Résumé (FR)

Ce numéro propose de regrouper des travaux issus de différentes disciplines (sociologie, philosophie, histoire, démographie, géographie, anthropologie, humanités numériques, etc.) étudiant le développement de la modélisation dans une diversité de domaines et permettant de documenter les conditions (économiques, épistémiques, politiques) de son efficacité (coordination, gouvernementalité, performativité), mais aussi ses effets de cadrage et de sélection des problèmes. La modélisation a été étudiée comme un outil de « médiation » entre les données et la théorie scientifique, comme un intermédiaire entre la décision politique présente et les futurs qualifiés de souhaitables, et possède à ce titre une efficacité qu’il convient de continuer à explorer. Mais elle repose sur une forme de confinement, voire d’opacité, qui rend le plus souvent les savoirs qu’elle cristallise hermétiques à la controverse – même si certains modèles visent précisément la transparence, offrant des prises à la vérification, voire au débat. En effet modéliser n’est pas seulement calculer, c’est aussi définir les paramètres d’un problème, impliquer un cours des choses, des questionnements, des possibles et, a contrario, en invisibiliser d’autres. Sorte de « boîte noire », les modèles nécessitent des professionnel·le·s spécialisé·e·s pour les développer et les faire fonctionner ou organiser un débat autour des prospectives modélisées, autant de « mondes sociaux » qui restent encore à étudier dans bien des domaines. La modélisation a aussi son économie imbriquée, entre autres, dans celle des données.