avec le Musée (« ce n’est pas un groupe, c’est […] une liste de personnes », selon un membre du personnel du Musée).

3Étant donné que des amateurs et des professionnels y sont engagés dans la production de savoirs scientifiques, le Musée National d’Histoire Naturelle du Luxembourg est un endroit idéal pour examiner les frontières culturelles de la science (Gieryn, 1999) et se pencher plus particulièrement sur les frontières entre amateurs et professionnels. Plutôt que d’être produite par les seuls chercheurs professionnels, la science y est le résultat d’une coopération étroite entre spécialistes et profanes – modèle appelé « coproduction du savoir » (Callon, 1998 ; Callon et al., 2001). Au lieu de séparer et de démarquer la science du monde non scientifique, le modèle de la « coproduction du savoir » inclut les activités d’amateurs enrôlés dans la production du savoir scientifique et qui, normalement, sont considérés comme marginaux par rapport à la « vraie » science. Ce modèle introduit l’association entre professionnels et amateurs au sein des études sociales des sciences ; il se base sur la prémisse que la science – dont on trouve les résultats dans des publications académiques – est activement produite dans et à travers l’association entre professionnels et amateurs (Charvolin et al., 2007). Cette association se réalise, entre autres, par le biais d’objets. Dans leur article sur le Musée de la Zoologie des Vertébrés à Berkeley, Star et Griesemer notent que :

The intersectional nature of the museum’s shared work creates objects which inhabit multiple worlds simultaneously, and which must meet the demands of each one. […] In natural history work, boundary objects are produced when sponsors, theorists and amateurs collaborate to produce representations of nature (Star & Griesemer, 1989, p. 408).

4Deux aspects de cette citation sont centraux pour le présent article : le côté « intersectionnel » du Musée et son rôle dans la production d’objets-frontières. On peut donc voir un musée sous deux angles : comme une zone de contact, un lieu où des frontières sont créées et défaites, et comme une institution qui produit des choses (des objets et du savoir).

5Dans un musée d’histoire naturelle, la science rassemble des participants de différents mondes sociaux : amateurs, professionnels, patrons, etc. S’ils veulent collaborer – c’est-à-dire si les mondes de ces acteurs s’entrecroisent –, une difficulté apparaît : la réconciliation de la signification d’une même chose dans des mondes différents (Star & Griesemer, 1989, p. 388). Afin d’examiner comment un musée gère simultanément la diversité et la coopération, Star et Griesemer ont proposé le terme d’objet-frontière. En histoire naturelle, des objets-frontières sont produits lorsque des professionnels et des amateurs collaborent pour produire des représentations de la nature. Parmi ces objets, on trouve des spécimens, des notes de terrain, des musées et des cartes de territoires particuliers (Star & Griesemer, 1989, p. 408). Leur aspect « frontalier » est reflété par le fait qu’ils sont simultanément concrets et abstraits, spécifiques et généraux, et souvent intrinsèquement hétérogènes (Star & Griesemer, 1989, p. 408).

6Un musée peut être décrit comme une « organisation-frontière » puisqu’il engendre l’opportunité et les incitations pour la création et l’utilisation d’objets-frontière, qu’il implique la participation d’acteurs des deux côtés d’une frontière et qu’il est à cheval sur la frontière de deux mondes sociaux relativement différents (Guston, 2001, pp. 400-401). Aux différents objets‑frontière listés par Star et Griesemer, on doit ajouter les bibliothèques virtuelles, car elles aussi ont été décrites comme objets-frontières :

A digital library is a heterogeneous network of users, researchers, funders, operators, and other people; of documents, images, databases, thesauri, and other information artifacts; of practices and understandings; and of technology. It is a boundary object, both created and used by different communities for different purposes. It is the locus of multiple translations as various participants try to enroll others to ensure that the [digital library] meets their needs (Van House, 2003).

7Outre le fait de désigner des spécimens, des notes, des musées, des cartes ou des bibliothèques virtuelles, le terme d’objet-frontière est parfois aussi utilisé pour des entités non matérielles : pour certains auteurs, les objets-frontières incluent des discours et des processus (Wenger, 2000, p. 236), tandis que d’autres se sont focalisés sur des objets-frontières temporels (Davies & MacKenzie, 2004). Le concept d’objet‑frontière est utilisé dans de nombreux domaines, comme la sociologie, les organisation and management studies, les science and technology studies (STS), etc. (Zeiss & Groenewegen, 2009). L’article de Star et Griesemer est entre-temps devenu un « classique ».

8Trois caractéristiques des objets-frontières n’ont, cependant, pas été analysées en profondeur dans la littérature. Premièrement, la construction parfois difficile de ces objets : dans l’article de Star et Griesemer, ces objets existent déjà et sont prêts à être employés de suite (ceci vaut aussi pour de nombreux autres articles, voir par exemple Fujimura, 1992 ; Wenger, 2000 ; Van House, 2003). Leur stabilisation et leur trajectoire dans le temps ne sont normalement pas étudiées. Deuxièmement, on ne discute que peu des différentes façons d’utiliser ces objets, des différentes façons dont les acteurs sont attachés à ces objets. Troisièmement, l’imbrication de ces objets dans des projets identitaires reste encore à élucider. Un objet-frontière ressemble plutôt à un outil, à un objet que l’on utilise mais qui reste séparé de ses utilisateurs. Un des arguments avancés dans cet article sera que ces objets doivent être vus comme un prolongement des acteurs qui les utilisent et que c’est à travers et par ces objets que s’articulent des identités, des pratiques, des manières différentes d’agir sur le monde. La façon exacte dont un objet-frontière est lié à des projets identitaires reste encore à élucider dans le champ STS, au-delà du cadre de cet article.

9Un aspect important à souligner ici est la nature distribuée de certains objets-frontières et, en particulier, la relation entre objets-frontières et acteurs humains. En analysant une banque de données, on ne peut pas considérer celle-ci isolément, comme un simple objet. Les STS et spécialement la théorie des acteurs-réseaux stipulent qu’il faut éviter de penser le monde à travers des dichotomies comme social/technique ou humain/non humain. De ce point de vue, une banque de données n’est pas seulement un objet technique ; elle est aussi un collectif hybride qui rassemble des humains et des non-humains. Pour Haraway (1997, p. 12), « Cyborg figures – such as the […] database […] – are the offspring of implosions of subjects and objects and of the natural and artificial ». D’autres auteurs ont estimé que « as far as the computer database is concerned, there is very little difference between humans and nonhumans » (Bowker & Star, u.d., p. 29, souligné dans l’original). En tant que tel, une banque de données n’est pas une technologie neutre, mais elle facilite, entretient et est elle-même maintenue par des relations sociales, des relations entre le monde social et le monde naturel, des responsabilités et des pouvoirs institutionnels (Ellis et al., 2007, p. 2).

10Le présent article se penche sur les banques de données comme objets‑frontières entre amateurs et professionnels. La structure de l’article est la suivante : premièrement, je vais présenter l’histoire et les buts des banques de données du Musée et les rêves sous-jacents de ceux qui tentent de représenter le monde en collectant des données biologiques sous forme numérique. Ensuite, j’exposerai quelques-unes des difficultés qui rendent la construction de banques de données difficile. Ces difficultés vont permettre d’exposer les politiques des banques de données et les différences entre amateurs et professionnels et entre l’individu et le collectif. Les données empiriques proviennent d’une étude ethnographique conduite au Musée (Meyer, 2006). Durant cette étude, les banques de données du Musée ont émergé comme un thème important. Entre octobre 2003 et octobre 2004, 47 entretiens semi-structurés furent réalisés, dont 21 entretiens avec des membres du personnel du Musée et 20 entretiens avec des collaborateurs scientifiques. Les données présentées ici proviennent de quelques-uns de ces entretiens (ceux avec les collaborateurs scientifiques sont marqués (CS) et ceux avec le personnel du Musée (P)), d’un questionnaire envoyé aux 180 collaborateurs scientifiques, ainsi que d’observations participatives conduites au sein du Musée.

Les banques de données du musée

11En 1983, le Musée National d’Histoire Naturelle du Luxembourg a commencé à stocker des informations de façon électronique en initiant le projet de construire une banque de données sur le patrimoine naturel appelée LUXNAT. L’idée était de rassembler toutes les données sur le patrimoine naturel du Luxembourg dans un système unique et standardisé. La banque de donnée fut créée afin de rendre possible diverses applications : des analyses statistiques sur l’abondance de certaines espèces, la spatialisation de données par le biais de cartes digitales, etc.

12En ce moment, LUXNAT est en train d’être remplacé par un autre système appelé Recorder, qui a été introduit au Musée en 2000 – la même année qu’un service des banques de données fut créé au Musée. Ce système est basé sur un modèle développé par le Joint Nature Conservation Council (en Grande‑Bretagne). Il est décrit par ses constructeurs comme suit:

a powerful piece of biological recording software based on Access 97. […] It has been developed by JNCC for the National Biodiversity Network as a tool to encourage the collection, collation and sharing of good biological data and is built on a variety of standards that facilitate the storage and exchange of information between organisations and individuals (JNCC, 2006).

Once records are held within a copy of Recorder 2002 they can be edited, shared and managed in the most convenient way for you, whilst, retaining a transparent link back to their original identity. A record may be safely shared. […] Recorder 2002 has been built to handle a wide range of record types, ranging from the simplest: i.e. just a date, species and grid reference; to the most complex involving multiple physical and habitat measurements (EIM, 2008).

13Le système Recorder a été adapté au Luxembourg en termes de références spatiales, dictionnaires taxonomiques spécifiques et listes de localités. Depuis mars 2005, les données de Recorder sont accessibles à travers le « Portail du patrimoine naturel luxembourgeois », toujours appelé LUXNAT (http://luxnat.mnhn.lu).

14À part de Recorder et de LUXNAT, il y a trois autres banques de données au Musée : BG-BASE qui contient 30 000 données sur l’herbarium du Musée et 6000 données sur les collections vivantes du Musée ; GEOBASE qui contient 10 000 données sur les collections de minéralogie, de paléontologie et de géologie du Musée ; et SPECIES avec 5000 données phytosociologiques. Le Musée veut fusionner ces cinq banques de données au sein du système Recorder.

15Selon le personnel en charge des banques de données, le succès des banques de données est évident : près de 800 000 données sont inclues dans les systèmes LUXNAT et Recorder ; beaucoup de personnes transfèrent leurs données au Musée ou ont l’intention de le faire dans le futur ; et le Bundesforschungsamt allemand veut utiliser le modèle Recorder du Musée pour les collections de plantes en Allemagne.

Déontologie

16Des requêtes à la banque de données du Musée sont souvent faites quand des études environnementales sont engagées, quand des listes de zones à protéger sont établies, quand des Atlas ou des listes rouges sont produits, quand des études scientifiques sont réalisées, ou quand des plans de gestion pour Natura 2000 (projet de l’Union européenne pour la protection de l’environnement) doivent être créés. Selon les personnes en charge des banques de données, personne n’a jamais refusé de transmettre des données à des parties tierces lorsqu’elles ont été demandées. Les collaborateurs semblent plutôt enchantés de transmettre leurs données à d’autrui afin de protéger la nature.

17Pour mieux régler la relation du Musée avec ses collaborateurs en ce qui concerne le transfert de données, un workshop a été organisé à la réunion annuelle des collaborateurs scientifiques en 2005 (depuis 1983, le Musée organise une réunion annuelle pour ses collaborateurs). Dans la façon dont le Musée gérait les données, certaines choses étaient peu définies, certaines choses restaient non dites. Le personnel du Musée et les collaborateurs utilisaient souvent le terme de « zone grise » pour décrire ces espaces. Ce qui n’était pas clair, c’était le rôle exact du Musée, la forme exacte du feed-back aux collaborateurs, comment aborder les issues d’authorship, comment différencier entre données payées et données non payées. Le workshop fut donc organisé afin de résoudre certains de ces problèmes. Le résultat principal en était l’élaboration d’un code de déontologie, qui fut présenté deux ans plus tard à la réunion annuelle des collaborateurs et mis sur réseau en mars de la même année. Ce code de déontologie, un document de deux pages, se réfère à des lois luxembourgeoises : « le Musée souligne l’application [des] dispositions [de deux lois] », lit-on. Il rappelle une des missions du Musée – « de rendre accessible le contenu de la banque de données du patrimoine naturel au public » – tout en réglant l’accès et les restrictions de l’accès à la banque de données et les conditions d’utilisation des données. Les conditions d’utilisation, par exemple, stipulent que si des données de la banque sont utilisées pour une étude, le rapport de l’étude doit indiquer la source des données (la banque de données ainsi que l’auteur des données). En outre, le Musée « s’accorde avec les collaborateurs du Musée, qui ne sont pas agents de l’État en vue de voir régler les questions éventuelles ayant trait aux droits d’auteurs ».

18Ce code de déontologie est donc un outil pour reconfigurer et formaliser la relation entre le Musée et ses collaborateurs – pour rendre des relations qui ont été plutôt « grises » et pas très claires par avant plus « noir et blanc ».

Rêves panoptiques

19Le Musée espère que tous ceux qui possèdent des données biologiques – pour la plupart leurs collaborateurs scientifiques – les transféreront au Musée. Pour le Musée, les enjeux sont considérables. Plus la banque de données contient de données sur la biodiversité du Luxembourg, mieux elle peut représenter la nature. Et mieux elle représente la nature, meilleurs sont les choix qui peuvent être faits pour protéger la nature – tel est l’argument majeur. En résumé, les enjeux sont doubles : représenter et intervenir. (Comme nous allons le voir plus loin, cette vision présente de nombreux défauts et se trouve confrontée à différents problèmes pratiques, problèmes dont les responsables sont bien conscients.)

20Une mission clé est donc de collecter le plus de données sur le plus d’espèces possibles. Mais le but n’est pas seulement de stocker et de conserver des informations ; toutes ces informations peuvent aussi être réarrangées, comparées et liées entre elles d’une multitude de façons. Afin de pouvoir utiliser des données de façon recombinée, celles‑ci doivent être saisies et centralisées dans la banque de données de manière unifiée et standardisée. Des modèles communs doivent être utilisés : le même langage, la même taxonomie, le même système de coordonnées géographiques. La centralisation et la standardisation de données traduit le monde naturel en données culturelles et digitales. Ces « natures‑cultures » (Law, 2004) sont le fruit d’une convergence entre taxonomies, acteurs, technologies, textes et organismes observés (Watson, 2003, pp. 153-154 ; Granjou & Mauz, 2007). La banque de données permet aux données d’être transportées, centralisées, juxtaposées, listées, réassemblées, etc. Néanmoins, cette centralisation est rendue difficile du fait que les collaborateurs délivrent leurs données par le biais de supports très différents (format Excel, format Access, documents Word, notes manuscrites, etc.) et que, comme on va le voir plus loin, le transfert de données est parfois difficile.

21Par la version online de Recorder, les données sont accessibles par nom, par région ou par arbre de vie. Ceux qui ont accès à la version off-line de Recorder peuvent assortir (filtrer) les données d’autres façons encore : alphabétiquement, par auteur, par projet, par date de collection ; bref, par toute relation que l’on puisse imaginer entre des informations. La banque de données du Musée est en effet une banque de données relationnelle – c’est-à-dire un système où les informations sont subdivisées en éléments aussi petits et simples que possible et où chaque élément est inséré dans un champ séparé qui peut être mis en relation avec un autre champ (Keene, 1998, pp. 46-7).

22Une banque de données est un outil qui révèle deux rêves interconnectés : le rêve des scientifiques de vouloir connaître la nature, de mettre des noms sur des plantes et des animaux pour les ordonner dans l’espace et, de l’autre côté, le rêve panoptique de mieux gouverner l’empire naturel en le cataloguant complètement par des « panoptiques de biodiversité » (Bowker, 2000a, p. 645 ; Bowker, 2004, p. 11). À travers des banques de données, les scientifiques veulent créer un point central par lequel ils/elles peuvent percevoir la distribution des animaux et des plantes. Des espèces sont classifiées, des régions définies, des savoirs fragmentés, le tout pour pouvoir les accumuler au centre, dans une banque de données. Le rêve est, donc, de pouvoir rendre visible tous les habitants non humains du Luxembourg en détail, constamment et d’un point unique.

23Intégrés dans le système d’une banque de données, se trouvent des issues d’authorship, des conventions scientifiques (des modes de référencer le travail d’autrui, par exemple), différents niveaux d’accès, un code de déontologie. L’utilisateur lui-même est intégré dans le système. Le personnel du Musée et les collaborateurs sont inscrits – ou « configurés » (Woolgar, 1991) – dans Recorder de façon assez similaire. Tous deux doivent maîtriser l’anglais, posséder certaines capacités en informatique et un savoir scientifique permettant de faire des observations et de les saisir dans la banque de données. En d’autres termes, la banque de données contient un « script » que ses utilisateurs promulguent. Ce qui précède n’est pas seulement la description de la banque de données dans les détails de sa nature technique, mais aussi la description d’une technologie (Akrich, 1992), par le dégagement du script incorporé dans la banque de données. Or certaines personnes n’adhèrent pas toujours à ce script. Ils/elles ne partagent pas nécessairement le rêve panoptique du Musée de cataloguer le monde naturel dans son entièreté. Comme nous allons le voir dans la section suivante, la construction d’une banque de données cohérente et représentative est une tâche assez complexe.

La construction difficile d’un objet-frontière

24De nombreux facteurs rendent la construction d’une banque de données au sein du Musée difficile, puisqu’elle est un lieu où se rencontrent différents mondes, différentes pratiques culturelles.

25Tout d’abord, certains collaborateurs semblent être « résistants aux ordinateurs » (P1). Nombreux sont ceux qui possèdent des données biologiques mais qui ne possèdent pas d’ordinateur et/ou ne semblent pas vouloir travailler avec des ordinateurs. Certains de ceux qui utilisent des ordinateurs, par contre, estiment que le système LUXNAT est trop compliqué. Un des collaborateurs remarqua : « Ce n’est jamais devenu user-friendly […]. On n’avait pas vraiment accès. C’était trop savant. C’était trop compliqué. Il n’y avait pas assez d’encadrement » (CS1).

26Le Musée a distribué quelque 84 copies du software de Recorder aux collaborateurs, mais beaucoup d’entre eux ne l’ont pas encore installé sur leurs ordinateurs. Parmi ceux qui l’ont installé, certains ont encore du mal à l’utiliser. En 2008, environ 20 des quelque 200 collaborateurs utilisent effectivement Recorder pour transférer des données au Musée. Notons, toutefois, qu’entre 55 et 70 collaborateurs seulement sont des utilisateurs potentiels de Recorder (une partie importante n’est pas activement engagé et ne récolte pas de données sur le terrain).

27Les raisons d’un certain manque de transfert de données sont souvent décrites en termes d’un manque de temps et de ressources humaines au sein du Musée. De la moitié des années 1980 jusqu’en 2000, une seule personne était responsable des banques de données. Hélas, à part de travailler sur la banque de données, cette personne était aussi un conservateur et, en tant que tel, responsable de gérer des collections, de faire de la recherche scientifique et de réaliser des activités éducatives.

Elle estima que « le problème avec la banque de données était que [l’ancien directeur] n’a jamais compris la quantité de travail qu’il faut pour saisir des données » (P2). Et elle ajouta :
Et ensuite je n’ai jamais eu du personnel. Et quand j’en ai eu, c’était temporaire, ou ce n’était pas adapté, ou des étudiants (P2).

28Pendant des années, personne au Musée n’était vraiment spécialisé dans le domaine des banques de données et personne ne travaillait à temps plein à cette tâche. Ensuite, en 2000, deux personnes ont été engagées à mi-temps avec la mission spécifique de développer les banques de données. Mais l’argument d’un manque de ressources humaines n’a pas disparu dès lors. Parfois, la situation au Luxembourg – où l’équivalent d’une personne travaille sur les banques de données – est en contraste par rapport à celle de la Grande‑Bretagne où quelque 20 personnes assurent le même travail. Au Luxembourg en particulier, le rêve panoptique se heurte au problème que l’on doit nécessairement disposer de personnel pour saisir toutes les données, ce qui nécessite un volume considérable en temps et en ressources (Bowker, 2004, p. 7 ; voir aussi Bowker, 2006 ; Turner et al., 2007).

29Une autre source de problèmes est que différents systèmes de banques de données sont actuellement utilisés. Comme on l’a vu plus haut, il n’y a pas seulement une mais cinq banques de données, ce qui rend la centralisation et la standardisation des données difficile. En plus de ces différents systèmes dans le Musée, certains collaborateurs ont leur propre système à la maison. Un des collaborateurs a décrit cette situation de la façon suivante : « Ils ont LUXNAT, Recorder, un autre système [...] des gens qui en ont une en privé [...] Il y en a tellement, que ça ne mène à rien » (CS2). Voici un commentaire d’un collaborateur ayant un système de banque de données « privé » : « J’avais besoin d’une banque de données pour mes travaux. Et LUXNAT n’était jamais disponible […]. Alors j’ai fini par écrire mon propre software » (CS3).

30Des problèmes d’incompatibilité sont, par conséquent, récurrents et des programmes de transferts doivent être conçus pour fusionner les données. Une difficulté liée à ceci est la nécessité d’apprendre comment utiliser une nouvelle banque de données, ce qui apparaît d’autant plus difficile que l’on est habitué à un autre système (plus ancien) de banque de données, ou, comme l’a expliqué un collaborateur, que l’on a son cerveau « formaté » par LUXNAT par exemple (CS4).

31Une autre raison importante pour le non-transfert de données est liée au risque de rendre publiques certaines données concernant des espèces rares. L’argument est que la localisation de plantes en danger, rares ou protégées, par exemple, devrait rester confidentielle afin d’éviter des collections peu scrupuleuses, du vandalisme ou des destructions intentionnelles (pour une discussion, voir Bowker, 2000a). Afin d’éviter de tels problèmes, des discussions portent actuellement sur la façon de bâtir un accès différencié à la banque de données : un accès pour le personnel et les collaborateurs du Musée, avec mot de passe, où toutes les données sont visibles de façon exacte, et un accès pour le public, sans mot de passe, où la distribution d’espèces sensibles est seulement visualisée sur une grille de cinq fois cinq kilomètres (Srinivasan & Huang, 2005 ; Srinivasan, 2006).

32Certains collaborateurs scientifiques ne veulent pas transmettre leurs données au Musée pour les raisons suivantes :

Simplement parce que je ne peux quand même pas être d’accord d’abandonner toutes ces données – c’est déjà douloureux – et d’avoir à faire le travail [de transférer les données]. Et ce ne serait pas rémunéré. Et on m’empêcherait de faire mes recherches pendant ce temps (CS5).

33Liée à cet argument est la peur de voir quelqu’un d’autre évaluer ses propres données :

Quelqu’un d’autre pourrait faire ces évaluations, mais il serait en faute [...]. C’est mon rôle d’évaluer mes propres données. […] J’aime faire ça moi-même (CS5, souligné dans l’original).

34Les données peuvent être considérées comme une propriété, comme quelque chose de personnel. Les transférer au Musée signifierait alors la perte d’authorship – une perte de contrôle sur certaines parties de leurs savoirs (Ellis & Waterton, 2004, p. 99 ; Ellis et al., 2005, pp. 13-15 ; Micoud & Dupré, 2007, p. 220). Ceci montre aussi que les collaborateurs n’agissent pas nécessairement de façon altruiste et que la banque de données ne favorise pas des pratiques altruistes puisqu’elle peut provoquer une coupure douloureuse entre producteur de données et données.

35Finalement, des données sur des oiseaux ne se retrouvent que rarement dans les banques de données du Musée mais dans une banque de données gérée par la Ligue pour la Protection de la Nature et des Oiseaux. À ma question de savoir si ces données sont transférées vers les banques de données du Musée, j’ai reçu la réponse suivante de la personne responsable de la banque de données de la Ligue (qui est aussi un collaborateur du Musée) :

Il y avait déjà une demande du Musée pour pouvoir recevoir toutes ces données. Mais de l’autre côté, il est clair que si la Ligue pour la Protection des Oiseaux donne simplement ces données au Musée, [elle] perdrait évidemment des arguments très forts. Parce que, grâce à cette banque de données, on a une convention avec le ministère de l’Environnement, pour pouvoir faire fonctionner la centrale ornithologique et pour recevoir de l’argent. […] Pour nous, ces données sont un argument de survie très important et d’avoir une position d’une relative importance (CS6, je souligne).

36Comme on peut le constater, de nombreuses raisons rendent difficile la construction d’une banque de données représentative. Voici l’opinion du conservateur qui était en charge de la banque de données :

Il y en a aussi d’autres [personnes] qui ne veulent tout simplement pas d’ordinateur, car ils ne veulent pas investir du temps et des efforts pour rendre quelque chose disponible pour d’autres personnes. C’est ça le problème. Il y a des gens reclus qui ne travaillent que pour eux-mêmes et qui rarement montrent leurs collections et qui protègent leurs données comme un poulet ses poussins (P2, souligné dans l’original).

37Un manque de connaissances en informatique, un manque de temps et d’efforts, un attachement personnel aux données – voici certaines des raisons qui rendent la construction d’une banque de données difficile. Les autres raisons évoquées sont, en résumé, la complexité du système, des systèmes incompatibles, des données sensibles et des « arguments de survie ».

38Pour le Musée, le collaborateur « idéal » est un collaborateur qui serait très discipliné, qui posséderait assez de capacités en informatique pour utiliser la banque de données, qui transférerait toutes ses données au Musée et qui serait prêt à investir du temps et des efforts pour réaliser cela. Mais ce collaborateur « idéal » reste une espèce rare. Nombreux sont ceux avec lesquels il est difficile de travailler : ils/elles peuvent être indisciplinés, résistants aux ordinateurs, voulant garder des données, manquant de temps, etc. Toutes ces difficultés de mise en commun, d’alignement et de traduction montrent qu’une banque de données est un objet sociotechnique complexe et politique, un objet intimement lié aux différentes identités, pratiques et activités de ses utilisateurs.

Décomplexifier et décentraliser une banque de données

39Pour améliorer le flux de données, les licences pour le software de Recorder sont distribuées gratuitement aux personnes intéressées : collaborateurs scientifiques, bureaux d’études, stations biologiques, fondations. Le personnel du Musée rend même parfois des visites personnelles aux collaborateurs pour les aider à installer le programme et les assister pour des problèmes spécifiques. Ces visites personnalisées « en valent l’investissement » (P1). Investir du temps et des efforts pour rendre visite aux collaborateurs et les aider dans l’utilisation de Recorder en vaut le résultat : des données scientifiques qu’un collaborateur entièrement « informatisé » peut produire. En outre, dans le passé, entre 12 et 20 collaborateurs ont participé chaque fois aux trois workshops organisés au Musée afin d’utiliser Recorder.

40Un des plans du Musée est de créer une version light de Recorder, à laquelle les collaborateurs auraient accès via le web. Ainsi, les collaborateurs n’auraient plus besoin d’installer le système entier sur leur ordinateur personnel, mais pourraient saisir des données et visualiser celles-ci directement via le web. Une autre façon pour augmenter le flux de données est de promouvoir une utilisation plus flexible du software de Recorder. En fait, Recorder peut être adapté pour des utilisations personnalisées, comme on peut configurer son propre « sac à dos » (le terme de « rucksack » est utilisé dans le software). Dans leurs « sacs à dos » les collaborateurs peuvent mettre les cartes et les listes d’espèces dont ils/elles ont besoin spécifiquement. La possibilité d’ajouter d’autres langues que l’anglais est aussi en train d’être discutée. Les collaborateurs ont aussi la possibilité d’« aveugler » les fonctions dont ils/elles n’ont pas besoin, ou d’ajouter des « add‑ins » au système. Tout en maintenant la consistance de la banque de données, celle-ci devient plus flexible de par la possibilité d’être configurée selon des intérêts spécifiques. Les concepteurs de Recorder décrivent cette flexibilité dans les termes suivants :

This flexibility can also assist the individual volunteer naturalist, especially if they want to undertake recording within more than one taxonomic group. [Recorder] allows naturalists to manage and use their own data effectively without investing in a number of different packages for analysis and presentation. The mapping functionality in particular gives slimmed down GIS functionality without the need for an expensive GIS package or extensive training (NBN, 2006).

41Les plans de construction d’une version « light » et d’un système au fonctionnalités « amincies » sans « le besoin […] de cours extensifs » montrent que les directives adressées aux collaborateurs ne peuvent pas être trop compliquées : les « allies enrolled by the scientist must be disciplined, but cannot be overly-disciplined » (Star & Griesemer, 1989, p. 407). Pour qu’un objet-frontière fonctionne et se déplace bien, celui-ci ne doit pas être trop « lourd » (Vinck, 1999, p. 399). En d’autres termes, le Musée peut mieux gérer la tâche complexe de coordonner les activités cognitivement et géographiquement dispersées des collaborateurs en permettant une adhérence flexible à des procédures et des protocoles coordinateurs (Spasser, 2000).

42La personne qui était auparavant responsable des banques de données a estimé que le nouveau système Recorder n’est « pas plus facile, mais est décentralisé » (P2). Alors qu’autrefois la saisie et le retrait de données de LUXNAT ne pouvaient se faire qu’au Musée, aujourd’hui les utilisateurs de Recorder peuvent travailler à la maison. Néanmoins, on peut argumenter que c’est justement cela qui rend les choses plus faciles. En décentralisant la banque de données, en permettant des configurations personnelles et en aveuglant certaines fonctions, l’utilisation de la banque de données devient plus facile pour les collaborateurs, même si au Musée, au centre, les choses peuvent sembler aussi complexes qu’auparavant.

  • 2 En ce qui concerne les frontières entre domaines scientifiques, la base de données en contient – en (...)

43La décentralisation et la décomplexification de la banque de données augmentent sa mobilité, son utilisation et sa plasticité. Comparé à LUXNAT, le système Recorder a facilité la saisie et le transfert de données par les collaborateurs – en d’autres mots, il aide à surmonter certaines frontières entre le Musée et ses collaborateurs2. Recorder est décrit comme étant plus accessible et plus flexible et les workshops organisés au Musée ont aidé les collaborateurs à se familiariser avec le software (tandis qu’auparavant les collaborateurs se trouvaient « seuls dans le désert », comme l’un d’eux l’a affirmé (CS1)). Critiquant LUXNAT, le collaborateur ici cité était, néanmoins, favorable à l’utilisation de Recorder :

Je suis aussi maintenant prêt à soutenir Recorder dans ce sens, parce que je vois : on te supporte, il y a un feed-back. Donc tu es motivé pour saisir des données (CS1).

44Tout en favorisant une adhérence plus flexible à la banque de données, le Musée espère toujours que dans le futur les collaborateurs seront « entièrement informatisés ». Pour un des responsables de Recorder, le collaborateur idéal serait le suivant :

Notre vision [...] du collaborateur du futur [rires] est [quelqu’un] équipé d’un GPS quand il est sur le terrain, éventuellement d’un petit hand-toy, un ordinateur où il peut saisir les données. Ensuite, à la maison, [il saisirait] son matériel sur son ordinateur dans un format standardisé et nous l’enverrait. Et la prochaine étape serait probablement – ce serait déjà possible aujourd’hui, mais pas avec la complexité dont on a besoin – qu’il se connecte carrément via Internet [et qu’il n’aurait] rien à la maison. Ça, ce serait la prochaine étape. Mais là on doit savoir si ça plaît au collaborateur de n’avoir pas de données personnelles (P1).

45Hélas, le « collaborateur du futur » décrit dans ce passage ne ressemble pas au collaborateur d’aujourd’hui qui utilise la banque de données. Il y a toujours de nombreuses différences entre l’utilisateur projeté et l’utilisateur réel, entre le monde inscrit dans la banque de données et le monde décrit par son déplacement (Akrich, 1992).

Résistances et frictions – les politiques d’une banque de données

46Quelqu’un doit-il être blâmé pour l’échec partiel de la banque de données ? Le Musée doit-il être blâmé de ne pas avoir réussi à créer une banque de données unique et représentative en vingt-cinq ans ? Ou doit-on blâmer ceux qui refusent de transférer leurs données au Musée pour quelque raison que ce soit ? Ou le système lui-même parce qu’il est trop complexe ? Tous ces facteurs sont certes reliés par la banque de données, tous ces facteurs déterminent la capacité (ou non) de la banque de données de représenter la biodiversité du Luxembourg. Néanmoins, d’autres éléments – au moins trois – entrent en jeu.

47Premièrement, il faut souligner que le travail d’articulation est un exercice difficile : mailler, aligner, intégrer, coordonner ne sont pas des tâches faciles (Spasser, 2000). Les données doivent être saisies dans la banque de données dans un format standardisé tandis que les collaborateurs délivrent leurs données par le biais de supports très différents. Faire en sorte que les collaborateurs soient capables de travailler avec le software de Recorder force le personnel du Musée à tenir compte de problèmes individuels et à leur rendre parfois visite à leur maison.

48Deuxièmement, il est possible que les buts de la banque de données soient trop ambitieux. Un des collaborateurs a estimé :

Je pense qu’on peut faire une critique envers cet objectif de saisir toutes les données […] Ils veulent simplement trop […] Pour moi, le but est trop ambitieux (CS5).

49Une remarque similaire a été faite par Bowker et Star (1998, p. 233) qui ne demandent pas aux systèmes de classification d’être complets. En ce qui concerne les banques de données, les traductions et enrôlements ne sont jamais finis (Van House, 2002, p. 238). La construction d’une banque de données est un travail continu puisque, en général,

modes of ordering are never complete, closed totalities: they always generate uncertainties, ambivalences, transgressions and resistances (Murdoch, 1998, p. 364).

50Troisièmement, les banques de données ont peut-être été considérées comme quelque chose qu’elles ne peuvent être : un système technologique « neutre » ou « objectif ». On m’a dit souvent que c’est la technologie elle‑même qui est à blâmer, qu’elle est – en partie toujours – trop complexe. Mais une banque de données est bien plus qu’un outil technologique qui ne fait que représenter la nature comme elle est. On l’a vu, différents intérêts et différentes formes de pouvoir entrent en jeu ; d’autant plus que les attachements aux données, la hardiesse des gens à utiliser des ordinateurs et à dépenser du temps et des efforts pour le transfert de données varient considérablement (Ellis et al., 2007, p. 7). Une lutte de pouvoir était clairement visible en ce qui concerne le manque de transfert de données sur les oiseaux à cause d’un « argument de survie » et d’une « position d’une relative importance ».

51En collectant des données, celles-ci sont intégrées dans deux discours : un discours scientifique et un discours politique (Bowker, 2000b, p. 748). En fait, tout système technologique, que ce soit un système de lumières électriques ou un système d’énergie nucléaire, comporte un agenda politique (Winner, 1996). Le système de lampes électriques d’Edison, par exemple, ne consistait pas seulement en l’invention d’une ampoule, il était un mélange d’économie, de technologie et de science (Hughes, 1985, pp. 47-48). Les technologies sont toujours déterminées par des facteurs sociaux et culturels (Bijker & Law, 1992). Les banques de données, elles aussi, sont des lieux de travail politique et de travail technique (Bowker & Star, 1999 ; Waterton, à paraître). Elles ne produisent pas seulement des représentations du monde, mais cartographient également ceux qui les conçoivent et les utilisent. En d’autres mots, les banques de données cartographient le monde naturel et le monde social (Bowker, 2000a, p. 645).

52La difficulté de la banque de données à représenter la nature n’est donc pas due à une différence entre la volonté du Musée de collecter des données dans une banque de données « désintéressée » et le refus personnel – et irrationnel, pourrait-il sembler – de certains à transférer leurs données. Les deux partis ont leurs raisons et leurs arguments, qui les déterminent à agir. D’un côté, le Musée veut être un porte-parole efficace et puissant de la nature luxembourgeoise ; les collaborateurs, de leur côté, peuvent prétendre à un certain droit de propriété sur leurs données et à une certaine autodétermination de leurs heures de loisir.

  • 3 Cette étude est un des textes fondateurs de la théorie de l’acteur-réseau. Elle utilise la notion d (...)

53Que doit-on faire d’une exclamation dans le genre « C’est une sorte de boycott si tu ne délivres pas des données » (P2) ? Est-ce que les collaborateurs boycottent vraiment le Musée ? Est-ce que les notions de trahison ou de dissidence sont adéquates pour décrire les choses ? En partie. D’un côté, pour le scientifique, certains collaborateurs trahissent. Pour les scientifiques, le rêve de construire une banque de données robuste est boycotté par ceux qui refusent de s’aligner à ce but. La situation dans le Musée est similaire à celle décrite dans un cas d’étude classique en STS : les pêcheurs de la baie de Saint‑Brieuc qui ont refusé d’agir selon les recommandations de scientifiques (Callon 1986)3. Mais dans ce cas d’étude, la perspective adoptée révèle une approche asymétrique, les protagonistes principaux, les scientifiques, ayant été suivis de trop près aux frais d’autres acteurs (Wynne, 1992). Pour utiliser un vocabulaire moins situé et plus symétrique, on pourrait aussi utiliser des termes comme « adhérer à ses idéaux » ou « être fidèle à ses croyances et principes » pour décrire les mêmes actions.

54Les motivations des collaborateurs sont parfois divergentes de celles du Musée qui, lui, tente de centraliser des données dans un format standardisé, d’être un nœud où des informations sont rassemblées. Les collaborateurs, de leur côté, ont des raisons de ne pas transférer certaines données. Ce faisant, ils construisent et protègent activement leur identité, leur individualité et leur indépendance (Meyer, 2008). Transférer des données au Musée et, en même temps, accepter le rôle discipliné que le Musée aimerait prescrire : ces deux orientations peuvent entrer en conflit avec le sentiment des collaborateurs de posséder leurs données, avec leur emploi du temps, leur privilège de ne pas devoir s’occuper d’ordinateurs, leur droit, en fait, de faire ce qu’ils veulent.

55En refusant de transférer des données au Musée, ils/elles déploient une « resistive agency », « the capacity to act back, granting or refusing translation » (Fox, 2000, p. 863 ; Star, 1991, p. 30). La résistance est un mode de pouvoir (Few, 2002 ; Foucault, 1982, p. 211) développé par les collaborateurs, qui semble presque opposé aux efforts du Musée qui visent à les enrôler, à les lier à des cadres rigides, à une entreprise scientifique commune. Ils/elles résistent devant le fait d’être totalement enrôlés, ce qui signifierait abandonner une partie de leur liberté de faire ce qu’ils/elles veulent, où et comment. Les collaborateurs possèdent un bien désiré, des données, qu’ils/elles peuvent retenir – une manœuvre qui révèle leur contrôle sur leurs données et leur déploiement actif d’une certaine forme de pouvoir. Un comportement similaire a été décrit à propos de doctorants qui parfois essayent de protéger et de garder le contrôle de leurs données et peuvent considérer une banque de données comme une menace potentielle (Hine, 2006, p. 284).

56À travers la banque de données on peut donc percevoir une tension due à l’entrelacement entre le collectif et l’individuel. Le Musée veut collecter et centraliser des données et rattacher les collaborateurs à une entreprise commune. Une banque de données est, rappelons-le, basée sur un travail collectif : c’est un projet commun, un outil technologique collectif, nécessitant des capacités en informatique, des taxonomies et des langages communs (voir Hine, 2006). Il est donc parfois difficile de discerner des auteurs individuels. Une des raisons du refus de certaines traductions réside dans le risque d’un « effacement de l’individu comme sujet épistémique » (Knorr-Cetina, 1999, p. 166). Quand ils/ elles transfèrent leurs données au Musée, les collaborateurs perdent un peu de leur individualité, du fait qu’une donnée naturaliste personnifiée est transformée en donnée industrielle et que leur identité est souvent gommée (Micoud & Dupré, 2007, pp. 220-226). Pour le personnel du Musée, ceci n’est pas vraiment problématique, car dans des musées, ils/elles sont généralement assimilés à une « signature flottante », simultanément présente et absente : le musée lui-même (Macdonald, 2002, p. 110). Mais pour les collaborateurs scientifiques, il importe que l’individu reste le sujet épistémique.

57« Friction » est le terme utilisé par un des membres du personnel du Musée pour décrire cet ordre de choses (P1). Cette friction n’est pas seulement due à la tension sociologiquement classique entre l’ordre individuel et l’ordre collectif. C’est aussi dû au fait qu’à travers la banque de données, des mondes sociaux différents sont entremêlés. Les informations mises en réseau peuvent traverser les frontières sociales et techniques de différentes communautés épistémiques (Van House, 2002, pp. 232-233). Il n’y a pas seulement des intérêts individuels et collectifs qui peuvent entrer en conflit ; comme on l’a vu, les différences entre travail et loisir, entre public et privé, de même que le « digital divide » sont articulés à travers la banque de données du Musée.

58On voit ainsi une articulation de la différence entre la « science » et les « gens », ce que Wynne (1992, p. 299) a décrit dans les termes suivants :

[T]he implicit moral imperative driving science is to reorganise and control the world so as to iron out contradiction and ambiguity, […] a moral prescription which may be legitimately rejected, or at least limited, by people. They may opt instead for a less dominatory, more flexible and adaptive relationship with their physical and social worlds. In this orientation, ambiguity and contradiction are not so much of a threat, because control and manipulation are not being sought or expected.

Conclusion

59Le but de cet article était d’analyser une banque de données comme objet‑frontière dans la collaboration entre professionnels et amateurs. La construction d’un tel objet n’est pas une chose facile : de nombreux facteurs rendent la construction d’un objet-frontière, ainsi que la coproduction de savoirs à travers celui‑ci, difficile. Ces difficultés montrent qu’une banque de données est un objet-frontière politique, objet à travers lequel s’expriment des identités spécifiques et dont le fonctionnement dépend des enrôlements et des résistances de ses utilisateurs.

60L’alignement de pratiques scientifiques et l’intégration de données ne se font pas sans difficulté. Mais, comme on l’a vu, une certaine flexibilité peut cependant faciliter les choses. En décentralisant, décomplexifiant et/ou personnalisant une banque de données, on peut en accroître sa mobilité, son accessibilité et sa plasticité, sans pour autant en diminuer la stabilité et la cohérence. La construction et la gestion d’une banque de données sont un exercice continu et ambivalent, et non un processus qui puisse être « fermé », puisque certaines traductions et certains enrôlements ne peuvent pas être « finis ». Ceci, surtout, si certains acteurs refusent ces traductions, s’ils/elles résistent, s’ils/elles retiennent (ce qui peut ressembler, pour certains, à une forme de boycott). La banque de données du Musée n’est, pour le moment, qu’un objet-frontière pour une partie seulement des acteurs qui pourraient l’utiliser. C’est un objet-frontière partiel : elle est partiellement utilisée, partiellement comprise, partiellement distribuée.

61D’un côté, Star et Griesemer offrent un concept utile pour étudier le rôle d’une banque de données dans la collaboration entre amateurs et professionnels. Cependant, dans leur article (1989), ils décrivent des objets-frontières qui existent déjà bel et bien et qui sont prêts à être utilisés. Ces objets-frontières semblent être des produits finis, mais on ne nous dit rien sur les processus de leur fabrication. On ne nous dit rien sur tous les efforts, les conflits et les difficultés sociotechniques qui entrent en jeu dans leur création. Or une banque de données se trouve sur une trajectoire temporelle et sa construction n’est pas nécessairement achevée – c’est un objet émergent (voir Waterton, à paraître). C’est à la fois quelque chose de déjà fabriqué, un objet, et quelque chose en train d’être fabriquée, un projet.

62Une banque de données est un objet complexe et ambivalent puisqu’elle est un lieu de rencontre entre des humains et des non-humains, la technique et le social, des concepteurs et des utilisateurs, des rêves scientifiques et des réalités plus désordonnées, des discours et des matérialités, des complexifications et des simplifications. C’est en rassemblant ces éléments qu’une banque de données devient un lieu d’articulation, de protection et d’affranchissement de frontières culturelles, sociales et politiques.

Je tiens à remercier Sharon Macdonald, Susan Molyneux-Hodgson, Nicole Lorentz, Rigas Arvanitis, Tania Walisch, ainsi que deux relecteurs pour leurs commentaires et suggestions. Un grand merci au Musée National d’Histoire Naturelle du Luxembourg pour m’avoir permis d’entreprendre mon étude et au ministère de la Recherche du Luxembourg pour l’avoir financée.

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Notes

1 Le Luxembourg est un des plus petits pays d’Europe, situé entre la France, l’Allemagne et la Belgique. Le Musée National d’Histoire Naturelle du Luxembourg se trouve à Luxembourg-ville, la capitale du pays. Il a célébré son 150ème anniversaire en 2004, emploie environ 100 personnes (dont 16 effectuent des travaux de recherches) et compte presque 200 collaborateurs scientifiques. Les activités de recherche s’effectuent dans les domaines suivants : biologie des populations, botanique, écologie, géologie/minéralogie, géophysique/astrophysique, paléontologie, zoologie.

2 En ce qui concerne les frontières entre domaines scientifiques, la base de données en contient – en distribuant les données parmi neuf phylums (Arthropoda, Bryophyta, Chordata, Equisetophyta, Filicophyta, Lycopodiophyta, Magnoliophyta, Mollusca, Pinophyta) – et permet de les surmonter puisque les collaborateurs peuvent a priori fournir des données sur n’importe quelle espèce végétale ou animale.

3 Cette étude est un des textes fondateurs de la théorie de l’acteur-réseau. Elle utilise la notion de « traduction » pour analyser la controverse sociotechnique autour de la domestication de coquilles Saint-Jacques dans la baie de Saint-Brieuc (Bretagne) et introduit la notion de « symétrie généralisée » afin d’examiner symétriquement le rôle d’humains et de non-humains.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Morgan Meyer, « Objet-frontière ou projet-frontière ? »Revue d’anthropologie des connaissances [En ligne], 3-1 | 2009, mis en ligne le 01 mars 2009, consulté le 18 avril 2024. URL : http://journals.openedition.org/rac/18436 ; DOI : https://doi.org/10.3917/rac.006.0127

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Auteur

Morgan Meyer

Postdoc à Mines - ParisTech. Son projet de recherche actuel explore la pratique du « knowledge brokering » et ses intérêts de recherche sont les suivants : sociologie et géographie des sciences ; frontières et travail-frontière ; théorie des acteurs-réseaux ; communautés épistémiques ; musées ; science et culture au Luxembourg.

Adresse : Centre de Sociologie de l’Innovation École des Mines de Paris – ParisTech 60 boulevard Saint-Michel – FR-75006 Paris (France)
Courriel : morgan.meyer[at]mines-paristech.fr

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