Auteurs : Marc Delepouve, Ada Diaconescu, Emmanuel Ferrand
Nous précisons que nous considérons que les mathématiques, la rationalité et la science sont essentielles au développement des connaissances et indispensables à la résolution de nombreux problèmes cruciaux pour le devenir de l’humanité, de ses sociétés et du système Terre. Le recours à la notion de quantophrénie ne met pas en question ce constat, mais porte le regard sur des mésusages de la quantification et des mathématiques.
Définition (Delepouve, 2023) :
Nous appelons quantophrénie la tendance :
– à limiter les représentations des phénomènes aux seules représentations quantifiées ;
– à nourrir les processus de décision politique de ces seules représentations quantifiées ;
– à largement utiliser des critères quantitatifs comme outil de la mise en œuvre et de l’évaluation des politiques (Supiot, 2015 ; Bocquet et al., 2018 ; David Demortain, 2019).
1ère occurrence :
La notion de quantophrénie a été introduite par le sociologue Russe Pitirim Sorokin (1889, 1968), immigré aux États-Unis et fondateur du département de sociologie de l’Université Harvard. On la trouve pour la première fois en 1956, dans son ouvrage Fads and foibles in modern sociology and related sciences :
– « Présentement l’étude quantitative des phénomènes psycho-sociaux est l’une des méthodes essentielles de la recherche en ce domaine. Tant que cette méthode reste vraiment mathématique et s’applique à des faits psycho-sociaux qui se prêtent à une analyse quantitative, elle s’avère féconde et mérite d’être toujours cultivée davantage. Mais quand (…) on en use à mauvais escient ou quand on en abuse de diverses manières, quand on l’applique à des phénomènes qui ne paraissent nullement se prêter à des quantifications, et quand elle consiste en une manipulation dans le vide de symboles mathématiques ou en une simple transcription sur le papier de formules mathématiques sans rapport véritable avec les faits psycho-sociaux en question, alors cette méthode manque totalement son but. Dans ces conditions, l’emploi de la méthode mathématique devient une sorte d’obsession quantophrénique (…) n’apportant aucune lumière sur le monde psycho-social.
Cette manie de la quantification a, au cours des dernières décennies, et au détriment des sciences psycho-sociales, pris un développement considérable. Elle menace d’embourber nombre d’enquêtes non quantitatives, ou même d’enquêtes quantitatives dignes de ce nom. Le courant dans ce sens est si fort qu’on pourrait décrire l’état présent des sciences psycho-sociales comme l’époque de la quantophrénie et de la numérologie.
Cette maladie se manifeste sous des formes diverses et dans tous les domaines de la sociologie, de la psychologie, de la psychiatrie et de l’anthropologie. »(Sorokin, 1956, p. 108)
Historique
« L’étude mathématique des phénomènes psycho-sociaux fut particulièrement pratiquée aux XVIIe et XVIIIe siècles. Spinoza, Descartes, Leibniz, Newton, Weigel, Malebranche, Cumberland, Berkeley, Hobbes, d’autres encore, commencèrent à édifier une science quantitative universelle : la Pantometrika ou Mathesis Universalis, et ses subdivisions : la Psychometrika, l’Ethicometrika et la Sociometrika, destinée à l’étude des phénomènes psychosociaux selon les méthodes de la géométrie et de la mécanique physique. « Toutes les vérités ne se découvrent que par des mesures » et « sans les mathématiques les êtres humains vivraient comme des bêtes sauvages », telles étaient les maximes des socio-physiciens de cette époque ». (Sorokin, 1956, p. 108).
« Nicolas de Condorcet (1743 – 1794), en forgeant la notion de « mathématique sociale », marquait sa volonté d’introduire la mesure dans les sciences sociales et, surtout, de bâtir une science générale des faits humains fondée sur la science mathématique » (Martin, 2002, p. 3).
Durant les XIXe et XXe siècles, la mathématisation (qui recouvre les formalismes ‘quantifiés’ et ‘non quantifiés’) de la sociologie et de l’ensemble des Sciences humaines et sociales (SHS) fut l’objet de débats (Martin, 2002). L’un de ses contempteurs les plus ardents est l’inventeur du terme ‘sociologie’, Auguste Comte (1798 – 1857), lequel estimait « que l’idée selon laquelle tout savoir positif est mathématisé est un préjugé métaphysique résultant de la forme qu’ont prise les premières sciences (astronomie, mécanique…) » et « que la société et l’homme en société sont trop complexes et pas assez inertes pour pouvoir faire l’objet d’une science mathématisée ou d’analyses statistiques. » (Martin, 2002, p. 4).
À la suite de la Seconde Guerre mondiale, les développements de la puissance des ordinateurs et de la modélisation mathématique ont ouvert la voie à un déploiement de l’usage des approches quantitatives dans des domaines et pour des questions où elles étaient auparavant inutilisables.
Analyse critique
L’utilisation de la quantification et des modèles mathématiques n’est pas neutre. Elle peut être mise au service du contrôle politique des populations. Ainsi, « Les mesures quantitatives sont un mécanisme clé pour simplifier, classer, comparer et évaluer, ce qui est au cœur du pouvoir disciplinaire » (Espeland & Stevens, 2008 : p. 414), (VO). Elle peut aussi être un outil de libération. Selon Alain Desrosières (2014), « La critique sociale prend souvent appui sur des arguments statistiques. Ceux-ci visent à exprimer et à rendre visibles des exigences d’égalité et de justice. La confiance accordée à ce type d’outils a cependant été érodée, dans la période récente, par la montée en puissance des politiques d’inspiration néolibérale. En effet celles-ci utilisent largement des « indicateurs » quantitatifs pour contrôler les acteurs sociaux et les mettre en concurrence à travers des techniques comme le benchmarking. La statistique est-elle un outil de libération ou un outil de pouvoir ? La question peut sembler saugrenue pour qui a connu l’époque optimiste des années 1950 à 1970, où l’information fournie par la statistique publique était vue comme une des composantes majeures d’une société démocratique. » (Desrosières, 2014).
Dès la fin du XIXe siècle, quantification et mathématisation furent convoquées pour contribuer à des processus de décisions politiques. Nous prenons pour exemple le contexte du génie civil étasunien au XIXe siècle, à propos duquel « Ted Porter avait montré que le recours à la quantification et aux outils mathématiques est un moyen permettant aux ingénieurs américains des ponts et chaussées dont l’autorité n’était pas encore assurée de fonder cette autorité sociale et scientifique (Porter, 1995). En se mathématisant, les critères de décision devenaient explicites et publics : ils assuraient ainsi une certaine objectivité aux décisions. » (Martin, 2002, p.10).
Avec la quantification, des aspects du réel peuvent être soustraits du regard et finalement non pris en compte dans des processus de représentation, de décision et d’évaluation. À la fin des années 1960, la sociologue étasunienne Ida Hoos alerta sur des aspects sociaux majeurs qui n’étaient pas pris en compte dans l’évaluation quantifiée du déploiement de nouvelles technologies. Nous lui devons cette formule : « Ce qui ne peut être compté ne compte tout simplement pas, et nous ignorons donc systématiquement des grands et importants domaines de préoccupation. D’autre part, nous faisons parfois apparaître des chiffres à partir d’hypothèses afin de pouvoir effectuer des calculs. Une fois inclus, ces chiffres deviennent des ‘données concrètes’, que l’on peut facilement confondre avec des ‘faits’. » (Hoos, 1979, p. 193), (VO).
De nos jours, la critique porte sur la gouvernementalité du climat : « Nos travaux sont centrés sur le croisement de cette dynamique [internationale science et politique relative au changement climatique, dans laquelle le GIEC est rapidement devenu l’acteur central] avec la tension entre la quantophrénie (tendance à ne prendre en considération que ce qui est quantifié) et l’imprévisible. En particulier, nous avons observé cette tension dans l’utilisation des résultats de la modélisation climatique portant sur le futur et, corrélativement, dans l’utilisation des scénarios climatiques pour le XXIe siècle, notamment lors de leur traduction en objectifs politiques. In fine, nous constatons la diffusion d’une sous-estimation du risque climatique sur la base de laquelle sont définis des objectifs politiques, en raison de l’absence de prise en compte de l’imprévisible. » (Delepouve, 2013, p. 8).
La critique porte sur la gouvernementalité du vivant : « La sociologie des nombres nous enseigne qu’une manière de construire une crédibilité et une légitimité politique au XIXe siècle a consisté à objectiver un fait par des mesures. Trust in numbers nous dit l’historien des sciences Theodore Porter dans un ouvrage consacré à ce rôle déterminant joué par les nombres et les statistiques en politique (Porter, 1995). Or si cette quantification est semée d’embûches, c’est la construction d’une fragilisation décisionnelle qui en découle. Montrons comment la biodiversité va vite apparaître à la fois indénombrable et non mesurable et comment les enjeux politiques de la biodiversité finiront dans la pénombre des nombres. » (Devictor, 2021, p. 29).
La critique porte aussi sur la modélisation des sociétés humaines et de leur futur, notamment face aux incertitudes radicales qui se présentent aujourd’hui, et face aux risques de fatalisme. « Il ne faut pas (…) oublier les limites de la formalisation, car les hommes sont aussi guidés par l’intuition et la passion. Les modèles sont des inventions de l’esprit pour représenter un monde qui ne se laissera jamais enfermer dans la cage des équations. C’est heureux car, sans cette liberté, la volonté animée par le désir serait sans espoir ! Telle est la conviction qui nous anime : utiliser toutes les possibilités de la raison, tout en connaissant ses limites, mais aussi ses vertus. » (Godet et Durance, 2011, p. 17).
Portée heuristique
L’introduction de la notion de quantophrénie par P. Sorokin portait sur les seuls phénomènes psychologiques et sociaux. Nous l’utilisons au-delà et la concevons comme un outil d’analyse de l’ensemble des sciences et plus largement du triptyque science/expertise/politique. En particulier, à toute représentation quantifiée d’un phénomène, la notion de quantophrénie appelle un certain nombre de questions, dont voici quelques premiers exemples :
– Quels aspects du réel et quels possibles ou éventuellement possibles à venir sont soustraits du regard ?
– Quelles sont les hypothèses explicites ou implicites ? Quelle est la nature des chiffres produits ?
– Quels sont les éventuels objectifs politiques (convaincre et/ou mobiliser, construire un consensus entre différentes acteurs ou parties prenantes, contrôler des populations…) ?
Ces questions peuvent être posées à propos de modélisations fondées sur le traitement de masses de données à l’aide de l’informatique et des mathématiques, par exemple dans les domaines du climat, du vivant et des sociétés humaines.
Bibliographie
Bocquet Bertrand et al., 2018. La fièvre de l’évaluation. Quels symptômes ? Quels traitements ? Presses universitaires du Septentrion. Villeneuve d’Ascq.
Delepouve Marc, 2023. Le GIEC, une dialectique science et politique. De la quantophrénie et de l’imprévisible. Thèse de doctorat. HESAM Université, CNAM, Laboratoire HT2S. Paris. https://theses.hal.science/tel-04166748
Demortain David, 2019. Towards a sociology of quantification in governance. Revue d’anthropologie des connaissances, Vol. 13, N°4, pages 973 à 990, doi : 10.3917/rac.045.0973
Desrosières Alain, 2014. La statistique, outil de libération ou outil de pouvoir. Dans Statactivisme. Comment lutter avec les nombres. Éditions Zone, https://www.editions-zones.fr/lyber?statactivisme#chap2
Devictor Vincent, 2021. Gouverner la biodiversité ou comment réussir à échouer. Éditions Quæ.
Espeland Nelson & Stevens Mitchell, 2008. A Sociology of Quantification. European Journal of Sociology, 49(03), 401-436. doi : 10.1017/S0003975609000150.
Godet Michel et Durance Philippe, 2011, La prospective stratégique. Pour les entreprises et les territoires, Éditions Dunod, Paris.
Hoos Ida, 1979. Societal aspects of technology assessment. Technological Forecasting and Social Change, Volume 13, Issue 3, 1979, Pages 191-202. https://doi.org/10.1016/0040-1625(79)90044-1.
Martin Olivier, 2002. Mathématiques et sciences sociales au XXème siècle. Revue d’histoire des sciences humaines. Publications de la Sorbonne. 2002, pp.3-13. Hal-01261337.
Porter Theodore, 1995. Trust in Numbers : The Pursuit of Objectivity in Science and Public Life. Princeton, Princeton University Press.
Sorokin Pitirim, 1956. Fads and Foibles in Modern Sociology and Related Sciences (1956). Traduit de l’Américain par Cyrille Arnavon. Tendances et déboires de la sociologie américaine, Paris: Aubier, Éditions Montaigne, 1959, Collection Sciences de l’homme. https://classiques.uqam.ca/classiques/sorokin_pitirim/tendances_socio_americaine/tendances_socio_americaine.html .
Supiot Alain, 2015. La gouvernance par les nombres. Cours au Collège de France (2012 -2014). Éditions Fayard. Paris. Juin 2015.
https://archive.org/details/fadsfoiblesinmod0000soro/page/n3/mode/2up
Fads and Foibles in Modern Sociology and Related Sciences (1956), traduit de l’Américain par Cyrille Arnavon, Tendances et déboires de la sociologie américaine, Paris: Aubier, Éditions Montaigne, 1959, Collection Sciences de l’homme.
Exemples de formalismes mathématiques non nécessairement quantifiés : les théories des groupes, des jeux, des réseaux et des graphes, l’algèbre de Boole, la théorie des ensembles, la topologie générale.
« Quantitative measures are a key mechanism for the simplifying, classifying, comparing, and evaluating that is at the heart of disciplinary power ».
« What cannot be counted simply doesn’t count, and so we systematically ignore large and important areas of concern. On the other hand, we sometimes conjure numbers out of assumptions so that we can make calculations. Once included, they become ‘hard data’, easily to be confused with ‘facts’. »