Cependant l’expression « économie fondée sur la connaissance » vient d’apparaître. Il s’agit donc de marquer une rupture et d’exprimer une discontinuité par rapport aux périodes précédentes. Nous pouvons observer cette rupture à différents niveaux d’analyse.

On détecte depuis le début du xx^e siècle une nouvelle caractéristique de la croissance économique, qui est l’approfondissement de la part de capital intangible par rapport au capital tangible (voir les travaux de Abramovitz et David, 1996). Or une grande partie du capital intangible est constituée sous la forme des investissements de formation, d’éducation, de r&d, d’information et de coordination, c’est-à-dire des investissements consacrés à la production et à la transmission de la connaissance. L’autre grande partie du capital intangible correspond aux dépenses de santé, c’est-à-dire à des investissements qui améliorent les caractéristiques physiques du capital humain. Aux États-Unis, le stock de capital intangible – consacré donc à la création de connaissance et au capital humain – dépasse le stock de capital tangible (infrastructures physiques et équipement, stock, ressources naturelles) vers 1973.

Grâce aux travaux récents de l’ocde, on arrive à une certaine stabilisation des catégories d’investissements en connaissance, pour un pays ou un secteur donné. Si l’on prend la mesure simple et très restrictive des investissements en r&d, éducation publique et logiciel, on constate un taux de croissance annuel très fort de ces investissements depuis les années quatre-vingt (3 % en moyenne des pays de l’ocde). La structure de ces investissements diffère cependant entre les pays. Tandis que, dans les pays scandinaves, les dépenses d’éducation publique dominent, aux États-Unis, la part des investissements liés à l’industrie (r&d privée, logiciel et informatique) est prédominante (ocde, 1999).

Cette évolution fondamentale ne doit pas masquer l’importance grandissante des activités de science et de technologie. Si l’économie fondée sur la connaissance ne doit pas être réduite à la haute technologie, les nouveaux secteurs, qui ont exercé un puissant effet d’entraînement depuis quelques décennies en poussant vers le haut le taux de croissance moyen de l’économie tout entière, sont caractérisés par une certaine centralité de la science et de la technologie (pharmacie et instrumentation scientifique, technologie de l’information et de la communication, aéronautique, nouveaux matériaux).

À ces évolutions fait écho l’accroissement continu des emplois consacrés à la production, au traitement et au transfert de la connaissance et de l’information. Une telle tendance, visible dès les années soixante-dix, ne concerne pas seulement les secteurs de haute technologie et de services d’information et de communication, mais elle recouvre progressivement l’ensemble de l’économie. La société dans son ensemble bascule donc vers des activités intensives en connaissance.

Or on s’aperçoit que les investissements consacrés à l’innovation augmentent considérablement, notamment les dépenses de r&d, ce qui se traduit par une augmentation significative des innovations produites (que l’on voit par exemple à travers l’augmentation du nombre de brevets demandés ou obtenus) [ocde, 1999]. Par ailleurs, les espaces d’apprentissage par la pratique semblent s’élargir à partir de situations où la division du travail fordiste, dans les bureaux et dans les usines, rétrécissait considérablement le périmètre de l’activité de chacun et donc les occasions d’apprentissage. Les opportunités de création de connaissance sont donc beaucoup plus nombreuses.

Par ailleurs, la « nécessité d’innovation » devient plus forte, puisque l’innovation tend à devenir le moyen presque unique pour survivre et prospérer dans des économies fortement concurrentielles et globalisées.

Il est difficile de faire la part des choses entre une augmentation du nombre de « nouveautés absolues » (« sous le soleil ») et ce qui relève de la simple adoption par une entreprise d’une technologie qui n’est nouvelle que pour elle, ou de la transposition plus complexe d’un produit ou d’une idée existante pour un nouveau marché. Il reste que l’entreprise et plus généralement la société consacrent plus de temps et plus d’énergie à la production du changement et aux ajustements nécessaires qui en découlent [2].

Les « innovateurs » apparaissent de plus en plus dans des situations inattendues : ce sont les usagers comme source d’innovation (von Hippel, 1988a), ce sont les profanes experts qui, dans certains domaines tels que la santé ou l’environnement, participent à la production des connaissances scientifiques [3].

Certes, la recherche formelle reste, dans de nombreux secteurs, la clé de voûte du système de production de connaissance (simplement parce que la recherche formelle, relativement protégée, permet de mener à bien des protocoles d’expérimentation qui ne sont pas possibles dans la vie réelle). Cependant, le système de production de connaissance devient plus largement distribué entre de nombreux lieux et acteurs.

On peut distinguer plusieurs types d’impacts des technologies de l’information sur la création de connaissances :

« La recette écrite permet de remplir partiellement le vide laissé par l’absence de la grand mère » note J. Goody (1977). Le terme « partiellement » est ici important. En effet, la codification mutile la connaissance. Ce qui est exprimé et inscrit n’est pas la connaissance complète. C’est un programme d’apprentissage qui aide à reproduire la connaissance. En recevant son manuel d’opération, le jeune technicien ne reçoit pas directement la connaissance sur « comment conduire la machine ». Cependant ce manuel l’aidera et réduira le coût de la reproduction de la connaissance.

Dans de nombreux cas, lorsque le technicien a « appris à apprendre » et que la machine nouvelle est relativement standard, la reproduction de la connaissance devient presque immédiate et se rapproche des caractéristiques d’une reproduction d’information. Dans d’autres cas, la tâche est plus compliquée et la connaissance codifiée, certes utile, ne fournit qu’une aide très partielle. La reproduction de la connaissance passe alors par l’entraînement, l’exercice et la simulation des situations (pilote d’avion, chirurgien).

Nous devons insister enfin sur une seconde fonction de la codification, à nos yeux très importante. La codification consiste à produire une représentation de la connaissance qui permet de l’inscrire sur un support. Ce faisant, on crée des possibilités cognitives nouvelles, qui sont impensables lorsque la connaissance reste attachée à l’individu et ne peut donc être qu’entendue (quand la personne raconte) ou vue (quand la personne fait). L’inscription (écriture, graphique, modèle, virtualité) rend possible d’examiner autrement, de réarranger, d’isoler des éléments, de combiner et de classer. Ainsi de nouveaux objets de connaissance apparaissent, tels que la liste, le tableau, la formule. Ce sont des objets fondamentaux, ouvrant de nouvelles possibilités cognitives – la classification, la taxonomie, le réseau arborescent puis la simulation –, qui déterminent alors une création rapide de connaissances nouvelles (Goody, 1977). Or ces objets ne sont possibles que lorsque l’homme se pose le problème de l’inscription et donc de la représentation de la connaissance. Dans cette perspective, les progrès des méthodes d’inscription fondées sur les technologies de l’information sont fondamentaux. Ils assurent le passage du stade d’une représentation de la connaissance dite « prélittérale » (le geste et la parole) au stade littéral (l’écriture et le dessin), puis au stade postlittéral (la connaissance est représentée par des modèles d’interactions structurées).

En conclusion, la codification joue un rôle central dans l’économie de la connaissance en favorisant des moyens de mémorisation, de communication et d’apprentissage, et aussi en constituant un principe puissant de création de nouveaux objets de connaissances.

Ainsi, si les flux de connaissances existent, ils sont faibles et rares ; quelques exceptions historiques, liées à l’existence de réseaux denses de communications interpersonnelles, confirment cette règle générale.

Joe, quant à lui, vient d’inventer un petit robot. Il désire informer toute la communauté concernée. Les plans et les documents sont réalisés rapidement grâce aux logiciels de conception graphique. Il copie son fichier, l’attache à un courrier électronique et utilise une liste d’adresses sélectionnées. Instantanément des dizaines de laboratoires partout dans le monde reçoivent le document et des centaines de chercheurs commencent à reproduire la connaissance et à renvoyer à Joe des suggestions, des remarques, des critiques. Non seulement dans ce cas, les coûts de codification et de transmission sont très faibles (nous parlons ici du coût marginal ; c’est-à-dire de ce qu’il en coûte à Joe pour codifier et transmettre cette connaissance spécifique, une fois les coûts fixes d’infrastructure et de formation recouverts), mais le coût de reproduction de la connaissance est également faible. Nous sommes en effet dans la situation où ceux qui reçoivent le fichier ont « appris à apprendre » ce genre de connaissance ; où le document envoyé fournit un programme d’apprentissage bien détaillé et où l’invention considérée reste dans le cadre des connaissances normales des membres de cette communauté.

Une communauté intensive en connaissance est une communauté dans laquelle une part non négligeable de ses membres produit et reproduit la connaissance, dont les contours délimitent un espace public (ou semi-public) de circulation des savoirs et où l’usage des nouvelles technologies d’information et de communication a radicalement réduit les coûts de codification et de distribution de la connaissance.

Des communautés assez proches sont les communautés d’usagers des logiciels libres. Là encore, la plupart des membres produisant de nouvelles connaissances, notamment pour résoudre les problèmes et corriger les défauts du logiciel, sont incités à partager leur connaissance et évidemment utilisent intensivement les technologies de l’information pour assurer la circulation des solutions nouvelles.

De nombreuses communautés interentreprises fonctionnent selon ces principes.

Un exemple d’une communauté commençant à migrer vers l’économie fondée sur la connaissance est celle des médecins, dans laquelle une part importante des membres documentent et mettent à disposition leurs nouvelles connaissances, en utilisant largement les bases de données électroniques auxquelles chacun a accès depuis son bureau. Chacun puise et alimente ce pool de connaissances, donnant un caractère effectif à cette médecine fondée sur les évidences.

Un exemple de communauté qui reste en dehors de l’économie fondée sur la connaissance est celle des enseignants. Il y a certes une activité massive d’innovations, résultant de la pratique de chacun s’efforçant de trouver de nouvelles solutions aux problèmes pédagogiques. Cependant, la plupart de ces innovations ne sont pas diffusées ni échangées entre les membres de la communauté (Hargreaves, 2000).

Les communautés qui sont caractérisées par les trois constituants évoqués – multiples capacités de création et de reproduction des connaissances, mécanisme d’échange et de circulation des connaissances créées, usage intensif des nouvelles technologies – sont donc fondamentalement orientées vers la production et la transmission des connaissances. Elles présentent à cet égard certaines « vertus » :

Existe-t-il une taille optimale des communautés intensives en connaissance ? D’un point de vue empirique, on observera une grande variation depuis la communauté mondiale de telle branche de la physique théorique (comptant plusieurs milliers de membres) jusqu’à la communauté très étroite de quelques ingénieurs travaillant sur un projet. Avec l’augmentation de la taille, le potentiel de production et reproduction de la connaissance s’accroît, mais les coûts de recherche de l’information et les risques de congestion s’élèvent et l’augmentation de l’anonymat peut poser des problèmes aigus de confiance. On peut penser que le niveau de taille optimale variera en fonction de l’amélioration des technologies de recherche et de discrimination d’information et de la mise au point de nouveaux mécanismes de confiance. Par ailleurs, la nature des échanges (simple accès à des bases de connaissance ou interactions intenses autour d’un objet de recherche) influera aussi sur la taille optimale.

Dans tous les cas, la difficulté réside dans les conflits possibles entre les logiques de l’entreprise privée (où la nouvelle connaissance est contrôlée de façon exclusive) et les logiques de ces communautés de connaissance dont l’essence réside dans le partage du savoir. La communauté de savoir est fragile puisqu’elle est fondée sur des règles informelles (réciprocité, divulgation). Elle peut donc se dégrader très rapidement dans le cas où certains de ses membres n’ont plus la possibilité (ou la volonté) de respecter ses règles.

Il reste que de nombreux spécialistes mettent l’accent sur les compétences génériques d’apprentissage (apprendre à apprendre, connaître ce que l’on ne connaît pas, savoir ce qu’il faut savoir, avoir conscience des principaux biais heuristiques qui faussent le raisonnement [6]). Ils insistent aussi sur l’intérêt à maîtriser des compétences générales d’apprentissage plutôt qu’un répertoire spécifique de compétences techniques. L’adaptation aux changements incessants représente sans doute la contrainte essentielle qui oblige l’employé à acquérir ces nouvelles formes de compétences. Celles-ci ne sont pas réductibles à l’actualisation permanente des connaissances techniques, mais elles portent aussi sur la compréhension et l’anticipation du changement [7].

La tendance du retour au travail à la maison est plus floue. On manque encore de perspectives historiques pour savoir si « le balancier est reparti dans l’autre direction » (Mokyr, 2000), mettant un terme à plusieurs siècles de développement du système d’usine, dans lequel les gens doivent se déplacer pour aller au travail. Ce système s’est développé durant deux siècles, touchant successivement l’industrie, les services, le commerce, l’éducation ; son développement a engendré des coûts de commutation gigantesques [8]. Impossible à quantifier, ces coûts sont bien résumés par la citation suivante : « Dans un demi-siècle, il semblera extraordinaire que des millions de gens passaient d’un immeuble (leur maison) à un autre (leur bureau) chaque matin, et que la procédure reprenait le soir dans l’autre sens… Cette mobilité gaspille du temps et de l’espace. Un immeuble – la maison – reste vide toute la journée ; un autre – le bureau – reste vide toute la nuit. Tout cela semblera vraiment bizarre à nos petits-enfants. » (Cairncross, 1997). Mokyr (2000) pense raisonnablement qu’un certain développement d’une économie du travail à la maison est à envisager, sur la base de cette inversion des coûts de la mobilité de la connaissance relativement à la mobilité des personnes. Cependant, des inerties de toute sorte bloqueront encore longtemps ces évolutions. L’aménagement de l’espace, en cohérence avec les opportunités offertes par l’économie de la connaissance, reste donc largement à venir.

En outre, dans de nombreuses situations, la coordination virtuelle des activités et l’échange électronique de connaissances ne suffisent pas [9]. L’émulation et la spontanéité créées par la présence et le regroupement physiques restent souvent essentielles. De même, l’échange direct face à face est important lorsqu’il permet d’activer d’autres formes de perception sensorielle que celles que l’on utilise dans le cadre d’une relation électronique.

On peut simplement conclure que les marges de choix se sont étendues, sur le plan individuel, entre travailler à la maison (pour réduire ses coûts de commutation) et se rendre dans les lieux collectifs d’emplois (pour bénéficier des vertus du groupe « réel »).

Il est clair que la fameuse distinction des apologistes de la société de l’information entre ceux qui ont accès à l’information et ceux qui n’y ont pas accès est très largement trompeuse. Elle nous fait croire qu’un accès libre au réseau et qu’un terminal installé dans chaque foyer résoudraient tous les problèmes. Or le véritable problème n’est pas forcément l’information, mais bien la connaissance, en tant que capacité cognitive, si difficile à reproduire.

Si l’on en reste cependant au strict problème d’accès universel, on voit que tous les individus ne font pas partie du village mondial (pnud, 1999). D’une part, l’équipement en infrastructure d’information peut être tellement dérisoire dans certains pays que, aperçue depuis ceux-ci, la « planète Internet » semble appartenir à une autre galaxie. Il est intéressant à cet égard de voir 133 pays en développement réclamer à l’onu le maintien de la radio et des autres médias traditionnels comme moyen de dissémination de l’information, car un usage exclusif d’Internet aurait pour conséquence d’écarter de nombreuses populations des flux d’information. D’autre part, l’accès aux économies fondées sur la connaissance ressortit aux investissements de base en capital intangible, car ce sont aussi les compétences de base qui manquent – lecture, écriture. Il faut ici se méfier de toutes les illusions des sauts technologiques, qui permettraient à une société de sauter par-dessus certaines phases du développement des infrastructures de connaissance. Les e-books pourraient-ils pallier la rareté des livres de papier ? Le problème de l’analphabétisme peut-il être évacué grâce à l’entrée dans une civilisation de l’audiovisuel ? Bien sûr que non. La « post-litéracie » ne signifie pas le retour à l’« illitéracie ». Échanger des images ou apprendre par l’image sont des activités plaisantes, mais elles limitent le progrès cognitif, né de représentations plus complexes (codification) de la connaissance.

Cependant notre approche par les communautés fournit de nombreuses pistes et quelques motifs d’espoir. Les conditions sont presque réunies pour que certaines communautés scientifiques puissent se développer et exister dans les pays en développement. À cet égard, le problème est bien fondamentalement celui d’un équipement massif en infrastructure d’information de haute qualité ; c’est également un problème de tarification de l’accès à distance aux grands équipements scientifiques des pays développés ; c’est enfin le problème du brain drain. Tant que celui-ci restera une condition de viabilité de certains systèmes développés (le brain drain venant compenser les défaillances des systèmes de formation scientifique de ces pays), il sera très difficile aux scientifiques de résister aux politiques d’immigration attractives offertes par les pays développés ; et les communautés ne se feront pas dans les pays d’origine [10]. Il y a évidemment d’autres facteurs nécessaires au développement de communautés scientifiques dynamiques [11]. Cependant tous les moyens sont réunis pour que cesse aussi la course aux instruments du savoir pour les scientifiques travaillant dans les pays en développement. D’autres communautés professionnelles, les médecins, les enseignants, les urbanistes et les architectes, sont également des foyers clés où les principes constitutifs de l’économie fondée sur la connaissance devraient progressivement se mettre en place. Enfin, Arora et al. (ce volume) mettent l’accent sur les vertus des marchés des technologies comme outil de développement, lorsque, sous certaines conditions, ils contribuent à diminuer fortement le coût d’accès à la technologie.

Il semble que les secteurs où la création de connaissance a été extrêmement rapide sont ceux dans lesquels les interrelations entre la science et la technologie sont particulièrement étroites et intenses. Ce sont des secteurs où l’on peut réaliser des expérimentations contrôlées, donnant des résultats qui peuvent être ensuite testés réellement, avec d’incessantes liaisons et rétroactions entre les phases d’expérimentation et les phases d’application. Par ailleurs, les progrès de la technologie engendrent une amélioration des instruments scientifiques qui permet à son tour le perfectionnement des méthodes d’expérimentation. Ces relations réciproques entre une « science illuminant la technologie » et une « technologie équipant la science » sont à la base de la progression rapide des savoirs dans certains domaines. Ce modèle implique de lourds investissements dans les activités de recherche expérimentale off line, une importante codification des connaissances, de sorte que les interactions entre la science et la technologie soient soutenues par un système de connaissances standardisées et systématiques.

On s’aperçoit alors que ces conditions de progression rapide ne sont pas satisfaites dans de nombreux secteurs. Prenons l’exemple de l’éducation. Il s’agit d’un secteur où la « science n’illumine pas la technologie ». Le rôle de la science est relativement faible en tant que facteur permettant d’engendrer directement de nouvelles connaissances pratiques. La science et la recherche ne doivent pas être considérées comme des activités créant des « programmes qui marchent ». C’est un domaine qui ne se prête pas à l’expérimentation : ce qui fonctionne dans une école pilote s’avère difficile à reproduire ailleurs. Le problème tient en partie à l’impossibilité de décrire un traitement expérimental avec assez de précision et de détails pour que l’on sache si on le reproduit vraiment (Nelson, 2000). Le domaine de l’éducation est aussi un domaine où les connaissances sont peu codifiées. Il n’y a pas d’équivalent en matière de pédagogie aux ouvrages et documentations qu’utilisent le médecin, l’avocat ou l’ingénieur. Ainsi le jeune professeur commence sa carrière sans le secours de ces « ensembles d’instructions codifiées » ; il n’est pas informé des solutions et des approches alternatives expérimentées par d’autres ; il progressera de façon intuitive et imitative plutôt que de façon explicite et analytique ; ses propres découvertes ne bénéficieront pas à la communauté ; il n’aura que très peu d’occasions d’échanger avec les chercheurs en éducation (Hargreaves, 2000).

De nombreux secteurs qui ne bénéficient pas du modèle de la « science illuminant la technologie » affrontent donc la question de savoir comment atteindre des rythmes de progression de la connaissance correspondant aux rythmes atteints dans les secteurs fondés sur la science. Plutôt que de tenter d’exporter le modèle de « la science illuminant la technologie » vers des secteurs qui ne s’y prêtent pas, il convient de concevoir un véritable rôle pour la science, dans des contextes où la plupart des innovations viennent de la pratique ; une science dont l’objectif principal ne serait donc pas de fournir des « outils qui marchent », mais le développement de méthodologie pour documenter, évaluer et promouvoir les innovations qui proviennent de la pratique.

Le succès du modèle de « la science illuminant la technologie » a occulté le fait que d’autres modes de relation entre science et technologie sont possibles et que leur développement doit permettre une meilleure progression des savoirs dans certains secteurs.

Pour le comprendre, il faut réaliser que la connaissance n’est pas un bien comme les autres. On ne peut traiter sur le même pied la propriété intellectuelle et la propriété physique, simplement parce que la connaissance, ou l’information, possède une caractéristique particulière que l’économiste nomme « non-rivalité dans l’usage ». Les biens physiques ne possèdent pas cette propriété : si Marie mange la seule tartine prête dans la cuisine, Camille ne peut la manger. Dans ce cas, l’assignation de droits de propriété améliore sans ambiguïté le fonctionnement d’une économie décentralisée de marché.

Quand en revanche Quentin écoute de la musique, Marie, Camille, Manon et un million d’autres personnes peuvent écouter la même musique, sans que cela engendre un coût supplémentaire, compte tenu des technologies modernes de reproduction et de transmission. Dans ce cas, si la création de droits de propriété intellectuelle exclut certains usagers potentiels, il y a gaspillage. Des désirs resteront, en effet, insatisfaits alors qu’ils auraient pu être assouvis pour un coût nul (ou quasi nul). Or les économistes détestent le gaspillage ! L’argument du gaspillage est très fort et il peut être décliné à volonté autour des thèmes de l’accès gratuit à certains médicaments protégés par brevet, de la reproduction libre de programmes musicaux cryptés sur Internet, ou encore de l’usage, pour raison de recherche, de bases de données numériques privées.

Bien évidemment, les producteurs d’idées et les créateurs de musique répondent à des incitations. S’ils ne possédaient pas de droit pour leurs œuvres, ils créeraient moins, sans doute pas du tout. Il y a donc bien place pour la propriété intellectuelle. Mais il n’y a pas de solution simple à ce problème économique et la réponse aux questions posées (faut-il des droits et, si oui, quel type de droits ?) variera selon les cas, les domaines, les situations. Il est notamment clair que la création de droits de propriété sur des connaissances, qui sont elles-mêmes sources de nouvelles connaissances (outil de recherche, bases de données, connaissances génériques), créent d’énormes gaspillages, car ce qui est interdit d’accès n’est pas seulement un bien de consommation (un poème, un programme musical), mais un facteur de production. On limite ainsi le progrès collectif du savoir en empêchant que celui-ci passe de main en main, qu’il soit enrichi, commenté et recombiné par d’autres. Dans de nombreux domaines, « les découvertes viennent des voyages imprévus dans l’espace d’information », nous dit le directeur de l’Institut européen sur la bio-informatique. Si cet espace est restreint par de nombreux droits de propriété, le voyage devient coûteux, voire impossible, et c’est la base de connaissance qui s’en retrouve soudain rétrécie. Certes, la sagesse populaire affirme que « les bonnes clôtures font les bons voisins » ! Quand deux agriculteurs possèdent des champs adjacents, l’un faisant de la culture et l’autre de l’élevage, ou quand des chercheurs d’or explorent leurs concessions voisines, il faut de bonnes clôtures pour garantir la bonne entente : « Les bonnes clôtures font probablement de bons voisins lorsque la ressource en question est de la terre ou toute autre sorte de ressource épuisable. Mais la connaissance ne relève pas de cette catégorie. Elle n’est pas comme le fourrage, susceptible d’être épuisé par une surconsommation. Les bases de données ne sont pas susceptibles d’être “surconsommées”. Bien au contraire, elles sont enrichies et améliorées quand un grand nombre de chercheurs sont autorisés à les exploiter » (David, 2001).

Il s’agit d’un problème très grave (Foray et Kazancigil, 1999) ; problème d’accès à la connaissance scientifique pour les pays en développement [12] ; problème de dynamique générale du savoir qui peut être fortement entravée ; problème du droit de tous à accéder aux innovations dans des domaines aussi importants que celui de la santé et de l’éducation [13].

Certes, on peut voir de fragiles équilibres s’instaurer dans des secteurs où le service touche fondamentalement le « bien-être » (santé, éducation). La « force » du droit à la santé peut contribuer à instaurer des formes de régulation de l’appropriation privée (voir Cassier dans ce volume). Cependant, il ne faut pas se leurrer. En dépit de ce droit fondamental, il faut des combats acharnés pour faciliter l’accès des pays pauvres à certains médicaments et il faudra sans doute des combats acharnés pour préserver l’accès aux programmes et outils pédagogiques, qui constituent aujourd’hui un enjeu marchand décisif pour de nombreuses multinationales.

Avec les technologies de l’information, nous n’enregistrons pas des documents mais des ensembles d’instructions qui doivent être interprétés et gérés par les matériels et les logiciels appropriés. Ainsi, une attention insuffisante aux éléments complémentaires d’un système de connaissance codifiée (continuité des langages, préservation des programmes permettant d’accéder aux plus anciens fichiers) risque d’altérer irrémédiablement la mémoire générale de notre société.

Le second problème est celui de la croissance exponentielle des documents de toute nature. Doit-on tout garder ? Si non, que doit-on garder ? Selon quel support (électronique, papier) ?

Si les coûts de stockage à court terme et de recherche d’information ont diminué, les problèmes de mémorisation, d’archivage et d’accès à des documents anciens restent importants.

S’intéressant au monde de l’industrie, le célèbre économiste A. Marshall posait au fond la même question s’agissant des activités industrielles. Comment coordonner et organiser des activités extrêmement spécialisées dans un contexte de forte division sociale du travail ? Il répondait que deux facteurs étaient prépondérants : la baisse des coûts de transport et la concentration locale de grappes d’activités, chaque localité créant les conditions d’une intégration locale des savoirs (Loasby, 1989).

Toute la question est donc de savoir dans quelle mesure les nouvelles technologies d’information permettent d’améliorer l’intégration des savoirs, en favorisant la baisse des coûts de transport de la connaissance et en permettant des concentrations locales d’activités virtuelles.

Il est clair que les nouvelles technologies favorisent une baisse des coûts de transmission de la connaissance lorsque certaines conditions sont remplies. La création de communautés virtuelles est également favorisée par ces technologies (Steinmueller, 2001).

Cependant, certains chercheurs développent l’argument que l’usage de ces technologies et d’Internet développe l’uniformité au détriment de la diversité (Van Alstyne et Brynjolfsson, 1996). Le temps passé sur Internet à échanger avec les membres de sa propre communauté est du temps passé en moins à créer des rencontres réelles avec des gens différents : un physicien peut échanger avec tous les autres physiciens de la terre – ce qu’il fait effectivement –, mais il n’a plus le temps d’aller à la cafétéria, où il rencontrera le géographe ou l’économiste. Ainsi la construction de réseaux très homogènes se ferait au détriment de la diversité. La vraie bibliothèque est bien meilleure que la bibliothèque virtuelle pour favoriser les rencontres imprévues, car dans la vraie bibliothèque, les revues sont classées par ordre alphabétique ; ce qui oblige les chercheurs des différentes disciplines à se rencontrer devant les rayons et à se parler. Ainsi, la problématique de l’intégration des connaissances ne sera pas résolue automatiquement par les nouvelles technologies de l’information. Le facteur essentiel est la constitution et le développement de communautés interdisciplinaires, composées de membres hétérogènes. Dans cette situation, les bonnes propriétés « marshalliennes » des technologies de l’information pourront jouer à plein, en vue de soutenir l’intégration des savoirs.