Quantifier et modéliser en économie

Semestre 4

Francesco Sergi

L’objectif du séminaire « Quantifier et modéliser en économie (STS) » est d’analyser, d’une part, les processus historiques et sociaux qui amènent à la quantification du monde économique et social, et d’autre part, la manière dont cette quantification est mobilisée pour agir sur le monde (politiques publiques, politiques économiques, …). En s’appuyant sur l’étude historique de diverses épisodes (du XIXe siècle à aujourd’hui), les séances du séminaire visent à illustrer un résultat simple : « la donnée n’est pas une donnée ». De l’indice des prix à la consommation aux scénarios climatiques du GIEC, en passant par le PIB et la mesure des discriminations salariales, toute forme de quantification est le résultat de débats et controverses, compromis et conventions entre les différents acteurs de la société, animés par des logiques différentes et parfois contradictoires (chercheurs universitaires de disciplines différentes, statisticiens, enquêteurs, informaticiens, élus, directeurs des administrations publiques, journalistes, militants et activistes, …). Le séminaire met également en lumière les fonctions des activités de modélisation (macroéconomique, économétrique, climatique, …), notamment la fonction des modèles comme « médiateurs » ou « ponts » entre les données et la théorie, entre la quantification du présent et la quantification des avenirs possibles, et entre différents acteurs sociaux.

Le séminaire adopte ainsi une perspective de « socio-histoire » de la quantification, inspirée notamment des travaux de Michel Armatte et Alain Desrosières (qui assuraient les enseignements dans ce séminaire par le passé). Plus largement, en raison de cette perspective, le séminaire « Quantifier et modéliser en économie » constitue également une introduction aux méthodes d’analyse des « Sciences and Technology Studies » (STS).

Le séminaire s’appuie sur la lecture, la présentation et la discussion d’articles de recherche (voir bibliographie). Les thématiques spécifiques abordées sont définies également en fonction des Intervenants invités.

  • Intervenants:
    • Francesco Sergi
    • Invités
  • Information pratique: S4, 18h, Maison des Sciences Économiques.

Références

  • ACOSTA J.C., CHERRIER B., CLAVEAU F., FONTAN C., GOUTSMEDT A., SERGI F., 2021, “Six Decades of Economic Research at the Bank of England”, Rebuilding Macroeconomics Working Paper Series, nr. 44.
  • ANGELETTI, T., 2012, « La prévision économique et ses ‘erreurs’ », Raisons politiques, (4): 85-101.
  • ARMATTE M., 2004, La théorie des erreurs (1750-1820), enjeux, problématiques et résultats, in E. Barbin et JP Lamarche : Histoires de Probabilités et de Statistiques, IREM.Ellipses.
  • ARMATTE M., 2005, « La notion de modèle dans les sciences sociales : anciennes et nouvelles significations », Mathématiques et Sciences humaines, 172, 2005-4, p. 91-123.
  • ARMATTE M., 2010, La Science économique comme ingénierie. Quantification et Modélisation, Paris, Presse des Mines.
  • AYKUT S. et DAHAN, A., 2015, Gouverner le climat, Paris, Presses de Sciences Po.
  • BOUMANS M. et DUPONT-KIEFFER A., 2011, Histories of Econometrics, Annual Supplement to History of Political Economy, Durham (NC), Duke University Press.
  • BRUNO, I. et DIDIER E., 2015, Benchmarking: L’État sous pression statistique, Paris, La Découverte.
  • CHASSONNERY-ZAIGOUCHE C., 2020, “How Economists Entered the ‘Numbers Game’: Measuring Discrimination in the US Courtrooms, 1971–1989”, Journal of the History of Economic Thought, 42(2): 229-259.
  • DAHAN A. (dir), 2007, Les modèles du futur, Paris, La Découverte.
  • DAHAN A. et PESTRE D. (dir.), Les Sciences dans et pour la Guerre, Paris, Presses de l’EHESS.
  • DELMAS C., 2011, Sociologie de l’expertise, Paris, La Découverte.
  • DESROSIERES A., 2000, « L’État, le marché et les statistiques : cinq façons d’agir sur l’économie », Courrier des Statistiques, 95-96, décembre 2000, pp. 3-10, et Problèmes économiques, 2725, 29 août 2001, pp. 26-32.
  • DESROSIERES A., 2000, La politique des grands nombres. Histoire de la raison statistique, 2e ed (1ere ed. 1993), La Découverte.
  • DESROSIERES A., 2008a, Pour une sociologie historique de la quantification, L’argument statistique 1, Presses de l’Ecole des Mines.
  • DESROSIERES A., 2008b, Gouverner par les nombres, L’argument statistique 2, Presses de l’Ecole des Mines.
  • DESROSIERES A., 2014, Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publiques, Paris, La Découverte.
  • FOURCADE M., 2009, Economists and Societies, Princeton, Princeton University Press.
  • HIRSCHMAN D. et BERMAN E.P., 2014, “Do Economists Make Policies? On the Political Effects of Economics”, Socio-Economic Review, 12(4): 779-811.
  • MORGAN M., 1989, The History of Econometrics Ideas, Cambridge University Press.
  • MORGAN M. et MORRISON M. (dir.),1999, Models as Mediators. Perspectives on Natural and Social Science, Cambridge, Cambridge University Press.
  • PESTRE D., 2006, Introduction aux Sciences Studies, Paris, La Découverte.
  • PORTER T., 1995, Trust in numbers. The pursuit of Objectivity in Science and Public Life, Princeton, Princeton University Press.