MÉTHODES DE RECHERCHE
Karim Konate
Avant-propos
L’Université Virtuelle Africaine (UVA) est fière de participer à accès à l’éducation dans les pays africains en produisant du matériel d’apprentissage de qualité. Nous sommes également fiers de contribuer à la connaissance globale, pour nos ressources éducatives sont principalement accessibles de l’extérieur du continent africain.
Ce module a été développé dans le cadre d’un programme de diplôme et diplôme en
informatique appliquée, en collaboration avec 18 institutions partenaires dans 16 pays africains.
Un total de 156 modules ont été développés ou traduits pour assurer la disponibilité en anglais, français et portugais. Ces modules sont également disponibles en tant que ressources éducatives ouvertes (OER) à oer.avu.org.
Au nom de l’Université Virtuelle Africaine et notre patron, nos institutions partenaires, la Banque africaine de développement, je vous invite à utiliser ce module dans votre
établissement, pour leur propre éducation, partager aussi largement que possible et participer activement aux communautés AVU de pratique d’intérêt. Nous nous engageons à être à l’avant-garde du développement et de partage ouvert de ressources pédagogiques.
L’Université Virtuelle Africaine (UVA) est une organisation intergouvernementale
panafricaine mis en place par lettre recommandée avec un mandat d’augmenter l’accès à l’enseignement supérieur et de formation de qualité grâce à l’utilisation novatrice des technologies de communication de l’information. Une charte instituant la UVA Organisation intergouvernementale, signée à ce jour par dix-neuf (19) Les gouvernements africains - Kenya, Sénégal, Mauritanie, Mali, Côte d’Ivoire, Tanzanie, Mozambique, République démocratique du Congo, Bénin, Ghana, République de Guinée, le Burkina Faso, le Niger, le Soudan du Sud, le Soudan, la Gambie, la Guinée-Bissau, l’Ethiopie et le Cap-Vert.
Les institutions suivantes ont participé au programme informatique appliquée: (1) Université d’Abomey Calavi au Bénin; (2) University of Ougagadougou au Burkina Faso; (3) Université Lumière Bujumbura Burundi; (4) Université de Douala au Cameroun; (5) Université de
Nouakchott en Mauritanie; (6) Université Gaston Berger Sénégal; (7) Université des Sciences, Techniques et Technologies de Bamako au Mali (8) Institut de la gestion et de l’administration
publique du Ghana; (9) Université des sciences et de la technologie Kwame Nkrumah au Ghana; (10) Université Kenyatta au Kenya; (11) Université Egerton au Kenya; (12) Université d’Addis-Abeba en Ethiopie (13) Université du Rwanda; (14) University of Salaam en Tanzanie Dar; (15) Université Abdou Moumouni Niamey Niger; (16) Université Cheikh Anta Diop au Sénégal; (17) Université pédagogique au Mozambique; E (18) L’Université de la Gambie en Gambie.
Bakary Diallo le Recteur
Université Virtuelle Africaine
Auteur
Karim Konate
Pair Réviseur
Karen Ferreira Meyers
UVA – Coordination Académique
Dr. Marilena Cabral
Coordinateur global Sciences Informatiques Apliquées
Prof Tim Mwololo Waema
Coordinateur du module
Karen Ferreira
Concepteurs pédagogiques
Elizabeth Mbasu Benta Ochola Diana Tuel
Equipe Média
Sidney McGregor Michal Abigael Koyier
Barry Savala Mercy Tabi Ojwang
Edwin Kiprono Josiah Mutsogu
Kelvin Muriithi Kefa Murimi
Victor Oluoch Otieno Gerisson Mulongo
Droits d’auteur
Ce document est publié dans les conditions de la Creative Commons Http://fr.wikipedia.org/wiki/Creative_Commons
Attribution http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/
Le gabarit est copyright African Virtual University sous licence Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License. CC-BY, SA
Supporté par
Projet Multinational II de l’UVA financé par la Banque africaine de développement.
Avant-propos 2
Crédits de Production 3
Droits d’auteur 4
Supporté par 4
Aperçu du cours 11
Bienvenue à MÉTHODES DE RECHERCHE . . . . 11
Prérequis . . . . 11
Objectifs du cours . . . . 11
Unités . . . . 11
Évaluation . . . . 12
Unité 0. Évaluation diagnostique 13
Introduction à l’unité . . . . 13Évaluation de l’unité . . . . 13
Évaluation . . . . 13
Lectures et autres ressources . . . . 14
Unité 1. Introduction à la recherche 15
Introduction à l’unité . . . . 15Objectifs de l’unité . . . . 15
Activités d’apprentissage . . . . 15 Activité 1 .1 -Notions de base sur la recherche . . . . 15
Introduction 15
Détails de l’activité 15
1. 1. 1. Définition de la recherche 15
1. 1. 2. Les dimensions et outils épistémologiques de la recherche 17
Relation entre les méthodes et théories 19
1. 1. 3 Les types de recherche 19
1. 1. 1. 4 Les modèles de recherche qualitative et quantitative 21
Conclusion 22 Évaluation . . . . 23 Activité 1 .2 – Particularités de la recherche en Informatique . . . . 24
Présentation 24
Détails de l’activité 24
1. 2. 1 Spécificités des sciences informatiques 24 1. 2. 2 Tentative de définition des CRM
25 1. 2.3 Compétences en recherche informatique 26 La capacité de manipuler cognitivement objets abstraits actifs est appelée
ici computation. 28
Les compétences spécifiques sont les suivantes : 29
Conclusion 30
Évaluation 30
Activité 1.3 - Méthodes scientifiques de l’informatique . . . . 30
Détails de l’activité 30
1. 3 1 Méthodologie de recherche Formelle Ou Informatique théorique 30 1.3. 1. 2 Méthodologie de recherche expérimentale 32
1. 3. 1. 3. Méthodologie de conception 33
1 .4 Méthodologie Processus . . . . 35
1. 3. 1. 4. Processus logiciel 35
1. 3. 1.5 Méthodologie de modèle 38
1. 3. 1. 6 Les types d’étude informatique 39
Étude comparative 40
Revue de la littérature 40
Étude formelle 41
Étude par simulation 41
1. 3. 1. 7. Validation 41
Menaces sur la validité 42
Évaluation . . . . 43
Unité 2. Planification et Design (Conception) de la recherche 44
Activités d’apprentissage . . . . 44 Activité 2.1 - Identification et formulation du problème de recherche . . . . 44
Introduction 44
2.1. 1. Définition du sujet 45
2.1. 2. La sélection d’un problème de recherche 46 2.1.3 Choix d’un titre et énoncé de problème de recherche 47
Conclusion 49
Évaluation 49
Activité 2.2 - Revue de la littérature: pourquoi et comment ? . . . . 51
Présentation 51
2. 2. 1. Définition de la revue de littérature 51 2. 2. 2. Conduite de la revue de littérature 52 2. 2. 2. Rédaction de la revue de littérature 54
Conclusion 54
Évaluation 54
Activité 2 .3 - Conception de la recherche . . . . 56
Introduction 56
Détails de l’activité 56
2. 3. 1. Différents plans d’étude 56
2. 3..1. 1. En fonction du nombre de contacts 57 2. 3..1. 2. En fonction de la période de référence 57 2. 3..1. 3. Selon la nature de l’investigation 57
2. 3..1. 4. L’étude de cas 58
2. 3..1. 5. La recherche action 58
Évaluation 58
Activité 2 . 4 . - Outils de recherche pour la collecte des données . . . . 59
Présentation 59
Détails de l’activité 60
2. 4. 1. Le Questionnaire 60
2. 4. 2. L’interview 61
2. 4. 3. L’observation 61
2. 4. 4. Liste de contrôle observationnelle 61
2. 4. 5. Les échelles 62
2. 4. 6. Les Tests 63
2. 4. 7 Construction des outils 63
Conclusion . . . . 64 Évaluation . . . . 64
Unité 3. Conduite de la recherche 66
Activités d’apprentissage . . . . 66 Activité 3 .1 – Expérimentation en recherche informatique . . . . 66
Introduction 66
Détails de l’activité 66
3. 1. 1. Les expériences en informatique 66
3. 1. 2. L’expérience contrôlée 67
3. 1. 3. Conception expérimentale 68
3. 1. 3. 1. Les variables dépendantes et indépendantes 68
Étude pilote 69
3. 1. 3. 3. Reproductibilité de l’expérience 69
Conclusion 70
Évaluation 70
Activité 3 . 2 - Traitement et analyse des données . . . . 71
Introduction 71
3. 2. 1 Analyse des données 71
3. 2.2 Recherche quantitative et qualitative 71
La recherche quantitative 71
3. 2.3 Analyse statistique 72
3. 2. 4 Statistiques déductives 73
Activité 3 . 3 - Traitement et analyse des données qualitatives . . . . 74
Introduction 74 Détails de l’activité 74 3. 3. 1. Analyse des données qualitatives 75 3. 3. 2. Méthodes d’analyse qualitative 76 3. 3. 3. L’utilisation de logiciels informatiques (SPSS) dans l’analyse des données 77 Évaluation 77 Évaluation . . . . 78
Lectures et autres ressources . . . . 78
Unité 4. Rédaction et Présentation de la recherche 79
Introduction à l’unité . . . . 79Objectifs de l’unité . . . . 79
Activités d’apprentissage . . . . 79
Activité 4 .1 – Présentation écrite de la recherche . . . . 79
Introduction 79 4. 1. 1. Rédaction de la recherche 79 4. 1. 2 Format standard du rapport 80 1.6. 4 Outils mathématiques et techniques ; 81 4. 1. 3. Présentation des composants du mémoire 81 Conclusion 84 Évaluation 84 Activité 4 . 2 – Soutenance et publication de la recherche . . . . 85
Présentation 85
4. 2. 1 Présentation orale 85
4. 2. 2. Conseils pour la soutenance 86
Style de présentation 86
Dérouler une conversation 87
Préparation à la présentation orale 88
Considérations physiques 88
4. 2. 3. La publication 88
Activité 4 . 3 - Quelques notions d’éthique . . . . 89
Introduction 89
Détails de l’activité 89
4. 3. 1. Notion de plagiat 89
4. 3. 2. Comment éviter le plagiat? 90
Conclusion 91
Évaluation 91
Résumé de l’unité . . . . 92 Évaluation de l’unité . . . . 92
L’éthique concerne 92
Lectures et autres ressources . . . . 92 Évaluation du cours . . . . 92 Références du cours . . . . 96
Aperçu du cours
Bienvenue à MÉTHODES DE RECHERCHE
Ce cours permet d’acquérir des connaissances de base concernant les méthodes de recherche en sciences informatiques en général et de renforcer les aptitudes de recherche sur une petite échelle pour résoudre des problèmes du monde réel.
Il doit suffisamment armer les apprenants et apprenantes en vue de procéder à des analyses scientifiques afin d’explorer, de comprendre et de fournir des concepts et outils visant à prendre en charge les problèmes de société.
Prérequis
Introduction au calcul des probabilités et à la statistique
Objectifs du cours
À la fin de ce cours, l›étudiant devrait être en mesure de :
• Expliquer les concepts, objectifs et types de la recherche.
• Déterminer à quel moment des recherches doivent être menées et choisir les méthodes de recherche appropriées
• Formuler les problèmes et hypothèses de recherche
• Planifier et mener des recherches en utilisant différentes méthodologies
Unités
Unité 0: Évaluation diagnostique
Permet d’avoir une idée sur le niveau de connaissances des étudiants et étudiantes en ce qui concerne la recherche, pour voir comment aborder le cours.
Unité 1 Introduction à la recherche
Permet d’introduire les connaissances de base indispensables pour s’orienter dans la littérature dédiée à la recherche et pour mener une activité de recherche en vue du mémoire de fin de formation.
Unité 2: Planification et conception de la recherche
Permet de doter les apprenants et apprenantes des compétences visant à adresser des problèmes nouveaux et planifier leur résolution
Unité 3: Conduite de la recherche
Permet de mener à bien la recherche de solution et la mise en œuvre du plan élaboré en vue de la résolution du problème posé.
Unité 4: Rédaction et présentation de la recherche
Permet de préparer à la présentation écrite et orale de la procédure de résolution du problème posée, et à la communication des résultats à des personnes externes.
Évaluation
Les évaluations formatives (vérification de progrès) sont incluses dans chaque unité.
Les évaluations sommatives (tests et travaux finaux) sont fournies à la fin de chaque module et traitent des connaissances et compétences du module.
Les évaluations sommatives sont gérées à la discrétion de l’établissement qui offre le cours. Le plan d’évaluation proposé est le suivant:
Kerlinger, Fred N., Foundations of behavioral research, New York: Holt, Rinehart and Winston, 1986
Unité 0. Évaluation diagnostique
Introduction à l’unité
Cette unité vous permettra de vérifier les connaissances que vous devez avoir avant de commencer le cours. Vous pouvez faire l’évaluation de l’unité avant de faire des activités d’apprentissage pour aider à rafraîchir vos connaissances.
Évaluation de l’unité
Vérifiez votre compréhension!
Évaluations des connaissances de base en recherche Directives
Lisez les consignes et répondez directement aux questions.
Évaluation
1. Faites correspondre les types de recherche avec les descriptions.
Recherche descriptive afin de mieux comprendre les attitudes, les croyances Recherche corrélationnelle prédit et explique les données sous forme d’analyses statistiques
Recherche exploratoire aide à déterminer la meilleure conception de la recherche et la méthode de collecte des données Recherche historique est la recherche pure
Recherche qualitative faire des recherches pour l’amour de la connaissance par opposition à l’appliquée
La recherche quantitative conclut souvent qu’un problème perçu n’existe pas réellement
2. __________ est l’échec de rejeter une hypothèse nulle fausse.
a. une erreur de type I b. une erreur de type II XX c. une erreur de type A d. une erreur de type B
3. Lequel des énoncés suivants est / sont vrai(s) selon la logique des tests d’hypothèses?
a. Lorsque l’hypothèse nulle est vraie, elle devrait être rejetée b. Lorsque l’hypothèse nulle est vraie, elle ne doit pas être rejetée c. Lorsque l’hypothèse nulle est fausse, elle devrait être rejetée d. Lorsque l’hypothèse nulle est fausse, il ne devrait pas être rejeté
4. Lequel des éléments suivants n’est pas vraie sur l’utilisation de la langue dans les rapports de recherche?
a. Vous devez choisir des mots précis et clairs qui sont exempts de biais.
b. Vous devez éviter la mention des personnes chaque fois que possible c. Vous devriez éviter d’utiliser le terme “sujets” chaque fois que possible d. Toutes les réponses sont vraies selon les lignes directrices de l’APA XX
Lectures et autres ressources
Les lectures et ressources de cette unité sont se trouvent au niveau des lectures et autres ressources du cours.
Unité 1. Introduction à la recherche
Introduction à l’unité
L’objectif principal de ce module est d’introduire les participants au concept de recherche et aux éléments clés impliqués dans le processus de recherche.
Objectifs de l’unité
À la fin de cette unité, vous devriez être capable de :
• définir le concept de recherche ;
• énumérer les raisons de mener des recherches ;
• dire où la recherche est effectuée, comment et par qui. ;
• expliquer pourquoi la recherche est menée ;
• citer les attributs de la recherche qualitative et de la recherche
• quantitative ;
• exposer les questions d’éthique dans la recherche.
Activités d’apprentissage
Activité 1.1 -Notions de base sur la recherche Introduction
Cette activité présente les définitions et les termes fondamentaux utilisés en recherche. Elle permet de se familiariser avec le domaine de la recherche.
Détails de l’activité
1. 1. 1. Définition de la recherche
La recherche a des significations différentes pour différentes personnes. Plus tôt vous
comprendrez le concept de la recherche, plus il vous sera facile de comprendre et d’utiliser les autres concepts dans le processus de la recherche. Les définitions suivantes vous aideront à comprendre le concept de recherche.
Selon l’Oxford English Dictionary (2002), la recherche est définie comme « l’étude systématique des matériaux et des sources afin d’établir des faits et parvenir à des conclusions nouvelles »
McMillan et Schumacher (1997) définissent la recherche comme «un processus systématique de collecte et d’analyse des informations (données) dans un but défini ». Kerlinger (1986) définit la recherche scientifique comme « un examen systématique, contrôlé, empirique et critique de phénomènes naturels, guidé par la théorie et des hypothèses au sujet de relations présumées entre ces phénomènes ».
La recherche scientifique est donc une activité systématique, dans laquelle il faut collecter et analyser des données pour produire un ensemble cohérent de connaissances et les intégrer dans un système de connaissances, et tenter ainsi de généraliser en contribuant à des théories, en produisant des lois, etc..
Nous pouvons dire aussi que la recherche tente de trouver réponse à des questions intellectuelles et pratiques par le biais de l’application de méthodes systématiques. Elle est centrée sur la réalité, par exemple la nature, la société, la pensée, une machine, etc.
Elle utilise un outillage précis (des hypothèses, théories, méthodes, etc.), et va au-delà des expériences, pensées, sentiments et opinions personnels qui ne font pas référence à d’autres sources d’informations. Elle devrait être guidée par l’objectivité, et ne traiter que des faits, à l’intérieur d’un canevas défini par la communauté scientifique.
La recherche considère que tout phénomène est la conséquence nécessaire de conditions communes, et que le hasard dans l’explication serait une mesure de notre ignorance. Elle croit que toute connaissance produite est imparfaite et relative.
Nous menons des recherches parce que nous voulons explorer des idées et trouver des solutions qui ont un sens. La recherche est entreprise pour explorer une idée, sonder une question, résoudre un problème, faire avancer la connaissance sur un sujet donné. Ce faisant une personne pense, évalue constamment, réévalue et prend des décisions sur les meilleurs moyens possibles d’obtenir des informations qui sont dignes de confiance. Les fonctions de la recherche sont de décrire, d’expliquer, de comprendre, de contrôler, de prédire des faits, des phénomènes et des conduites.
Nous réalisons tous et toutes une certaine forme de recherche chaque jour, quand nous lisons les journaux, écoutons la radio ou regardons la télévision afin de décider pour quel parti politique voter, ou pour la recherche d’emploi. Parfois, nous faisons des enquêtes sur les écoles, ou le prix des articles électroniques, etc. En fait, certaines personnes pourraient faire valoir que le simple fait d’observer ce qui se passe autour de nous est une forme de recherche - un moyen de collecte de données ou de l’information que nous organisons alors en d’une
manière cohérente, afin que nous puissions agir.
Si nous parlons de recherches scientifiques formelles, elles sont menées dans de nombreux contextes: établissements d’enseignement, laboratoires, salles de classe, bibliothèques, etc.
Certaines recherches sont de courte durée, d’autres sont étalées sur une longue période de temps. La recherche se fait habituellement dans les universités au troisième cycle, ou aux niveaux inférieurs comme le Mastère ou la Licence, en tant que module obligatoire. Elle peut être faite dans différents formats qui relèvent des catégories de recherche qualitative et quantitative, dont les détails suivront plus tard. La recherche se fait par des chercheurs, qui sont des professeurs dans un domaine scientifique, des experts, dans leurs domaines de compétences et des étudiants de différents cycles, dans des disciplines multiples et souvent Les informations recueillies dans le cadre des résultats et recommandations de la recherche fournissent aux chercheurs des pistes pour les recherches futures à mener et aux ingénieurs et décideurs les actions futures à prendre en vue d’une meilleure mise en œuvre et d’une application dans leurs activités. Certaines entreprises, industries, agences et ministères dépensent de grandes quantités d’argent pour les activités de recherche en vue de
1. 1. 2. Les dimensions et outils épistémologiques de la recherche
La recherche est une façon formelle d’aller poser des questions. Le processus commence généralement avec quelque chose de très spécifique que nous voulons savoir, suivie par une ou plusieurs questions, d’une manière structurée. La structure est généralement appelée méthodologie. Différents types de méthodologies sont utilisés dans la recherche scientifique.
On distingue deux grandes catégories de recherche : primaire et secondaire.
La recherche primaire étudie un sujet par l’observation et l’investigation de première main:
la réalisation d’une expérience de laboratoire, la construction d’un appareil, l’analyse des faits sociaux ou historiques, la qualité ou la performance d’un système. Les sources primaires d’information comprennent des données statistiques, des données historiques, des travaux antérieurs, etc.
La recherche secondaire implique l’examen des études et résultats d’autres chercheurs. Les sources secondaires incluent des livres, des articles, les débats scientifiques ou œuvres d’autres chercheurs, sur les questions qui font l’objet d’investigations.
La plupart des recherches et la plupart des écrits de recherche impliquent l’utilisation des deux formes de recherche et des deux formes de sources de recherche.
Dans leur tentative de généraliser en contribuant à des théories, ou en produisant des lois elles utilisent plusieurs outils épistémologiques que nous présentons brièvement.
Une théorie est un ensemble de constructions interdépendantes (concepts), de définitions et de propositions (déclarations), qui présente une vue systématique des phénomènes en spécifiant les relations entre ses variables. Une théorie organise donc des faits et des constructions sous une forme significative et gérable, et peut être testée pour établir sa véracité et sa qualité. Les théories de la science analysent d’un point de vue philosophique les conditions du savoir scientifique et formulent des recommandations. Elle est donc agencée dans le but d’expliquer et de prédire des phénomènes. Les idées identifiées dans ces théories sont appelées concepts.
Un concept est une expression générale d’un phénomène particulier comme le temps, l’espace, l’information, la machine, etc. Un concept est la relation entre le mot ou symbole et une idée. De nombreux concepts sont partagés par les membres d’une même communauté scientifique ou autre. Les concepts sont utilisés pour imposer une sorte de sens cohérent sur le monde. C’est grâce à eux que nous pouvons donner un sens à la réalité, et percevoir l’ordre et la cohérence. Ils sont utilisés pour communiquer notre expérience de notre environnement.
La perception de notre environnement est donc fortement dépendante de l’échelle de nos connaissances et notre familiarité avec une large gamme de concepts.
L’utilisation de concepts en tant que tels est limitée dans la recherche. En effet nous attendons de la recherche scientifique qu’elle nous permet de :
• fournir un système de classification ;
• donner des explications ;
• acquérir un sentiment de compréhension.
Les concepts ne sont utiles que dans la fourniture d’un système de classification appelé typologie. Les trois points restants sont remplis par les déclarations de recherche.
Les déclarations sont des propositions qui portent sur des concepts à des fins d’explication, de prédiction et/ou de compréhension de la nature et/ou du fonctionnement de l’objet de l’étude.
Par conséquent, le sens et la valeur des concepts ne peuvent pas être évalués en dehors de leur utilisation dans des déclarations.
Tandis que les concepts peuvent généralement être mesurés quant à leur degré d’acceptation concernant leur utilisation et leur signification au sein des utilisateurs du concept, les
déclarations sont en général plus compliquées.
Le paradigme, défini par Thomas Samuel Kuhn en 1962 dans La structure des révolutions scientifiques, est l’ensemble des principes et méthodes partagés par une communauté scientifique. C’est un modèle à suivre, qui pour un temps fait autorité, puis sera remplacé par un autre.
Le terme de « paradigme » est maintenant couramment employé pour désigner une vision partagée de la réalité ou encore une méthode à suivre. Le paradigme est utilisé pour décrire le cadre général utilisé pour regarder la réalité. Il est basé sur une position philosophique comme par exemple l’empirisme, le positivisme, le postmodernisme, le poststructuralisme. Chaque paradigme identifie les concepts de base et décrit ce à quoi ressemble la réalité, ainsi que les conditions sous lesquelles nous pouvons l’étudier. Il favorise ainsi certaines approches méthodologiques, correspondant à une vision de la démarche scientifique.
La méthodologie est la façon générale selon laquelle il faut mener à bien une recherche, qui s’appuie sur des réflexions d’une ou plusieurs théories de la science, et propose l’utilisation d’un ensemble de méthodes.
Les méthodes sont des recettes générales pour étudier une classe de phénomènes donnée, qui s’appuient sur des techniques et des méthodes de réflexion
Les méthodes de réflexion sont comment il faut passer des données à la théorie ou inversement. Elles sont influencées par les théories de la science. Les techniques sont des recettes pratiques pour acquérir, manipuler, analyser des données, manipuler des concepts, etc.
Les méthodes sont souvent appelées également techniques. Elles sont utilisées pour révéler l’existence, identifier la « valeur », son importance ou son étendue, entre un ou plusieurs concepts identifiés dans un modèle à partir desquelles des déclarations peuvent être faites.
Parfois une distinction est faite entre méthodes et techniques. Une définition présente la technique comme la façon ou la manière dont une méthode est appliquée ou déployée.
Les hypothèses sont des propositions claires qui nécessitent d’être testées, et qui font en règle générale partie d’une théorie.
L’approche est une “façon de faire” qui comprend un ensemble de méthodes utiles pour étudier une certaine classe de phénomènes. Par exemple: l’approche fonctionnelle-systémique, l’approche quasi-expérimentale ou encore l’approche comparative. Elle est caractérisée par la transdisciplinarité. En guise d’exemple nous pouvons citer l’approche quasi-expérimentale
L’approche peut être comprise plus ou moins comme une « méthodologie » ou une
« démarche ». Il faut noter aussi que l’on utilise fréquemment « approche » à la place de
« paradigme ».
Le domaine d’application est défini comme étant la sphère de fond, les exemples, les cas dans lesquels la théorie et les méthodes sont appliquées. A son tour, l’application de méthodes à un domaine particulier peut mettre ces méthodes à risque, car elles peuvent ne pas expliquer le domaine qui est sous investigation.
Dans certains cas, de petits ajustements aux méthodes sont suffisants pour produire des résultats utiles et appropriés. Cela peut se manifester de plusieurs manières et peut impliquer de grands projets pour réorganiser les théories afin de tenir compte des conditions particulières, ou l’utilisation de théories supplémentaires pour tenir compte de ces conditions spéciales.
Relation entre les méthodes et théories
Afin de connaître la gamme de méthodes disponibles qui peuvent être sélectionnées il faut connaître la théorie qui est en train d’être appliquée. Une question importante consiste à se rendre compte que derrière chaque méthode, il y a toujours une théorie.
Les théories ont également besoin d’être vérifiées pour la convenance et la pertinence par rapport à un domaine d’application.
Les « grandes théories » s’attaquent à des thèmes complexes (pas très empiriques) comme l’évolution de la société de l’information. Les théories à portée moyenne concernent un domaine plus restreint (ensemble de recherches empiriques), par exemple la mise en œuvre des lois sur la sécurité des données personnelles dans les démocraties représentatives. Les modèles formalisés concernent des aspects plus restreints du champ des technologies de l’information, parfois appuyés par des études empiriques précises et poussées. Les modèles conceptuels comme, par exemple, les « langages systémiques », les cadres d’analyse sont des outils pour regarder un phénomène ou un système sous un certain angle.
1. 1. 3 Les types de recherche
Lors de la réalisation des travaux de recherche, nos objectifs sont différents. Les types de recherche, par conséquent, varient en fonction de nos besoins. Les types de recherche majeurs vont tomber dans le cadre de l’application, des objectifs ou du mode d’enquête, et parfois nous pouvons utiliser une méthode mixte de recherche.
Les types de recherche ont pour objectifs de :
Expliquer : « tester/élaborer des hypothèses », « expliquer par des lois/théories », « prédire avec des lois »
Comprendre : « mettre en évidence des mécanismes », « décrire & explorer », « proposer des théories »
Concevoir : « analyser un problème et présenter une solution », « ingénierie ».
Différents types de questions de recherche exigent différents types d’approches différentes.
Plusieurs méthodologies ont émergé pour les traiter. Nous considérons seulement ceux qui sont immédiatement (directement) pertinents pour les systèmes informatiques et les systèmes d’information (SI). N’importe laquelle de ces approches peut être appliquée aux SI pour les raisons suivantes:
les SI sont une discipline appliquée et se prêtent donc à une gamme d’interprétations différentes ;
les SI sont multidisciplinaires et donc leurs bases théoriques et méthodologiques se trouvent dans de nombreuses et différentes disciplines.
Ces raisons font que de nombreux types de projet de recherche sont possibles aussi bien appliquée que fondamentale.
La recherche appliquée est « pratique », ce qui signifie que le chercheur travaille réellement avec le sujet ou les sujets tout en menant la recherche. En général, la recherche appliquée se concentre sur les “problèmes pratiques” tels que le changement du mode de transmission en télécommunications, afin de trouver des solutions pour améliorer, renforcer ou mettre à jour un état/une situation existant(e).
La recherche fondamentale est souvent considérée comme la recherche pour l’amour de l’accroissement des connaissances par opposition à la recherche appliquée, où la recherche est vraiment destinée à résoudre un problème pratique. La recherche fondamentale est souvent appelée la recherche «pure» et est considérée comme le fondement de la recherche appliquée.
La recherche historique s’intéresse à la localisation, l’évaluation et la synthèse systématiques et objectives de preuves pour établir des faits et en tirer des conclusions sur des événements passés. Elle est menée pour avoir un aperçu et une meilleure compréhension non seulement au sujet de la situation actuelle, mais aussi pourquoi il en est ainsi. Elle implique de savoir quand les faits ont lieu. Quelles personnes sont impliquées? Quel type d’activité humaine était concerné?
La recherche descriptive est aussi appelée la recherche statistique. L’objectif principal de ce type de recherche est de décrire les données et caractéristiques sur ce qui est à l’étude.
L’idée derrière ce type de recherche est d’étudier les fréquences, moyennes, et autres calculs statistiques. Bien que cette recherche soit très précise, elle ne recueille pas les causes d’une situation. Elle tente d’examiner les situations dans le but d’établir ce qui est le normal, ce qui peut être prédit à se produire à nouveau sous les mêmes circonstances. Elle repose sur l’observation comme moyen de collecte de données. Les observations sont écrites ou enregistrées d’une manière ou d’une autre en vue d’une analyse ultérieure. Des distorsions dans les données peuvent se produire à cause des biais dans les interviews, questionnaires, ou dans l’observation sélective des événements.
La recherche corrélationnelle est une étude analytique dans laquelle la recherche de corrélation est quantitative. La corrélation est un mot qui décrit la mesure statistique de l’association ou des relations entre deux phénomènes. La recherche de corrélation mesure la relation entre deux ou plusieurs variables ou donne une indication de la façon dont une variable permet de prévoir une autre. Deux types d’études se distinguent alors :
L’étude relationnelle: une forme exploratoire d’étude qui fait des investigations sur les relations possibles entre les phénomènes, pour déterminer si une corrélation existe, et, si oui, dans quelle mesure ;
l’étude de prévision: réalisée dans les domaines de recherche où les corrélations sont connues déjà, et des tentatives sont entreprises pour prédire le comportement ou les événements possibles.
La recherche exploratoire est un type de recherche menée parce qu’un problème n’a pas encore été clairement défini. La recherche exploratoire permet de déterminer la meilleure conception de la recherche, les méthodes de collecte de données, et la sélection des sujets.
Étant donné qu’elle est fondamentale par nature, la recherche exploratoire conclut souvent qu’un problème perçu n’existe pas réellement.
La recherche explicative explore le « pourquoi », et tente d’expliquer les fins et résultats de la recherche. Elle se fonde sur les recherches exploratoires et descriptives, et identifie les raisons pour lesquelles une chose se produit. Elle cherche les causes et les raisons.
La recherche expérimentale : les chercheurs tentent d’isoler et de contrôler toute condition pertinente qui détermine les événements étudiés, afin d’observer les effets lorsque les conditions sont manipulées. Il existe différents types de conception expérimentale:
Pré-expérimentale: Des hypothèses peu fiables sont faites en dépit du manque de contrôle sur les variables ;
Expérimentale véritable : Contrôle rigoureux de la nature des groupes identiques avant de tester l’influence d’une variable sur un échantillon d’entre eux dans des circonstances contrôlées ;
Quasi-expérimentale : Toutes les conditions de la vraie conception expérimentale ne peuvent être remplies, mais les lacunes sont identifiées ;
Corrélation et ex post facto : La corrélation cherche des relations de cause à effet entre les deux ensembles de données ;
Expérimentation ex post facto en sens inverse : interprète la cause d’un phénomène en observant ses effets.
Notez que ex post facto est une expression d’origine latine qui désigne une loi (ou autre chose) décrétée après un fait, mais qui peut s’appliquer de façon rétroactive.
La recherche comparative est souvent utilisée conjointement avec la recherche historique pour comparer l’expérience de personnes de différentes sociétés, soit entre des instants dans le passé ou des situations parallèles dans le présent. Elle est menée à un niveau macro (révolutions) ou micro (expériences individuelles)
1. 1. 1. 4 Les modèles de recherche qualitative et quantitative
On distingue en général deux grands types de modèles ou paradigmes de recherche (d’après Creswell 2003), selon le mode d’investigation. La recherche peut alors être classée comme qualitative ou quantitative:
le modèle quantitatif, également connu sous le nom traditionnel, positiviste, expérimental, ou empiriste, avancé par des autorités telles que Comte, Mill, Durkheim, Newton, Locke ;le modèle qualitatif, constructiviste, naturaliste, d’interprétation, post-positiviste ou postmoderne, comme avancé par Dithey, Kant, Wittgenstein, Foucault, Miles et Huberman.
La recherche qualitative est la recherche entreprise pour mieux comprendre ce qui concerne les attitudes, les croyances, les motivations et les comportements des individus, pour explorer un problème social ou humain.
Les méthodes de recherche qualitatives comprennent les groupes de discussion, les entretiens approfondis, les observations et les études de cas. Vous pouvez utiliser la recherche qualitative pour étudier les événements passés ou les événements actuels. Lorsque vous l’utilisez pour des événements passés, elle est spécifiquement appelée recherche historique. Les principales caractéristiques de la recherche qualitative sont:
• Menée pour avoir un aperçu et une meilleure compréhension non seulement au sujet de la situation actuelle, mais aussi pourquoi il en est ainsi ;
• Plus ouverte et réceptive aux participants à la recherche ;
• Utilise une variété de méthodes et de stratégies de collecte de données ;
• Offre des possibilités d’études descriptives et exploratoires.
La recherche quantitative est la recherche qui utilise des mesures, des attitudes, des comportements et des perceptions. Elle comprend des méthodes d’entretiens telles que le téléphone, l’interception, et des interviews de porte-à-porte, ainsi que des méthodes d’auto- complétion, telles que les envois postaux et des sondages en ligne.
La recherche quantitative signifie que les données sont analysées en termes de nombres. Elle implique la collecte de données numériques, et tente de prédire et d’expliquer les données sous la forme d’une analyse statistique. Elle utilise la méthode numérique pour analyser et interpréter les résultats, et tente de trouver la relation entre les variables quantifiables et des résultats sont inférées.
Les méthodes qualitatives sont plus aptes pour générer de nouvelles théories (exploration/
compréhension), alors que les méthodes quantitatives sont plus aptes pour tester/affiner des théories (explication/prédiction). Cependant les questions de validité (externe, interne, de construction, etc.), de causalité et de mesure se posent tout le temps .Enfin on peut mélanger les méthodes d’investigation, ce qui donne le mode de recherche mixte.
Conclusion
Dans cette section d’introduction au module, vous avez appris les différentes définitions de la recherche, pourquoi la recherche se fait, où elle est menée et ce que les chercheurs utilisent. A la fin de la section, vous avez acquis des connaissances de base sur les méthodes et les compétences de recherche en fonction de votre parcours scolaire et expériences professionnelles. Vous pouvez facilement différencier les perspectives et les approches pour classer les différents types de recherche. La classification vous aidera à comprendre les
Évaluation
1. Quelle forme de raisonnement est le processus d’élaboration d’une conclusion spécifique à partir d’un ensemble de propositions?
a. raisonnement rationnel b. raisonnement déductif XX c. raisonnement inductif d. raisonnement logique
2. Une recherche qui est menée pour vérifier les conclusions de quelqu’un d’autre à l’aide des « mêmes variables, mais sur des systèmes différents » est de quel type parmi les suivants?
a. exploration b. hypothèse c. réplication XX d. empirique
3. D’après vous, en vous basant sur votre cours, quels sont les cinq principaux objectifs de la science?
a. prédiction, résumé, conclusion, explication, description b. influence, prédiction, questions, exploration, réponses c. exploration, description, explication, prédiction, influence XX d. questions, réponses, prédiction, explication, résumé
4. Quelle méthode scientifique se concentre souvent sur la génération de nouvelles hypothèses et théories?
a. méthode déductive b. méthode inductive XX
c. méthode basée sur les hypothèses d. méthode basée sur les échantillons
5. Lequel des énoncés suivants est vrai concernant une théorie?
a. une théorie signifie plus simplement « une explication » b. une théorie répond au « comment » et au « pourquoi » c. une théorie peut être un système explicatif bien développé d. toutes ces réponses sont bonnes XX
6. Lequel des énoncés suivants décrit le mieux la recherche quantitative?
a. c’est la collecte de données non-numériques
b. c’est une tentative pour confirmer les hypothèses du chercheur XX c. c’est une recherche exploratoire
d. c’est recherche qui tente de générer une nouvelle théorie
Activité 1.2 – Particularités de la recherche en Informatique Présentation
Cette activité présente les aspects spécifiques de la recherche en informatique, les similitudes et les différences avec les autres domaines.
Détails de l’activité
1. 2. 1 Spécificités des sciences informatiques
La discipline de l’informatique est l’étude systématique des processus algorithmiques qui permettent de décrire et transformer l’information: leur théorie, l’analyse, la conception, l’efficacité, la mise en œuvre et de l’application. L’informatique est un domaine d’étude qui se préoccupe des disciplines théoriques et appliquées dans le développement et l’utilisation des ordinateurs pour le stockage de l’information et le traitement, les mathématiques, la logique, la science, et de nombreux autres domaines
L’informatique touche plusieurs disciplines scientifiques, technologiques et sociétales de par ses origines.
Origines Mathématiques : Ce sont les machines Turing et la décidabilité, l’algorithmique et la complexité, la théorie des langages et la hiérarchie de Chomsky, l’algèbre relationnelle et les bases de données, le raisonnement inductif, l’argumentation logique, les modèles formels, la preuve des théorèmes, la théorie des systèmes, les axiomes et lemmes, qui constituent une connaissance universelle, profonde et générique.
Origines technologiques de l’ingénierie : ce sont la loi de Moore: “le nombre de transistors sur une puce double environ tous les deux ans, les architectures de Von Neumann, l’optimisation de la compilation, la prédiction des branchements, l’approche empirique avec Tom De Marco:
“vous ne pouvez pas contrôler ce que vous ne pouvez pas mesurer; la quantification, le
principe de Pareto, la règle des +80 % - 20 % qui dit que 80% des effets viennent de 20% des causes.
Influence de la société : Des vies sont en jeu (pilotage automatique, centrales d’énergie nucléaire); de grosses sommes d’argent sont en jeu (crash d’Ariane V crash, gestion des bagages à l’aéroport de Denver), l’ubiquité des logiciels et terminaux qui ne sont plus un hobby, le succès ou l’échec d’une entreprise est en jeu.
En informatique, les méthodes de recherche (CRM) ont été historiquement passées de maître / directeur à l’étudiant par apprentissage. La plupart des chercheurs d’un certain âge ont appris ces méthodes à partir d’un mentor ou pas du tout. Ces dernières années ont vu un intérêt croissant pour une pédagogie plus large pour l’enseignement de CRM, par exemple, en mettant l’accent sur la méthode scientifique dans les cours existants de premier cycle ou par l’ajout ou la révision des cours de méthodes de recherche dédiés, tant au premier cycle et qu’aux cycles supérieurs.
Le recours exclusif à l’apprentissage limite la recherche créative possible par les professeurs et les étudiants, car il nuit à la capacité de faire des recherches en dehors de sa sphère d’apprentissage. La domination traditionnelle du modèle d’apprentissage peut également être un facteur dans le manque de diversité dans l’informatique, puisque une relation mentor / protégé réussie exige que le mentor «se voit» dans le protégé. Mettre en place une pédagogie plus riche pour la formation des chercheurs en informatique profitera à toutes les parties prenantes.
1. 2. 2 Tentative de définition des CRM
Bien que peu de livres existent concernant les méthodes de recherche en informatique, de nombreuses disciplines informatiques ont une riche tradition de publications de revues et de conférences, portant sur des méthodes de recherche dans des domaines particuliers de recherche. Ces publications prennent généralement l’une des deux formes suivantes: soit elles ont porté sur une méthode de recherche particulière, soit elles ont porté sur les méthodes de recherche dans leur ensemble dans un domaine particulier de recherche.
La communication exige un langage commun (syntaxe) et une compréhension commune de la signification de cette langue (sémantique). Il en est de même pour la recherche en informatique. Par conséquent il faut définir des noms (spécifique CRM) qui constituent la syntaxe, et un cadre logique de décision (Sémantique) pour servir de principe global d’organisation. Ensuite, il faut identifier les compétences nécessaires pour produire de la recherche informatique significative: les compétences de base et des compétences spécifiques.
A chaque étape, les questions posées sont les suivantes:
Qu’est ce qui rend cette composante spécifique à la recherche en informatique :
• par opposition au développement de produits ou à la résolution de problèmes en général?
• par opposition à la recherche scientifique ou, la recherche en général?
Qu’est ce qui rend les CRM spécifiques propres à la recherche informatique?
Beaucoup de CRM ne sont pas, en fait, spécifiques à la recherche informatique, mais sont tout aussi bien utilisées dans d’autres domaines de l’informatique. Certaines de ces méthodes subissent un changement qualitatif lorsqu’elles sont utilisées dans la recherche, par opposition au développement. Par exemple, la nature des données collectées et les mécanismes de collecte de données utilisés dans le suivi des projets diffèrent, en fonction de l’intention du suivi. D’autres disciplines exploitent une communauté semblable dans la méthodologie pour enseigner la recherche dans leur programme d’études, en commençant souvent avant l’université;
Encore une fois, beaucoup de CRM ne sont pas seulement utilisées dans d’autres disciplines, mais proviennent d’autres disciplines. Souvent, comme une communauté de recherche informatique gagne de l’expérience avec une méthodologie empruntée, des versions spécifiques à l’informatique surgiront. Un exemple est l’enquête contextuelle, qui est née de
la tradition ethnographique, mais qui est ancrée dans la pratique informatique. Une chose qui semble, sinon unique, du moins très inhabituelle, est l’ampleur ou le grand nombre des CRM.
La combinaison de chevauchements avec les pratiques de l’informatique d’une part, et de la recherche dans des disciplines non-informatiques d’autre part, peut être une cause de la difficulté que de nombreux professeurs ressentent dans la conception d’un programme de CRM. La figure 1 est fondée sur quatre questions qui, collectivement, décrivent le cycle de recherche. Chaque question est ancrée dans un quadrant dans le processus de la recherche informatique. Ce cadre est suffisamment général pour qu’il puisse être appliqué tout au long du programme de formation en informatique. Nous pouvons introduire la structure et la terminologie de ce modèle à travers le curriculum, même si l’activité informatique que les étudiants entreprennent ne correspond pas à la définition typique de la «recherche».
Figure 1. Cycle de recherche en informatique Qu’est-ce qui rend ce cadre spécifique pour la recherche informatique?
Le cadre structure l’informatique du point de vue de la recherche. Il peut être appliqué à l’informatique à un niveau quelconque; cependant, la structure reflète une inclination vers la recherche ;
Les questions elles-mêmes s’appliquent à tout type de recherche. Les réponses et, en particulier, l’ampleur des réponses, voilà ce qui caractérise la recherche ou le projet décrits comme relatifs à l’informatique.
1. 2.3 Compétences en recherche informatique
Deux ensembles de compétences sont nécessaires: basiques, essentielles ou fondamentales (tableau 1) et spécifiques.
Les compétences essentielles sont fondamentales. Elles sont caractérisées par le fait de ne pas être localisées dans des quadrants spécifiques ou relatifs à une discipline informatique particulière. Les quatre types de compétences de base sont : organisationnels, expressives, cognitives et métacognitives
Tableau 1 compétences de base fondamentales
organisation , expressives cognitives métacognitives la tenue des
dossiers (record keeping) la gestion du temps
expressions orale, écrite graphique algorithme
analyse synthèse évaluation amélioration computation
réflexion autorégulation monitoring
La nature et le contenu des deux premières catégories ont commencé à partir d’une revue de la littérature sur l’enseignement de CRM, ceux des deux dernières - à partir de la littérature du développement de l’expertise informatique.
Dans le cadre de l’organisation, on trouve la tenue des dossiers et la gestion du temps. La tenue de dossiers comprend toutes les formes de tenue de dossiers, depuis garder une trace de quelle version du code a produit quel ensemble de données ou résultats, en passant par l’endroit où l’information et les idées peuvent être trouvées dans la littérature. La gestion du temps est un élément qui a été le “vaincre ou mourir” pour beaucoup de chercheurs. Mener une carrière de recherche réussie exige des compétences bien développées de gestion du temps à court et à long termes. Cela est nécessaire, par exemple, pour gérer plusieurs projets de recherche simultanés dans divers stades de développement.
Sous expressive, on trouve les expressions orale, écrite et graphique qui sont fondamentales pour les CRM, contrairement à, par exemple, l’expression par le mouvement ou la vidéo. Il a été ajouté un autre mode spécifique à l’informatique, expression via l’algorithme.
La capacité de manipuler cognitivement objets abstraits actifs est appelée ici computation.
La dernière catégorie, les compétences métacognitives, répond à l’une des caractéristiques essentielles d’un chercheur expert, celui d’être un apprenant expert. Un apprenant expert utilise des stratégies cognitives pour organiser et intégrer l’information d’une manière qui facilite une vraie compréhension du contenu qu’il apprend. «Ce sont les compétences de surveillance et d’autorégulation qui permettent aux experts de savoir non seulement ce qui est important (connaissances déclaratives) mais aussi comment (connaissances procédurales), quand, où, et pourquoi (connaissances conditionnelles) pour appliquer les connaissances et les actions correctes”. L’autorégulation est le processus par lequel l’apprenant expert planifie, surveille et évalue une tâche d’apprentissage. Le processus est à la fois cyclique et récursif.
Qu’est ce qui rend les compétences spécifiques pour la recherche informatique?
La plupart des compétences sont également nécessaires pour la pratique informatique, mais pas à un niveau aussi avancé ; par exemple, l’expression écrite. Les compétences métacognitives sont l’exception. Ces compétences, sans nul doute avantageuses pour
l’informatique pratique, ne sont requises pour la recherche informatique. En effet, la nécessité d’«apprendre à apprendre» devrait être la base d’un cours de méthodes de recherche dans le premier cycle à l’Université.
Sous les compétences de base, l’expression algorithmique et computation sont spécifiques à l’informatique. En surface, les compétences spécifiques sont des compétences nécessaires à la recherche dans toute discipline scientifique. La différence réside dans les détails, par exemple, la navigation de la littérature informatique est beaucoup plus complexe que la navigation de la littérature dans d’autres disciplines.
Les compétences spécifiques sont les suivantes :
1 Recherche Littérature 2 Parcourir des Papiers 3 Sélectionner des Papiers 4 Analyser la littérature 5 Critiquer la Littérature 6 Analyser une recherche 7 Critiquer une Recherche
8 Formuler Les questions De Recherche 9 Identifier des Préoccupations éthiques 10 Choisir les Méthodologies
11 Écrire des Propositions de recherche 12 Collecter des données
13 Vérifier les données 14 Analyser les données 15 Évaluer les résultats 16 Tirer des Conclusions 17 Identifier les Limites
18 Lier la recherche à un corpus de Connaissance 19 Connecter théorie à la pratique
20 Présenter les Résultats : Oral
21 Présenter les Résultats : écrite 22 Présenter les Résultats: Autres
Conclusion
Cette activité a permis de comprendre les origines de l’informatique et de comprendre quelles sont ses spécificités.
Évaluation
Activité 1.3 - Méthodes scientifiques de l’informatique Détails de l’activité
Les chercheurs scientifiques en informatique utilisent plusieurs méthodes pour aborder des questions au sein de leur discipline. Dans cette section nous commençons par énumérer plusieurs de ces méthodes. L’idée n’est pas de classer les chercheurs ou les projets dans chacune de ces méthodes ou d’être exhaustif. Les tâches accomplies par un seul chercheur relèvent souvent de méthodologies différentes. De même les activités requises pour aborder une question de recherche unique peuvent inclure plusieurs de ces méthodes.
La liste suivante des méthodes est destinée à présenter l’approche requise par chacune d’eux :
• Formelle.
• Expérimentale
• Constructive
• Processus
• Modèle
1. 3 1 Méthodologie de recherche Formelle Ou Informatique théorique
La méthodologie formelle est le plus fréquemment utilisée dans les sciences de l’informatique théorique. Johnson affirme que l’informatique théorique (TCS) est la science qui prend en charge le domaine de l’informatique. TCS est formelle et mathématique, et elle se préoccupe surtout de la modélisation et de l’abstraction. Elle tente de répondre aux questions suivantes :
1. Comment pouvons-nous comprendre / expliquer le monde?
2. Quels en sont les concepts sous-jacents?
Elle est expliquée souvent en utilisant un “CAS” pour prouver certaines caractéristiques importantes.
L’idée est de faire abstraction des détails les moins importants, et d’obtenir un modèle qui capture l’essence du problème à l’étude. Il faut motiver les choix des facteurs qui ne sont pas pertinents (exclus) et ceux qui le sont (inclus), et dont les propriétés sont valables ou prouvées.
A cet effet on s’appuie sur la revue de la littérature. Cette approche permet des résultats généraux, qui sont adaptables en tant que technologies sous-jacentes, et des changements d’application. Elle fournit également l’unification et le lien entre des domaines et disciplines apparemment disparates. TCS se préoccupe des possibilités et des limites fondamentales. Les chercheurs TCS développent des techniques mathématiques pour répondre à des questions telles que les suivantes :
1. Face à un problème, jusqu’ à quel point est-il difficile à résoudre?
2. Étant donné un modèle de calcul, quelles sont ses limites?
3. Étant donné un formalisme, que peut-il exprimer?
Elle consiste à faire une abstraction mathématique d’un certain problème en utilisant des techniques mathématiques comme les modèles analytique, stochastique, logique,
systémique, la conceptualisation, la logique, les axiomes, les lemmes, les opérations et règles mathématiques, l’analyse, les modèles de données (comme les valeurs des objets de données et des opérations), les algorithmes, la complexité, les niveaux d’abstraction, les itérations, la récursivité, les raisonnements inductif et déductif, etc.
TCS se préoccupe non seulement de ce qui est faisable aujourd’hui, mais aussi de ce qui sera possible à l’avenir avec de nouvelles architectures, des machines plus rapides, et des problèmes futurs. Par exemple Church et Turing ont produit des formalismes pour le calcul informatique avant que les ordinateurs universels ne soient construits.
Les chercheurs du TCS travaillent sur la découverte d’algorithmes plus efficaces dans de nombreux domaines, y compris les problèmes combinatoires, la géométrie algorithmique, la cryptographie, l’informatique parallèle et distribuée. Ils répondent également aux questions fondamentales sur la calculabilité et la complexité. Ils développent un cadre théorique complet pour organiser les problèmes en classes de complexité, établir des limites inférieures pour la complexité temporelle et spatiale pour les algorithmes, et étudier les limites du calcul informatique, l’exactitude ou la qualité des solutions générées par l’algorithme ou le système.
En sciences informatiques, les méthodes formelles sont principalement utilisées pour prouver des faits sur les algorithmes et systèmes. Les chercheurs peuvent s’intéresser à la spécification formelle d’un composant logiciel ou matériel afin de permettre la vérification automatique d’une mise en œuvre de ce composant.
Le meilleur des conseils pratiques pour les nouveaux chercheurs dans le domaine des méthodes de recherche formelles est de pratiquer la résolution de problèmes et de prêter attention aux détails. Les conseils généraux pour les chercheurs en sciences informatiques, sont de connaître la littérature, de communiquer avec des collègues dans le domaine, de poser des questions, de réfléchir, s’appliquent aussi aux méthodes formelles de recherche. La résolution de problèmes peut être risquée, mais est aussi très gratifiante. Même si vous ne parvenez pas à résoudre votre problème d’origine, les résultats partiels peuvent conduire à des directions nouvelles et intéressantes.
Les compétences et les connaissances de base que les chercheurs des méthodes formelles trouvent utiles sont entre autres: résolution de problèmes, techniques de preuve mathématique, conception et analyse d’algorithmes, théorie de la complexité, la programmation informatique, etc.
1.3. 1. 2 Méthodologie de recherche expérimentale
Les méthodologies expérimentales sont largement utilisées dans les CS pour évaluer de nouvelles solutions aux problèmes. L’évaluation expérimentale est souvent divisée en deux phases. Dans une phase exploratoire le chercheur prend des mesures qui permettront d’identifier quelles sont les questions qui doivent être posées sur le système en cours d’évaluation. Ensuite, une phase d’évaluation va tenter de répondre à ces questions. Une expérience bien conçue va commencer avec une liste des questions auxquelles l’on attend que l’expérience réponde.
La littérature informatique est jonchée de papiers expérimentaux qui ne sont pas pertinents avant même qu’ils soient publiés en raison de la façon imprudente dont les expériences ont été conduites et rapportées. Souvent, les auteurs eux-mêmes ne pourraient pas reproduire les expériences juste quelques semaines après qu’ils se soient précipités pour obtenir les résultats expérimentaux afin de respecter la date limite d’une conférence. Voici quelques conseils généraux pour vous aider à éviter de produire des publications expérimentales sans valeur.
Une bonne tenue des dossiers est très importante dans le travail expérimental. La tenue des dossiers d’un chercheur en Informatique a tendance à être étonnamment laxiste. Parce que les expériences sont exécutées sur les ordinateurs, les chercheurs inexpérimentés ont tendance à penser qu’ils peuvent relancer les expériences plus tard s’ils en ont besoin. Ainsi, ils ont tendance à ne pas être aussi prudents qu’ils devraient l’être à propos de l’étiquetage et des résultats d’une manière qui permettra de les récupérer et de les vérifier plus tard. Quelquefois il est même difficile pour un chercheur de reproduire ses propres expériences parce qu’il ne se appelle pas dans quelles conditions ou environnement (machine, compilateur, ...) elles ont été exécutées. L’annotation et la documentation sont essentielles pour la pertinence future du travail d’un chercheur scientifique expérimental.
La vitesse est un facteur important lors de la phase exploratoire d’un travail expérimental. Ainsi cette étape se déroule généralement avec moins de soins que ce qu’elle devrait. Une fois cette phase exploratoire est terminée, un chercheur doit s’arrêter et documenter les résultats, et décrire soigneusement la configuration expérimentale, ainsi que les caractéristiques du matériel et du logiciel qui seront utilisés pour la phase d’évaluation :
1. Quelles sont les questions auxquelles le travail expérimental est censé répondre?
2. Quelles sont les variables qui seront contrôlées?
3. Quelles sont les variables qui peuvent affecter les résultats de l’expérience, mais ne sont pas sous le contrôle du chercheur?
4. Quelles mesures seront prises pour tenir compte de la variance due à ces variables?
5. Les résultats seront-ils statistiquement significatifs?
6. Est-ce que l’expérience est documentée d’une manière qui permettrait à d’autres chercheurs de la reproduire?
Pour la présentation des résultats d’une évaluation expérimentale, il est important d’indiquer clairement et succinctement, en français/’anglais/portugais ou autre, ce qui a été appris des expériences. Les chiffres inclus dans un document, ou écrits dans un rapport, devraient être là pour fournir une réponse ou faire un point, exprimer une idée.
Les représentations graphiques ou sous forme de tables doivent être choisies avec soin pour souligner les idées que le chercheur veut exprimer. Elles ne doivent pas induire en erreur ou fausser les données. Analyser des données en se basant seulement sur l’agrégation est très dangereux, parce que les moyennes peuvent être très trompeuses. Ainsi, même si les données brutes ne sont pas présentées dans un document, l’auteur devrait examiner les données brutes soigneusement pour mieux comprendre les résultats des expériences. Les résultats numériques présents dans les tableaux et graphiques doivent être accompagnés d’une discussion analytique soigneusement écrite des résultats. Cette discussion ne devrait pas simplement répéter en mots les résultats qui sont déjà présentées dans les tableaux et graphiques. Elle devrait fournir un aperçu sur ces résultats-là, et ajouter de la connaissance que le chercheur a acquise, et qui ne se trouve pas dans ces chiffres. Sinon, cette discussion devrait tenter d’expliquer les résultats présentés.
1. 3. 1. 3. Méthodologie de conception
Une méthodologie de recherche « construction » consiste à construire un artefact | soit un artefact matériel ou un système logiciel | pour démontrer que cela est possible. Pour être considérée comme de la recherche, la construction de l’artefact doit être nouvelle ou, elle doit inclure de nouvelles fonctionnalités, qui n’ont pas été démontrées auparavant dans d’autres artefacts.
Chaque fois qu’une question de recherche conduit à la conception et la construction d’un système logiciel ou/et matériel, les chercheurs et chercheuses impliqués devraient considérer l’ensemble des bonnes pratiques suivantes:
La conception du système logiciel, peu importe sa simplicité, ne permet pas d’évoluer à partir de petits morceaux sans un plan. Il faut réfléchir avant de concevoir/construire. Plus important, il faut envisager une approche modulaire qui simplifie les tests. Le test est également simplifié en choisissant des formats de données et de communication à base de texte. La définition de petites interfaces augmente la réutilisation des composants. S’il y a certains composants logiciels nécessaires déjà (librement) disponibles, utiliser ces composants peut faire gagner du temps. Au moment de décider quels éléments réutiliser il faut examiner leurs conditions d’utilisation. Les composants que vous réutilisez dans le système peuvent avoir des incidences sur la licence du logiciel sous laquelle le nouveau système peut être distribué. Par exemple, si un composant distribué sous la GNU Public License (GPL) est utilisé dans un système logiciel, l’ensemble du système devra être distribué sous licence GPL.
Choisissez un langage de programmation adéquat. Souvent, les chercheurs veulent utiliser un langage de programmation qu’ils connaissent déjà pour réduire au minimum le temps investi sur l’apprentissage d’un nouveau langage. Toutefois, il peut s’avérer payant d’en apprendre de nouveaux, qui sont plus adéquats pour la construction d’un système spécifique. Les facteurs importants à considérer lors du choix d’un langage de programmation incluent:
le besoin de vitesse d’exécution (langages compilé vs. Interprétés) ;
l’expressivité (impératif vs fonctionnelle par rapport à des langages déclaratifs) ; la fiabilité (par exemple les contrôles d’exécution, collecte des déchets) ;
les bibliothèques disponibles.
Il faut envisager de tester tout le temps, et de ne pas attendre de tester l’ensemble du système après sa construction. Testez les modules d’abord. Gardez un ensemble de paires d’entrée / sortie à coté pour les tests. De cette façon, les futures modifications peuvent être testées quand elles sont introduites. Envisagez la construction d’une infrastructure automatisée de test qui compare la sortie du programme sur un ensemble de données d’entrée avec des sorties correctes, et qui mesure également les temps d’exécution. Définissez cette infrastructure de test automatisée pour qu’elle s’exécute automatiquement régulièrement (tous les jours, toutes les semaines, etc.) pour informer les concepteurs/constructeurs immédiatement sur les changements gênants.
La documentation est essentielle dans tout système ou logiciel. Les bons programmes informatiques doivent être bien documentés. Les superviseurs, les utilisateurs externes, et les autres étudiants qui peuvent étendre le système à l’ avenir doivent être en mesure de comprendre le code sans trop de peine. Même quand il y a un seul développeur il y a des avantages à utiliser un système de contrôle de version, tel que le Concurrent Versions System (CVS). CVS donne au développeur, et toute personne qui a besoin d’un accès occasionnel au code et la documentation, un accès facile à l’ensemble du projet courant. En outre, CVS permet d’accéder aux versions précédentes en cas de changements qui introduisent des bugs. Une fois que le système logiciel est fonctionnel, les chercheurs devraient comparer ses fonctionnalités et /ou performance à celles des systèmes existants pour vérifier que les revendications qu’ils veulent faire au sujet du système tiennent encore.
Souvent, les exigences en temps d’exécution / espace mémoire dépendent de la taille des entrées qui sont présentées sur des ensembles de tests couramment utilisés. Des mesures indépendantes de l’architecture, comme le nombre de nœuds visités sur un graphe par unité de temps, doivent être signalées en fonction du temps ou de la consommation de mémoire réelle pour simplifier la comparaison avec d’autres systèmes. Les résultats doivent être rapportés en utilisant des statistiques qui ne dépendent de distribution injustifiées.
