Richard FOURNIER

Ministère de la Main-d’œuvre, de la Sécurité du revenu
et de la Formation professionnelle du Québec
sociologue, écrivain, journaliste et poète québécois.

“La représentation des connaissances
en analyse de contenu appliquée à l'information
de gestion dans le modèle ANOVEP.”

In revue ICO, Intelligence artificielle et sciences cognitives au Québec, vol. 2, no 4, décembre 1990, pp. 116-127. Numéro intitulé : “Les systèmes experts au Québec. Bilan et enjeux.”. Colloque international ICO ’91, mais 1991, Montréal.

Résumé [116]

CONTEXTE DE L'EXPÉRIENCE [116]

L'analyse de contenu [116]

L'information de gestion [116]

L'analyse de contenu dans un SIG [117]

L'évaluation de programmes publics [117]

Les programmes "mous" [117]

Origine d'ANOVEP [117]

Description d'ANOVEP [118]

Justification administrative d'ANOVEP [118]

Emploi d'ANOVEP [118]

ANOVEP ET L'ANALYSE DU DISCOURS [119]

Il n'y a pas dans ANOVEP de théorie explicite du discours [119]

ANOVEP prend ce processus pour acquis [119]

Statut conceptuel de l'effet de sens dans ANOVEP [119]

La sociologie de la connaissance dans ANOVEP [120]

LA STRUCTURE D'ANOVEP [120]

Une structure élémentaire de signification [121]

Le graphe ANOVEP [121]

La syntaxe d'ANOVEP [122]

Le coefficient MRC de Mesure du Rendement d'un Codage [123]

Interprétation du coefficient MRC [123]

L'IMPLANTATION D'ANOVEP EN GESTION [125]

Développements logico-mathématiques d'ANOVEP [125]

Développements administratifs d'ANOVEP [125]

RÉFÉRENCES [125]

NOTE BIOGRAPHIQUE [127]

Résumé - L'article porte sur la représentation des connaissances en analyse de contenu employée comme outil de gestion dans l'évaluation d'un programme public. Il rappelle d'abord les conditions de cet emploi. Il présente ensuite la théorie et la structure logico-mathématique du modèle ANOVEP de représentation des connaissances en analyse de contenu à codeur humain, en donnant un exemple de l'utilisation de l'indice MRC de mesure de rendement d'un système de catégories au codage. Il indique l'utilité du modèle et conclut sur des incidences de l'implantation d'ANOVEP dans un outil de gestion.

Puisque l'emploi en question est aussi une application expérimentale, ayant donné lieu à la production d'un logiciel maintenant opérationnel, j'en profiterai pour intégrer à mon exposé un compte-rendu de l'expérience, au sens scientifique du terme, menée à ce jour avec ANOVEP en matière de représenter des connaissances en analyse de contenu à codeur humain, lorsqu’on emploie celle-ci comme outil de gestion.

À l'horizon de cette expérience se profilent en effet deux domaines d'application, celui des techniques de gestion de l'incertitude et celui de l'adaptation des systèmes experts à la relation État citoyen, qu'il peut sembler d'intérêt de faire ressortir ici.

Mon propos comprendra donc d'abord quelques renseignements généraux relatifs au contexte de l'expérience. Entreprise sous un mandat de recherche et développement, elle fut menée à son terme de recherche appliquée avec la production du logiciel MODEPAS.

Suivra une seconde partie sur la différence entre ANOVEP et l'analyse du discours. Cette référence est un préalable pour exposer, à l'aide d'un exemple de graphe, la structure logico-mathématique d'ANOVEP, objet de la troisième partie de l'article.

Complétera celui-ci, dernière partie, une brève description de l'utilité pratique du modèle à travers le logiciel MODEPAS.

En guise de conclusion, je dirai un mot des dimensions de développement reliées aux conditions de l'implantation d'ANOVEP.

CONTEXTE DE L'EXPÉRIENCE

ANOVEP est un modèle destiné à faciliter l'emploi en gestion de l'analyse de contenu à codeur humain. Or, cet emploi ne va pas de soi, tant sur le plan méthodologique qu'administratif.

L'analyse de contenu

L'analyse de contenu [Holsti, 1969] fait partie des techniques d'analyse de la communication. À l'origine, c'est-à-dire dans les États-Unis de la fin des années 20, l'analyse de contenu consiste à traiter un contenu fait de symboles (films, entrevues, journaux, magazine, rapport, questionnaire, texte de loi, conte, récit, formulaire, lettres, mémoires, discours, roman, émissions radiophoniques, etc.) par les méthodes de l'analyse statistique pratiquée sur des éléments de contenu. Ces éléments auront d'abord été découpés en unités de sens, et rangés en classes par des codeurs, selon un système de catégories ou grille.

À la longue prendra place dans le champ de la méthode la rencontre avec, entre autres, trois espaces conceptuels : la linguistique, l'ordinateur et l'analyse documentaire. L'un des objectifs qui en résulte sera dès lors de pouvoir arriver à représenter, en un langage acceptable par les automatismes cognitifs implantés dans la machine, un langage plus évolué équivalent aux fonctions des langues naturelles.

Dans ce contexte, ANOVEP, pour sa part, est une méthode de construction de la grille. Elle s'inspire, comme on le verra, d'un cas générique en analyse de contenu à codeur humain, l'analyse à codeur unique.

Ce genre d'analyse, en effet, comporte une contrainte de base pour qui veut l'appliquer au domaine de l'information de gestion.

L'information de gestion

L'information de gestion est une fonction de l'entreprise. Elle consiste à savoir définir, recueillir, interrelier et traiter de l'information, afin de répondre aux besoins de planification, d'organisation, de contrôle et d'évaluation d'une organisation [Hurtubise, 1974 ; Poulin, 1982].

Au milieu des années 70, l'analyse de contenu, de son côté, est déjà présente dans les organisations, introduite par l'organisation scientifique du travail ou l'analyse institutionnelle. En entreprise, les contenus traditionnellement analyses sont alors soit des documents ou des communications, soit des phénomènes d'interaction sociale [Fournier, 1988a].

[117]

Dans ANOVEP, l'analyse de contenu est utilisée comme technique de cueillette, de construction et d'analyse de données textuelles. Le modèle a été développé en fonction de l'extension prévisible aux systèmes d'information de gestion (SIG) du domaine des données qualitatives voire de celui des bases de connaissances [Fournier, 1985a].

L'analyse de contenu dans un SIG

En retour de cet emploi de l'analyse de contenu dans les SIG, on peut conjecturer, en effet, que se trouvent potentiellement modifiés des phénomènes de communication propres à l'organisation : relations avec les clientèles, les partenaires ou les employés. À cet égard, la façon de représenter des connaissances en analyse de contenu, tant à l'entrée qu'à la sortie de l'ordinateur, apparaît désormais, peut-on avancer, comme un champ important des rapports à établir entre une organisation et son milieu, interne ou externe.

En pratique, une telle façon de représenter des connaissances se traduit dans la technique employée pour construire la grille d'analyse. On peut en effet définir une grille d'analyse [Fournier, 1988a] comme la collection virtuelle des connaissances nécessaires pour comprendre le matériel ou pour construire le savoir recueilli.

ANOVEP est l'un de ces efforts de traduction des connaissances en une suite utile à l'organisation. Plus directement encore, la grille d'ANOVEP renvoie, dans son emploi actuel, à l'évaluation de programmes publics.

L'évaluation de programmes publics

L'évaluation de programmes de financement ou de réalisations dans une administration publique est différente de la vérification interne (examen des systèmes et procédures en fonction de l'efficacité des pratiques et contrôles de gestion). Selon la définition pratiquée au Gouvernement du Canada, elle désigne l'examen périodique du comportement d'un programme pour déterminer dans quelle mesure ses objectifs, sa conception, ses activités et ses résultats sont satisfaisants [Gouvernement du Canada, 1981]. En ce sens, l'évaluation de programme est une technique d'aide à la prise de décision et à la gestion [Freeman et Rossi, 1982].

Or, de ce point de vue, on est amené à faire une place grandissante à l'importance des décisions reliées à la présence de données qualitatives et ce, dans un nombre croissant de programmes publics : développement des arts et de la culture populaire, nutrition préventive, soins à domicile, éducation permanente, assistance aux groupes, occupation des sols, coopération internationale, marketing de la culture, encouragement à la mobilité professionnelle, sécurité routière, sauvegarde de l'environnement, promotion industrielle, etc.

Il en résulte que des genres de données qui étaient jusqu'ici l'apanage de la psychologie, de la sociologie, de l'anthropologie, de la médecine, de l'économique (e.g. la notion de valeur) deviennent très vite partie prenante de l'administration, de la recherche opérationnelle ou [Szaniawski, 1975] de l'analyse de système.

Dans la gamme des programmes publics faisant ainsi l'objet d'une évaluation présente ou imminente, on peut alors distinguer en particulier une catégorie de programmes que j'appelais ailleurs [Fournier, 1985a] des programmes "mous".

Les programmes "mous"

Il s'agit de programmes publics répondant habituellement à deux caractéristiques. D'abord, ils n'obéissent pas à des nécessités politiques évidentes pour tous (programmes sociaux, de prévention, de soutien, etc.). D'autre part ou en même temps, ils apparaissent difficiles à évaluer, dans la mesure où ils sont fondés pour l'essentiel sur des données qualitatives, au sens fort où l'usage anglo-saxon parle de "soft data", c'est-à-dire de données imprécises quant à leur mesure, incertaines quant à la façon de les recueillir ou vulnérables quant à leur crédibilité. À moins que ce ne soit pour ces trois caractères en même temps [Cobb et Thrall, 1981].

Le programme où s'est réalisée l'application d'ANOVEP, le programme PSEPA de soutien à l'éducation populaire autonome, appartient à cette catégorie des programmes "mous". Ce programme du Ministère de l'Éducation du Québec existe, sous une forme ou l'autre, depuis les années 70. En 1989, il rassemblait un peu plus de 800 associations volontaires (maisons des femmes, radios communautaires, groupes d'alphabétisation, accidentés du travail, groupement de locataires, groupes de citoyens, etc.). Il s'agit là d'autant d'organismes populaires dont l'admission au programme les engage, à des degrés divers, dans la réalisation d'activités éducatives sur mesure et hors institution. Aux côtés du réseau formel des commissions scolaires et du réseau des collèges et universités, ces milieux de l'éducation populaire autonome au Québec représentent ainsi en quelque sorte un troisième réseau d'enseignement, réseau informel celui-là, doté d'un budget annuel de soutien financier des activités mises en place par les groupes qui en font partie.

Origine d'ANOVEP

Au moment de concevoir ANOVEP, la demande de subvention soumise par un organisme tenait dans un formulaire d'environ douze pages à questions ouvertes.

Le mandat dévolu au chercheur était d'en produire une analyse de contenu. Mais, transposé en termes méthodologiques, ce mandat d'analyser sur pièces écrites le discours des organismes populaires signifiait, pour les raisons exposées plus loin, que l'on devait pouvoir en arriver à utiliser l'analyse de contenu comme outil de gestion.

Cet objectif a été atteint en trois étapes. D'abord a pris place le design ou la conception d'ANOVEP [Fournier, 1983 ; 1984]. Cette étape a été accomplie à la Direction de la recherche et du développement de la Direction générale de l'éducation des adultes du Ministère de l'Éducation. L'expérimentation du modèle sur échantillons traités par ordinateur central devint ensuite l'un des deux aspects d'une recherche évaluative [Fournier, 1985c] à la Direction générale de la recherche et de la planification du même ministère. Finalement, à l'automne 1988, commençait modestement au Service de l'éducation populaire de la Direction de l'éducation des adultes du MEQ une phase d'application du modèle ayant pour but de construire et d'exploiter une base de connaissances à partir de données qualitatives, [118] afin d'évaluer le programme et gérer l'accréditation des organismes clients du PSEPA.

Cette phase d'application devait trouver son accomplissement à la Direction générale de la coordination des réseaux du même ministère, avec l'apparition de trois produits plus ou moins simultanés : 1) un premier document d'évaluation du programme [Fournier, 1990a] réalisé à même la base de données qualitatives crée avec ANOVEP ; 2) l'implantation du système MODEPAS (Modélisation de Données en Éducation Populaire Autonome Subventionnée), logiciel de gestion [Fournier et Saucier,1989] élaboré en application d'ANOVEP ; 3) et la production du manuel de l'usager de MODEPAS pour Macintosh et PC ou compatibles [Fournier, 1990b]. (Voir la description du logiciel en encart).

Description d'ANOVEP

Le modèle comprend une base de données (BD) et un certain nombre de fonctions : 1) fonctions statistiques ; 2) fonctions de représentation (cognitives, logico-mathématiques) pour l'analyste de contenu ou le gestionnaire ; 3) fonctions mathématiques requises pour la construction du fichier et des données (e.g. fonction exponentielle du nombre Q trouvé, codage par application, etc.).

La BD a une caractéristique : les données sont introduites au fichier accompagnées d'un poids ("weighted index") de "subjectivité", dit coefficient MRC de Mesure du Rendement d'un Codage. Cette pondération, comme on verra plus loin, permet : 1) de valider à mesure les données ; 2) d'opérer des raisonnements (e.g. spécifier des types de données depuis la médiane, etc.) ; 3) de produire des raisonnements en ajoutant, le cas échéant, des règles et un moteur d'inférence à l'aide d'un environnement de système expert (OURSE, EXSYS, INSTANT EXPERT PLUS, etc.).

Le coefficient MRC de mesure du rendement d'un codage est la caractéristique distinctive du modèle. Cette caractéristique nous conduit à parler de la justification administrative d'ANOVEP.

Justification administrative d'ANOVEP

La première raison à l'origine d'ANOVEP est une question de méthode. L'analyse de contenu traditionnelle suppose en effet qu'on contrôle, par des techniques mathématiques ou statistiques, le travail d'un codeur par celui de ses pairs (coefficients de fidélité). C'est la façon d'assurer la standardisation des données eu égard à la part inévitable d'interprétation qu'apporte la subjectivité de la personne au codage de matériaux qualitatifs.

Mais cette méthode, tout à fait classique, rend l'analyse de contenu traditionnelle peu employable en gestion, du fait qu'une organisation ne peut se payer à répétition des équipes de codeurs. En créant des données pondérées par un indice de "subjectivité", ANOVEP rend donc possible l'analyse à codeur unique et, pour autant, la production de données qualitatives valides, par conséquent cumulatives et comparables.

La seconde justification est une raison économique. Elle regarde les coûts de production de ce que l'on appelait naguère dans les administrations la paperasserie, c'est-à-dire l'information écrite qui circule dans les bureaux, tant l'information chiffrée à contenu quantitatif que l'information textuelle, d'ordre qualitatif (valeurs, attitudes, croyances, idéologies, projets, etc.).

Or, en ce dernier cas de l'information qualitative, on peut faire observer que, dans les formulaires ou les questionnaires à questions ouvertes, par exemple, la proportion de l'information traitée à l'information recueillie est ordinairement inférieure à ce qu'il en va pour l'information quantitative. Pouvoir inclure à égalité dans un fichier ces deux sortes de données, qualitatives et quantitatives, permet donc de récupérer des coûts et d'améliorer cette proportion.

La troisième raison est d'ordre local, comme on l'a indique ci-dessus : le programme PSEPA fait partie de ces programmes qu'on dirait "mous", programmes où foisonne le qualitatif.

Emploi d'ANOVEP

Dans ce contexte, ANOVEP outil de gestion fournit trois genres de services.

• En tant qu'aide à la décision d'abord, il rend possible l'analyse de la décision, un système d'indicateurs, des modèles de simulation.
  
  
• En tant qu'instrument de gestion, ensuite, il assiste les responsables dans le contrôle des opérations, en permettant une connaissance systématique des rapports d'activités, des demandes d'accréditation, des projets soumis, des plans d'intervention.
  
  
• En tant qu'outil bureautique, enfin, il soutient l'exécution des opérations en ce qu'il permet d'alimenter, à même une base de données qualitatives, le déroulement des activités de gestion. Celles-ci vont des contacts et rencontres statutaires avec les partenaires jusqu'à la cueillette et le traitement de leurs suggestions ; l'établissement des critères de reconnaissance officielle des organismes ou des critères de sélection des projets ; l'établissement de propositions de modalités d'attribution des subventions, etc.
  
  

Ces trois fonctions — aide au décideur, aide au gestionnaire, aide à l'exécution des opérations — sont présentes et manifestes jusqu'ici dans ANOVEP tel que conçu et expérimenté ; elles sont aussi comprises dans le système MODEPAS tel qu'implanté à l'unité administrative du MEQ responsable de la gestion du programme.

On peut donc dire que la fécondité effective du modèle à rencontrer ces trois ordres de fonctions dépend pour l'instant de son implantation actuelle dans le système MODEPAS, sous l'aspect de ce qu'on voudra bien contrôler au chapitre des résultats et du niveau de service désirés (coûts, degré de convivialité, décentralisation, degré de vulnérabilité, degré d'appropriation des résultats, etc.).

Un aspect important de cette implantation réside cependant dans le caractère transférable à d'autres domaines de cet emploi d'ANOVEP et de ses résultats. La partie suivante de mon article s'attachera donc à situer la généralité du modèle, en prenant comme point de comparaison l'analyse du discours.

[119]

ANOVEP
ET L'ANALYSE DU DISCOURS

ANOVEP permet donc, à partir du discours que tiennent sur pièces les organismes clients d'un programme public de financement, de réaliser l'analyse de contenu par codeur humain de l'éventail des formulaires utilisés dans la gestion du programme.

Ce mode d'application d'un modèle d'analyse de contenu à codeur humain, et du modèle ANOVEP en particulier, appelle un certain nombre de précisions.

Il n'y a pas dans ANOVEP
de théorie explicite du discours

Sous l'expression de théorie du discours, il faudrait en effet entendre ici une théorie vouée à expliquer la formation d'un processus discursif à travers l'interaction entre langue et société, comme il en va pour la sémiotique, la sociolinguistique, etc. ANOVEP ne fournirait pas l'analyse des contenus d'un discours, mais devrait plutôt expliquer la formation de celui-ci.

Semblable théorie, d'autre part, se conçoit toujours, à ce qu'il semble, entre deux pôles de référence. La langue, d'abord, est vue comme le lieu où se réalisent des effets de sens, selon une analyse morphologique, syntaxique, etc. La société, par ailleurs, apparaît comme la source des effets, à prendre dans les forces productives, les modèles culturels d'argumentation, etc. Et ce serait parce qu'existe un processus discursif de ce genre qu'on explique, par exemple, l'existence des idéologies rencontrées dans les sociétés postindustrielles.

ANOVEP ne comporte rien de tel.

ANOVEP prend ce processus pour acquis

Le modèle ne s'intéresse pas à la formation d'un processus discursif. Il se borne à relever des effets de sens dans le contexte d'une communication administrative. Là, l'analyse de contenu prétend isoler ces effets pour les regarder dans leurs dimensions sociales (idéologies, valeurs, attitudes, croyances, etc.).

L'approche est donc prioritairement d'ordre sociologique, elle appartient au domaine de la sociologie de la connaissance. Elle concerne un processus discursif bien circonscrit, celui du plan d'expérience, au sens scientifique du terme, induit par la culture dans le fait de compléter un formulaire [Fournier, 1983 ; 1985b]. Le postulat dans ANOVEP est que cette activité de compléter un formulaire revient à discriminer à mesure entre l'ensemble des réponses correctes et l'ensemble des bonnes réponses. On suppose ainsi qu'en termes opératoires, la distinction que fait l'analyse de contenu entre la clôture logico-sémantique d'un corpus et son ouverture sur l'histoire reproduit réellement la distinction pratique qu'au moment de compléter le formulaire, poserait la psychologie de l'apprentissage [Fraisse, 1968] entre réponse correcte, c’est-à-dire toute réponse effectivement donnée, et bonne réponse, c'est-à-dire un objectif atteint. Ajoutons que, pour un organisme signant le formulaire, l'objectif, en l'occurrence, est toujours de disposer au mieux de ses intérêts.

Ce postulat, d'autre part, répond à la préoccupation du mandat de recherche à l'origine d'ANOVEP. Il constitue en effet une formalisation de l'expérience des gestionnaires du programme autorisés à accorder ce mandat. Car, au moment où ils le font, ceux-ci ont précédemment été amenés à constater par expérience l'illisibilité pratique des formulaires de présentation des projets, tant que certains des répondants possèdent mieux que d'autres les mots-de-passe du discours technocratique, du discours participationniste, du discours alternatif, etc. [Foumier, 1983 ; 1985b].

Statut conceptuel de l'effet de sens dans ANOVEP

L'effet de sens dans ANOVEP est donc essentiellement défini comme un trait idéologique, par exemple dans la phrase "l'action vise des adultes analphabètes". Il est donc représenté comme le produit d'une interaction sociale d'abord, et non premièrement en tant que syntagme ou, tel qu'en certaines théories du discours, en tant que produit d'une structure interne munie d'opérateurs, linguistiques ou autres.

La structure interne du discours dans ANOVEP, en effet, est celle que lui attribue l'analyste, et les opérateurs, d'ordre logico-mathématiques, sont ceux de l'analyste. Il en découle que le graphe d'ANOVEP est la formalisation d'une grille de codage d'un contenu, non celle d'une structure de la langue naturelle. Par exemple, le stemma en linguistique générative peut représenter la structure en constituants d'une phrase. Cependant, l'arbre SN-SV-SN de la phrase "l'action vise les adultes" n'aurait pas de correspondance sur un graphe ANOVEP. Celui-ci ne fait qu'agencer en un ordre hiérarchique des valeurs numériques issues d'un dénombrement des unités de sens qu'a effectué dans un texte un codeur, à partir d'indicateurs connus de lui.

Dans le logiciel MODEPAS, par exemple, trois graphes en simplexe peuvent représenter un système de catégories. La première face du cube est donnée par la valeur du graphe agençant toutes les unités de sens dénombrées sous la dimension "Modèle pédagogique" ; la seconde, par la valeur du graphe de la dimension "Modèle de développement" ; la troisième, par la valeur de la dimension "Modèle organisationnel".

En sorte qu'au moment où la langue naturelle, par exemple, ne représente encore qu'un effet de série, si on prend la culture vécue comme laboratoire du langage [Fraisse, 1968], ou qu'une redondance, si on assume que le symbole est antérieur au langage [Lévi-Strauss, 1960], le graphe d'ANOVEP existe déjà comme effet réducteur, discours quantifié, comme une réflexion d'ordre second [Fournier, 1983 ; 1985b]. Dans la langue, en effet, le graphe ANOVEP n'a pas d'existence en dehors d'être le produit de l'organisation logico-mathématique de la relation entre un sujet, individuel ou collectif, dont on veut saisir le discours, et l'analyste, dans la situation où une telle relation s'actualise à travers cette activité que l'on nomme codage ou opération de ranger dans une grille des unités de sens laissées à dénombrer.

Le statut conceptuel du graphe dans ANOVEP est donc celui d'un langage intermédiaire, d'ordre logico-mathématique, entre deux plans de l'activité sociale : l'exercice de sa langue naturelle par quiconque complète un formulaire, d'une part, et l'emploi par l'analyste, de l'autre, d'une langue savante, par exemple ici celle de l'évaluation de programme, de la sociologie des mouvements sociaux, etc.

[120]

Le graphe ANOVEP apparaît donc formellement moins complexe sur le plan linguistique qu'un graphe conceptuel en analyse sémiotique ou en psycho-linguistique.

La sociologie de la connaissance dans ANOVEP

ANOVEP ne comporte donc pas de théorie du discours à la manière de l'analyse automatique, non plus qu'il n'en représente une formellement à la manière de la linguistique.

Il y a cependant une théorie sur laquelle s'appuie ANOVEP qui, par ricochet, touche les théories du discours. Elle procède de la sociologie de la connaissance, du postulat de la fonctionnalité sociale des connaissances. Ce postulat tient que la vie en société ou la pratique sociale supposent une façon spécifique de construire concepts et notions de la vie courante. En plus, cette façon sociale de construire la connaissance quotidienne se trouve liée à des formes et à des genres de connaissance (mystique, rationnelle, etc.,) et, pour autant, à des façons de vivre le symbolisme [Fournier, 1983 ; 1985b]. Or, on s'apercevrait facilement de l'actualité pragmatique, au sens des théories du discours, ici du postulat, pour peu qu'on retourne aux sources de l'effet mot-de-passe relevé par les gestionnaires du programme à l'origine du mandat d'ANOVEP.

Ainsi, par exemple, sur le strict plan des genres de connaissance à mettre en acte pour compléter un formulaire, on peut observer que le programme PSEPA fait simultanément appel, en effet, à la connaissance politique, à la connaissance de bon sens, à une certaine connaissance de la marche à suivre qu'on dirait technique ; et nous n'aurions pas parlé encore de la connaissance directe des aspects économiques et psychologiques de la réalité contenue dans les sentiments, dans l'expérience personnelle, etc. [Fournier, 1983 ; 1985b].

Par ces références théoriques explicites à la sociologie de la connaissance et de la communication, ANOVEP se situe alors dans le cadre épistémologique des théories pragmatiques de la connaissance, de la communication et du langage.

En ce sens pragmatique, et pour approcher la notion de langue à travers celle de situation [Fournier, 1983 ; 1985b], ANOVEP retrouve en effet les théories du discours à l'endroit précis où, selon l'expression de Régine Robin, "la socialité traverse la langue", par exemple au cœur d'un débat sur l'appropriation sociale de la logique [Lefebvre, 1977]. Ainsi, sur le plan technique, le modèle tiendra compte d'une difficulté de la logique binaire par le recours à un certain emploi de la logique méréologique [Fournier, 1988b]. De même, les valeurs numériques de l'analyse statistique, devenues valeurs sémantiques selon l'analyse traditionnelle de contenu, sont considérées dans ANOVEP comme des valeurs argumentatives dont l'emploi axiomatique est réglé par un coefficient de mesure du rendement des catégories au codage [Fournier, 1985a ; 1989]. D'autre part, en raison de la possibilité que permet le coefficient de modifier les catégories, la coupure traditionnelle entre le sujet et l'objet est ici quelque peu modifiée en direction du sujet, etc.

Ainsi, à travers la notion de situation, selon laquelle l'énoncé est pris par ANOVEP avec ses conditions de production, toute question sur le savoir dire, c'est-à-dire sur le sens du discours ou sa valeur, sur les rapports de force symbolique, sur le "capital symbolique" (Bourdieu) des locuteurs, devient avec ANOVEP une question de savoir-faire au sens fort, comme cela est rendu visible en particulier à partir des contraintes organisationnelles à l'origine de la modélisation des connaissances réalisée par ANOVEP [Fournier, 1989]. Formalisation d'une structure d'action administrative voire technocratique, le modèle prévoit donc en quelque sorte de pouvoir conserver la possibilité d'agir sur celle-ci de façon organique ("built-in"), c'est-à-dire à partir des conditions mêmes de son emploi.

C'est qu'au départ, ANOVEP est une technique.

LA STRUCTURE D'ANOVEP

Essentiellement, ANOVEP est une structure. Il n'est pas autre chose, en effet, qu'une technique de construction de la grille en analyse de contenu permettant de modéliser des connaissances selon une structure logico-mathématique.

Comme technique de construction, ANOVEP répond ainsi à deux objectifs principaux. Le premier est de pouvoir obtenir des données standard par modélisation du biais au codage. Sous le terme de biais au codage, on entendra alors cette part d'interprétation personnelle qui, par le truchement de l'activité de coder un corpus, intervient pour construire les données dans le cas générique retenu, celui de l'analyse traditionnelle à codeur unique.

De là, procurer un moyen de déterminer le rendement d'un système de catégories au codage revêt une double utilité. En information de gestion, d'abord, il autorisera des données cumulatives, par exemple, un système d'indicateurs socio-culturels [Fournier, 1985a]. En analyse de contenu, d'autre part, il servira à orienter l'analyse, à déterminer par exemple le meilleur système de catégories, réviser la base de connaissances, etc. [Fournier, 1984 ; 1989].

Par ailleurs, second objectif, la technique ANOVEP de construction de la grille permet d'obtenir, intégrée à celle-ci, une façon organique ("built-in") de déterminer la teneur en "subjectivité" des données recueillies. C'est la technique du coefficient MRC de Mesure du Rendement d'un Codage (Coding Proficiency Index). Je reviendrai sur sa composition et la façon de l'interpréter. Pour l'instant, je ferai simplement remarquer qu'en cette spécificité du modèle réside la justification de l'anagramme ANOVEP (ANalyse Organique de la Variabilité en Évaluant des Proportions/ANalysis Of Variability in Evaluating Proportions). L'étiquette est bilingue du fait que le modèle fut d'abord présenté à l'occasion d'une session sur l'évaluation de programme de l’Association canadienne de recherche sociale appliquée, au congrès des Sociétés savantes à Guelph, en juin 1984.

Ce deuxième objectif a aussi son utilité. Car, à partir du cas générique ici considéré, on pourrait imaginer qu'intégrée à un environnement de système expert, la technique du coefficient MRC puisse alors s'employer, aux côtés de la technique des probabilités ordinaires et de celle des probabilités bayesiennes, comme technique de production d'un facteur d'incertitude praticable en analyse de contenu [Fournier, 1989]. Une telle spéculation, [121] en effet, peut au moins s'appuyer sur le fait que le logiciel MODEPAS, de son coté, utilise déjà la technique dans un algorithme de pondération de type traditionnel.

Cette double destination de la technique de construction de la grille - modéliser le biais, déterminer l'incertitude - lui vient de ce que, sur le plan opératoire, la grille d'analyse dans ANOVEP a été pensée à l'origine comme une structure élémentaire de signification.

Une structure élémentaire de signification

Rappelons d'abord que, de l'extérieur, la grille d'ANOVEP comporte, à ce jour, sa propre signification pour trois types d'usagers de MODEPAS : pour l'analyste de contenu d'abord, sociologue, politologue ou chercheur d'autre discipline ; ensuite, sur le terrain, pour les partenaires du programme engagés dans un processus de rétroaction ; finalement, pour le gestionnaire ou le décideur, en tant que base de connaissances d'où tirer par analyse des fourchettes de choix. C'est l'expertise de ces trois types d'usagers, réunie à une revue de la littérature, qui décide par ailleurs du thésaurus [Fournier, 1983 ; 1985b].

Contrepartie de ces usages, la structure de grille obtenue par construction sera ainsi une structure élémentaire de signification. Techniquement, c'est-à-dire en tant que concept, une structure élémentaire de signification se caractérise par des places et des termes. Le sens de la structure provient essentiellement de son remplissement, au moment où des termes investissent des places, marquées de quelque façon soit morphologiquement, soit mathématiquement, soit logiquement.

Appliquée à l'analyse de contenu traditionnelle, cette façon de remplir des places se réalise par l'opération de quantifier un corpus, comme par exemple en analyse computationnelle. Mais, dans ANOVEP, s'ajoute au dénombrement de l'analyse traditionnelle le fait que quantifier le corpus revient ici à quantifier des nœuds sur un graphe conceptuel où les places de la structure sont les nœuds.

À chaque nœud correspond en effet une valeur numérique, obtenue par décompte fréquentiel des unités de sens et récrite sous forme de proportion. Quantifier un corpus avec ANOVEP revient ainsi à calculer des trajets sur un graphe à l'aide d'indices obtenus à partir des probabilités d'un codage. Le graphe partiel accompagnant cet article illustre le procédé.

Le graphe ANOVEP

Sur le graphe partiel [Berge, 1973] de la figure 1 ci-dessous, par exemple, la proposition "ceux qui subissent le contrôle dans

Valeur des indices C, Sk et S extraits du graphe de la dimension I (19 variables) pour les quatre variables de l'extrait (échantillon de 97 cas) ;

Source : Fournier, 1985b.

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une situation pédagogique sont ou un ensemble de personnes ou des individus isolés" est représentée par les trois variables Q101 (ceux qui subissent), Q201 (un ensemble) et Q202 (des individus).

Chaque fois qu'une unité de sens à ce propos est relevée au texte par le codeur grâce aux indicateurs qu'il y reconnaît, celle-ci est alors rangée par lui, après un moment de délibération où prend place sa propre interprétation des catégories, dans l'une des quatre cases de la feuille de codage représentées sur le graphe par les sommets terminaux Q301 à Q304. La nouvelle unité s'additionne aux autres occupant déjà la place.

À la compilation des données par décompte des unités, le dénombrement de bas en haut des fréquences absolues à chaque nœud est transformé en fréquences relatives ; ce sont les proportions attribuées par la figure 1 aux arcs des graphes.

À partir de ces probabilités, la quantification du corpus peut alors avoir lieu en calculant des trajets sur le graphe, dans la tradition, par exemple, delà théorie de l'information telle qu'utilisée en statistique [Quastler, 1955] ou en marketing [Bettman, 1979].

ANOVEP, pour sa part, dérive de semblables trajets les trois indices reproduits au bas de la figure 1. Le coût de codage (indice C) provient de la théorie de l'information [Mathai et Rathie, 1975 ; Roubine, 1970]. Le coût de codage C d'un nœud est la somme du produit à chaque nœud de la probabilité de la donnée obtenue au terme du trajet aboutissant à ce nœud et de la longueur du trajet en nombre d'arcs [Bettman, 1979]. Le second indice, l'indice Sk, est une normalisation du précédent par niveaux du graphe, résultant de la division de la valeur de C par le nombre de sommets compris dans les bipartitions rencontrées du sommet jusqu'au nœud. Quant à la formule de l'indice S, valeur du coefficient MRC de Mesure du Rendement d'un Codage, elle est propre à ANOVEP, comme il ressortira tantôt en expliquant l'origine de ce coefficient.

Ce qu'il importe, pour l'instant, de retenir de la quantification d'un corpus dans ANOVEP d'après la figure 1, c'est que chaque variable de niveau n-1 du graphe est susceptible d'être lue selon ces trois valeurs, et le corpus analysé en conséquence par les techniques statistiques traditionnelles : typologies, analyse de relations, analyse multivariée, analyse de facteurs, etc.

Sur le plan épistémologique, on peut résumer ce que nous dit le graphe de la figure 1 en observant que le résultat de l'opération de quantifier un corpus dans ANOVEP se saisit à trois niveaux.

D'abord, au niveau de la morphologie d'un corpus construit, on calcule ici des trajets sur un graphe. On s'éloigne ainsi de l'analyse traditionnelle habituée à s'en tenir à des fréquences. Car si, dans ANOVEP, on part des fréquences, néanmoins ce sont finalement des trajets que le calcul et l'analyse exploitent à l'aide des trois indices ou valeurs attachés à chaque nœud, après y avoir rapporté, sous forme de proportions, le décompte fréquentiel par présence ou absence des unités de sens de l'analyse traditionnelle.

D'autre part, au niveau syntaxique de la construction scientifique d'un corpus, on aura reconnu que le graphe ANOVEP est un arbre binaire construit selon la règle P(E)=2^|E| des classifications dichotomiques [Barbut, 1969 ; Berge, 1973]. La signification d'un tel arbre est la suivante : coder un corpus en analyse de contenu, affirmons-nous par hypothèse, est la même chose que compléter un questionnaire arborescent. On doit donc partir, pour se représenter l'activité de coder un corpus à l'aide d'une feuille de codage, de l'ensemble (oui, non)^E de la classification dichotomique des réponses à sa propre question que réalise le codeur chaque fois qu'il a sélectionné une unité de sens pour lui attribuer, en lui fixant une place sur sa feuille de codage, sa place dans la grille. La structure conceptuelle de l'information ainsi procurée par la grille ANOVEP prend en conséquence la forme d'un arbre exponentiel de puissance deux, selon la formule P(E) =2^|E| d'un arbre de décision binaire (ou code de Fano-Shannon [Roubine, 1970]).

Finalement, au niveau sémantique de la construction d'un corpus, le graphe ANOVEP représente le thésaurus de l'analyste ou celui du gestionnaire. Par exemple, la figure 1 reproduit le graphe partiel de la première dimension d'un cadre d'analyse, intitulée "Modèles pédagogiques des organismes". Sous forme d'oppositions binaires à chaque niveau du graphe, on peut alors y retracer, depuis le sommet du graphe, les propositions suivantes : au niveau 0, "une situation pédagogique comporte un clément de contrôle (Q001) partage entre ceux qui l'organisent (Q002) et ceux qui le subissent (Q101)" ; au niveau 1, "ceux qui le subissent (Q101) le font surtout en tant que groupe (Q201 ) ou en tant qu'individus (Q202)" ; au niveau 2, "ces groupes qui le subissent proviennent de la population en général sans appartenance associative (Q301) ou font partie d'un ensemble organisé : association, mouvement, organismes, etc., (Q302)" ; quant à eux, "les individus (Q202) qui le subissent appartiennent à une famille, un quartier, bref un milieu (Q304)" ou, "mariés, chômeurs, fumeurs, etc., ils correspondent à une catégorie sociale (Q303)".

À ces trois niveaux de lecture du graphe ANOVEP, par ailleurs, correspondent les trois niveaux de la structuration canonique de la connaissance dans la conception d'un système expert d'après Ganascia [Ganascia, l985 ; Fournier.l988J. Je m'arrêterai au second, la syntaxe d'ANOVEP, afin de bien exposer la spécificité du modèle.

La syntaxe d'ANOVEP

La loi de structure P(E)=2^|E| du graphe ANOVEP est adoptée, en effet, à cause de sa parenté (isomorphisme) avec l'heuristique des choix dans les théories de la décision.

Cela n'est pas sans rai son. Dans la délibération qui marque un codage, en effet, la décision en question, celle dont il faut trouver à rendre compte ici, est celle du codeur. Dans une première étape, on supposera donc, conformément au calcul par ANOVEP du corpus sur un graphe arborescent, qu'on peut décrire un codage par la notion d'entropie. La notion désignera alors ici le nombre de choix nécessaire au codeur pour décider de la place d'un attribut quelconque du texte dans la feuille de codage.

Formellement, la démarche est la suivante.

L'une des interprétations de la notion d'entropie, en effet, est d'être la mesure, en bits, d'un questionnaire arborescent [123] [Ash,1976], c'est-à-dire la mesure du nombre moyen de questions binaires oui/non auxquelles on aura chaque fois répondu pour avoir obtenu la réponse, en l'occurrence ici avoir classifie une donnée. En statistiques, d'autre part, la formule

H = -∑p_ilogp_i (1)

de l'entropie de Shannon permet de mesurer, dans le cas de l'entropie d'une variable aléatoire, l'incertitude moyenne attachée à une variable dont on connaît la distribution [Fano, 1961 ; Guiasu et Theorodescu, 1971 ; Kantor, 1984 ; Press, Flannery et al., 1986]. Remarquons alors qu'en ce cas, la contrainte statistique se définit, pour notre propos, comme une sorte d'information préalable qui, pour les fins de l'analyse de contenu, serait connue du codeur.

Par exemple, dans l'analyse d'entropie de Darcy et Aigner, n'y aurait-il qu'une seule catégorie où classer le cas moyen, l'incertitude (donc la quantité de choix) est minimale [Darcy et Aigner, 1977]. Mais, à l'inverse, entropie et indépendance statistique étant de même sens, la contrainte, du point de vue du codeur, est maximale : le codeur est dans l'obligation de connaître l'existence de la catégorie, il ne peut pas la deviner. Le terme de contrainte statistique est alors ici synonyme de contrainte cognitive, et c'est l'information préalable qui se trouve à atteindre, à l'encontre de l'entropie ou quantité de choix, un maximum [Fournier, 1984, 1985b].

À l'opposé, plus est élevée la mesure du désordre d'une distribution, moins est grande la quantité d'information sur un cas moyen qu'apporte la distribution, et plus est grande en conséquence la quantité de choix dévolue au codeur. Celui-ci pourra se permettre alors d'être moins familier avec l'existence ou la définition des catégories ou de certaines d'entre elles, ou encore de les déduire voire de les inventer à mesure, dans une impulsion de subjectivité créatrice.

Appliquée à l'analyse de contenu, la notion d'entropie permet donc ainsi de définir, dans un premier temps [Fournier, 1984, 1985b], la contrainte statistique d'une distribution obtenue par décompte fréquentiel comme une sorte d'information préalable qui serait connue du codeur, plus précisément : la quantité d'information nécessaire pour classifier une donnée dans l'hypothèse que le codeur connaît la distribution, c'est-à-dire une fois le codage réalisé.

Mais, de cette façon, la notion traditionnelle d'entropie d'une variable fournit à ANOVEP un point de départ pour déterminer le rendement d'un codage, c'est-à-dire de l'action qui consiste à s'approprier le discours d'un sujet à travers un système de catégories en sélectionnant et classifiant, par jugement de présence ou d'absence, des unités de sens. Il suffit, par référence encore à la théorie de l'information, de définir initialement cette action comme un canal sans bruit. C'est la deuxième étape de la démarche.

La caractéristique d'ANOVEP, le coefficient MRC de Mesure du Rendement d'un Codage, provient en effet d'une application à l'analyse de contenu du premier théorème de Shannon sur le canal sans bruit.

Le coefficient MRC de Mesure
du Rendement d'un Codage

Dans le modèle du canal sans bruit de Shannon [Shannon et Weaver, 1975 ; Mathaï et Rathie, 1975], le coût de codage C est égal à l'entropie H pour une efficacité absolument optimale du code. On est sûr alors d'avoir le code binaire le plus économique. Or, peut-on faire remarquer, un tel cas peut être retenu ici, à titre de cas de figure en analyse de contenu, pour décrire une situation d'adéquation parfaite entre la définition du contenu des catégories et leur compréhension par le codeur à même un texte [Fournier, 1984 ; 1985b]. ANOVEP appelle "objectivité parfaite" ce cas de figure où il y a coïncidence idéale entre l'esprit des catégories et celui du codeur.

Dans la réalité cependant, on sait fort bien qu'il n'en va jamais ainsi. La formalisation d'un codage par ANOVEP fait donc intervenir la situation concrète du canal bruyant, fruit de l'interférence sémantique que représente, face à l'idéal, l'influence de l'inévitable part d'interprétation personnelle du texte par le codeur. Mais, encore là, on peut considérer cette situation concrète du canal bruyant comme une application de l'autre partie du théorème de Shannon. Selon cette seconde partie, le coût de codage C est supérieur à l'entropie H [Mathaï et Rathie, 1975]. Dès lors, à la limite [Fournier, 1984 ; 1985b] où se rencontre l'expression C-H =1, c'est-à-dire à la limite où l'entropie est nulle pour un coût de codage égal à l'unité, ANOVEP apercevra donc formellement le cas de figure de la "subjectivité parfaite", situation extrême où il ne vaut plus la peine de faire l'analyse du contenu, mais bien plutôt celle du codeur, là où le codeur, en somme, du point de vue des catégories, ne comprend rien à rien.

Formellement, l'expression de Shannon C ≥ H donne ainsi le coefficient MRC de Mesure du Rendement d'un Codage à chaque variable du cadre d'analyse (ou à chaque nœud de niveau n-1 du graphe ) par la formule [Fournier, 1984 ; 1985b] de l'indice S :

où le rang (1, 2, 3,..., n.) des sommets est égal à n.

Interprétation du coefficient MRC

Sur l'intervalle fermé [0,1], l'indice S varie entre les deux cas de figure de l"'objectivité parfaite" et de la "subjectivité parfaite".

Ainsi dans ANOVEP un codage de S = 0,09 bits, par exemple, sera réputé plus conforme aux significations de la grille, donc plus "objectif, qu'un codage où S = 0,28 bits, codage moins conforme aux significations de la grille et dit, pour cette raison, plus "subjectif.

À la figure 1, par exemple, on peut interpréter ainsi la teneur en "objectivité" du codage ayant respectivement construit les variables Q201 et Q202. La valeur numérique Q de la variable aléatoire Q202, seconde variable, serait, en effet, le produit d'un codage moins "objectif (S = 0,41) que le nombre Q de la première (S = 0,18).

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D'une telle information, on peut tirer alors quelque conclusion utile quant au rendement du système de catégories ou quant à celui du codage. On n'a qu'à se rappeler les propositions dont les variables Q201 et Q202 tiennent la place. On pourrait alors avancer, par exemple, qu'il est plus difficile pour le codeur de décider au texte des individus apparaissant isolés en situation pédagogique (Q202) que de ceux qui ne le semblent pas. Ce que traduirait une teneur en "subjectivité" plus élevée de la variable Q202. Ou encore, on pourrait imaginer, le concept de catégorie sociale étant plus abstrait que celui de groupe, que la catégorisation sociale des personnes (Q202) est plus difficile à décider sur la base du texte que leur appartenance à des groupes. Dans le premier cas, la conclusion porte sur la qualité d'un système de catégories, dans l'autre sur la qualité de la formation dispensée au codeur.

On pourrait trouver et discuter d'autres exemples. Celui-ci suffit cependant à illustrer comment manipuler le coefficient MRC de mesure du rendement des catégories en analyse de contenu, depuis les valeurs données de l'indice S. Pour autant, on vient de décrire un premier emploi analytique du coefficient, à savoir son utilisation pour pondérer des classes d'équivalence selon leur valeur d'objectivité dans le cas de variables de même niveau [Fournier, 1984 ; 1985b].

Mais on peut aussi pondérer une liste de variables qu'on se propose d'exploiter dans la production d'un rapport d'analyse [Fournier, 1990a], y compris, variante intéressante, les dimensions d'un cadre conceptuel [Fournier, 1989], puisque chacune est le sommet d'un graphe.

D'autre part, on peut également tirer profit, troisième emploi, de la valeur de l'indice S en l'intégrant au nombre des critères analytiques servant à décrire un corpus. Par exemple, dans le logiciel MODEPAS [Fournier et Saucier, 1989], l'indice S non seulement s'utilise dans des tableaux croisés, mais aussi, comme on l'a signalé précédemment, à titre de critère dans l'algorithme de pondération des simulations.

C'est de cette dernière application, au reste, qu'il y a lieu de s'autoriser pour proposer [Fournier, 1989], quatrième emploi, de faire servir le coefficient MRC à fixer un degré de certitude dans un moteur d'inférence : au lieu de prendre la probabilité ordinaire ou la probabilité bayesienne, on pourrait théoriquement, en effet, prendre la valeur S comme facteur de certitude.

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Ce qui nous ramène à notre point de départ, l'implantation d'ANOVEP en gestion.

L'IMPLANTATION D'ANOVEP
EN GESTION

Pour l'heure, les fonctions d'ANOVEP en gestion sont celles que le modèle assume dans le logiciel MODEPAS, ce dernier ayant été conçu comme une base de connaissances pour la classification des organismes clients et l'évaluation du programme de soutien à l'éducation populaire autonome PSEPA.

Au nombre de six, les fonctions principales d'ANOVEP introduites à ce jour dans le processus de décision par ce truchement permettent donc au gestionnaire exploitant MODEPAS :

1) de disposer de portraits de situation quant à l'orientation d'un programme "mou" selon les champs d'activité, les régions, les clientèles, etc. ;

2) d'obtenir des définitions plus précises des pratiques ou activités subventionnées ;

3) de se donner une vision de l'évolution du programme dans le temps, notamment en se dotant d'un système d'indicateurs qualitatifs ;

4) de procéder par simulation pour évaluer les propositions qu'on peut faire sur les orientations du programme et sur les processus de son fonctionnement ;

5) de répondre aux demandes ponctuelles de renseignements à l'aide des données qualitatives adéquates ;

6) de favoriser la communication entres les partenaires, administrateurs et administrés, par la mise en commun d'un système de renseignements qualitatifs standardisés.

Idéalement, ce sont toutes là des fonctions qui devraient graduellement s'intégrer aux opérations de gestion d'un programme de financement. Mais, en ce qui regarde le programme public où fut expérimenté le modèle, je ne suis pas posté dans la situation de m'autoriser à présupposer, de ce point de vue, les directions de développement d'ANOVEP.

Cependant, me plaçant sur le plan scientifique qui est ici le mien, j'indiquerai simplement, en guise de conclusion, deux avenues de réflexion : l'une, d'ordre épistémologique, l'autre, de l'ordre de la sociologie des organisations.

Développements logico-mathématiques d'ANOVEP

En direction de l'analyse de contenu, on peut prévoir en effet que cette implantation du modèle aura mis le chercheur en état de poursuivre et d'explorer, sous trois chefs en particulier, la mise au point logico-mathématique d'ANOVEP, soit : 1) d'employer le modèle comme technique de modification des catégories à partir de la méthode typologique ou de l'analyse multivariée [Alker, 1965 ; Boudon, 1967] offertes à l'évaluateur de programme ou au gestionnaire ; 2) de spécifier les moyens de trouver le meilleur arbre de classification pour un thésaurus ou une grille sur graphe ANOVEP et, par exemple, de distinguer au passage le lien du graphe avec la mathématique des arbres binaires de classification [Breiman, Friedman et al., 1984] ; 3) d'avancer l'analyse de la fonction du nombre Q trouvé au codage.

J'ajoute à ce programme une quatrième et importante direction : établir les paramètres de l'emploi du coefficient MRC comme facteur de certitude dans un environnement de système expert.

Développements administratifs d'ANOVEP

D'autre part, du côté de l'exploitation d'une base de connaissances produite avec ANOVEP, un aspect constitutif du programme public pour lequel fut commandé MODEPAS, doit-on remarquer, est l'existence d'une interaction continue entre les responsables de la gestion du programme et les organismes clients.

De ce point de vue, en reliant l'analyse de contenu au champ des organisations, on peut en tirer la proposition générale qu'une administration - sans parler des administrés [Ripoche, 1979] - peut avoir intérêt à retourner à ses partenaires, sous la forme de bilans, portraits de situation, rapports d'évaluation, etc., une partie plus ou moins grande des résultats de l'analyse de contenu du discours que les organismes clients tiennent sur leur réalité.

En un tel cas, l'ouverture, déjà signalée, d'ANOVEP sur le sujet du discours, par exemple dans la possibilité de modifier les catégories, peut devenir un atout ponctuel non négligeable. Sur le plan stratégique en effet, on se place alors d'emblée dans une situation où l'interaction, si on le désire ou s'il en est ainsi recommandé, peut être introduite dans le système d'analyse au départ, c'est-à-dire dès le moment où, par exemple à la cueillette des données, à la définition des catégories, etc., on choisit de construire et utiliser la base de données.

Dans ce contexte, rien dans la structure d'ANOVEP ne s'oppose à ce que le modèle soit utilisé comme l'élément de base d'une interaction continue à travers l'exploitation ou la gestion d'un système d'analyse de contenu à données valides. Bien plutôt, il n'est pas exclu de penser qu'employés dans un environnement de système expert, ANOVEP et le coefficient MRC, puisqu'ils respectent le recours à un codeur humain, ne puissent alors apparaître comme un moyen bureautique relativement concret d'expérimenter l'application de l'informatique cognitive à la relation État citoyen.

Références

ALKER, H.R., 1965. Mathematics and Politics. New York : Macmillan.

ASH, R., 1976. Information Theory. New York : John Wiley and Sons.

BARBUT, M., 1969. Mathématiques des sciences humaines. Paris : Presses Universitaires de France.

BERGE, C, 1973. Graphes et hypergraphes. Paris : Dunod.

BETTMAN, J. R., 1979. An Information Processing Theory of Consumer Choice. Reading : Addison-Wesley.

BOUDON, R., 1967. L'Analyse mathématique des faits sociaux. Paris : Plon.

BREIMAN, L., FRIEDMAN, J. H., OLSHEN, R. A. et STONE, C J., 1984. Classification and Regression Trees. Belmont : Wadsworth International Group.

[126]

COBB. L.. et THRALL. R. M., 1981. Mathematical Frontiers of the Social and Policy Sciences. Boulder : Westview Press.

DARCY, R., et AIGNER, H., 1977. "Entropy Analysis Technique". Journal of Marketing Research, août, 416-419.

FANO, R. M., 1961. Transmission of Information. New York : John Wiley and Sons et MIT Press.

FOURNIER. R.. 1983. Analyse de contenu des demandes reçues au programme d'aide aux organismes volontaires d'éducation populaire en 1981-82 et en 1982-83. 1. l’Outil d'analyse. Ministère de l'Éducation du Québec.

FOURNIER, R., 1984. Une mesure de rendement du codage en analyse de contenu : l'indice MRC. Ministère de l'Éducation du Québec.

FOURNIER, R., 1985a. L’État interventionniste : l'évaluation qualitative. L'analyse de contenu au seuil d'une nouvelle pratique. Université du Québec. Communications. Études, no. 19.

FOURNIER, R., 1985b. Construction d'un modèle pour l'emploi de l'analyse de contenu à codeur unique en évaluation de programme. Thèse de maîtrise, Université Laval.

FOURNIER, R., 1985c. Modèle systémique d'évaluation du projet d'éducation permanente. Ministère de l'Éducation du Québec.

FOURNIER, R., 1988a. La modélisation du savoir social : le cas du biais en analyse de contenu. Projet de thèse de doctorat. Université Laval.

FOURNIER, R., 1988b. "Schématisation et représentation des connaissances en analyse de contenu appliquée à l'information de gestion", in TURMEL, A.,(Ed.). Sociologie et intelligence artificielle. Laboratoire de recherches sociologiques, Département de sociologie, Université Laval.

FOURNIER, R., 1989. "Représentation des connaissances et gestion de l'incertitude en analyse de contenu à codeur humain : le modèle ANOVEP". Informatique cognitive des organisations. Textes du Colloque ICO 89 réunis par B. MOULIN et G. SIMIAN. Limonest : l'Interdisciplinaire Informatique.

FOURNIER, R., 1990a. Bilan descriptif des réalisations du programme de soutien à l'éducation populaire autonome en 1988-1989. Document administratif. Ministère de l'Éducation du Québec.

FOURNIER, R., 1990b. MODEPAS. Manuel de l'usager pour Macintosh et PC/Compatibles. Ministère de l'Éducation du Québec.

FOURNIER, R., et SAUCIER, M., 1989. MODEPAS. Logiciel d'exploitation de données textuelles en évaluation de programme. Ministère de l'Éducation du Québec.

FRAISSE, P. 1968. Manuel de psychologie expérimentale. Paris : Presses Universitaires de France.

FREEMAN, H.E., et ROSSI, P.H., 1982. Evaluation. A Systematic Approach. Newbury Park : Sage Publications.

GANASCIA, J.-G., 1985. "La conception des systèmes experts", La Recherche. 170, pp. 1142-1151.

GUIASU, S., et THEODORESCU, R., 1971. Incertitude et information. Québec : Les Presses de l'Université Laval.

GOUVERNEMENT DU CANADA. 1981. Principes pour l'évaluation des programmes par les ministère et organismes fédéraux. Ottawa : Ministre des Approvisionnements et services.

HOLSTI, O.R., 1969. Content Analysis for the Social Sciences and Humanities. Reading : Addison-Wesley.

HURTUBISE. R., 1976. Informatique et information. Montréal : Les Éditions Agence d'Arc.

KANTOR, P.B., 1984. "Maximum entropy and the optimal design of automated information retrieval Systems", Information Technology. 3 (2), 88-94.

LEFEBVRE, H. 1977. De l'État. 3. Le mode de production étatique. Paris : Union Générale d'Éditions.

LÉVI-STRAUSS, C, 1960. "Introduction à l'œuvre de Marcel Mauss", in MAUSS, M., Sociologie et anthropologie. Paris : Presses Universitaires de France. URL.

MATHAI, A.M., et RATHIE, P.N., 1975. Basic Concepts in Information Theory and Statistics. New York : John Wiley and Sons.

POULIN, F., et TRUDEAU, G., 1982. Les conditions de productivité des délégations du Québec à l'étranger. Québec : École nationale d'administration publique.

PRESS, W.H., FLANNERY, B. R., TEUKOLSKY, S. A., et VETTERLING, W. T., 1986. Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing.Cambridge : Cambridge Univcrsity Press.

QUASTLER, H., 1955. Information Theory in Psychology. Glencoe : The Free Press.

RIPOCHE, P., 1979. "L'individu et le système administratif", in AFCET (Association française pour la cybernétique économique et technique), Petits groupes et grands systèmes. Paris : Éditions homme et techniques.

ROUBINE. E., 1970. Théorie de l'information. Paris : Masson et Cie.

SHANNON, C. E., et WEAVER, W., 1975. Théorie mathématique de la communication. Paris : Retz-C.B.P.L.

SZANIAWSKI, K., 1975. "Analyse formelle et concepts évaluatifs". Revue internationale de sciences sociales. 27 (3).

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Note biographique

Richard Fournier est sociologue, spécialisé dans l'analyse de la communication, membre du Comité scientifique provisoire du GIRICO. A travaillé comme animateur et journaliste de radio, journaliste de télévision, et agi comme conseiller ou gestionnaire en communications auprès de divers organismes québécois d'éducation et de services publics. Depuis 1981, il est agent de recherche au Gouvernement du Québec. Ses intérêts de recherche vont à la recherche évaluative, à l'exploitation des connaissances dans les organisations et à l'application des systèmes experts à la relation État citoyen. Il rédige actuellement une thèse de doctorat (Université Laval) sur la modélisation du savoir social. Membre du GIRICO depuis 1986, il a été président organisateur du premier symposium (1988) sur Les Systèmes experts et les Affaires. Il est présentement responsable du dossier de la gestion des bénéfices au Bureau de la coordination générale de la refonte des systèmes du Ministère de la Main-d’œuvre, de la Sécurité du revenu et de la Formation professionnelle du Québec.