Lola Auroy soutient sa thèse

Cette thèse analyse les transformations contemporaines des sciences du vivant à l’ère de la post-génomique, en prenant au sérieux l’affirmation selon laquelle la biologie, à l’instar de l’ensemble des sciences, est amenée à se convertir en science des données. Ce travail interroge ainsi la naturalisation d’une recherche fondée sur l’accumulation de vastes jeux de données, l’investissement dans des technologies de production et d’analyse computationnelle, et le recours à des approches holistes pour étudier la complexité du vivant. Plutôt que de considérer ces évolutions comme inévitables, ce travail analyse les conditions sociales, organisationnelles et techniques qui rendent possible leur stabilisation. Plus largement, il s’agit d’étudier comment le déploiement d’une culture computationnelle dans certaines équipes de recherche transforme les pratiques et hiérarchies professionnelles, les modes de collaboration et les formes d’organisation du travail scientifique. 

S’inscrivant dans le courant des Science and Technology Studies (STS), il s’agit d’étudier les pratiques de production des connaissances, en étant attentif aux dimensions matérielles, organisationnelles et collectives du travail scientifique. Pour analyser ces transformations, cette thèse mobilise et développe la notion de script. Celle-ci peut être comprise comme un scénario qui spécifie « comment la science doit être réalisée » (Louvel, 2021, p. 117). A ce titre, le script participe à orienter les manières de problématiser la recherche, à définir des priorités scientifiques, des modalités d’organisation du travail, des ressources humaines et matérielles et les investissements épistémiques et matériels jugés nécessaires pour y parvenir. L’identification d’un script post-génomique permet ainsi de saisir comment s’opèrent les médiations entre contraintes techniques, objets scientifiques et organisation du travail de recherche.Ce faisant, cette recherche montre qu’en dépit des discours de rationalisation, de fluidité et d’optimisation associés au développement des données massives et des approches computationnelles, les coûts associés au travail des données ne disparaissent pas mais sont redistribués dans d’autres espaces, auprès d’autres acteurs. Elle rend compte d’une forme de déplacement du travail qui compte, qui se recentre sur les segments les plus directement connectés à l’analyse et à l’interprétation des données moléculaires, ou en d’autres termes, sur la capacité à faire sens des données. 

Cette recherche, initiée dans le cadre d’un volet de sciences humaines et sociales d’un projet en épigénétique, mobilise trois principaux terrains. Le premier, concerne le suivi au long cours du projet REMES, ayant financé la thèse, réunissant des chercheuses et scientifiques issus de différentes disciplines (biologie, épidémiologie, informatique, physique, toxicologie, mathématique). Le deuxième terrain porte sur une équipe académique travaillant sur l’épigénétique des maladies rares (Epmadra). Le troisième est une plateforme d’analyse de données dédiée au traitement et à l’interprétation des données omiques (Epidata). L’enquête combine des entretiens auprès de chercheuses et chercheurs, des observations (réunions d’équipes, séminaires internes et colloques, travail quotidien) et une analyse de la littérature scientifique, de la littérature grise et de documents internes aux laboratoires et projets étudiés.

Thèse co-dirigée par Séverine LOUVEL.