<h1 style="margin-bottom: 11px; text-align: justify;">Introduction</h1> Dans le cadre du colloque international NumeRev, qui a eu lieu du 19 au 21 juin 2019 à la Maison des Sciences et des Hommes, à Montpellier ; il a été question d’aborder la thématique de l’interdisciplinarité dans la recherche scientifique au travers des projets menés par des chercheurs issus de toutes disciplines. « Faire dialoguer les disciplines via l’indexation des connaissances » est-il possible ? Si oui, dans quelle mesure ? Et par quels moyens ? En cohérence avec la thématique du colloque, nous avons répondu en proposant une expérimentation visant à utiliser un outil de classification (CIB) tester sur la base de données des thèses françaises (à partir de la plateforme « theses.fr ». Cet article relate avant tout de la contextualisation de notre expérimentation, de la méthodologie exercée et des résultats qui en sont retombés. <h1 style="margin-bottom: 11px;">Contextualisation</h1> Les nombreux débats sur le sens ou encore l’utilité de la recherche interdisciplinaire se confrontent souvent dans la façon de définir et de distinguer les termes tels que la « pluridisciplinarité », la « multidisciplinarité » la « transdisciplinarité » de Le Moigne (Kourilsky, 2002), ou même la « métadisciplinarité » (Prud’homme & Gingras, 2015). Le terme « polydisciplinaire » sera également rajouté par Morin pour désigner « l’association de disciplines en vertu d'un projet ou d'un objet qui leur est commun ; tantôt les disciplines y sont appelées comme techniciennes spécialistes pour résoudre tel ou tel problème tantôt au contraire elles sont en profonde interaction pour essayer de concevoir cet objet et ce projet, comme dans l'exemple de l'hominisation » (Morin, 1994).   Certains auteurs tentent de définir théoriquement et méthodiquement chacun de ces termes. L’interdisciplinarité, quant à elle, est vue par les politiques publiques et les dynamiques scientifiques comme un instrument de lutte contre l’académisme de la recherche publique (Weingart et Stehr, 2000) et de promotion de ses retombées socio-économiques (Louvel, 2015). L’interdisciplinarité consiste en « la mise en relation d’au moins deux disciplines en vue d’élaborer une représentation originale d’une notion, d’une situation, d’une problématique » (Maingain, Dufour & Fourez, 2002). Selon Lenoir (2003), l’interdisciplinarité doit avoir un ancrage dans le réel. Pour Morin, elle signifie plusieurs choses : « que différentes disciplines se mettent à une même table, à une même assemblée, comme les différentes nations se rassemblent à l'ONU sans pouvoir faire autre chose que d'affirmer chacune ses propres droits nationaux et ses propres souverainetés par rapport aux empiètements du voisin. Mais inter-disciplinarité peut vouloir dire aussi échange et coopération, ce qui fait que l'inter-disciplinarité peut devenir quelque chose d'organique ». Supprimer les frontières disciplinaires dans la production des connaissances parait irréelle à l’heure actuelle. C’est pourquoi nous préférons penser que les procédés selon lesquelles l’interdisciplinarité transforme et réorganise les disciplines, en tant qu’unités essentielles d’organisation et de différenciation des sciences contemporaines (Dubois, 2014) sont susceptibles d’exister. Le travail sur la question de l’indexation et la classification ne date pas du XXème siècle bien au contraire, elle a été le sujet principal des travaux de Leibniz au travers des méthodes d’organisation des bibliothèques (Le Deuff, 2015). Nous pouvons également évoquer les projets de Otlet et Lafontaine, l’encyclopédie de Diderot et d’Alembert, la classification de Melvil Dewey (1851-1931) pour illustrer la volonté des scientifiques à vouloir rassembler, archiver et diffuser les savoirs en un seul lieu, en un seul point.   <h1 style="margin-bottom: 11px;">Les outils et ressources nécessaires</h1> <h2 style="text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px; margin-left: 48px;">a) La classification internationale des brevets (CIB)</h2> L’Organisation Mondiale de la Propriété Intellectuelle (OMPI, traduit de l’anglais WIPO « World Intellectual Property Organisation »)<a href="#_ftn1" name="_ftnref1" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[1]</a> a été créée le 14 juillet 1967 à la suite de la signature de la convention de Stockholm par ses Etats membres. A l’origine, l’organisation ne comptait que 51 Etats, qui sont aujourd’hui au nombre de 191 (dont la France en 1974). C’est la source la plus complète au monde de données sur le système de propriété intellectuelle, ainsi que d’études empiriques, de rapports et d’informations factuelles sur la propriété intellectuelle. Sa mission principale est de promouvoir l’innovation et la créativité aux fins du développement économique, social et culturel de tous les pays au moyen d’un système international de propriété intellectuelle équilibré et efficace. Ses services encouragent les personnes et les entreprises à innover et à créer. Aujourd’hui, près de 76 millions de brevets ont été déposés dans le monde. Cette masse informationnelle et technique est recensée grâce à la plateforme PATENTSCOPE<a href="#_ftn2" name="_ftnref2" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[2]</a> (dont 3,6 millions de demandes internationales de brevets publiées PCT).  Afin de classer et hiérarchiser les brevets, l’OMPI a mis en place l’IPC (de l’anglais « International Patent Classification »). La classification internationale des brevets (CIB)<a href="#_ftn3" name="_ftnref3" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[3]</a> a été créée par l’Arrangement de Strasbourg en 1971. C’est un système hiérarchique de symboles indépendants de la langue pour le classement des brevets et des modèles d’utilité selon les différents domaines technologiques auxquels ils appartiennent. La CIB propose 8 sections principales avec près de 70 000 subdivisions. Chaque subdivision comprend un symbole composé de chiffres arabes et de lettres de l’alphabet latin. Nous retrouvons ensuite ces symboles sur chaque document de brevet, attribués par l’office national ou régional de propriété industrielle qui publie ce document. Dans le cas des documents « Patent Cooperation Treaty » (PCT) issus du traité de coopération en matière de brevets, c’est l’administration chargée de la recherche internationale (ISA) qui s’occupe d’attribuer ces symboles (plus d’un million de symboles attribués au cours des 10 dernières années). <w:wrap anchorx="margin"></w:wrap> <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image 1.JPG" style="width: 600px; height: 180px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 1 : Système de hiérarchisation proposée par la CIB</address> Cette classification est très utile pour la recherche de documents de brevet, pour effectuer une recherche sur l’état de la technique. Elle est très utilisée par les administrations chargées de la délivrance des brevets, les inventeurs potentiels, les unités de recherche-développement ainsi que tous ceux intéressés par les applications ou le développement de la technologie. La CIB est mise à jour régulièrement (au 1er janvier de chaque année). La version actuelle et les versions précédentes sont disponibles en anglais et en français. Cette révision est effectuée par le Comité d’experts de l’Union de l’IPC. <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_tableau de synthèse de la CIB (version 2019.01).JPG" style="width: 600px; height: 175px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 2 : Tableau de synthèse de la CIB (dernière version 2019.01)</address>   En plus de cet outil de classification, l’OMPI a développé d’autres outils complémentaires et nécessaires pour la communauté : - IPCCAT<a href="#_ftn4" name="_ftnref4" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[4]</a> : Outil d’aide au classement pour le système de la CIB, créé principalement pour faciliter le classement des brevets aux niveaux des classes, sous-classes, groupes principaux ou sous-groupes de la CIB - STATS : Outil qui offre des prédictions de classement dans la CIB fondées sur une analyse statistique des documents de brevet contenant les termes qui font l’objet de la recherche - Inventaire vert : Facilite la recherche d’information en matière de brevets relative aux technologies respectueuses de l’environnement - TACSY : Search for relevant classification symbols in natural language. Un des outils les plus intéressants est l’aide au classement pour la CIB. Cet outil est aujourd’hui le plus précis sur terre et plus fiable que l’homme en termes de de classification (une précision de mesure : 80% / 20%). IPCCAT-neural est un ensemble de réseaux de neurones (intelligence artificielle) composé d’une API se basant sur les résumés de brevet afin de les classer au niveau des sous-classes. Initialement mis au point en 2003, l’outil était formé à la prévision du classement sous les 4 niveaux supérieurs de la CIB (section, classe, sous-classe et groupe principal). Il fonctionne de cette façon : - Le service web de l’IPCCAT reçoit un fragment XML comprenant : texte du document (abstract), langue, niveau de la CIB et le nombre de codes IPC - Le serveur retourne un nouveau fragment XML qui inclut le nombre demandé de catégories prédites au niveau IPC demandé ainsi qu’un score de confiance pour chaque prédiction. Ce score de confiance est calculé en valeur absolue. L’IPCCAT ne fonctionne aujourd’hui qu’avec les textes écrits en anglais ou en français (Fiévet & Guyot, 2018). <h2 style="text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px; margin-left: 48px;">b) Le référentiel des disciplines (CNU)</h2> Il existe plusieurs nomenclatures pour hiérarchiser les domaines, sous domaines ou encore les disciplines et sous disciplines scientifiques. Cette différenciation est effectuée selon les institutions et organismes. Selon l’ERC (European Research Council)<a href="#_ftn5" name="_ftnref5" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[5]</a> : - 3 domaines disciplinaires : physical sciences & engineering, social sciences & humanities et life sciences - 25 disciplines de ces 3 domaines. Selon l’AERES/ HCERES<a href="#_ftn6" name="_ftnref6" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[6]</a>, les disciplines sont structurées sous la forme : - 3 domaines scientifiques : sciences et technologies ; sciences du vivant et environnement ; sciences humaines et sociales - 14 domaines disciplinaires de ces 3 domaines - 37 sous-domaines de ces domaines. Selon l’OST (Observatoire des Sciences et des Techniques)<a href="#_ftn7" name="_ftnref7" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[7]</a>, il existe : - 9 disciplines : mathématiques, physique, chimie, sciences pour l’ingénieur, sciences de l’univers, sciences de la vie, médecine, sciences sociales et sciences humaines - Sous-disciplines et plus. Selon le CNU (et c’est cette nomenclature que nous retiendrons), il s’agit de : - 6 champs : droit, économie et gestion ; lettres et sciences humaines ; sciences ; pluridisciplinaire ; théologie et pharmacie (mono-appartenants) - 11 groupes - 52 sections - Sous-section ou disciplines. Selon l’INRA : - 3 domaines : sciences du vivant, sciences de la matière et sciences humaines et sociales - 120 disciplines de base - 28 nouvelles macrodisciplines - 11 nouveaux métaregroupements Selon le ministère et les écoles doctorales, la liste des domaines scientifiques se regroupent comme ci : - 11 disciplines - Domaines et sous-disciplines. Selon l’UNESCO, il existe une nomenclature internationale type des domaines de la science et de la technologie : - 24 concepts de niveau supérieur - Concepts génériques - Concepts spécifiques - Concepts relatifs. Pour finir, si l’on se base sur la liste proposée par Wikipédia<a href="#_ftn8" name="_ftnref8" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[8]</a>, il y a : - 4 disciplines : sciences formelles, sciences naturelles, sciences humaines et sociales, sciences appliquées - Chaque discipline peut avoir encore 4 branches et sous branches supplémentaires.   <h2 style="text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px; margin-left: 48px;">c) La base des thèses françaises </h2> Le site français « theses.fr »<a href="#_ftn9" name="_ftnref9" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[9]</a> est une base de données ouverte en juillet 2011 recensant toutes les thèses soutenues depuis 2006, dans les établissements ayant choisi le dépôt sous forme numérique (et laissant de côté le dépôt papier). Historiquement, c’est une des applications du projet Portail des thèses confié à l’ABES en 2009, par le Ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche.   Les données sont produites par les personnels des établissements de soutenance et proviennent des applications sources : STEP, STAR et le catalogue collectif SUDOC. Depuis son lancement, la base de données a connu plusieurs évolutions majeures : - Septembre 2011 : versement des données issues du Fichier central des thèses vers theses.fr - Mai 2013 : enrichissement de la bibliographie nationale des thèses (thèses soutenues en France depuis 1985). Les données sont accessibles via l’interface du site (simplifiée par un moteur de recherche). Les données brutes relevant du domaine public sont disponibles via une API XML. L’exportation sous 6 formats est également permise. Pour mener à bien les opérations et organiser le comité de décision, l’ABES s’est entourée de plusieurs partenaires : MISTRD, DGESIP, DGRI, Conférence des Présidents d’Université, Conférence des Grandes Ecoles, Formations doctorales dans les établissements habilités, Recherche privée ou monde économique, CNRS-INIST, Atelier national de reproduction des thèses de Lille, CINES, Intelli’Agence, ADBU, AURA, CCSD et TEL. Aujourd’hui, la base nationale des thèses françaises compte 458 964 thèses (dont 385 902 thèses soutenues et 90 560 thèses accessibles). Les données recueillies sur la plateforme sont de type : - Discipline - Etablissement - Date de soutenance - Etat : « en préparation depuis le » - Ecoles Doctorales - Langues - Directeurs de thèse - Domaines - Description (français et anglais) - Mots clés - Jury de thèse (président, rapporteurs). Pour rappel, l’accès au texte intégral de la thèse est soumis à l’autorisation accordée par le docteur en question (et/ou les ayant-droits). <h1 style="margin-bottom: 11px;">Méthode de recherche</h1> Pour répondre à la problématique du colloque « Faire dialoguer les disciplines via l'indexation des connaissances », nous avons souhaité proposer une expérimentation visant à tester la CIB comme pivot de classement interdisciplinaire. Le terrain se concentre uniquement sur la science entrain de de se faire, ici nous parlons des thèses de doctorat. Le sous-objectif de ce projet est de proposer des instruments de lecture et d'exploration des données collectées. Pour ce faire, nous avons développé l’ensemble des scripts en plusieurs langages informatiques : JavaScript, Python (sous Anaconda 3), CSS et HTML. <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image3.jpg" style="width: 600px; height: 357px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 3 : chaîne de traitement globale de l’expérimentation</address>   <h2 style="text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px; margin-left: 48px;">a) Les scripts</h2> De nombreux scripts sont indispensables pour la mise en &oelig;uvre de cette expérimentation. Ils sont tous complémentaires et sont facilement exploitables, voire modifiables, pour une meilleure interopérabilité. Pour commencer, il est nécessaire de comprendre les trois scripts suivants : - Collecte de données bibliométriques de la base des thèses françaises (theses.fr)  CollecteThese.py est le script de départ. Il suffit d'adapter la ligne 12 valeur de 'requete' à vos besoins. Respectueux de robots.txt ne pas changer la valeur du time.sleep. La ligne 13 correspond au nom de fichier dans lequel seront écrites les données. - Préparation des données récoltées Ce script s'appuie sur un fichier JSON préparé par le script précédent. Il va récupérer si possible le résumé des thèses collectées par le script précédent. L'abstract est alors catégorisé par IPCCAT (<a href="https://www.wipo.int/classifications/ipc/ipccat?&hierarchiclevel=" style="color:blue; text-decoration:underline">https://www.wipo.int/classifications/ipc/ipccat?&hierarchiclevel=</a>). Une série de CIB (<a href="https://www.wipo.int/classifications/ipc/ipcpub/?lang=fr&menulang=fr" style="color:blue; text-decoration:underline">https://www.wipo.int/classifications/ipc/ipcpub/?lang=fr&menulang=fr</a>) et de scores de classement sont ajoutés aux données bibliographiques de la thèse. Le fichier produit (ligne 20) contient les données bibliographiques augmentées de ces deux éléments (résumé et liste CIB). - Nettoyage des disciplines Les données ont nécessité la mise en place d'un nettoyage du champ "disciplines" tant la variété au plan lexical strict était importante (3307 disciplines différentes pour 16790 thèses). Sans prétention le script TraiteDisicipline.py s'appuie sur un dictionnaire créé (le 08/06/2019) à partir de la description des sections disciplinaires du site du CNU<a href="#_ftn10" name="_ftnref10" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[10]</a>. Le dictionnaire utilisé est au format csv selon la nomenclature (Domaine;Numéro de section;[liste lexicale;]) cf. 'DisciplinesCNU.csv). Le script utilise une distance de Levenshtein améliorée pour pouvoir rapprocher indifféremment les tailles de chaines et les positions de mots au mieux aux entrées du dictionnaire. Cf. fonction MatchSection. Le script a été lancé plusieurs fois et le dictionnaire récursivement adapté en rajoutant des termes pour qu'ils soient associés à la "bonne" section (Note le but était de réduire la variété des données pour faciliter la lecture. Nous avons créé un domaine transverse et des numéros associés à ce domaine pour séparer ce que nous ne pouvions classer... Les auteurs ne s'engagent en rien sur la position éventuelle d'une (ou plusieurs) "sous"-discipline(s) dans une section erronée, ni sur les horribles choix potentiels que nous avons dû faire pour les besoins de la lecture ! Reste aussi que l'algorithme de classement et de rapprochement des unités lexicales est performable. Le script construit un fichier JSON reprenant les données bibliographiques de thèse précédentes et rajoute, pour chaque thèse, les champs : <ol start="1" type="1"> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">"domaine" : le domaine disciplinaire (DEG, SCIENCES, LSH1,2, Pharmacie ; Transverse)</li> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">"section" : le numéro de section CNU (1 à 77 + quelques entrées au-dessus de 100)</li> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">"DiscipNorm" : la discipline "normalisée", première entrée dans le dictionnaire csv après le numéro de section.</li> </ol> <h2 style="text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px; margin-left: 48px;">b) Les visualisations</h2> Une fois cette étape terminée, il ne reste plus qu’à préparer les données pour les visualisations. Les scripts suivants le font : <ol start="1" type="1"> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">FiltresJsonDataPivot.py : export des données pour datable et pivotable.</li> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">GraphHierarchie.py : pour chaque thèse, sélectionne la valeur du score maximal et le numéro CIB associé (si présent). Les scores nuls sont ignorés. Trois types de fichier json sont produits : <ol start="1" type="1"> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">HierarchieDiscipline-score-Titre data : {'name' : 'Eau', 'children' = [les domaines récursivement jusqu'aux CIB associés ou Titre]}}</li> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">ValHierarchieDiscipline-score-Titre (même que précédemment mais valué par le nombre d'enfants de chaque niveau de branche</li> <li style="text-align:justify; line-height:107%; font-size:11pt; font-family:"Calibri", sans-serif; margin-bottom:11px">GraphHierarchie-score-Titre avec la liste des noeuds et des liens associés</li> </ol> </li> </ol> Nous avons choisi de faciliter la lecture des résultats pour l’ensemble de la communauté en optant pour la visualisation (réalisée à partir des librairies D3js). Voici les différents diagrammes proposés : - Circle et Zoomable Circle : cercle et cercle zoomable - PivotTable : tableau croisé dynamique - DataTable : tableur de données - Collapsible Tree : arborescence pliable/ modulable - Nested Treemap : carte proportionnelle imbriquée - Sankey : diagramme de Sankey (de flux) - Tidy tree : arbre à noeux (similaire au collapsible tree) - Sunburst (Ring Chart, Multi-level Pie Chart, and Radial Treemap) : un cercle intérieur entouré d'anneaux de niveaux hiérarchiques plus profonds. - Treemap : carte proportionnelle ou carte à cases. <h1 style="margin-bottom: 11px;">Résultats</h1> Nous avons choisi, pour ce test, d’utiliser un terme emprunté aux sciences dures, et d’illustrer notre expérimentation en se basant sur la requête « eau ». Comme dit précédemment, nous avons obtenu les résultats sous forme visuelle. En voici quelques exemples : <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image41.jpg" style="width: 600px; height: 199px;" /> <address style="margin-bottom: 11px; text-align: center;">Image 4 : Arborescence pliable</address> Cette arborescence permet d’avoir une hiérarchisation des données de manière dynamique. Dans cet exemple, nous avons classer les différentes disciplines selon la nomenclature du Conseil National des Universités (CNU). Si l’on clique sur un terme, l’arbre se déplie pour laisser apparaitre les groupes, sections et sous-sections.   <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image5.jpg" style="width: 600px; height: 306px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 5 : Tableau de données</address>   Ce tableau est d’apparence simple. Il regroupe toutes les informations relatives aux thèses et que l’on peut retrouver à partir de la base de données de « theses.fr ». <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image6.jpg" style="width: 600px; height: 304px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 6 : Carte proportionnelle imbriquée</address> Cette carte permet d’avoir une représentation des domaines, des sections et des disciplines (« normalisées ») en une seule visualisation. On obtient les résultats du nombre de thèses en fonction du classement par domaines.   <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image7.jpg" style="width: 600px; height: 313px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 7 : PivotTable (tableau croisé dynamique)</address>   Ce type de tableur permet de générer et jouer avec plusieurs fonctionnalités en même temps afin d’avoir une représentation complète et une analyse plus approfondie. Plusieurs types de graphes sont proposés par cette interface, il suffit de choisir l’histogramme et de sélectionner les données à analyser (ici, c’est le nombre de thèses portant sur « l’eau » par année).   <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image8.jpg" style="width: 600px; height: 304px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 8 : Diagramme de Sankey</address> Cette visualisation, plutôt design, est un type de représentation graphique de données sous forme de flux. Initialement, le diagramme de Sankey était utilisé dans le domaine de l’énergie   <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image9.jpg" style="width: 600px; height: 550px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 9 : Sunburst</address>   Ce diagramme permet de visualiser des données hiérarchiques sous forme circulaire (camembert) et permet d'accéder à plusieurs niveaux de ces données en quelques clics. Ce graphe est également dynamique. On remarque directement les scores attribués par la CIB et les sections et/ou disciplines qui en découlent. <img src="https://www.numerev.com/img/ck_153_8_image10.jpg" style="width: 600px; height: 304px;" /> <address align="center" style="text-align: center; margin-bottom: 11px;">Image 10 : Cercle zoomable</address> <pre style="text-align:justify"> Cette visualisation est une variante du « Treemap » qui utilise des cercles au lieu de rectangles. Le confinement à l'intérieur de chaque cercle représente un niveau de la hiérarchie : chaque branche de l'arbre est représentée par un cercle et ses sous-branches sont représentées par des cercles à l'intérieur de celui-ci. La zone de chaque cercle peut également être utilisée pour représenter une valeur arbitraire supplémentaire, telle que la quantité ou la taille du fichier. La couleur peut également être utilisée pour attribuer des catégories ou pour représenter une autre variable via différentes nuances. Ce graphe est également dynamique : en cliquant sur les cercles, ces derniers sont zoomés pour apprécier d’autres niveaux de la hiérarchisation. </pre>   Grâce à ces illustrations, nous pouvons voir que « l’eau » (terme très générique mais emprunté au domaine des sciences dures) peut être au carrefour de plusieurs disciplines. Ce qui permet de relier les savoirs et les connaissances selon un système de hiérarchisation/classification bien précis. <h1 style="text-align: justify; margin-bottom: 11px;">Discussion</h1> Les résultats obtenus par les visualisations nous permettent de poser clairement les avantages et les limites de cette expérimentation. Selon le cas, nous obtenons des résultats très pertinents et ce grâce à l’outil de classification utilisé (la CIB). Mais nous pouvons à ce stade dégager déjà deux limites : <ul> <li style="text-align: justify; text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px;">    la classification des inventions : des objets techniques pas des concepts qui implique des biais évidents liés à la sémantique des termes (opposition concept/concret)</li> <li style="text-align: justify; text-indent: -18pt; margin-bottom: 11px;">     le classement grossier et imparfait des disciplines (mais ajustable)</li> </ul> A partir de la requête de départ, l’expérimentation peut être adaptée à toutes les disciplines à partir de n’importe quel mot clé. Par choix, nous avons privilégié un domaine de recherche circonscrit (par évidence, nous avons évité de nombreux sujets qui ne s’y prêtent pas tels la philosophie, la politique, etc). Il serait souhaitable de tester cette expérimentation sur un terme adapté aux SHS. A l’aide des résultats obtenus, nous pouvons voir que notre proposition est au croisement de deux mondes : le monde académique et le monde technologique (ce qui nous renvoie à la notion même d’interdisciplinarité). Cette expérimentation peut être également modulée à partir d’autres sources de données. Nous avons choisi par avance un système d’indexation issu de la production scientifique à partir des résumés des thèses françaises, mais celui-ci peut s’appliquer à d’autres corpus (résumés d’article de recherche sur HAL, PubMed, Google Scholar, ArchiveSIC, ISTEX…). Nous pensons également utiliser d’autres référentiels de classement documentaire (comme la classification de Dewey ou Mesh) mais les outils pour automatiser sont manquants. Comme nous sommes pour la science ouverte et l’accessibilité aux données, toutes les informations (données, code sources, vidéo de présentation) sont accessibles à partir de la plateforme GitHub<a href="#_ftn11" name="_ftnref11" style="color:blue; text-decoration:underline" title="">[11]</a>. <h1 style="text-align: justify; margin-bottom: 11px;">Conclusion</h1> Même s’il est clair que la pluridisciplinarité est souvent avantagée à l’interdisciplinarité, Nicolescu insiste sur une facette de celle-ci. Selon lui, elle « concerne le transfert des méthodes d’une discipline à l’autre... (mais dont) la finalité reste aussi inscrite dans la recherche disciplinaire » La recherche interdisciplinaire, synonyme d’échange, de collaboration ou coopération, est illustrée parfaitement par cette expérimentation. L’interdisciplinarité, selon l’angle et le poids donné par le chercheur ou le scientifique, n’a pas la même définition mais a la même fonction : c’est un moteur de recomposition des frontières disciplinaires. Même si certains prônent les barrières infranchissables des disciplines ou que certains s’engagent à les faire tomber, les disciplines sont aujourd’hui en mouvement et tendent à converser les unes avec les autres (avec certaines limites). Selon Morin, décloisonner les disciplines permet de faire appel aux savoirs et aux pratiques de chacune d’elles. Ce décloisonnement, fréquemment pratiqué dans les sciences, qu’elles soient « dures » ou « sociales », permet de recomposer des parcelles de savoir commun, de mutualiser les compétences et les connaissances (Boeglin, 2016). Une recherche interdisciplinaire est par définition une recherche ouverte, dans une science de plus en plus transparente et qui se veut plus « libre ». Notre projet, résultant de l’expérimentation par l’utilisation de la CIB comme pivot de classement interdisciplinaire, en est un très bel exemple.   Bibliographie Boeglin, N. (2016). Décloisonner les disciplines, Revue des sciences sociales, 56, 54-59.   Carayol, N. (2006). La production de brevets par les chercheurs et enseignants-chercheurs : Le cas de l'université Louis Pasteur. Economie & prévision, 175-176(4), 117-134. <a href="https://www.cairn.info/revue-economie-et-prevision-2006-4-page-117.htm" style="color:blue; text-decoration:underline">https://www.cairn.info/revue-economie-et-prevision-2006-4-page-117.htm</a>.   Dubois, M. (2014). « Private Knowledge et “programme disciplinaire” en sciences sociales : étude de cas à partir de la correspondance de Robert K. Merton », L’Année sociologique, 64, 1, p. 79-119.   Fiévet, P., & Guyot, F. (2018). Automatic Categorization of Patent Documents in the International Patent Classification (IPCCAT). 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