Sortir de la tyrannie du présent

La quantité massive de données dont nous disposons sur tous les sujets, des sciences sociales aux systèmes environnementaux, nous laisse espérer la possibilité de mieux comprendre le monde dans lequel nous vivons.

Mais les arbres ne cachent-ils pas la forêt ? Le mathématicien Samuel Arbesman (@arbesman) affirme dans Wired qu’il nous faut désormais compléter ces big data par les “long data” : des informations sur les phénomènes lents, se développant sur le très long terme. Pour cela, nous devons collecter et surtout interpréter des données s’étendant sur plusieurs siècles, voire des millénaires.

Un exemple de ce genre de travail, cité par Arbesman, est l’oeuvre Jared Diamond, auteur deGuns, Germs and Steel (traduit en français sous le titre De l’inégalité parmi les sociétés –Wikipédia). Pour Diamond, les seules raisons pour lesquelles certaines civilisations se sont développées pour créer des institutions complexes (ce qui ne signifie pas meilleures) sont à chercher dans les conditions matérielles aux origines de l’Histoire. Ainsi le développement des pays de la zone eurasiatique s’expliquerait, entre autres, par leur situation sur un axe est-ouest (grosso modo l’itinéraire de la “route de la soie”) sur lequel les techniques d’élevage et d’agriculture peuvent aisément transiter. En effet cet axe ne connait pas de différences climatiques majeures (les transferts se déroulent à peu près sous la même latitude), ce qui évite une acclimatation trop difficile des plantes et des bêtes. Au contraire, l’Afrique et l’Amérique du sud sont structurées sur un axe nord-sud, qui rend les communications et le transfert de technologies plus difficile. Pour Diamond, prendre en compte ces aspects matériels est la seule manière d’éviter une vision raciste de l’histoire, comme lorsqu’on imagine que certaines cultures ont bloqué l’innovation. Dans cette vision à très long terme, les différences culturelles se voient gommées et on ne perçoit plus qu’une humanité unique en relation avec son environnement.

Si ces “long data” peuvent présenter un grand intérêt pour les historiens, sont-elles vraiment importantes pour qui cherche à envisager le futur ?

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