“Derrière chaque système complexe se cache un réseau complexe qui codifie les interactions entre les composants du système”, écrit Albert-László Barabási dans son livre “Network science”. La société, par exemple, nécessite la coopération de milliards d’individus, tandis que les réseaux de communication intègrent des milliards de téléphones portables, d’ordinateurs et de satellites… Dans le droit fil de cette idée, Marc Santolini explore la manière dont les phénomènes collectifs émergent de réseaux complexes d’interactions entre des parties élémentaires. Après un doctorat en physique à l’ENS Paris, il a effectué son postdoc au Laboratoire Barabási à Boston. C’est dans ce laboratoire, pionnier de la science des réseaux, qu’il a commencé à s’interroger : “Comment la science des réseaux pourrait-elle être utilisée pour mieux connecter les gens et améliorer la façon dont nous apprenons et résolvons les problèmes ensemble ?” L’une de ses sources d’inspiration a été le livre de Michael Nielsen intitulé Reinventing discovery (Réinventer la découverte). L’auteur y évoque l’avènement de la science citoyenne et la manière dont les collaborations massives nécessiteraient de “concevoir la sérendipité”, c’est-à-dire de favoriser la rencontre hasardeuse de personnes dont la collaboration accélérera la connaissance. ” Si nous permettons aux gens de partager leurs projets, leurs résultats et leur profil sur une plateforme numérique, nous pourrions alors utiliser ces informations pour les aider à se connecter aux ressources et aux personnes dont ils ont besoin pour faire avancer leurs projets”, poursuit Marc Santolini.
Ces questions l’ont amené à créer JOGLou Just One Giant Lab, une initiative à but non lucratif hébergée par le CRI. Cofondé avec Thomas Laindrain (La paillasse) et Léo Blondel (Harvard) en 2016, JOGL est une plateforme qui permet à chacun de partager des résultats, de trouver des collaborateurs et de contribuer à des défis de craquage. L’objectif est de construire un institut de recherche décentralisé permettant à chacun d’apprendre et de collaborer ensemble à l’ère du numérique, en dépassant les barrières des institutions traditionnelles. De nombreux projets ont déjà été soumis à la plateforme : une plateforme de santé mobile pour améliorer la santé des réfugiés, par exemple, ou un algorithme mesurant l’hésitation à vacciner à l’aide des données des médias sociaux. En coulisses, il existe une grande base de données de réseaux où les utilisateurs sont connectés aux projets auxquels ils participent, aux compétences qu’ils ont déclarées ou aux utilisateurs qu’ils suivent. Ces informations sont ensuite utilisées pour fournir des recommandations sur les personnes avec lesquelles ils pourraient interagir ou sur les projets pour lesquels ils pourraient être utiles.
Parallèlement à son travail sur la conception de cette plateforme scientifique ouverte, Marc Santolini a lancé plusieurs projets de recherche pour mieux comprendre le fonctionnement des collaborations. En tant que chercheur à long terme au CRI, il dirige le projet iGEM TIES (Team interactions study) avec une équipe de postdocs, de développeurs et de stagiaires. Lors de la compétition de science et d’ingénierie iGEM, qui a lieu chaque année, environ 300 équipes multidisciplinaires d’étudiants travaillent ensemble pour concevoir des projets utilisant la biologie synthétique. Comment ces étudiants collaborent-ils et comment ces interactions conduisent-elles à une meilleure performance de l’équipe ? Pour répondre à ces questions, l’équipe de Marc a extrait des données des pages Wiki ouvertes de plus de 2 000 équipes ayant participé au concours au cours des dix dernières années. À partir de ces wikis, ils ont pu reconstituer les interactions entre les équipes et étudier leur structure et leur dynamique. En outre, ils enregistrent actuellement les interactions réelles des membres de l’équipe à l’aide d’une application Bluetooth pour smartphone qu’ils ont mise au point. Les caractéristiques du réseau mesurées ont été associées au succès de l’équipe (médaille, prix, finalistes) afin d’explorer les types de collaboration qui sous-tendent les performances de l’équipe. “Ce qui distingue les équipes performantes, c’est leur propension à collaborer collectivement sur un grand nombre de tâches, avec une dynamique d’interactions en rafale“, explique Marc Santolini, qui ajoute : “D’une certaine manière, nous faisons de l’anthropologie scientifique quantitative. C’est une version moderne de ce que faisait Bruno Latour dans les années 80, lorsqu’il s’asseyait dans les laboratoires en tant qu’anthropologue pour étudier comment les structures sociales affectent la production scientifique” Alors que l’étude iGEM se concentre sur les petites équipes (10-20 membres), Marc s’est demandé ce qui se passait avec de grandes équipes de 100, 500 ou 1000 personnes Son équipe a abordé la question des collaborations massives en étudiant les communautés de logiciels libres sur GitHub, une plateforme où les développeurs créent et conçoivent des logiciels. “Lorsqu’une communauté dépasse 100-150 personnes, tous les projets adoptent une structure de partage du travail “fractale”, où le leadership – défini par le plus grand nombre de contributions – sur les tâches est imbriqué à différentes échelles. Par exemple, au niveau global, quelqu’un supervise l’ensemble du projet, mais si vous zoomez sur le niveau local d’une sous-tâche, par exemple la partie interface utilisateur du projet, vous observez la même structure de leadership avec quelqu’un qui supervise tous les éléments de cette partie spécifique. Ce comportement fractal est typique des phénomènes d’auto-organisation observés en physique depuis les années 80″.
Au-delà des collaborations entre équipes, ses équipes s’intéressent également à l’apprentissage et à l’innovation. Par exemple, en partenariat avec Orange Labs, ils étudient comment la connaissance se propage à travers les apprenants en utilisant un ensemble de données d’appels téléphoniques à grain fin recueillies au cours d’une formation de 6 mois à Madagascar. En utilisant des modèles empruntés à l’épidémiologie, ils décrivent un processus de contagion où l’engagement et la performance dans la formation sont “transmis” par les interactions sociales. Une autre ligne de recherche se concentre sur la dynamique de la production de connaissances. En analysant les publications scientifiques d’arXiv, une archive ouverte de préimpressions électroniques d’articles scientifiques, ils explorent les modèles universels qui sous-tendent l’innovation scientifique. “Nous avons observé que tous les domaines de recherche suivent une courbe de vie similaire, en dents de scie. En étudiant les premiers stades d’un domaine donné, nous avons découvert des facettes communes aux innovateurs scientifiques. Par exemple, ils ont tendance à être en début de carrière, à travailler en petites équipes ou à avoir un profil hautement multidisciplinaire”. Dans l’ensemble, ces différents projets abordent les questions fondamentales de la manière dont les gens travaillent ensemble, innovent et apprennent, l’objectif final étant d’orienter la conception de la plateforme JOGL d’innovation scientifique ouverte.
En tant que jeune scientifique et chef d’équipe, Marc compare une jeune équipe de recherche à une start-up : “Vous êtes soudainement entraîné dans un monde où vous devez porter un nombre croissant de casquettes : exécutif, administratif, processus d’embauche, opérationnel, managérial, stratégique, communication…”S’il a trouvé au CRI la liberté de travailler sur des sujets qui le passionnent, il reconnaît que “la constitution d’une équipe a été un défi incroyable“.
