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Les origines statisticiennes de l’économie des conventions : réflexivité et expertise

Statisticians and the Birth of the Economics of Conventions: Reflexivity vs Quantified Knowledge
Alain Desrosières
p. 299-319

Résumés

Le courant économique hétérodoxe de « l'économie des conventions » est apparu en France dans les années 1980. Parmi les six auteurs à son origine, quatre avaient une formation de statisticien et travaillaient à l'Institut national de statistique. Pourtant les recherches nombreuses et fécondes menées à partir de ce nouveau paradigme ont peu utilisé les méthodes quantitatives (notamment l’économétrie) qui sont à l’honneur en économie orthodoxe, ou dans d’autres courants hétérodoxes, comme l’école de la régulation. L’interprétation de ce paradoxe incite à resituer ce moment dans une histoire plus longue de l’économie et des sciences sociales. Nous y voyons un épisode d’une bifurcation de celles-ci, qui a eu lieu à partir des années 1980, et a entraîné un profond changement du statut scientifique et politique des techniques quantitatives. L’examen de ce moment conduit à soulever la question des relations subtiles entre, d’une part, un souci de réflexivité, et d’autre part, une demande d’expertise adressée à la science économique.

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Texte intégral

  • 1 Cet article ne vise pas à reconstituer la genèse de l’économie des conventions dans toutes ses dime (...)

1Deux courants hétérodoxes de la science économique sont apparus en France dans les années 1970 et 1980 : l’école de la régulation et l’économie des conventions. L’un et l’autre impliquaient des chercheurs ayant une formation d’ingénieur, à forte composante mathématique. Pourtant ils ont différé par leurs usages des méthodes statistiques et économétriques, peu importants chez les conventionnalistes. Le courant de recherche de l’économie des conventions a été lancé en mars 1989 par un numéro de la Revue économique. Six auteurs ont collaboré à ce manifeste pour une nouvelle approche de la science économique. Or il se trouve que quatre d’entre eux ont une formation de statisticien. Ils se sont connus et ont travaillé ensemble à l’Institut national de statistique et des études économiques (INSEE), du milieu des années 1970 à celui des années 1980 : François Eymard-Duvernay, André Orléan, Robert Salais et Laurent Thévenot. Seuls Jean-Pierre Dupuy et Olivier Favereau n’ont pas eu de lien avec l’INSEE. Or les recherches nombreuses et fécondes menées ensuite à partir de ce nouveau paradigme ont peu utilisé les méthodes quantitatives (notamment l’économétrie) qui sont à l’honneur en économie orthodoxe, ou dans d’autres courants hétérodoxes, comme l’école de la régulation. L’interprétation de cet apparent paradoxe incite à resituer ce moment dans une histoire plus longue de l’économie et des sciences sociales. Nous y voyons un épisode d’une bifurcation de celles-ci, qui a eu lieu à partir des années 1980, et a entraîné un profond changement du statut scientifique et politique des techniques quantitatives. L’examen de ce moment conduit notamment à soulever la question des relations subtiles entre, d’une part, un souci de réflexivité, et d’autre part, une demande d’expertise adressée à la science économique. Du fait de la tradition spécifiquement française des corps d’ingénieurs, quelques membres de l’INSEE ont joué, entre les années 1960 et 1980, un rôle bien particulier, surprenant du point de vue du monde anglophone, dans cet épisode de l’histoire des sciences sociales1.

2Créé en 1946, l’INSEE a eu d’emblée, à la différence de ses homologues d’autres pays, pour vocation de ne pas être seulement un institut de statistique stricto sensu, mais aussi un producteur d’études économiques (le « EE » du sigle). Ses cadres, les « administrateurs de l’INSEE », formés dans une « grande école » (au sens français), l’Ecole nationale de la statistique et de l’administration économique (ENSAE), reçoivent une formation de haut niveau en statistique et en probabilité, mais aussi en économie, en économétrie, et un peu en sociologie. Dès les années 1950, l’économiste Edmond Malinvaud (futur Directeur de l’INSEE de 1974 à 1987) a importé en France et enseigné à l’ENSAE l’économétrie de la Cowles Commission américaine, où il a séjourné en 1950. De même les premiers enseignements de l’économie mathématique issue de Walras et Pareto n’ont pas été assurés à l’Université, mais l’ont été à l’Ecole des mines par un ingénieur du Corps des mines, Maurice Allais. Cet enseignement était suivi par les étudiants de l’ENSAE. Dans ces mêmes années 1950 et 1960, deux grands outils nouveaux ont été développés dans les institutions statistiques : la comptabilité nationale et les enquêtes socio-économiques par sondage. C’était une période de croissance économique et de grand optimisme sur les potentialités des sciences sociales, notamment quantitatives, pour accompagner ce progrès.

3Ces sciences étaient en effet devenues quantitatives depuis les années 1930 et 1940, selon des modalités diverses. Une économétrie très mathématisée et marquée par les probabilités et la statistique inférentielle était née aux Etats-Unis au tournant des années 1940, avec le Norvégien Trygve Haavelmo, et les Néerlandais Jan Tinbergen et Tjalling Koopmans (Armatte 1995). Elle a été utilisée d’abord dans le cadre de modèles macroéconométriques keynésiens. Puis une sociologie empirique quantitative a été promue aux USA par Paul Lazarsfeld, et développée en France après 1945, plus à l’INSEE ou à l’Institut national d’études démographiques (INED) que dans des laboratoires universitaires. Enfin l’histoire de « l’Ecole des Annales » était devenue elle aussi quantitative (ou « sérielle »), sous l’influence de François Simiand, d’Ernest Labrousse, et même de François Furet (qui changera ensuite d’orientation après la bifurcation des années 1980).

  • 2 Le livre de François Fourquet (1980) Les comptes de la puissance. Histoire de la comptabilité natio (...)

4Les jeunes économistes-statisticiens formés à l’ENSAE dans les années 1960 et au début des années 1970 étaient soumis à des influences contradictoires. D’une part l’optimisme quantificateur et scientiste accompagnait les derniers feux d’une société en forte croissance et connaissant un faible chômage2. D’autre part, des ferments de contestation agitaient une jeunesse très politisée, à la suite de la guerre d’Algérie (terminée en 1962) et de mai 1968. Le marxisme était encore très influent. En 1965, une « Union des étudiants communistes » (elle-même divisée en multiples sous-tendances) était très active dans le monde étudiant, et notamment à l’ENSAE. Les premiers économistes régulationnistes (dont Michel Aglietta, lui aussi formé à l’ENSAE et membre quelques temps de l’INSEE) ont été marqués par cette « contre-formation » d’inspiration marxiste. Par ailleurs, le jeune sociologue Pierre Bourdieu, qui avait rencontré des statisticiens de l’INSEE en Algérie dans les dernières années de la guerre, avait entamé une coopération avec eux, qui durera jusqu’aux années 1980. Il a enseigné quelques temps à l’ENSAE, entre 1963 et 1966. Il y avait introduit un souci de réflexivité sur les pratiques statistiques, premier germe (parmi d’autres) des questions qui conduiront à l’économie des conventions.

5Cette idée de réflexivité va se traduire notamment de plusieurs façons. D’abord, dans les années 1970, l’historicisation des catégories et des enquêtes statistiques attirait l’attention sur les relations réciproques (souvent mal perçues dans l’optique strictement positiviste et scientiste alors dominante), entre la structure de ces outils statistiques et les mondes sociaux dans lesquels ils sont mis en œuvre, et auxquels ils fournissent des arguments. Puis, un peu plus tard, au début des années 1980, une attention tout particulière portée aux opérations de catégorisation sociale et de codage statistique constituera un prélude majeur à l’économie des conventions. Enfin, en 1984, des recherches menées à l’INSEE sur les outils de gestion, les règles et les conventions structurant les marchés du travail (négociations, qualification, relations salariales) seront la matrice dont émergera directement l’économie des conventions (Salais et Thévenot 1986). Mais dans ce cas, la réflexion sur l’activité de quantification en tant que telle ne sera plus centrale. Reprenons ces trois moments, en observant que, dans les trois cas, était présente, implicitement ou explicitement, une humeur critique par rapport à la conception des sciences sociales qui prédominait à la période précédente.

1. Historicisation des catégories et attention aux procédures de codage

6La première étape du recul réflexif par rapport aux outils statistiques, suggéré par Bourdieu, a résulté de la mise en évidence de ce que les nomenclatures utilisées par les statistiques publiques évoluent et sont des produits de l’histoire. Un travail pionnier avait été mené en 1971 par Bernard Guibert, Jean Laganier et Michel Volle sur l’histoire des nomenclatures des branches de l’industrie, utilisées en France dans les enquêtes et les recensements depuis le 18ème siècle. Ils montraient que ces découpages avaient beaucoup changé, en prenant appui successivement sur les matières premières, sur les techniques de production, puis sur les usages des produits. Ce constat que l’outil, auparavant perçu comme « neutre et objectif », était lié à un contexte d’usage politique et social, ouvrit la voie à une série d’autres recherches historiques, sur les enquêtes industrielles (Volle 1982), sur les nomenclatures socioprofessionnelles (Desrosières 1977 ; 1993), sur le chômage (Salais, Baverez, Reynaud 1986), sur les enquêtes de mobilité sociale (Thévenot 1990). En 1976, un colloque est organisé par l’INSEE à Vaucresson avec des historiens adeptes de « l’histoire sérielle », sur le thème « Pour une histoire de la statistique ».

  • 3 L’historien François Furet, naguère actif partisan de l’histoire quantitative, exprimait ce tournan (...)

7Un curieux chassé-croisé se produit alors : les historiens sont surtout demandeurs de sources et de « séries longues », tandis que les statisticiens les poussent à historiciser ces mêmes sources, en leur posant d’autres questions que celles qui conduisent à l’analyse statistique des séries et des tableaux de chiffres. Il est vrai que la classique et vénérable « critique des sources », base de leur pratique professionnelle, les avait préparés à ce changement de regard. Mais le but n’était plus le même : il s’agissait de regarder la production des statistiques comme une pratique sociale intéressante en elle-même, et non plus seulement comme une « source » pouvant comporter de fâcheuses « ruptures de continuité des séries ». Ce colloque conduisit à la publication par l’INSEE, en 1977 et 1987, de deux volumes portant le titre, Pour une histoire de la statistique, regroupant les études des historiens et des statisticiens. Plus tard, à partir des années 1980, la prééminence des méthodes quantitatives en histoire diminuera Cette réorientation sera par exemple un des éléments du « tournant critique » annoncé en 1988 par la revue des Annales Ce « tournant » est un aspect de la bifurcation évoquée ci-dessus. De façon très résumée, il s’agissait de passer d’une histoire centrée sur l’idée de « longue durée », inspirée par les pères fondateurs de l’école des Annales, Marc Bloch et Lucien Febvre, souvent quantitative, plus sociale et économique que politique, plutôt structuraliste, parfois d’inspiration marxiste, à une autre plus marquée par les théories de l’action et les « nouvelles » sciences sociales pragmatiques, et surtout plus réflexive, et moins quantitative3.

8L’examen minutieux des procédures de catégorisation et de codage a été mené à l’INSEE, au début des années 1980, à l’occasion d’une révision de la nomenclature des catégories socioprofessionnelles (CSP), construites par Jean Porte au début des années 1950 et utilisées dans les recensements de population et dans les enquêtes par sondage depuis cette époque (Desrosières et Thévenot 1988). En s’inspirant des recherches sur les taxinomies menées dans d’autres disciplines, il apparut que deux grandes méthodes de catégorisation étaient de fait à l’œuvre dans les CSP de Porte : la méthode « critérielle », basée sur des critères logiques généraux, et la méthode « par typicité » fondée sur des ressemblances de proche en proche autour de « cas typiques » (Rosch et Lloyd 1978). Luc Boltanski, un sociologue ancien proche collaborateur de Bourdieu, et Laurent Thévenot, un statisticien de l’INSEE, effectuèrent une série de recherches empiriques sur les façons dont les acteurs sociaux procèdent, au quotidien, à des opérations de taxinomie sociale (Boltanski et Thévenot 1983). La nomenclature des CSP, utilisée non seulement par l’INSEE, mais aussi par de nombreux chercheurs en sciences sociales et par des bureaux d’étude et de marketing privés, apparaissait à certains comme hétéroclite, juxtaposant de façon en apparence désordonnée, des critères et des façons de coder et de classer très différentes. Cette critique était formulée notamment par des théoriciens marxistes ou par des économistes néo-classiques, qui souhaitaient « un critère simple » de classification sociale ou économique.

  • 4 Alors que par exemple, à la même époque, Michel Foucault ou a fortiori Louis Althusser, deux auteur (...)

9C’est précisément de cette diversité et cette pluralité, qui agaçaient les théoriciens, qu’émergea une interrogation plus générale sur, d’une part, la multiplicité des conventions d’équivalence qui sous-tendent les procédures de catégorisation, et d’autre part, les hésitations éventuelles des acteurs au moment où ils ont à classer des personnes, et les jugements nécessaires pour en sortir. Thévenot (1983) décrivit cette phase dans un article, « L‘économie du codage social », qui préfigurait celui de 1986 sur les investissements de formes. Cette interrogation s’appuyait aussi sur des travaux antérieurs de Boltanski sur Les cadres (1982) et sur les « jugements de normalité » de lettres de dénonciation reçues par le quotidien Le Monde (Boltanski, Darré, Schiltz 1984). Leurs analyses systématiques de cette multiplicité, de ces hésitations et de ces jugements conduisirent Boltanski et Thévenot à la vaste construction des « économies de la grandeur » (1991), qui constitue un des textes de référence de l’économie des conventions. Celle-ci se trouve ainsi en partie tributaire de recherches menées en sociologie dans la suite des travaux inspirés à l’origine par Bourdieu. Bien que ces recherches aient été conçues en se distinguant, et même en s’opposant à la démarche de Bourdieu, il est clair que celle-ci était bien connue et très présente dans la tête de ces auteurs4.

2. 1984 : les premiers pas de l’économie des conventions

10Deux courants hétérodoxes de l’économie française prennent forme au tournant des années 1980 : d’abord l’école de la régulation, issue des travaux pionniers de Michel Aglietta, Robert Boyer, Alain Lipietz et Bruno Théret, puis l’économie des conventions, dont il est question ici. Sur les dix auteurs cités, à l’origine de l’un ou l’autre de ces deux courants, neuf proviennent d’écoles d’ingénieurs, plutôt que du monde universitaire : Aglietta (X et ENSAE), Boyer (X et Ponts), Dupuy (X et Mines), Eymard-Duvernay (Université et ENSAE), Lipietz (X et Ponts), André Orléan (X et ENSAE), Salais (X et ENSAE), Théret (Ecole Centrale), Thévenot (X et ENSAE). Seul Olivier Favereau a une formation purement universitaire d’agrégé de sciences économiques. Ils ont une formation mathématique et statistique de haut niveau. Parmi eux, les régulationnistes ont développé une théorisation macroéconomique et macrohistorique, à l’origine d’inspiration en partie marxiste et keynésienne, fondée sur les notions de régime d’accumulation et de rapport salarial. Ils ont eu, depuis les années 1970, une expérience de la modélisation macroéconométrique (Boyer 2004).

11Les conventionnalistes, en revanche ont pris à bras le corps une remise en question des principes de base de la « théorie standard » de la microéconomie néo-classique, en ajoutant à la notion usuelle de convention une dimension « interprétative », en partie issue des analyses des hésitations du codage statistique. Régulationnistes et conventionnalistes ont les mêmes adversaires, les tenants de la théorie néo-classique standard ahistorique. Mais ils critiquent celle-ci à partir de points de vue différents sinon complémentaires. Ils se connaissent bien, se rencontrent souvent et s’invitent dans leurs colloques respectifs. Ainsi Robert Boyer a notamment participé activement au colloque sur « Les outils de gestion du travail », organisé à l’INSEE en novembre 1984 par François Eymard-Duvernay, Robert Salais et Laurent Thévenot, qui a constitué un premier pas de l’économie des conventions (même si cette expression n’était pas encore employée). Les actes de ce colloque ont été publiés à l’INSEE par Salais et Thévenot en 1986 sous le titre : Le travail. Marchés, règles, conventions (ci-dessous : TMRC). Vingt ans plus tard, en décembre 2003, un autre colloque réunissait des économistes des deux courants hétérodoxes (Eymard-Duvernay 2006).

12Une idée fondatrice de l’économie des conventions a été la pluralité des logiques d’entreprise, non réductibles à un seul objectif. Dès 1982, Eymard-Duvernay avait fait apparaître celles-ci dans une étude pionnière sur l’industrie horlogère, intitulée « Cohérence de la branche et diversité des entreprises » (Bony et Eymard-Duvernay 1982). Une analyse statistique des structures des emplois et des bilans des entreprises de l’horlogerie, complétée par une enquête de terrain, montrait la diversité, tant des formes de leurs gestions que des qualités de leurs produits. Ceci introduisait une tension dans la notion même de branche. Cette idée, étrangère à l’économie d’entreprise traditionnelle, allait être une des origines de l’économie des conventions. L’universitaire Olivier Favereau avait alors fait un lien avec les travaux du sociologue Harrison White, ce qui avait été l’occasion de la première connexion entre Favereau et les statisticiens-chercheurs de l’INSEE.

13La relecture de TMRC, plus de 25 ans après le colloque sur Les outils de gestion du travail, montre le contexte de la naissance de l’économie des conventions, à la rencontre de statisticiens et d’économistes du travail et de l’emploi (Olivier Favereau), tous intéressés par une réflexion critique fine sur les outils qu’on leur avait enseignés : pour les uns, la quantification comme critère de factualité et de reflet d’un réel indépendant des conditions de son enregistrement, et pour les autres, la théorie néo-classique standard appliquée au travail. Si le second objectif a été à l’origine de travaux importants dans l’histoire ultérieure de l’économie des conventions, cela a été moins vrai pour l’étude des usages sociaux de la quantification (en regroupant sous ce mot la statistique, la comptabilité d’entreprise et la comptabilité nationale). Or plusieurs textes de TMRC pointent implicitement une critique de la statistique telle qu’elle était alors pratiquée, notamment à partir du texte pionnier d’Eymard-Duvernay et Thévenot sur « Les investissements de forme : leurs usages pour la main d’œuvre », publié comme note de la division Emploi de l’INSEE en août 1983, et à l’origine de l’article sur les investissements de forme publié par Thévenot en 1986.

14Ce texte, écrit dans le contexte de la réflexion sur les outils statistiques utilisés par l’INSEE pour analyser le travail et l’emploi, mettait l’accent sur l’importance de l’investissement coûteux que constituent la mise en forme et la codification des catégories, tout à la fois cognitives et sociales, inventées, négociées et utilisées pour la gestion de la main d’œuvre. Or cette codification a des conséquences directes sur les sources (enquêtes et fichiers administratifs) et les catégories utilisées par les analyses statistiques du travail et de l’emploi. L’intuition originale de cette note INSEE avait été de rapprocher la notion économique d’investissement (notamment à partir de l’examen des réorganisations tayloriennes des entreprises), et celle de forme, issue d’une toute autre tradition, celle de la philosophie de la connaissance. Une des origines de cette intuition de Thévenot avait été son travail antérieur sur la nomenclature des catégories socioprofessionnelles utilisée par les statisticiens, les sociologues, les démographes et (un peu moins) les économistes. Or ce texte de 1983 était déjà bien connu et mis en œuvre par les participants au colloque de novembre 1984 sur les outils de gestion du travail. Donnons-en quelques exemples, à partir des textes publiés en 1986 dans TMRC.

3. La circularité des conventions et des mises en forme statistiques

15Bénédicte Reynaud montrait que les négociations des conventions collectives induisent un certain type de codification du travail, en sélectionnant certains objets pertinents au détriment d’autres, et cela de façon différente selon les branches. Ensuite, les enquêtes statistiques décrivant les relations salariales portant sur des variables et des découpages issus de ces conventions collectives, « redécouvrent » ainsi les modèles de gestion que celles-ci ont auparavant organisées. Dans la même perspective, Pierre Rivard observait que le fait d’utiliser de telles codifications socialement construites conduit à élaborer un schéma explicatif qui sera auto-validé par les données recueillies, elles-mêmes issues des modèles constitutifs de ces codifications, ce schéma risquant ainsi d’être fort partiel. De même, Joëlle Affichard analysait les négociations d’homologation des diplômes de l’enseignement technologique délivrés par des formateurs, privés ou publics, extérieurs au Ministère de l’Education Nationale. Elle montrait ainsi que la quantification du « niveau de diplôme », très utilisée en sociologie de l’éducation et de la formation, dépend de processus sociaux complexes de reconnaissance des équivalences entre des diplômes délivrés par des filières très différentes.

16La mise au jour de cet effet de miroir entre les pratiques sociales, les codifications conventionnelles et les représentations statistiques, est caractéristique de l’approche conventionnaliste de l’enquête statistique dans les années 1980. Même si elle ne visait pas à disqualifier l’enquête, mais plutôt à en éclairer les limites en termes de production de connaissance neuve, elle contribuait de fait à affaiblir, sinon à désenchanter, la vision empiriste naïve. Ceci éclaire l’éloignement ultérieur des économistes conventionnalistes par rapport à un usage systématique (et souvent aveugle à ces problèmes) de la quantification, telle qu’elle était pratiquée par d’autres courants, hétérodoxes et a fortiori orthodoxes. Cette difficulté est au cœur des questions récurrentes soulevées par l’interprétation des résultats des enquêtes, et, a fortiori, des sources administratives, comme par exemple celles du chômage ou de la délinquance (Desrosières 2005). Elle peut conduire à une orientation de recherche de sociologie de la quantification, qui prend pour objet la circularité de l’action et de la représentation, notamment (mais non uniquement) statistique. Ces recherches visent l’ensemble des opérations de construction et d’usage des outils statistiques, non plus dans la perspective de « refléter la réalité », mais plutôt en termes de production et de renforcement de certains effets de réalité, au détriment d’autres, à des fins spécifiques en termes d’action, et non plus d’une connaissance indépendante de ses usages (Desrosières 1993, 2008a et 2008b). C’est ce que suggérait implicitement le texte sur les investissements de forme, qui résultait d’une réflexion sur les coûts et les conséquences de la cristallisation des catégories statistiques.

17Cette voie de recherche sera empruntée par exemple, beaucoup plus tard, par Salais. Celui-ci a décrit les indicateurs de la « Méthode ouverte de coordination » (MOC), promue par l’Union européenne pour harmoniser à la fois les politiques sociales des Etats membres et les outils statistiques visant à évaluer les effets de ces politiques, et à les comparer par la méthode du benchmarking (Salais 2004 ; Bruno 2008). Il a aussi analysé les effets pervers des indicateurs visant à piloter les politiques publiques par la performance (Salais 2010). Par ailleurs, une recherche historique menée par Laurent Thévenot et Olivier Monso (2009) sur les transformations des enquêtes statistiques sur la mobilité professionnelle et sociale, a fait suite à une recherche analogue menée trente ans plus tôt dans les années 1970 (Thévenot 1990). Il en ressort une incommensurabilité entre des enquêtes effectuées à quelques décennies d’écart, en raison des changements des principes et des objectifs des actions publiques menées dans les années 1960 et 2000. Ceci fait obstacle à la construction de séries longues par des historiens ou des économistes pratiquant la « cliométrie », application des méthodes économétriques à l’histoire de longue durée.

  • 5 Cette notion est notamment explicitée dans le supplément Irréductions de l’ouvrage pionnier de Brun (...)
  • 6 Une réflexion proche de celle-ci, mais avec un autre vocabulaire, celui de la commensuration, est d (...)

18Une notion est en effet importante pour mettre en oeuvre une sociologie de la quantification, celle de convention d’équivalence, issue tant des travaux de Bruno Latour5 que de l’économie des conventions des années 1980. Elle a l’intérêt de combiner une notion sociale : la convention, et une notion logique, l’équivalence. Il faut se réunir pour convenir de ce qui équivaut. L’équivalence n’est jamais donnée d’avance. Cette idée introduit une véritable rupture dans la conception positiviste des sciences sociales quantitatives, en dénaturalisant les catégories à l’œuvre6. Une conséquence de cette idée est importante pour l’histoire quantitative, ou « sérielle », précisément fondée sur la construction et l’interprétation de séries longues. Or l’ « équivalence » des objets ainsi suivis au cours du temps est fondamentalement conventionnelle, et peut donc toujours être remise en cause.

19Ainsi une controverse a surgi en 1991 à l’occasion de la publication d’un livre de deux statisticiens de l’INSEE, Olivier Marchand et Claude Thélot, qui construisaient de telles séries (très) longues : Deux siècles de marché du travail. Population active et structure sociale, durée et productivité du travail (Desrosières 1992). Or les notions d’activité et de salariat n’ont pas du tout le même sens au début du 19ème siècle et à la fin du 20ème. Des historiens, des sociologues et des statisticiens interviennent, dans un dossier présenté par la Revue Genèses (N° 9, octobre 1992, pages 90 à 119) : Éric Brian, Alain Desrosières, Bernard Lepetit, Olivier Marchand, Claude Thélot, Christian Topalov et Florence Weber. Le principal argument des deux auteurs du livre tournait autour des idées d’ « ordre de grandeur », et d’ « approximation ». Cela évacuait la réflexion sur les notions de commensurabilité, et de convention d’équivalence en tant que procédure orientée vers une finalité d’action ou d’interprétation historique, et non vers un simple constat factuel. La notion d’interprétation, centrale en économie des conventions, est absente de ces constructions de séries longues.

20Dans l’ouvrage TMRC de 1986, François Eymard-Duvernay développait la notion de « qualification des produits », une convention d’équivalence particulièrement importante pour la science économique. En effet, la théorie de l’équilibre général et la théorie standard qui en découle postulent l’existence de « produits », des biens et des services dont la définition, la liste et la nomenclature sont supposées données d’avance. Or précisément, la définition d’un produit est toujours problématique, incertaine et susceptible d’être discutée et négociée, au cœur même du processus économique. Une formulation théorique devenue classique de ce problème a été faite par Akerlof (1970), illustrée par l’exemple des biens d’occasion. Dans ce domaine, ce texte d’Eymard-Duvernay a ouvert la voie à de nombreux travaux, de lui et de son équipe. Cette question est implicitement présente dans les débats techniques menés par les statisticiens des organisations internationales, pour réformer et harmoniser les nomenclatures de biens et services utilisées dans les enquêtes et les études, sans que d’ailleurs des économistes, conventionnalistes ou non, ne participent à ces débats. Il y a là une piste de recherche encore peu explorée.

21Le thème de l’incertitude qualitative est transversal à l’économie des conventions : sur les monnaies et les actifs financiers (Orléan), sur les biens, les entreprises et le travail (Eymard-Duvernay, Salais, Thévenot). Ce thème induit plus ou moins explicitement une critique de l’entrée statistique, pour la compléter, sinon la remplacer, par des modes d’observation permettant de repérer plus finement les qualités. Ceci conduira notamment Eymard-Duvernay et Thévenot à se rapprocher du Centre d’études de l’emploi (CEE). Ce centre, réputé pour ses enquêtes dites « qualitatives », deviendra, avec Pierre Boisard, Marie-Thérèse Letablier, Christian Bessy et Emmanuelle Marchal, un des pôles de l’économie des conventions, intermédiaire entre l’INSEE et l’Université.

22Au CEE, les recherches d’Eymard-Duvernay porteront notamment, avec Emmanuelle Marchal et Christian Bessy, sur les procédures de recrutement des salariés, et sur le jugement des compétences des candidats, excellents terrains pour montrer l’incertitude sur le travail, et le rôle des intermédiaires publics et privés pour la réduire. Dans ce cadre, il distinguera les jugements individualisants (issus par exemple des tests psychométriques) et les jugements « sociologiques » retenant des propriétés de collectifs, et impliquant une rationalité assurantielle, et donc des outils statistiques. Dans ce cas, dit-il, « la statistique administrative permet de rendre visible une entité nouvelle, la société, qui n’est ni l’individu ni la nature, en montrant l’existence de régularités macrosociales. Les nomenclatures socioéconomiques instrumentent cette façon de raisonner » (Eymard-Duvernay et Marchal 2000, page 427). Ainsi la statistique apparaît par le biais des mécanismes assurantiels, comme un moyen de rattacher un individu à un collectif, en l’occurrence ici une classe d’équivalence issue des procédures de codage de la statistique administrative. Les auteurs comparent même une éventuelle mise en œuvre d’un tel mécanisme assurantiel, lors des recrutements, à ceux qui existent déjà pour les accidents du travail et pour le chômage. La statistique assurantielle, « entretenant des liens étroits avec la sociologie durkheimienne », contribue à fabriquer du collectif. Cette intuition ouvre une piste pour une sociologie de la quantification qui cherche ce que celle-ci fait à la société, et non simplement ce qu’elle reflète.

23André Orléan, pour sa part dans TMRC, mettait indirectement en cause la version fréquentiste usuelle du calcul des probabilités, en usage dans les sciences sociales depuis les recherches de Quetelet sur l’homme moyen. Selon cette conception fréquentiste, l’incertain peut être quantifié sous la forme d’un « risque », et calculé à partir de la récurrence d’événements analogues antérieurs, comme le font par exemple les assureurs. Reprenant les distinctions fameuses de Knight et Keynes entre risque probabilisable et incertitude, impossible à quantifier de quelque manière que ce soit, il montrait, à la suite de ces deux auteurs, que la plupart des décisions à prendre par les acteurs économiques relèvent de ce second cas, d’incertitude non probabilisable. Les conventions apparaissent alors comme des outils de coordination des projets et des décisions des acteurs, et comme des instruments de réduction de l’incertitude. Pour Orléan, la monnaie constitue l’objet par excellence du règne de la convention, alors que les économistes néo-classiques ne peuvent l’interpréter ainsi. La notion de coordination deviendra ensuite un élément central de l’économie des conventions. En revanche, le « style de pensée » statistique, pour parler comme Ian Hacking, était fragilisé par cette distinction entre risque et incertitude. En effet, les sciences sociales quantitatives prennent appui sur les idées de régularité statistique des causes et des effets, observés et mis en forme comme le seraient des phénomènes naturels. Les notions de convention, de coordination, et d’incertitude non probabilisable, sont étrangères à cette méthodologie statistique et économétrique. Il y a pourtant une autre façon de penser la quantification, non plus comme un outil de description du réel et comme un outil de preuve, mais, précisément, comme un système de conventions parmi d’autres, c'est-à-dire un outil de coordination, et aussi, par là, un outil de gouvernement.

4. Réflexivité et expertise : une bifurcation des sciences sociales ?

24Comment expliquer la relative éclipse des statistiques dans les travaux des conventionnalistes, alors qu’elles y étaient si présentes à leur origine ? Il se trouve que la statistique peut intéresser les chercheurs en sciences sociales à deux points de vue très différents, d’une part, en tant qu’outil de preuve, pour étayer et argumenter à l’aide de données quantitatives, et d’autre part, en tant qu’outil de coordination et de gouvernement. Ce second type d’intérêt est notamment le fait des sciences politiques qui étudient le rôle des statistiques pour « gouverner par les instruments » (Lascoumes et Le Galès 2004). Dans ce cas, on insiste sur le caractère historique, négocié, construit et conventionnel, des statistiques, qui jouent un rôle essentiel pour l’expertise requise par les acteurs politiques sociaux. Or ces deux aspects, outil de preuve et outil de gouvernement, peuvent entrer en tension, le second risquant de créer une interrogation sur la pertinence et la fiabilité des données utilisées dans le premier cas, comme outils de preuve. Le premier point de vue est celui de l’épistémologie classique, qui voit dans la quantification la démarche reine des sciences modernes, et notamment des sciences sociales (« il n’est de science que du mesurable », devise apposée sur les frontons des Universités du 19ème siècle). Dans ce cas, les recherches des conventionnalistes tendaient en apparence à fragiliser la force et l’efficacité de l’argument statistique, notamment en faisant apparaître l’origine conventionnelle des nomenclatures, les ambiguïtés des codages qui manifestent les incertitudes qualitatives, sans que d’autres formes éventuelles de quantification ne soient proposées. Du coup, cette méthodologie n’a plus vraiment été enseignée ni critiquée par les économistes conventionnalistes. Elle est tombée presque dans le silence, sauf pourtant dans quelques recherches, notamment de Salais et Thévenot.

25Ainsi Salais, qui avait par ailleurs une bonne expérience de l’économétrie, avait, dès sa recherche sur « l’invention du chômage » publiée en 1986, mis en œuvre une technique d’analyse statistique originale, l’analyse des correspondances de Jean-Paul Benzécri (Greenacre et Blasius 1994). Cette méthode était alors très en vogue en France (notamment chez les sociologues élèves de Bourdieu), mais elle était peu connue dans le monde anglophone. Elle lui permettait de faire apparaître le lien entre l’existence de bureaux locaux d’aide au chômeurs, et le fait que des personnes se déclarent chômeurs dans les recensements, ce qui était une façon de montrer l’effet miroir entre institutions et représentations statistiques.

26Une autre idée a été parfois avancée pour expliquer a posteriori la relative absence de l’usage des statistiques par les conventionnalistes. La statistique serait, selon ce point de vue, assimilée au « macro », (c’est à dire à l’Etat), alors que le programme de recherche de l’économie des conventions serait plutôt « micro ». Cependant ce programme, qui donne tant d’importance à la discussion sur la place de l’information dans les décisions économiques (Favereau 2000), ne peut pas ignorer le rôle de la comptabilité d’entreprise, un magnifique édifice conventionnel, dans les décisions des acteurs économiques, à commencer par les entreprises. Des recherches sur la comptabilité pourraient avoir toute leur place dans ce programme (Colasse 2000 ; Chiapello et Desrosières 2006).

27La deuxième perspective selon laquelle la quantification (la statistique, mais aussi la comptabilité d’entreprise et la comptabilité nationale) peut être étudiée est celle de son rôle en tant qu’outil de coordination et de gouvernement. Elle avait été mentionnée par Michel Foucault dans son cours du Collège de France de 1978. Celui-ci distinguait, d’une part, les attributs de la souveraineté (régner) et, d’autre part, l’administration du quotidien (gouverner). C’est dans celle-ci que, selon lui, la statistique au sens moderne est née, dans ce qu’il désignait sous le nom de gouvernementalité (Foucault 2004 ; Dardot et Laval 2009). Mais Foucault n’approfondissait pas cette intuition du gouvernement par les instruments (Lascoumes 2004). Une idée analogue a été développée par le philosophe du droit Thomas Berns (2009) dans un éclairant petit livre, lui aussi inspiré de Foucault, intitulé : Gouverner sans gouverner. Une archéologie politique de la statistique. Celui-ci présente les idées de Jean Bodin dans Les Six Livres de la République (1596), où la distinction entre régner et gouverner apparaissait déjà, ainsi qu’un projet de censeur (qui avait existé dans la République romaine), chargé d’enquêter sur les citoyens en en faisant un recensement. Selon une heureuse formule de Berns, il s’agissait de passer de « gouverner le réel », à « gouverner à partir du réel ».

28Ainsi, un « réel » extérieur au Prince, celui de la statistique, est instauré. Ce réel statistique doit susciter la confiance pour être opératoire, de même que la monnaie, analysée par Orléan, doit susciter la confiance pour être admise en paiement, en produisant, dans les deux cas, une croyance bien instituée. La statistique et la monnaie sont des conventions, qui tirent leur force d’une dialectique subtile entre indépendance et garantie souveraine (Aglietta et Orléan 2002). L’exigence d’indépendance de l’Institution statistique peut être comparée à celle de la Banque centrale par rapport au pouvoir politique. Ces deux indépendances sont inscrites dans les textes fondateurs de l’Union européenne, celle de la Banque ayant néanmoins un statut plus élevé, puisqu’elle figure dans le Traité de Maastricht de 1992, alors que celle de la statistique ne fait l’objet que d’un « Code de bonnes pratiques » adopté en 2005. La comparaison peut être poussée en examinant les conditions de possibilité de l’harmonisation, puis de l’unification, des statistiques et des monnaies des Etats de l’Union : la mise en place d’une statistique européenne unifiée peut être comparée à celle de l’euro. Ainsi l’efficacité cognitive et sociale de ces deux systèmes de croyance dépend d’une combinaison instable entre extériorité et autorité de l’Etat. On le voit a fortiori lorsqu’il s’agit de bâtir un système de comptabilité nationale, qui combine les deux légitimités, celle de la monnaie comme unité de compte additive, et celle d’une statistique qui a des effets directs, comme on l’a vu à propos des « critères de Maastricht » d’adhésion à l’Union (déficit et dette publique) et, a contrario, de la crise suscitée en 2009 par la chute de la confiance accordée aux statistiques grecques.

29Le programme de recherche conventionnaliste se place résolument en amont des décisions et de l’action économique, en portant son attention sur les moments d’hésitation, d’interprétation et de jugement de situations non encore qualifiées et identifiées comme appartenant à tel ou tel registre cognitif et pragmatique. Or la confiance requise par les usages sociaux de la statistique, comme de la monnaie, suppose précisément que ces doutes et interrogations soient levés et oubliés. Ainsi la période des années 1970 et 1980 semble avoir été le moment d’une grande bifurcation de l’ensemble des sciences humaines. Auparavant, une conception optimiste de la mesure, issue des sciences de la nature, semblait le gage de la scientificité de ces sciences, tant du point de vue de la recherche « pure » que de la recherche « appliquée » visant à l’aide à la décision et à l’action. Puis, par ce qui a pu être qualifié, selon les cas, de tournant critique, de tournant herméneutique ou de tournant linguistique, des programmes de recherche réflexifs se sont intéressés à l’amont des outils cognitifs mobilisés par les sciences humaines, non seulement en économie, mais aussi en histoire, en sociologie, en anthropologie. Une bifurcation est donc apparue entre, d’une part, des recherches portant sur cet amont, en interrogeant les schèmes cognitifs, selon une grande tradition de la philosophie de la connaissance, et d’autre part, des recherches appliquées, tournées vers l’expertise, pour lesquelles, ces catégories et ces schèmes, notamment ceux de la statistique, sont tenus pour acquis. Dès lors la réflexivité semble antinomique de l’expertise, puisque l’une ouvre des boîtes noires que l’autre tient pour fermées. L’économie des conventions peut ainsi être vue comme participant à ce mouvement plus vaste, en introduisant dans la science économique une réflexivité de ses outils de connaissance, notamment les statistiques, à laquelle cette science est peu habituée.

5. Pour une approche conventionnaliste de la tension entre réflexivité et expertise

  • 7 Ces « données » sont précisément bien peu « données », mais issues de processus sociaux complexes q (...)

30Ceci n’implique pas que les sciences sociales réflexives aient tourné le dos à la recherche empirique, mais elles le font en donnant moins d’importance au « quantitatif », au profit de ce qui est souvent (et maladroitement) qualifié de « qualitatif », c’est-à-dire des monographies, des observations directes, des entretiens, des analyses d’archives. Ce type de matériel empirique se prête mieux à l’interprétation selon des grammaires distinctes, ce qui explique la faveur que l’économie des conventions lui accorde, au détriment des enquêtes statistiques. En revanche, les sciences sociales expertes, notamment l’économie standard, sont plus utilisées comme outil de gouvernement ou de conseil pour l’action. Elles font largement usage des « données statistiques »7, à titre justement d’outil de preuve. L’économie, comme science de gouvernement et comme « ingénierie » (Armatte 2010), fait large usage de la notion de variable, sur laquelle on souhaite agir (le but), ou on peut agir (le moyen), dans une perspective d’ingénieur social. Les techniques économétriques mettent en avant la question de « l’effet pur d’une variable », ou « l’effet causal », afin d’évaluer les effets à attendre de telle ou telle action. Ceci peut être fait indirectement par des méthodes de régression, ou même directement par des expérimentations randomisées, aujourd’hui en plein essor (Labrousse 2010). Ainsi substituée de fait à la question de l’acteur en société, doté de facultés de jugement et d’interprétation, cette notion de variable, essentielle dans les sciences expertes, tend à changer la spécificité historique des sciences sociales.

31Par ailleurs la « réouverture des boîtes noires », pratiquée par les sciences réflexives, peut constituer un frein à l’efficacité argumentative de la statistique. On le voit notamment à propos du problème des « métadonnées » (ou « données sur les données »). En bonne méthodologie, celles-ci sont hautement requises. Pourtant, l’argument statistique est d’autant plus efficace qu’il est invoqué « tout nu » : trop de métadonnées tuent les données. Souvent (mais heureusement non toujours) expertise et réflexivité ne font pas bon ménage. Cette remarque n’est bien sûr pas normative, mais offre une piste pour l’étude empirique des usages sociaux de l’argument statistique. Ainsi, par ses conventions d’équivalence et ses codages, la statistique (étymologiquement la science de l’Etat) est congruente avec l’action collective, l’optimisation, la décision, la comptabilité, l’assurance, l’évaluation des risques, l’épidémiologie, la gestion de l’école, l’action des tribunaux, le droit public…, ce qui ouvre un large spectre de recherches conventionnalistes possibles sur la quantification et ses usages.

32Nous sommes partis de la contradiction apparente entre, d’une part, l’origine partiellement « statisticienne » de l’économie des conventions, et d’autre part son assez faible usage ultérieur de l’outil statistique. Ceci nous a conduit à réfléchir aux liens entre cet outil avec les « usages experts » de la science économique. Ces liens distinguent en partie celle-ci d’autres sciences sociales, qui ont pu intégrer plus aisément le « tournant réflexif » des années 1980. Nous éloignant du cas de l’économie des conventions, ceci nous a conduit à faire l’hypothèse d’une relative incompatibilité de fait, sans doute fâcheuse mais sociologiquement peu évitable, entre expertise et réflexivité. Il est possible de réfléchir à ce que le programme conventionnaliste pourrait apporter à l’examen des moments d’innovation, où précisément les boîtes pas encore noires des outils de la future expertise sont encore ouvertes. Mentionnons pour conclure quelques un de ces moments.

33L’histoire de la statistique offre maints exemples de cas où les transformations des modes de gouvernement et de leurs instruments ont été directement liés à l’apparition (et à la disparition) d’outils statistiques. Par exemple, la crise de 1929 a induit non seulement la « révolution keynésienne », mais aussi l’appareil complexe de la comptabilité nationale, c’est-à-dire le modèle d’action sur lequel s’appuient les politiques dites « keynésiennes » (Vanoli 2002). La même crise a aussi transformé radicalement, aux Etats-Unis, les façons de penser les politiques agricoles et celles de l’emploi. Il en est résulté un système d’enquêtes par sondage elles aussi radicalement nouvelles. Ces enquêtes impliquaient notamment des modes de découverte, d’identification et de qualification conventionnelle des êtres enquêtés (surfaces cultivées, personnes actives, chômeurs…) qui ont contribué à façonner l’Amérique d’aujourd’hui (Didier 2009).

34La crise écologique actuelle et les débats autour de la notion de « richesse » induisent aussi de nouveaux êtres à identifier et qualifier (empreinte écologique, équivalent carbone, biodiversité, bonheur…) et des propositions de quantification nouvelle du Produit intérieur brut (Gadrey et Jany-Catrice 2005 ; Cassiers et Thiry 2009). A un tout autre point de vue, l’informatique statistique permet la constitution et l’usage de gros fichiers des individus et des institutions. Les fichiers peuvent servir à classer celles-ci selon leurs performances productives (les palmarès, ou benchmarking), ou sont exploités par les techniques du data-mining, pour cibler, soit des clientèles du marketing, soit des délinquants éventuels selon les méthodes du profiling (Rouvroy et Berns 2010). Tous ces mots anglais en ing, dérivés de verbes, impliquent des actions sur le monde à travers des outils statistiques, qui sont bien, ainsi, autant des outils de gouvernement au sens large que des outils de preuve, qu’y voyaient les sciences sociales quantitatives antérieures à la bifurcation. Un programme conventionnaliste de recherche sur les procédures, les usages et les effets de la quantification pourrait se donner pour tâche d’explorer les formes de négociation, de mise en équivalence, de controverse et de routinisation qu’impliquent l’invention, l’usage et la disparition éventuelle de ces nouvelles façons de dire, de faire et de gouverner.

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Notes

1 Cet article ne vise pas à reconstituer la genèse de l’économie des conventions dans toutes ses dimensions, mais seulement à rappeler une de celles-ci (parfois perdue de vue), qui est le rôle de quelques statisticiens-économistes dans cette genèse. Il est une version remaniée d’un texte à paraître en anglais dans un numéro spécial de la revue allemande d’histoire sociale Historical Social Research, édité par Rainer Diaz-Bone, et consacré à l’économie des conventions française. Je remercie François Eymard-Duvernay, Olivier Favereau, Robert Salais et deux referees anonymes pour leurs observations sur une première version de ce texte.

2 Le livre de François Fourquet (1980) Les comptes de la puissance. Histoire de la comptabilité nationale et du Plan, rend compte de façon très vivante de l’humeur optimiste de cette époque, qui s’est terminée au début des années 1970.

3 L’historien François Furet, naguère actif partisan de l’histoire quantitative, exprimait ce tournant par une boutade, à propos des recherches sur les bibliothèques des bourgeois du 18ème siècle : « Avant, nous comptions les livres. Maintenant, nous les lisons ».

4 Alors que par exemple, à la même époque, Michel Foucault ou a fortiori Louis Althusser, deux auteurs très célèbres dans les années 1970 et 1980 en France et à l’étranger, leur étaient largement étrangers.

5 Cette notion est notamment explicitée dans le supplément Irréductions de l’ouvrage pionnier de Bruno Latour sur Pasteur, Les microbes. Guerre et paix (1984), ainsi que dans l’article de Thévenot sur les investissements de formes (1986). 

6 Une réflexion proche de celle-ci, mais avec un autre vocabulaire, celui de la commensuration, est développée par les sociologues Wendy Espeland et Mitchell Stevens (1998), sous le titre : « Commensuration as a Social Process ».

7 Ces « données » sont précisément bien peu « données », mais issues de processus sociaux complexes que l’économie des conventions peut contribuer à éclairer.

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Pour citer cet article

Référence papier

Alain Desrosières, « Les origines statisticiennes de l’économie des conventions : réflexivité et expertise », Œconomia, 1-2 | 2011, 299-319.

Référence électronique

Alain Desrosières, « Les origines statisticiennes de l’économie des conventions : réflexivité et expertise », Œconomia [En ligne], 1-2 | 2011, mis en ligne le 01 mars 2011, consulté le 18 novembre 2017. URL : http://oeconomia.revues.org/1770 ; DOI : 10.4000/oeconomia.1770

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Auteur

Alain Desrosières

Centre Alexandre Koyré – EHESS, Paris

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