Tenir l’image en bonne eSTE(A)M : quel usage des images en sciences ?

Description

L’image est un exemple de donnée incarnant la collaboration fructueuse pouvant exister entre les disciplines STEM. Les instruments (notamment d’imagerie) résultent en effet de projets transdisciplinaires visant à établir certaines « théories matérialisées » (Bachelard, 1934), c’est-à-dire à mettre sur pied des outils technologiques admettant à la fois une nature matérielle (il s’agit d’un objet matériel, physique et concret) et une nature théorique (il s’agit d’un objet conçu sur base d’un modèle théorique idéal). Dépendamment de l’instrument et du processus employé, il existe une multitude d’images affiliées à différents usages. C’est ainsi qu’une frontière imperméable semble s’être construite entre l’image scientifique et la vue d’artiste, comme l’expression d’une parfaite opposition entre l’objectif et le subjectif. Quelle est l’origine de cette opposition ? Qu’est-ce qu’une image « scientifique » ? Quelles implications pour le choix des images dans le cadre de l’enseignement des STE(A)M ? Ces trois questions constituent le squelette de la communication proposée.

Répondre à cette première interrogation implique tout d’abord de se plonger dans le contexte historique associé au rôle évolutif des images dans les sciences. Puisque l’activité scientifique moderne implique une expérimentation artificielle et outillée, l’image endosse un rôle crucial en permettant au lecteur d’être un « témoin virtuel » (Shapin, 1984) de l’expérience réalisée. Des atlas scientifiques du XVIIIème siècle aux journaux scientifiques contemporains apparus durant le XXème siècle, l’image a ainsi continuellement été exploitée en sciences, avec différents statuts épistémiques pouvant tantôt favoriser, tantôt défavoriser, l’émergence d’une frontière entre l’art et les STEM (Daston & Galison, 2007).

Sur base de cette prise de recul historique, la nature « scientifique » d’une image peut ensuite être discutée. Dans le cadre de leur activité, les scientifiques imposent un certains « voyage de données » (Leonelli, 2020) : les données sont générées, organisées, partagées, interprétées et utilisées, dans l’objectif final de garantir à l’image un certain statut de preuve. Ainsi, il n’est pas possible de trancher de la scientificité d’une image, uniquement sur base d’un quelconque caractère intrinsèque : cette valeur scientifique se définit à travers le voyage de donnée sous-jacent à son existence et le statut de preuve qui en résulte, dépendamment des intérêts et critères évaluatifs du scientifique (Leonelli, 2019).

Cette interprétation du caractère scientifique de l’image permet d’aborder la troisième et dernière question. Sur base des éléments historiques et épistémologiques abordés précédemment, de nombreux exemples d’images jalonnant les cours de sciences de l’enseignement secondaire supérieur sont passés en revue dans l’objectif de critiquer et discuter ensemble leur caractère scientifique et leur usage possible dans l’enseignement des STE(A)M.

Bibliographie
Bachelard G., Le Nouvel Esprit Scientifique, Les presses universitaires de France (Paris), 1934.
Daston L. & Galison P., Objectivity, Zone Books (New York), 2007.
Leonelli S., What distinguishes data from models?, European Journal for Philosophy of Science, 9, 2019, 22.
Leonelli S., Learning from Data Journeys, in S. Leonelli & N. Tempini (Ed.), Data Journeys in the Sciences, SpringerOpen : eBook, 2020.
Shapin S., Pump and circumstance: Robert Boyle’s literary technology, Social Studies of Science, 14, 1984, 481-520.

Période	10 sept. 2024
Titre de l'événement	5ème colloque de l'ADiS: STEAM-building
Type d'événement	Colloque
Emplacement	Namur, BelgiqueAfficher sur la carte
Degré de reconnaissance	Régional