Il y a un peu plus d’un an, je participais aux rencontres de Cerisy, et on m’avait demandé de mettre par écrit mon intervention orale. C’est maintenant chose faite… avec comme titre Certitudes collectives et incertitudes individuelles, les données massives changent-elles la donne ?
Depuis plus de deux siècles, les sciences sociales se heurtent à un paradoxe tenace : si les comportements individuels sont incertains, contingents et souvent imprévisibles, leur agrégation produit des régularités collectives d’une étonnante stabilité. De Quetelet à Durkheim, en passant par Weber, cette tension entre incertitude individuelle et certitude collective a nourri la constitution même d’une science sociale quantitative. L’ère des données massives redonne une actualité brûlante à ce paradoxe. Jamais les sociétés humaines n’ont généré autant de traces numériques : achats, communications, déplacements, interactions en ligne, données physiologiques. Ces flux continus, enregistrés et analysés à grande échelle, alimentent l’espoir d’une prévisibilité quasi totale. Certains annoncent la fin de l’incertitude : les algorithmes sauraient anticiper nos choix de consommation, les crises sanitaires ou les évolutions politiques. Mais cette promesse soulève des questions épistémologiques et sociales profondes : que signifie appliquer une probabilité à un événement singulier ? Jusqu’où un score algorithmique peut-il être considéré comme fiable, juste ou légitime ? L’objectif de ce texte est d’examiner, à nouveaux frais, le rapport entre incertitude individuelle et certitude collective à l’ère du big data. Pour ce faire, nous parcourrons plusieurs étapes : d’abord, revenir aux fondements historiques de la découverte des régularités collectives ; ensuite, montrer comment la rationalité limitée, loin de contredire la prévisibilité, contribue à l’émergence de modèles robustes ; puis analyser les débats contemporains sur l’interprétation des probabilités et la nécessité de calibrer les scores ; enfin, explorer la dimension temporelle de la prévision, du nowcasting instantané aux projections climatiques de long terme. Notre thèse est que les données massives ne résolvent pas le paradoxe, mais en amplifient la portée et les enjeux. Elles déplacent le débat d’un plan strictement scientifique vers un plan éthique et politique : comment gouverner l’incertitude, dans un monde où elle est à la fois plus visible, plus mesurable, mais aussi plus contestable ?
La suite est en ligne sur https://hal.science/hal-05250596
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Arthur Charpentier (October 6, 2025). Certitudes collectives et incertitudes individuelles, les données massives changent-elles la donne ? Freakonometrics. Retrieved January 24, 2026 from https://doi.org/10.58079/14uum