UNIGE's Data Science Day

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Le UNIGE’s Data Science Day est un colloque scientifique à destination prioritaire des chercheurs et chercheuses de l’UNIGE, qui se déroule en début d'année académique.

Chaque année, le CCSD entend animer une réflexion collective sur l’approfondissement d’une thématique particulière. Cette réflexion est introduite lors du UNIGE's Data Science Day et poursuivit dans le cadre d'autres activités lancées par le Centre. Véritable fil rouge, cette thématique se veut assez précise pour favoriser une contribution scientifique significative et un dialogue riche, mais également assez transversale pour permettre l’interdisciplinarité.

Pour son édition 2021-22, le thème du Data Science Day est  «Shaping a Better Future with Data: Data Science for Sustainable Development Goals».

Cette rencontre se déroulera le 16 septembre 2021 de 8h30 à 18h00 à Uni Mail.

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Pour en savoir plus sur l'édition 2020 >>

Thématique 2021-22: science des données et objectifs du développement durable

 

Réchauffement climatique, accroissement des inégalités, destruction des écosystèmes, retour de l’autoritarisme, course de l’industrialisation et de l’urbanisation, … Les défis contemporains que traversent nos sociétés s’expriment, dans une mesure toujours plus grande, à une échelle globale. L’élaboration d’initiatives efficaces pour faire face à ces défis se doit d’être pensée à la même échelle.

Forts de ce constat, les chefs d’Etat et de gouvernement membres de l’Organisation des Nations Unies (ONU) ont adopté en 2015, la résolution « Transformer notre monde : le Programme de développement durable à l’horizon 2030 ». Ce programme constitue le cadre de référence global pour le développement durable, avec pour but d’éradiquer l’extrême pauvreté et la faim, de lutter contre la dégradation de la planète et de favoriser la paix et la prospérité. Pour ce faire, il fixe 17 objectifs de développement durable (ODD) et 169 cibles devant être atteintes d’ici 2030.

Intégrés et indissociables, les ODD considèrent les dimensions sociales, économiques et environnementales de manière équilibrée, conditionnant de ce fait leur atteinte à la compréhension fine de systèmes complexes et interdépendants. Une telle exigence a contribué à donner à l’approche par les données une place centrale dans l’élaboration des politiques publiques en faveur du développement durable (data-driven policy), à une échelle mondiale nationale ou régionale. Or, une telle approche nécessite d’avoir accès à des données de qualité dans chacun de ces domaines d’action, mais également et surtout d’être capable d’analyser efficacement et de manière pertinente ces ensembles de données de natures diverses (données socio-économiques, environnementales, agricoles, énergétiques, démographiques, etc.).

A ce titre, la science des données s’impose comme un outil central pouvant contribuer à la réalisation des ODD : outre qu’elle se saisit des problématiques liées à la collecte des données, elle rend aussi possible, par l’application de méthodes, techniques et pratiques spécifiques, la résolution de problèmes complexes, non-structurés et riches en données.

Dans la recherche scientifique, la science des données participe déjà, à de nombreux égards, à la poursuite des ODD, de manière explicite ou implicite. Les sciences statistiques et les sciences informatiques notamment peuvent œuvrer à développer des méthodes et outils innovants pour des avancées notables dans la manière de traiter certains problèmes complexes. Totalement ou partiellement automatisée, la récolte de données peut désormais se faire sur des ensembles toujours plus importants, avec des outils toujours plus performants. Se pose toutefois la question de l’accès aux données et de leur interopérabilité, au centre des travaux sur les ontologies et la standardisation. Quel rôle peut ainsi également jouer la science des données dans le maintien de jeux de données utiles à la poursuite des ODD ? La généralisation des outils numériques ouvre également de nouvelles perspectives dans l’élargissement du potentiel de la science participative, et du rôle des citoyennes et citoyens dans la collecte et la description des données utiles à la recherche scientifique. En aval, la complexification des modèles statistiques, et leur usage transversal dans une multitude de disciplines permet d’affiner les analyses. Dans la mesure où les algorithmes d’apprentissage sont appliqués sur des corpus de données pertinents, pour des problématiques bien pensées, l’expression « AI for Good » n’est pas qu’un slogan et peut être une réalité. Ces méthodes peuvent en effet aider, dans certains cas, à anticiper de manière complexe les évolutions économiques, politiques et environnementales, en tenant compte de facteurs nombreux – et notamment humains. L’application de ces techniques n’est pas sans conséquences toutefois, car il peut y avoir un risque à vouloir approcher les questions de développement durable et social au travers d’approches uniquement quantitatives et d’applications de type génératives. La quantification du réel apparaît-elle suffisante pour appréhender le défi des ODD ? Les réflexions critiques sur ses limites, menées notamment par les sciences sociales et politiques et les humanités, ou liées aux considérations éthiques et légales, doivent aider à affiner ces analyses. L’objectif final, la transformation des politiques publiques, voire des modes de gouvernance, et la mise en place d’incitations à des actions individuelles et collectives plus durables, dépend probablement d’une conjonction intelligente de toutes les approches. 

Dans le but d’accompagner et de promouvoir ces perspectives, le Centre de compétences en science des données de l’Université de Genève entend articuler sa réflexion pour l’année 2021-2022 autour du thème : « Shaping a Better Future with Data : Data Science for leveraging Sustainable Development Goals ». Cette réflexion interdisciplinaire, technique et critique, portera, d’une part, sur les données et les méthodes innovantes en science des données entrant dans l’étude des nombreux champs de recherche couverts par les ODD et, d’autre part, sur les enjeux légaux, politiques, sociaux, économiques et éthiques du recours aux données quantitatives dans la gestion des défis globaux. Dans ce cadre, il s’agira, durant toute cette année, à la fois d’offrir une visibilité accrue aux projets déjà initiés par des chercheurs et chercheuses de l’UNIGE, ceci afin de favoriser le dialogue interdisciplinaire, mais également de donner une impulsion pour la création de nouveaux projets interdisciplinaires sur des thèmes liant science des données et ODD.

Un appel à participation au UNIGE Data Science Day 2021, qui se tiendra le 16 septembre 2021, et un appel à projets, pour un fonds d’impulsion de CHF 15'000.-, sont lancés à destination de la communauté des chercheurs et chercheuses de l’UNIGE, toutes disciplines confondues.