La causalité en sciences humaines et sociales : expliquer, modéliser, mesurer ?

Colloque organisé conjointement par le Service des enquêtes et des sondages et le Service des méthodes statistiques de l’Ined et la Société Française de Statistique. (Inscriptions en bas de page)

Bruno Falissard (faculté de médecine Paris-Sud, Inserm U669) • A propos du flou conceptuel qui entoure la notion de causalité dans le monde de la recherche biomédicale

Arnaud Bringé (Ined) et Stéphane Legleye (Ined) • Présentation du jeu de données simulé reproduisant un cas classique d’enquête observationnelle et présentation de la mesure de l’effet causal par une méthode classique, qui sera comparé à une autre méthode d’estimation

Antoine Chambaz (Université Paris-Descartes) • Méthode d’estimation par le maximum de vraisemblance ciblé (TMLE: targeted maximum likelihood estimation) et mesure de l’effet causal sur le jeu de données simulées

Federica Russo ( Center Leo Apostel, Vrije Universiteit Brussel, Centre for Reasoning University of Kent) • Qu’est-ce qu’un modèle? Réflexions philosophiques à partir de l’analyse causale en sciences sociales

Isabelle Drouet (Université Paris-Sorbonne, Logiques de l’agir  Université de Franche-Comté) et Jean-Mathias Fleury (Collège de France) • Panorama des approches dominantes contemporaines de la causalité et réflexion sur la notion de normativité

Maximilian Kistler (Université Paris 1 et IHPST) • La notion d’intervention

Daniel Courgeau (directeur de recherche émérite Ined) • Peut-on parler de causalité en sciences sociales ? Les approches contrefactuelle et mécaniste

* Institut Henri Poincaré • 11 rue Pierre et Marie Curie • 75231 Paris cedex 05 • Tél. 33 (0)1 44 27 66 60