{"id":227,"date":"2020-02-10T09:07:00","date_gmt":"2020-02-10T08:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/lpinstitute.dev.onpressidium.com\/news\/5e412c3280e1986398e14dfe\/"},"modified":"2025-11-06T22:44:24","modified_gmt":"2025-11-06T21:44:24","slug":"cri-research-focus-open-science-reseaux-de-collaboration","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.learningplanetinstitute.org\/fr\/news\/cri-research-focus-open-science-reseaux-de-collaboration\/","title":{"rendered":"CRI Research focus – Open Science : r\u00e9seaux de collaboration"},"content":{"rendered":"

“Derri\u00e8re chaque syst\u00e8me complexe se cache un r\u00e9seau complexe qui codifie les interactions entre les composants du syst\u00e8me”, <\/em>\u00e9crit Albert-L\u00e1szl\u00f3 Barab\u00e1si dans son livre “Network science”. La soci\u00e9t\u00e9, par exemple, n\u00e9cessite la coop\u00e9ration de milliards d’individus, tandis que les r\u00e9seaux de communication int\u00e8grent des milliards de t\u00e9l\u00e9phones portables, d’ordinateurs et de satellites… Dans le droit fil de cette id\u00e9e, Marc Santolini explore la mani\u00e8re dont les ph\u00e9nom\u00e8nes collectifs \u00e9mergent de r\u00e9seaux complexes d’interactions entre des parties \u00e9l\u00e9mentaires<\/strong>. Apr\u00e8s un doctorat en physique \u00e0 l’ENS Paris, il a effectu\u00e9 son postdoc au Laboratoire Barab\u00e1si<\/u><\/a> \u00e0 Boston. C’est dans ce laboratoire, pionnier de la science des r\u00e9seaux, qu’il a commenc\u00e9 \u00e0 s’interroger : “<\/em>Comment la science des r\u00e9seaux pourrait-elle \u00eatre utilis\u00e9e pour mieux connecter les gens et am\u00e9liorer la fa\u00e7on dont nous apprenons et r\u00e9solvons les probl\u00e8mes ensemble ?<\/em><\/strong>” <\/em>L’une de ses sources d’inspiration a \u00e9t\u00e9 le livre de Michael Nielsen intitul\u00e9 Reinventing discovery (R\u00e9inventer la d\u00e9couverte). <\/em>L’auteur y \u00e9voque l’av\u00e8nement de la science citoyenne et la mani\u00e8re dont les collaborations massives n\u00e9cessiteraient de “concevoir la s\u00e9rendipit\u00e9”, <\/em>c’est-\u00e0-dire de favoriser la rencontre hasardeuse de personnes dont la collaboration acc\u00e9l\u00e9rera la connaissance. ” Si nous permettons aux gens de partager leurs projets, leurs r\u00e9sultats et leur profil sur une plateforme num\u00e9rique, nous pourrions alors utiliser ces informations pour les aider \u00e0 se connecter aux ressources et aux personnes dont ils ont besoin pour faire avancer leurs projets”, <\/em>poursuit Marc Santolini.<\/p>\n

Ces questions l’ont amen\u00e9 \u00e0 cr\u00e9er JOGL<\/u><\/a>ou Just One Giant Lab<\/strong>, une initiative \u00e0 but non lucratif h\u00e9berg\u00e9e par le CRI. Cofond\u00e9 avec Thomas Laindrain (La paillasse<\/u><\/a>) et L\u00e9o Blondel (Harvard) en 2016, JOGL est une plateforme qui permet \u00e0 chacun de partager des r\u00e9sultats, de trouver des collaborateurs et de contribuer \u00e0 des d\u00e9fis de craquage. L’objectif est de construire un institut de recherche d\u00e9centralis\u00e9 permettant \u00e0 chacun d’apprendre et de collaborer ensemble \u00e0 l’\u00e8re du num\u00e9rique, en d\u00e9passant les barri\u00e8res des institutions traditionnelles. De nombreux projets ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 soumis \u00e0 la plateforme : une plateforme de sant\u00e9 mobile pour am\u00e9liorer la sant\u00e9 des r\u00e9fugi\u00e9s, par exemple, ou un algorithme mesurant l’h\u00e9sitation \u00e0 vacciner \u00e0 l’aide des donn\u00e9es des m\u00e9dias sociaux. En coulisses, il existe une grande base de donn\u00e9es de r\u00e9seaux o\u00f9 les utilisateurs sont connect\u00e9s aux projets auxquels ils participent, aux comp\u00e9tences qu’ils ont d\u00e9clar\u00e9es ou aux utilisateurs qu’ils suivent. Ces informations sont ensuite utilis\u00e9es pour fournir des recommandations sur les personnes avec lesquelles ils pourraient interagir ou sur les projets pour lesquels ils pourraient \u00eatre utiles.<\/p>\n

Parall\u00e8lement \u00e0 son travail sur la conception de cette plateforme scientifique ouverte, Marc Santolini a lanc\u00e9 plusieurs projets de recherche pour mieux comprendre le fonctionnement des collaborations. En tant que chercheur \u00e0 long terme au CRI, il dirige le projet iGEM TIES<\/u><\/a> (Team interactions study) avec une \u00e9quipe de postdocs, de d\u00e9veloppeurs et de stagiaires. Lors de la comp\u00e9tition de science et d’ing\u00e9nierie iGEM, qui a lieu chaque ann\u00e9e, environ 300 \u00e9quipes multidisciplinaires d’\u00e9tudiants travaillent ensemble pour concevoir des projets utilisant la biologie synth\u00e9tique. Comment ces \u00e9tudiants collaborent-ils et comment ces interactions conduisent-elles \u00e0 une meilleure performance de l’\u00e9quipe ?<\/strong> Pour r\u00e9pondre \u00e0 ces questions, l’\u00e9quipe de Marc a extrait des donn\u00e9es des pages Wiki ouvertes de plus de 2 000 \u00e9quipes ayant particip\u00e9 au concours au cours des dix derni\u00e8res ann\u00e9es. \u00c0 partir de ces wikis, ils ont pu reconstituer les interactions entre les \u00e9quipes et \u00e9tudier leur structure et leur dynamique. En outre, ils enregistrent actuellement les interactions r\u00e9elles des membres de l’\u00e9quipe \u00e0 l’aide d’une application Bluetooth pour smartphone qu’ils ont mise au point. Les caract\u00e9ristiques du r\u00e9seau mesur\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 associ\u00e9es au succ\u00e8s de l’\u00e9quipe (m\u00e9daille, prix, finalistes) afin d’explorer les types de collaboration qui sous-tendent les performances de l’\u00e9quipe. “Ce qui distingue les \u00e9quipes performantes, c’est leur propension \u00e0 collaborer collectivement sur un grand nombre de t\u00e2ches, avec une dynamique d’interactions en rafale<\/em>“, explique Marc Santolini, qui ajoute : “D’une certaine mani\u00e8re, nous faisons de l’anthropologie scientifique quantitative. C’est une version moderne de ce que faisait Bruno Latour dans les ann\u00e9es 80, lorsqu’il s’asseyait dans les laboratoires en tant qu’anthropologue pour \u00e9tudier comment les structures sociales affectent la production scientifique” <\/em>Alors que l’\u00e9tude iGEM se concentre sur les petites \u00e9quipes (10-20 membres), Marc s’est demand\u00e9 ce qui se passait avec de grandes \u00e9quipes de 100, 500 ou 1000 personnes<\/strong> Son \u00e9quipe a abord\u00e9 la question des collaborations massives en \u00e9tudiant les communaut\u00e9s de logiciels libres sur GitHub, une plateforme o\u00f9 les d\u00e9veloppeurs cr\u00e9ent et con\u00e7oivent des logiciels. “Lorsqu’une communaut\u00e9 d\u00e9passe 100-150 personnes, tous les projets adoptent une structure de partage du travail “fractale”, o\u00f9 le leadership – d\u00e9fini par le plus grand nombre de contributions – sur les t\u00e2ches est imbriqu\u00e9 \u00e0 diff\u00e9rentes \u00e9chelles. Par exemple, au niveau global, quelqu’un supervise l’ensemble du projet, mais si vous zoomez sur le niveau local d’une sous-t\u00e2che, par exemple la partie interface utilisateur du projet, vous observez la m\u00eame structure de leadership avec quelqu’un qui supervise tous les \u00e9l\u00e9ments de cette partie sp\u00e9cifique. Ce comportement fractal est typique des ph\u00e9nom\u00e8nes d’auto-organisation observ\u00e9s en physique depuis les ann\u00e9es 80″.<\/em><\/p>\n

Au-del\u00e0 des collaborations entre \u00e9quipes, ses \u00e9quipes s’int\u00e9ressent \u00e9galement \u00e0 l’apprentissage et \u00e0 l’innovation. Par exemple, en partenariat avec Orange Labs, ils \u00e9tudient comment la connaissance se propage \u00e0 travers les apprenants <\/strong>en utilisant un ensemble de donn\u00e9es d’appels t\u00e9l\u00e9phoniques \u00e0 grain fin recueillies au cours d’une formation de 6 mois \u00e0 Madagascar. En utilisant des mod\u00e8les emprunt\u00e9s \u00e0 l’\u00e9pid\u00e9miologie, ils d\u00e9crivent un processus de contagion o\u00f9 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 pr\u00e9impressions \u00e9lectroniques d’articles scientifiques, ils explorent les mod\u00e8les universels qui sous-tendent l’innovation scientifique<\/strong>. “Nous avons observ\u00e9 que tous les domaines de recherche suivent une courbe de vie similaire, en dents de scie. En \u00e9tudiant les premiers stades d’un domaine donn\u00e9, nous avons d\u00e9couvert des facettes communes aux innovateurs scientifiques<\/em>. Par exemple, ils ont tendance \u00e0 \u00eatre en d\u00e9but de carri\u00e8re, \u00e0 travailler en petites \u00e9quipes ou \u00e0 avoir un profil hautement multidisciplinaire”.<\/em> Dans l’ensemble, ces diff\u00e9rents projets abordent les questions fondamentales de la mani\u00e8re dont les gens travaillent ensemble, innovent et apprennent, l’objectif final \u00e9tant d’orienter la conception de la plateforme JOGL d’innovation scientifique ouverte.<\/p>\n

En tant que jeune scientifique et chef d’\u00e9quipe, Marc compare une jeune \u00e9quipe de recherche \u00e0 une start-up : “Vous \u00eates soudainement entra\u00een\u00e9 dans un monde o\u00f9 vous devez porter un nombre croissant de casquettes : ex\u00e9cutif, administratif, processus d’embauche, op\u00e9rationnel, manag\u00e9rial, strat\u00e9gique, communication…”<\/em>S’il a trouv\u00e9 au CRI la libert\u00e9 de travailler sur des sujets qui le passionnent, il reconna\u00eet que “la constitution d’une \u00e9quipe a \u00e9t\u00e9 un d\u00e9fi incroyable<\/em>“.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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