1. Mise en perspective historique de la collaboration designer/chercheur - Annick Lantenois
1.1. Le design comme discipline académique ?
1.1.1. Besoin de discours pour légitmer
1.2. legitimation recente
1.2.1. création de filière design à l'université
1.2.2. textes critiques par des philosophes et sociologues
1.2.3. l'arrivée de la recherche en design
1.3. Risque d'une forme de normalisation
1.3.1. Les codes de définition de la pensée et de la recherche
1.3.2. Conception du design?
1.3.3. Finalité de ce savoir?
1.3.4. Le design comme valeur capitalisable
1.3.5. systemes
1.3.5.1. ISOTYPE
1.3.5.1.1. création d'une encyclopedie internationale
1.4. Le design comme valeur capitalisable
1.4.1. Le design dit "d'information"
1.4.2. Apport social du design
2. Présentation des ambitions et des projets de l’unité de recherche “Il n’y a pas de savoirs sans transmission. Contributions du design graphique” - Annick Lantenois, Gilles Rouffineau & Alexis Chazard
2.1. Programme culture (A.Lantenois)
2.1.1. Archéologie des médias
2.1.2. Archéologie de l'édition numérique
2.1.3. Comment représenter l'histoire et le temps ?
2.2. Programmation visuelle. Design graphique opératoire? (D.Cunin)
2.2.1. Projet SketchPad
2.2.2. PureData
2.2.3. Projet Prograph
2.2.4. Projet VVV
2.2.5. Quartz Composer
2.2.6. Processing (MIT)
2.3. Web sémantique (A.Chazard)
2.3.1. structurelle
2.3.2. distributionnelle
2.3.3. générative
2.4. Une archéologie des mythes modernistes dans l’histoire de la typographie allemande au XXe siècle (V.Guégan)
2.5. Archéologie des interfaces graphiques : penser les éditions numériques (G.Rouffineau)
3. Présentation du projet AIME - Paul Girard & Pierre Jullian de la Fuente
3.1. la place du design dans le projet Medialab
3.1.1. difference entre macro rt micro/ Gabriel Tarde
3.1.2. theorie de l'acteur réseau
3.1.3. data deluge
3.1.4. sciences sociales/ ingenierie et design
3.1.5. visualisation des donnes
3.1.5.1. inFORMare: mettre en forme l'infor
3.1.5.1.1. richesse/lisibilité
3.1.5.2. knowledge information/ données
3.1.5.2.1. symbole et connaissance: le chemin de connaissance
3.1.5.3. cartographies des controverses
3.1.5.3.1. density design
3.1.5.4. naviguer dans les paysages de données
3.1.5.4.1. un exemple de datascape
3.1.5.5. manipulation des données pour obtenir de l'information /outils
3.1.5.5.1. interface homme Machine
3.2. le projet AIME
3.2.1. une enquete sur les modes d'existences
3.2.1.1. familiarisation avec le protocole
3.2.1.2. ouvertures des contributions
3.2.1.2.1. expertise par mode:exple Ref(science)
3.2.1.2.2. médiation de contenu
3.2.1.3. réecritures et ajouts
4. Du design en sciences & de la science dans le design - Aurélien Tabard
4.1. processus de prototypage
4.1.1. differents étapes
4.1.1.1. essais sur ordinateur
4.1.1.2. experimentation: laboratoire
4.2. Idée 3
4.2.1. comment travaillent les designers
4.2.1.1. discover:decouverte
4.2.1.2. define: definition synthese
4.2.1.3. developper et delivrer le produit
4.2.1.4. la vie de studio
4.2.1.4.1. approche experimental: differents pays et differrentes alternatives
4.2.1.4.2. Ab testing
4.3. Une vue de la science
4.3.1. Les grandes étapes : caractérisation, hypothèses (bureau), prédictions, expérimentation (laboratoire)
4.4. La vie de laboratoire
4.4.1. Cycle en 3 phases = Design / Analysis / Creation
4.5. La vie de studio
4.5.1. Processus Double diamant : Discover / Define + Develop / Deliver
4.6. pratique croisée entre design et science
4.6.1. falsification
4.6.2. deux citations
4.6.2.1. form follow function:biologie
4.6.2.2. function follows form
4.6.2.2.1. Jonathan Ive: know your materiels
4.7. design research
4.7.1. faciliter les iterations
4.7.2. les transition et manipulations physique et numérques
4.7.2.1. Elabbench/Danemark(projet)
4.7.2.1.1. integration des objets physique
4.7.2.1.2. faciliter le travail de bureau avec celui de laboratoire
4.7.2.1.3. plusieurs sciences de prototypage
4.7.2.1.4. faciliter le prototypage hybride
4.8. Design speculatif:Carole collet
5. Table ronde sur la relation designer/chercheur dans la visualisation de données - Animation et présentation par Robin de Mourat
5.1. Nouveaux outils, nouvelles pratiques : visualiser les données de la recherche
5.1.1. Importance de l'interprétation dans la visualisation de données
5.1.1.1. Quels outils il me faut pour continuer à penser et pour enquêter?
5.1.1.1.1. Gephi, outil de visualisation de graphe
5.1.1.1.2. Table 2 Net, un outil distribué par le MediaLab de IEP
5.1.1.1.3. Open Refine, un outil permettant de "nettoyer" les données
5.1.1.2. La visualisation comme outil de travail dans un processus plus global
5.1.2. distinction entre données et information
5.2. « On n’y voit rien ! » : opacités de la visualisation de données ?
5.2.1. transformation visuelle
5.2.1.1. un processus qui se justifie
5.2.1.1.1. preuve(statistique)
5.2.1.1.2. contexte(visualisation)
5.2.2. Transparence et objectivité
5.2.2.1. Edward Tufte : La visualisation comme obstacle aux données brutes : "révéler les données"
5.2.2.1.1. Le designer amené à disparaitre ?
5.2.2.2. Béatrice Warde : ce qui laisse voir les objets
5.2.2.3. Persistance d'un vieux rêve
5.2.2.4. Solution au manque d'objectivité : Multiplier les subjectivités
5.2.3. Les données elles-mêmes sont construites (avant même la visualisation)
5.2.3.1. Le Data Porn
5.2.3.2. Chart Junk
5.2.3.2.1. Johanna Drucker : Invitation à la vigilence sur la beauté des visualisations
5.2.4. Importance du processus de construction de la visualisation
5.2.4.1. Montrer ses erreurs
5.3. Quels jeux de rôles pour la relation entre designers et chercheurs ?
5.3.1. Le designer compréhensif de Buckminster Fuller
5.3.2. "collaborateur critique du designer" de l'École d'ULM.