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Sciences, technologies et sociétés de A à Z

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Frédéric Bouchard
, 
Pierre Doray
, 
Julien Prud’homme

Quantification et mesure

Stéphane Moulin et Jean-Pierre Beaud

Texte intégral

1Dans une optique classique, la quantification et la mesure peuvent être conçues comme deux moments importants de la démarche scientifique. La quantification est une action qui conduit à transformer des qualités en quantités. Quantifier, c’est donc mettre en nombre un phénomène en adoptant un étalon et en construisant un instrument : par exemple, l’intensité d’un courant électrique est conventionnellement quantifiée en ampères avec un ampèremètre. En aval, la mesure désigne l’évaluation empirique d’un objet par un instrument. La mesure permet de comparer les théories entre elles en les confrontant au monde. Mesurer est aussi une pratique usuelle dans la vie quotidienne, quand il s’agit de déterminer le rapport qualité-prix des choses ou la quantité d’insuline à s’injecter en fonction d’un taux de glycémie. La quantification suppose donc tout un travail de conception alors que la mesure s’appuie sur ce travail sans nécessairement le prendre en compte. Nous n’avons pas besoin (ou ne pensons pas avoir besoin), dans la vie courante, de connaître les conventions à l’origine d’un outil de mesure comme le taux de chômage ou le PIB pour agir, décider, choisir. La mesure semble suffire. Comme l’indique Alain Desrosières, « quantifier, c’est convenir puis mesurer » (voir Normes et standards et Sociopolitique de la statistique).

2Oublier ou confondre ainsi ces étapes conduit à quelques « problèmes » qu’une sociohistoire des sciences a mis en évidence. Par exemple, même si l’on peut, s’agissant d’un objet comme la hauteur d’une montagne, adopter un point de vue réaliste et parler d’une hauteur « vraie » et ignorer ainsi l’histoire, riche en débats de la métrisation du monde, on ne peut en revanche ignorer la série de controverses et de choix à la base d’une mesure du chômage. Un point de vue réaliste peut ainsi être distingué, comme le fait Desrosières, d’un point de vue conventionnaliste. Le premier, originaire des sciences de la nature, consiste à rechercher dans les nombres une fiabilité, une estimation sans biais, des intervalles de confiance ou des effets significatifs, en considérant l’objet à mesurer comme existant antérieurement et indépendamment de l’appareil d’observation. À l’opposé, l’optique conventionnaliste, inspirée de la sociohistoire des sciences, consiste à analyser les controverses, les négociations et les compromis qui conduisent aux mises en nombre ou aux classifications. Par exemple, le métrologue cherche à connaître les effets épidémiologiques de la corpulence en estimant à partir de quel seuil d’IMC apparaît un risque significativement non nul de maladies cardiovasculaires, tandis que le conventionnaliste analyse le rôle de différents acteurs dans la construction de la convention de l’IMC (actuaires, Organisation mondiale de la santé…) ainsi que les controverses autour de la pertinence de l’usage de cet indicateur par rapport à d’autres (voir Statistisation).

3En sciences physiques, la quantification moderne se développe en Europe au 15e siècle et les instruments de mesure fondamentaux apparaissent au 17e : balance, horloge, microscope. C’est la Révolution française qui lègue à la postérité le système métrique décimal qui unifiera les mesures au 19e et au 20e siècle. En sciences humaines et sociales, Quetelet ouvre la voie, en 1835, à la quantification moderne des attributs physiques et moraux en s’appuyant sur des enregistrements administratifs de plus en plus abondants et en remarquant que les statistiques des mariages, des crimes ou des suicides présentent le même type de stabilité que la distribution d’attributs physiques. Les concepts statistiques sont ensuite développés, non par des physiciens ou des réformateurs, mais par des idéologues opposés à l’intervention trop grande de l’État, notamment des eugénistes. Enfin, les quantifications se multiplient au 20e siècle sous l’effet du développement de l’appareil d’État et des technologies d’enregistrement, de l’informatique et des instruments de traitement statistique (voir État, pouvoir et science et Sciences sociales).

4S’il est indéniable que les méthodes quantitatives sont centrales dans le développement des sciences, il reste que la représentation commune de la mesure est peu en accord avec la pratique scientifique réelle. Selon Kuhn, la représentation de la mesure comme test d’une nouvelle théorie ou comme exploration à l’origine de découvertes, véhiculée par les manuels de science, est erronée. En réalité, les scientifiques mettent du temps à confronter leurs théories au réel : la deuxième loi de Newton n’a été adéquatement mesurée qu’un siècle après sa formulation. Selon Kuhn, en sciences, les mesures ne constituent pas des faits confirmatoires ou exploratoires, mais permettent plutôt de produire des accords raisonnables ou de se prononcer sur la comparaison de plusieurs théories en développement (voir Paradigme).

5En sciences humaines et sociales, la quantification a souvent suscité des critiques virulentes. Dès 1830, Balzac utilise, par dérision, le verbe « statistiquer » pour décrier cette propension à nous mesurer, nous scruter, nous mettre en chiffres. Dans L’homme sans qualités, Musil (1956) reproche à la quantification de dépersonnaliser les comportements en contribuant, par exemple, à « réduire la procréation et le suicide à des courbes annuelles qui révèlent le caractère forcé de ce que l’on croyait le résultat des décisions les plus libres ». Selon Sorokin, le recours à des mesures devient, quand on en use à mauvais escient ou qu’on l’applique à des phénomènes qui ne paraissent pas s’y prêter, une sorte d’obsession quanto-phrénique, n’apportant aucune lumière sur le monde psychosocial. En dépit de ces critiques, les possibilités que les méthodes quantitatives offrent de généraliser des associations entre phénomènes ou comportements leur ont donné un rôle privilégié dans le développement des sciences sociales appliquées. Grâce à elles, de nouvelles disciplines métrologiques spécialisées sont apparues, comme la psychométrie, l’épidémiologie ou la bibliométrie (voir Bibliométrie).

Bibliographie

Adler, Ken (2005), Mesurer le monde – 1792-1799 : l’incroyable histoire de l’invention du mètre, Paris, Éditions Flammarion [The Measure of All Things. The seven-year odyssey and hidden error that transformed the world, The Free Press, 2002].

Desrosières, Alain (2008), Gouverner par les nombres, Mines ParisTech, coll. « Les sciences sociales ».

— (1993), La politique des grands nombres, Paris, La Découverte.

Kuhn, T. S. (1961), «The function of measurement in modern physical science», dans H. E. Woolf (dir.), Quantification. A History of the Meaning of Measurement in the Natural and Social Sciences, New York, Bobbs-Merrill Co., p. 31-63.

Musil, Robert (1956), L’homme sans qualités, Paris, Éditions du Seuil.

Pire, Bernard (2011), «Mesure», Encyclopedia Universalis.

Porter, Theodore (1986), The Rise of Statistical Thinking, 1820-1900, Princeton University Press.

Quételet, Adolphe (1835), Sur l’homme et le développement de ses facultés, Paris, Fayard.

Sorokin, Pitirim (1959), Tendances et déboires de la sociologie américaine, Paris, Aubier, Éditions Montaigne, coll. « Sciences de l’homme ».

© Presses de l’Université de Montréal, 2015

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