Ce mémoire de maîtrise porte sur les algorithmes de « data mining » et de « machine learning », constitutifs d’un domaine que l’on appelle plus récemment la « science des données ». Pour essayer d’éclairer la portée et la spécificité des enjeux que leur usage soulève dans nos sociétés, il est proposé d’interroger le rapport qu’ils entretiennent avec les fondements et les limites des outils plus traditionnels de la statistique sociale/mathématique, bien documentés en sociologie, à l'égard notamment du « langage des variables » et du raisonnement expérimental « toutes choses égales par ailleurs ».
En inscrivant l’approche au croisement de la sociologie de la connaissance et de la quantification, le cadre conceptuel s’inspire de l’épistémologie comparative de Gilles-Gaston Granger, de la « méta-épistémologie historique » de Ian Hacking et de la sociohistoire de la statistique sociale d’Alain Desrosières. Par l’idée de mises en forme algorithmique de la vie sociale, les algorithmes de calcul sont envisagés comme modes d’investigation, partiellement ou complètement automatisés, procédant à des mises en forme et en ordre plurielles et différenciées du social et de ses propriétés.
À partir de données de Statistique Canada servant à étayer plus concrètement les formes de connaissances produites et les visées d’objets qu’elles délimitent en termes de possibilités et de contraintes d’expérience, la présente étude de cas entreprend d’examiner le clivage des méthodes « classiques » et « contemporaines » à l’intérieur du cadre supervisé de l’apprentissage. Pour ce faire, trois techniques/familles d’algorithmes sont comparées sous l’angle de leurs opérations d’analyse: 1) les méthodes de régression logistique, 2) les arbres de décision et 3) les forêts aléatoires. L’objectif de cette analyse sociologique théorique comme empirique est d’examiner comment ces approches opèrent certains modes de classification et facilitent ou défavorisent des représentations du monde et de l’individu.
Le travail conduit plus généralement à ouvrir quelques pistes de réflexion quant aux rapports de compatibilité et d’incompatibilité des formes de raisonnement du style statistique et probabiliste avec certains états du développement de la sociologie. / This master's thesis focuses on data mining and machine learning algorithms, constituting a field more recently called “data science”. To try to shed light on the specificity of the issues they raise in our societies, it is proposed to question the relationship they maintain with the foundations and the limits of the more “classic” tools of mathematical statistics in sociology, with regard in particular to the “language of variables” and to the experimental reasoning “all other things being equal” (cetaris paribus).
By placing the approach at the intersection of the sociology of knowledge and quantification, the conceptual framework is inspired by the comparative epistemology of Gilles-Gaston Granger (1920-2016), the historical meta-epistemology of Ian Hacking (1936-) and the sociohistory of social statistics by Alain Desrosières (1940-2013). Through the idea of “mises en forme algorithmique de la vie sociale”, computational algorithms are considered as partially or completely automated types of investigation, carrying out plural and differentiated of shaping and ordering of the social and its properties.
Using data from Statistics Canada used to more concretely support the forms of knowledge produced as well as the possibilities and experience constraints that they define, this case study sets out to examine the divide between “classical” and more “contemporary” methods of analysis within the framework of “supervised” learning. To do this, three algorithm techniques (or families of algorithms) are compared from the angle of their knowledge operations: 1) logistic regressions, 2) decision trees and 3) random forests. The objective of this theoretical as well as empirical work is to examine how these approaches operate certain modes of classification, facilitate or disadvantage representations of the world and can also be performative in social activities.
The research work more generally leads to opening up some avenues of reflection as to the compatibility and incompatibility relationships of the forms of reasoning of the statistical and probabilistic style with certain states of development in society and in sociology.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/26612 |
| Date | 08 1900 |
| Creators | Lareau, Justine |
| Contributors | Sabourin, Paul, Moulin, Stéphane |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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