Guinguette Marais Poitevin

Les données, l’information, la connaissance et la sagesse sont des concepts étroitement liés, mais chacun a son propre rôle par rapport aux autres, et chaque terme a sa propre signification. Selon une vision commune, les données sont collectées et analysées ; les données ne deviennent des informations adaptées à la prise de décision qu’après avoir été analysées d’une manière ou d’une autre. On peut dire que la mesure dans laquelle un ensemble de données est informatif pour quelqu’un dépend de la mesure dans laquelle il est inattendu par cette personne. La quantité d’informations contenues dans un flux de données peut être caractérisée par son entropie de Shannon.

La connaissance est la compréhension basée sur une expérience étendue traitant des informations sur un sujet. Par exemple, la hauteur du mont Everest est généralement considérée comme une donnée. La hauteur peut être mesurée avec précision à l’aide d’un altimètre et saisie dans une base de données. Ces données peuvent être incluses dans un livre avec d’autres données sur le Mont Everest pour décrire la montagne d’une manière utile pour ceux qui souhaitent prendre une décision sur la meilleure méthode pour l’escalader. Une compréhension basée sur l’expérience de l’ascension de montagnes qui pourrait conseiller les personnes sur la manière d’atteindre le sommet du Mont Everest peut être considérée comme une « connaissance ». L’ascension pratique du sommet de l’Everest sur la base de ces connaissances peut être considérée comme de la « sagesse ». En d’autres termes, la sagesse fait référence à l’application pratique des connaissances d’une personne dans les circonstances où le bien peut en résulter. Ainsi, la sagesse vient compléter et compléter la série « données », « informations » et « connaissances » de concepts de plus en plus abstraits.

Les données sont souvent supposées être le concept le moins abstrait, l’information le moins abstrait suivant et la connaissance le plus abstrait. Dans cette optique, les données deviennent des informations par interprétation ; par exemple, la hauteur du mont Everest est généralement considérée comme une « donnée », un livre sur les caractéristiques géologiques du mont Everest peut être considéré comme une « information », et un guide d’alpiniste contenant des informations pratiques sur la meilleure façon d’atteindre le sommet du mont Everest peut être considéré comme une « connaissance ». Le terme « information » a des significations très diverses, allant de l’usage quotidien à l’usage technique. Toutefois, on a également fait valoir que ce point de vue inverse la manière dont les données émergent de l’information, et l’information de la connaissance. De manière générale, le concept d’information est étroitement lié aux notions de contrainte, de communication, de contrôle, de données, de forme, d’instruction, de connaissance, de signification, de stimulus mental, de schéma, de perception et de représentation. Beynon-Davies utilise le concept de signe pour différencier les données et l’information ; les données sont une série de symboles, tandis que l’information se produit lorsque les symboles sont utilisés pour se référer à quelque chose.

Avant le développement des dispositifs et des machines informatiques, les gens devaient collecter manuellement les données et leur imposer des modèles. Depuis le développement des appareils et des machines informatiques, ces appareils peuvent également collecter des données. Dans les années 2010, les ordinateurs sont largement utilisés dans de nombreux domaines pour collecter des données et les trier ou les traiter, dans des disciplines allant du marketing à la recherche scientifique en passant par l’analyse de l’utilisation des services sociaux par les citoyens. Ces modèles dans les données sont considérés comme des informations qui peuvent être utilisées pour améliorer les connaissances. Ces modèles peuvent être interprétés comme la « vérité » (bien que la « vérité » puisse être un concept subjectif), et peuvent être autorisés comme critères esthétiques et éthiques dans certaines disciplines ou cultures. Les événements qui laissent derrière eux des vestiges physiques ou virtuels perceptibles peuvent être retracés grâce aux données. Les marques ne sont plus considérées comme des données dès lors que le lien entre la marque et l’observation est rompu.

Les dispositifs informatiques mécaniques sont classés en fonction du moyen par lequel ils représentent les données. Un ordinateur analogique représente une donnée comme une tension, une distance, une position ou une autre quantité physique. Un ordinateur numérique représente une donnée sous la forme d’une séquence de symboles tirés d’un alphabet fixe. Les ordinateurs numériques les plus courants utilisent un alphabet binaire, c’est-à-dire un alphabet de deux caractères, généralement désignés par « 0 » et « 1 ». Les représentations plus familières, comme les chiffres ou les lettres, sont ensuite construites à partir de l’alphabet binaire. On distingue certaines formes particulières de données. Un programme informatique est un ensemble de données, qui peuvent être interprétées comme des instructions. La plupart des langages informatiques font une distinction entre les programmes et les autres données sur lesquelles les programmes opèrent, mais dans certains langages, notamment le Lisp et les langages similaires, les programmes sont essentiellement indiscernables des autres données. Il est également utile de distinguer les métadonnées, c’est-à-dire la description d’autres données. Un terme similaire mais plus ancien pour les métadonnées est « données auxiliaires ». L’exemple prototypique de métadonnées est le catalogue de la bibliothèque, qui est une description du contenu des livres.