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Les boîtes noires de la pandémie

Par : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2022. Ressources en ligne : Abrégé : Avec la pandémie de Covid-19, les modèles épidémiologiques sont sortis de l’ombre des laboratoires de recherche pour venir guider les gouvernements du monde entier dans l’organisation de leur réponse sanitaire face à la crise. Les modèles jouent un rôle de prescripteur dans la mise en place des mesures sanitaires. Face à l’inconnu, ils se proposent de géométriser ce qui n’a en apparence ni forme, ni structure, ni corps, ni comportement, ni frontière : l’événement pandémique. Leur enjeu est, pour ainsi dire, de plier les aléas de la contagion sous toutes ces dimensions, afin de les détacher de l’ignorance des causes qui les déterminent. Donner au phénomène pandémique les traits d’une loi de la nature et d’un déterminisme social, voilà ce à quoi la modélisation aspire. La dynamique heuristique qu’elle engage, participe ainsi de la construction d’une représentation sociale et politique de la pandémie. Cet article analyse les obstacles qui se nouent autour de la modélisation et des effets boîte noire qu’elle engendre.Abrégé : With the Covid-19 pandemic, epidemiological models have emerged from the shadows of research laboratories to guide governments around the world in organising their health response to the crisis. The models play a prescriptive role in the implementation of health measures. Faced with the unknown, they propose to geometrise what apparently has no form, no structure, no body, no behaviour and no boundaries: the pandemic event. Their challenge is, so to speak, to bend the hazards of contagion in all these dimensions, in order to detach them from the ignorance of the causes that determine them. Modelling aims to give the pandemic phenomenon the features of a law of nature and a social determinism. The heuristic dynamic that it engages in thus contributes to the construction of a social and political representation of the pandemic. This article analyses the obstacles that arise around modelling and the black box effects it generates.
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Avec la pandémie de Covid-19, les modèles épidémiologiques sont sortis de l’ombre des laboratoires de recherche pour venir guider les gouvernements du monde entier dans l’organisation de leur réponse sanitaire face à la crise. Les modèles jouent un rôle de prescripteur dans la mise en place des mesures sanitaires. Face à l’inconnu, ils se proposent de géométriser ce qui n’a en apparence ni forme, ni structure, ni corps, ni comportement, ni frontière : l’événement pandémique. Leur enjeu est, pour ainsi dire, de plier les aléas de la contagion sous toutes ces dimensions, afin de les détacher de l’ignorance des causes qui les déterminent. Donner au phénomène pandémique les traits d’une loi de la nature et d’un déterminisme social, voilà ce à quoi la modélisation aspire. La dynamique heuristique qu’elle engage, participe ainsi de la construction d’une représentation sociale et politique de la pandémie. Cet article analyse les obstacles qui se nouent autour de la modélisation et des effets boîte noire qu’elle engendre.

With the Covid-19 pandemic, epidemiological models have emerged from the shadows of research laboratories to guide governments around the world in organising their health response to the crisis. The models play a prescriptive role in the implementation of health measures. Faced with the unknown, they propose to geometrise what apparently has no form, no structure, no body, no behaviour and no boundaries: the pandemic event. Their challenge is, so to speak, to bend the hazards of contagion in all these dimensions, in order to detach them from the ignorance of the causes that determine them. Modelling aims to give the pandemic phenomenon the features of a law of nature and a social determinism. The heuristic dynamic that it engages in thus contributes to the construction of a social and political representation of the pandemic. This article analyses the obstacles that arise around modelling and the black box effects it generates.

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