Prouver et gouverner étudie le rôle des institutions, des conventions et des enjeux normatifs dans la construction d’indicateurs quantitatifs. Desrosières pense qu’on ne peut étudier le développement scientifique des statistiques sans prendre en compte le développement institutionnel – en particulier le rôle de l’État – dans la constitution de cette discipline

Hidekazu Nishikii (1844470)

Hidetoshi Kotera (1844473)

Hirofumi Shintaku (1844476)

Juan G. Santiago (1324980)

Lewis A. Marshall (1770118)

French

The simultaneous analysis of RNA
and DNA of single cells remains
a challenge as these species have very similar physical and biochemical
properties and can cross-contaminate each other. Presented is an on-chip
system that enables selective lysing of single living cells, extraction,
focusing, and absolute quantification of cytoplasmic RNA mass and
its physical separation from DNA in the nucleus using electrical lysing
and isotachophoresis (ITP). This absolute quantitation is performed
without enzymatic amplification in less than 5 min. The nucleus is
preserved, and its DNA fluorescence signal can be measured independently.
We demonstrate the technique using single mouse lymphocyte cells,
for which we extracted an average of 14.1 pg of total RNA per cell.
We also demonstrate correlation analysis between the absolute amount
of RNA and relative amount of DNA, showing heterogeneity associated
with cell cycles. The technique is compatible with fractionation of
DNA and RNA and with downstream assays of each

FigShare

On-Chip Separation and Analysis of RNA and DNA from
Single Cells

Daoust, Marc-Kevin

PhilPapers

Compte rendu de Desrosières,  Alain(2014),  Prouver  et  gouverner.  Uneanalyse  politique  des  statistiquespubliquesMarc-Kevin Daoust, Université de MontréalMarc-Kevin Daoust a complété un baccalauréat bidisciplinaire en sciencepolitique et philosophie, ainsi qu’une maîtrise en philosophie à l’Universitéde Montréal sous la direction de Christian Nadeau. Lors de sa maîtrise, il aétudié des notions clés telles que l’autonomie universitaire, l’autonomie desétudiants(es)  et  des chercheurs(es),  ainsi  que la  nécessité  d’un examenlibre et critique des théories éthiques.Compte renduDesrosières,  Alain  (2014),  Prouver  et  gouverner.  Uneanalyse politique des statistiques publiques,  Paris,  LaDécouverte, 246 pages.Si  de nombreux ouvrages ont  décrit  le  rôle  des  institutions  dans la  construction du savoirquantitatif, aucun ne l’a fait de manière aussi systématique que cet essai d’Alain Desrosières.Dans La politique des grands nombres,  Desrosières s’était  intéressé au développement desoutils  statistiques,  en  particulier  au  tournant  mathématique  de  la  statistique.  Prouver  etgouverner va plus loin, et concerne davantage le rôle des institutions, des conventions et desenjeux normatifs dans la construction d’indicateurs quantitatifs. Desrosières pense qu’on nepeut  étudier  le  développement  scientifique  des  statistiques  sans  prendre  en  compte  ledéveloppement institutionnel – en particulier le rôle de l’État – dans la constitution de cettediscipline. Cette thèse est manifeste si on s’intéresse à l’État néolibéral et à ses exigences derendement, ses indicateurs de performance, de classement et de rétroaction. Or, Desrosièresmontre qu’il ne s’agit pas d’une tendance récente, mais d’un facteur véritablement constitutifdu développement historique de la statistique (2014, p. 41-44).Pourtant,  une  discipline  comme  la  statistique  repose  sur  une  logique  mathématique,  uneapproche  calculatoire  rigoureuse  héritée  des  sciences  naturelles.  L’enjeu  est  alors  decomprendre  comment  s’incarne  l’entrelacement  entre  les  constructions  sociales  et  leCompte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...formalisme mathématique dans ce discours. D’un point de vue philosophique, il  s’agit aussid’évaluer  dans  quelles  conditions  ce  discours  est  objectif  et  valable,  puisqu’il  dépend  silargement d’un contexte institutionnel.La  présente  analyse  vise  à  schématiser  la  pensée de  Desrosières,  en  exposant  les  enjeuxphilosophiques  touchant  les  statistiques  et  l’effet  des  institutions  sur  le  développementhistorique de la statistique. On verra toutefois que les enjeux philosophiques sont indissociablesdu développement institutionnel de la statistique.Enjeux philosophiques touchant lastatistiqueUne distinction centrale dans l’œuvre de Desrosières concerne le double usage des statistiques.D’une part,  les  statistiques fournissent  des preuves aux scientifiques,  qui  les  utilisent  pourdéfendre  ou  rejeter  des  théories  et  des  arguments.  D’autre  part,  les  statistiques  sontemployées pour coordonner, optimiser et orienter les décisions de l’État – ou, plus précisément,du gouvernement – (2014, p. 35-36). Cette discipline semble donc nous donner un accès à la« connaissance pure » héritée des sciences naturelles, tout en constituant une science orientéevers la décision (2014, p. 62-63, 98 et 227).En  s’alignant  d’abord  sur  les  sciences  naturelles,  les  sciences  sociales  «  espéraient  ainsibénéficier  de  l’objectivité  supposée  »  de  ces  disciplines  (Desrosières  2014,  p.  181).  C’estpourquoi, par exemple, on rejeta d’abord les probabilités subjectives développées par Laplaceet Bayes, au profit des probabilités objectives développées par Quetelet (Desrosières 2014, p.103). C’est aussi pourquoi on a introduit la régression en statistique, en tant qu’analyse des« effets purs » d’une variable sur une autre (Desrosières 2014, p. 169).Un souci de rigueur est ici au cœur du développement historique des statistiques. Une tensionpersiste toutefois entre, d’une part, le besoin de réponses rapides face à des problèmes qu’ilfaut  résoudre  immédiatement  et,  d’autre  part,  les  critères  rigoureux  de  l’épistémologieclassique (Desrosières 2014, p. 168). Une illustration emblématique de cette tension porte surl’interprétation de la causalité. Pour répondre à un problème urgent, on assouplit les critèressuffisants nous permettant d’affirmer qu’une variable est la cause d’un effet. Par exemple, ilexiste une distinction scientifique radicale entre causalité et corrélation, et la science pose desconditions fortes pour passer de la corrélation à la causalité. Néanmoins, une personne motivéeuniquement par des objectifs pratiques n’aura pas la même rigueur.Le  même problème touchant  la  rigueur  et  l’objectivité  de  statistiques  se  pose  quant  à  laquantification des objets. D’abord, Desrosières introduit une distinction entre la mesure et laquantification.  Quantifier  consiste  à  «  faire  exister  sous  une  forme  numérique  ce  qui,auparavant, était exprimé par des mots et non par des nombres » (Desrosières 2014, p. 38). Aumoins une convention est à l’origine de la quantification. Cela signifie que les acteurs doiventCompte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...s’entendre,  échanger,  comparer  leurs  conceptions  de  l’objet  pour  lui  attribuer  descaractéristiques quantifiées. Mesurer suppose plutôt que l’objet en question se présente sousune forme mesurable. C’est ce qui distingue des indices comme le PIB de la hauteur du montBlanc. Par exemple, une multitude d’économistes ont quantifié le PIB, alors que l’on mesure lahauteur du mont Blanc.Quantifier est donc un acte convenu. On pourrait alors être tenté par la critique de Hacking,selon laquelle  les  arguments  statistiques sont  construits  et  relatifs  (Hacking 1999,  cité  parDesrosières 2014, p. 70). Desrosières (2014, p. 182) n’est pas de cet avis. « Conventionneln’est  pas  synonyme  d’arbitraire  ».  Les  conventions  à  l’origine  de  la  démarche  statistiquen’impliquent pas la  production d’un savoir  arbitraire,  biaisé ou relatif  (Desrosières 2014,  p.236). C’est,  selon lui,  par une approche intersubjective qu’une statistique publique acquiertlégitimité  et  neutralité  (Desrosières  2014,  p.  75).  Desrosières  souligne  cette  idée  dans  lepassage suivant :Pour qu’une statistique joue son rôle social de référent supposé neutre,au-dessus des parties d’un conflit  ou des groupes sociaux, elle doit êtreinstituée,  garantie  par  des  procédures  démocratiques  elles-mêmeslégitimes. Elle contribue alors à faire de la réalité et non pas simplement àla « refléter » ([…]. [Cette idée] ne nie pas l’existence de l’inflation ou duchômage. Mais elle  attire l’attention sur le  fait  qu’inflation et  chômagepeuvent être pensés,  exprimés,  définis  et  quantifiés  de multiples  façons(Desrosières 2014, p. 75).Les  indicateurs  qui  sont  produits  à  la  suite  d’une  délibération  collective,  d’un  exercicedialogique, ont une plus grande objectivité. Leur construction est transparente, fait suite à unexamen critique et permet un échange éclairé entre différents intervenants. Au contraire, desindicateurs  comme  le  chômage  font  l’objet  de  vives  critiques,  précisément  parce  que  laconstruction de ces  indicateurs  n’est  pas  transparente (Desrosières  2014,  p.  78-79)  :  «  Larelative malléabilité de la définition du chômage alimente les soupçons, toujours présents, demanipulations gouvernementales ». Comme la quantification de ce phénomène social échappeaux règles de la délibération collective, la confiance en cet indicateur est affaiblie.On comprend désormais pourquoi les paramètres institutionnels sont essentiels pour penserl’évolution passée et future des statistiques.Des enjeux philosophiques auxCompte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...paramètres institutionnelsUne autre thèse centrale de Desrosières est qu’il existe une interdépendance forte entre, d’unepart,  le contexte politique d’une société et d’autre part,  la construction et l’orientation desindicateurs statistiques. On peut, bien sûr, imaginer de nombreuses pressions politiques sur lesstatistiques publiques. C’est le cas du « window-dressing »1 en Grèce, ou de la manipulationdes chiffres du chômage en France (Desrosières 2014, p. 54, 56 et 59). Il  s’agirait toutefoisd’éléments ponctuels,  peu déterminants pour la  science.  La thèse de Desrosières concerneplutôt les effets structurels des institutions politiques sur le monde scientifique. En d’autrestermes, les indicateurs et leur construction varient selon les régimes politiques (Desrosières2014, p.  41-43).  Chaque grande période de l’histoire de la statistique est accompagnée debouleversements  politiques  ou  économiques.  À  titre  d’illustration  emblématique,  la  criseéconomique de 1929 donne une plus grande visibilité aux travaux de John Maynard Keynes, cequi aura pour effet d’orienter la statistique vers la compatibilité nationale – calcul du PIB, durevenu national, de l’indice de consommation des ménages, etc. – (Desrosières 2014, p. 88).Cela  ne  signifie  pas  pour  autant  que  les  institutions  politiques  dominent  les  institutionsscientifiques. L’effet inverse est aussi possible. La « commensurabilité1 » des données peutmener à des progrès scientifiques, mais aussi éthiques ou politiques. Comparer les hommes etles  femmes,  les  différents  groupes  religieux  ou  raciaux,  est  une  façon  d’affirmer  qu’il  estconcevable de le faire. « [L’acte de postuler et de construire un tel espace d’équivalence] estpolitique en ce qu’il change le monde : […] comparer les Noirs et les Blancs appelle l’abolitionde l’esclavage, comparer les femmes et les hommes appelle le suffrage vraiment universelincluant les femmes » (Desrosières 2014, p. 163). Les statistiques peuvent donc constituer unoutil  politique de l’État,  mais aussi de groupes revendiquant un progrès ou un changementsocial.Il y a un aller-retour entre le monde scientifique de la statistique et le monde politique. Lesenjeux  scientifiques  de  cette  interaction  sont  nombreux.  Par  exemple,  dans  les  pays  endéveloppement, Desrosières démontre que l’innovation statistique est facilitée, en raison d’uncontexte institutionnel beaucoup plus souple, moins figé (Desrosiers 2014, p. 111). Le contexteinstitutionnel aurait donc une incidence sur la capacité à produire une science plus pertinente,innovante.  De  plus,  le  fait  qu’il  existe  des  structures  administratives  développées  surl’ensemble d’un territoire permet des « conventions d’équivalence » statistiques. Par exemple,en France, la mesure du chômage est identique d’une région à l’autre. Ce n’est pas le cas danstous les pays, en raison de l’absence de conventions d’équivalence. Dans certains pays, chaqueville ou chaque région détermine, de manière distincte, ce qui constitue ou non le chômage.Ainsi, un citoyen français peut utiliser les différentes données régionales du chômage et lesinterpréter selon une même grille, alors que le citoyen d’un pays où il n’y a pas de conventionsd’équivalence ne peut mener cet exercice. À cet égard, « les structures mentales et cognitivesdes répondants sont façonnées par ces catégories d’État » (Desrosières 2014, p. 116). Puisqueles statistiques sont le résultat de conventions, l’absence de conventions communes mène àl’absence  de  savoirs  communs.  Ainsi,  les  conditions  de  possibilité  d’utilisation  des  outilsCompte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...statistiques varient selon le développement des États.Reprenons maintenant quelques idées essentielles. Nous savons que 1) des pressions politiquespeuvent modifier la construction des indicateurs statistiques, 2) l’État façonne la capacité descitoyens et citoyennes à disposer de conventions d’équivalence et 3) un changement politiquemajeur peut modifier un programme de recherche statistique (puisque par exemple, chaquegrande période économique occidentale est associée à un programme de recherche statistiquedifférent).  Ces  éléments  sont  très  problématiques  du  point  de  vue  de  l’épistémologie  dessciences  sociales.  Généralement,  on  considère  que  la  science  doit  être  indépendante  desinstitutions politiques, et qu’elle doit mener à un savoir autant universel que possible. Or, si lesprogrammes  de  recherche  scientifiques  varient  en  fonction  de  facteurs  politiques,  peut-onvéritablement  parler  de  disciplines  indépendantes  et  de  connaissances  universelles?  Parconséquent, comment éviter les accusations de subjectivisme et de relativisme en statistique?Il s’agit en quelque sorte du problème de l’objectivité des phénomènes quantifiés. Le problèmeest ici présenté sous une autre forme, mais la solution au problème est identique. Desrosièresaffirme  que  des  orientations  statistiques  obtenues  à  la  suite  d’une  délibération  collectivegagnent  en objectivité.  Ces  orientations  statistiques sont  transparente,  et  font  suite  à  unedélibération éclairée.L’analyse  de  Desrosières  est  audacieuse  et  originale.  Le  fait  que  cette  délibération  soitcollective permet d’établir des « conventions d’équivalence » à laquelle tous peuvent accorderune signification. Le défi, pense Desrosières (2014, p. 148), est de penser la statistique commeun « espace de référence commun à construire, espace de […] mise en équivalence cognitive ».Les  conventions  statistiques  mènent  à  un  langage universaliste,  transférable,  bien  qu’ellesexpriment  des  propriétés  subjectives.  Ainsi,  la  convention  et  l’entente  mènent  à  lacommensurabilité (Desrosières 2014, p. 162). La statistique est une activité scientifique qui viseà la production de connaissances, mais c’est aussi une activité sociale et culturelle, puisqu’elleproduit un langage commun, une matrice du débat collectif.ConclusionDesrosières adopte une position résolument conventionnaliste pour expliquer le fonctionnementinterne des statistiques, et le lien entre cette discipline et les institutions politiques. Il intègretoutefois une dimension intersubjective à ce conventionnalisme, pour penser l’objectivité d’undiscours complexe comme les statistiques. Il s’agit d’une contribution majeure à l’épistémologiedes sciences sociales.On peut s’étonner que Desrosières considère mener un travail sociologique de description et decomparaison,  et  non  un  travail  épistémologique  touchant  les  enjeux  fondamentaux  dessciences sociales.  Desrosières  (2014,  p.  184 et  145)  affirme étudier  l’évolution de réseauxd’arguments ou la constatation d’une « tension pratique » entre différentes conceptions de lastatistique. Par tension pratique, on entend un ensemble de problèmes « liés aux contraintesCompte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...des  situations  dans  lesquelles  sont  engagés  les  […]  producteurs  ou  utilisateurs  desstatistiques » (2014, p.  145).  Il  précise que l’objectif  premier de son ouvrage n’est  pas derépondre à des questions de nature philosophique. Ces remarques portent à confusion. Décrirele fonctionnement des institutions scientifiques n’écarte pas les considérations normatives surces observations. Bien au contraire, l’analyse institutionnelle nous informe quant à la valeur dela science. De la même façon que Latour et Hacking ont contribué autant à l’épistémologie qu’àla  sociologie  des  sciences,  la  contribution  de  l’œuvre  de  Desrosières  est  double.  Outre  cebémol,  il  s’agit  d’un  ouvrage  rigoureux,  clair  et  surtout,  d’une  contribution  majeure  à  lasociologie des sciences dans une perspective historique.Cet  ouvrage  intéressera  les  théoriciens  et  théoriciennes  des  sciences  sociales  et  lesgestionnaires  de  l’État  désirant  mieux  comprendre  les  forces,  les  limites  et  les  conditionsd’objectivité des méthodes quantitatives. Le dernier chapitre, en particulier, fait une synthèsecritique des débats méthodologiques spécifiques à chaque discipline des sciences sociales. Defaçon générale, l’ouvrage approfondit des notions amorcées chez Bourdieu (1973) sur l’opinionpublique,  chez  Latour  (1984)  quant  aux  institutions  scientifiques  et  chez  Hacking  (2002)touchant les probabilités et l’analyse inductive.L’ouvrage est aussi pertinent pour les philosophes politiques qui étudient les conceptions durisque et de la chance. L’analyse de la distinction entre le risque, l’incertitude et le principe deprécaution  est  pertinente  (aux  pages  171  et  176).  L’auteur  distingue  la  commensurabilitémathématique et la commensurabilité morale, et nous rappelle que, même si on peut calculerle « prix de la vie », la seule compensation monétaire n’est pas forcément légitime.RéférencesBourdieu, Pierre (1973), « L’opinion publique n’existe pas », Les Temps modernes, no 29, (318),p. 1292-1309.Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiquespubliques, Paris, La Découverte.Desrosières, Alain (2011), La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique.Paris, La Découverte.Hacking, Ian (1999), The Social Construction of What ?, Cambridge, Harvard University Press,Hacking, Ian (2002), L’émergence de la probabilité, Paris, Seuil.Latour, Bruno (1984), Les Microbes. Guerre et paix, suivi de Irréductions, Paris, Métailié.RésuméProuver et gouverner étudie le rôle des institutions, des conventions et des enjeux normatifsdans la construction d’indicateurs quantitatifs. Desrosières pense qu’on ne peut étudier ledéveloppement scientifique des statistiques sans prendre en compte le développementinstitutionnel – en particulier le rôle de l’État – dans la constitution de cette discipline.Compte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...Statistique, politique, objectivité, institution, convention, construction, histoire des sciences.AbstractProuver et gouverner studies the role of institutions, conventions and normative issues takingplace into the construction on quantitative indicators. Desrosières argues that we cannot studythe scientific development of statistics without taking into account the public institutions – theStat – and their impact on this discipline.Statistics, politics, objectivity , institution, convention, construction, history of science.Pour citer cet article :Daoust, Marc-Kevin (2014) « Compte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner.Une analyse politique des statistiques publiques », Science ouverte volume 1,https://www.scienceouverte.com.ulaval.ca/?p=477.Compte rendu de Desrosières, Alain (2014), Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publ...