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Modéliser-simuler : un vrai changement dans les sciences ?Anne-Françoise Schmid

Depuis quelques décennies, deux mots ont envahi les discours sur les sciences : « modélisation » et « simulation ». S'agit-il d'un effet de mode, d'une nouvelle langue de bois ou d'un changement profond dans l'activité scientifique ?

Entretien avec
Anne-Françoise Schmid,
philosophe des sciences. Elle enseigne à l’INSA de Lyon et à l'École des Mines de Paris.

Autrefois, quand on faisait des calculs en mécanique céleste, on avait un modèle, c'est-à-dire un schéma simplifié plus ou moins représentatif de la réalité. On savait bien qu'on négligeait certaines perturbations. Ensuite, on réajustait le modèle et les calculs jusqu'à ce que l'écart ne soit plus très significatif. Cette façon de faire est-elle périmée ?
Au XIXe siècle, la résolution de tel ou tel problème s'effectuait ainsi, parce qu'elle faisait principalement appel à une seule discipline scientifique bien constituée et il reste de nombreuses situations où le problème se pose encore « comme autrefois ». Mais souvent, aujourd'hui, ce n’est plus seulement une question de réduction d’écart. Il s’agit aussi des rapports entre des savoirs et des connaissances hétérogènes, dont les combinaisons ont des conséquences inconnues.

Un exemple ?
Prenons les épidémies sans agent infectieux, par exemple l’obésité, sur laquelle il y a de très divers et nombreux travaux issus de telle ou telle discipline scientifique (médecine, biologie, sociologie, etc.). Ce n’est pas parce qu’on peut établir une signature de l’obésité dans le microbiote intestinal humain qu’il suffira de distribuer des probiotiques aux enfants pour éviter l’obésité. Nous sommes dans des situations où aucun « médicament » venant d’une discipline ne peut enrayer l’épidémie. Il y faut donc d’autres méthodes qui permettent de construire des questions qui rendent compte des méthodes disciplinaires mais sans en rester prisonnières.

Qu'y a-t-il donc de nouveau avec la modélisation et la simulation ?
La science classique savait très bien ce qu’était un modèle (sous ce nom ou sous un autre), mais la « simulation » n’avait pas de sens scientifique. Celle-ci permet de construire un grand nombre de scénarios pour examiner les paramètres choisis. Il importe de ne pas croire en un scénario plutôt qu’en un autre, mais de se donner les moyens de mieux évaluer les choix faits dans la recherche présente. La simulation ne remplace évidemment pas le réel, mais elle met en relation plusieurs séries de données issues de disciplines diverses. L’infor­matique, qui joue ici un rôle majeur, traite pas à pas cette hétérogénéité, ce qui diffère des équations différentielles classiques. Cela est visible en biologie synthétique par exemple, où la précision engage de la modélisation mathématique, de l’informatique, de la science des matériaux, de la chimie, de la biologie, comprises chacune dans leur autonomie. Avec les disciplines émergentes, la simulation n'est pas une simple réduction d’écart. Il ne s'agit plus de sciences expérimentales aidées par les mathématiques et outillées par l’informatique, mais d'ensembles de flux de savoirs, plus ou moins stabilisés, à traiter.

Un autre exemple ?
Cela se voit bien aussi dans les débats sur le changement climatique. Les climato-sceptiques français voient la science comme alternance de théorie et d’observation, et ne voient les modèles et les simulations que comme du bricolage sortant de la vraie science. Leurs homologues américains prônent, eux, une sound science  (science robuste, science à laquelle on peut faire confiance), qui leur permettrait d’éviter les régulations. Il faut prendre le problème tout à fait autrement, il y a une quantité de modèles, dont beaucoup ne peuvent être comparés, dont les hypothèses se contredisent, où les espaces, les échelles et les temps recouvrent des réalités très différentes. Comment, à partir de ces ensembles, évaluer le « changement climatique » ? C’est là la vraie question. On ne peut plus raisonner de façon entièrement classique, en pensant qu’on trouvera des faits complémentaires à nos hypothèses. Cela ne nie en aucune façon l’importance de la théorie, qui prend alors de nouvelles fonctions de garantie de cohérence des modèles.

Cela a-t-il un rapport avec la différence entre les « faits » et les « données » ?
Oui. Un « fait » est complémentaire d’une hypothèse théorique, ou du moins entretient une relation avec elle : le modèle permet alors de construire une condition d’application de la théorie, comme celui de l'attraction par un centre chez Newton. La « donnée » est très différente d’un fait, elle n’est pas interprétée de façon privilégiée par une théorie plutôt que par une autre, elle va par énormes paquets, elle est jetable, conservable, stockable, générique et ne prend sens que lorsque plusieurs théories peuvent en faire usage indifféremment, comme on le voit maintenant très bien en biologie. Dans ce cadre, la simulation permet d’éclaircir, de fournir des pistes, pour construire des multiplicités de conséquences et de scénarios que pourrait avoir une application de connaissances dans d’autres domaines, ce n’est donc pas du tout la même fonction. La simulation permet la réinterprétation des termes et des relations, de façon à réintroduire la catégorie de représentation, ce que les modèles ne peuvent pas faire par eux-mêmes.

À quel moment peut-on situer ce tournant dans les sciences ?
C'est après guerre qu'a commencé « l’ère des modèles », pour reprendre une expression du biologiste et biométricien Jean-Marie Legay, récemment décédé, l'un des pionniers de ces réflexions, avec le géologue Jean Goguel. Mais il faut remonter plus haut, lorsque Poincaré montre que, lorsqu'on trouve un modèle mécanique pour expliquer un phénomène thermodynamique ou électromagnétique, il en existe en réalité une infinité d’autres. Un modèle n'est donc pas plus proche de la « nature » qu’un autre. C’est une situation toute nouvelle dans les sciences.

Jean-Marc Lévy-Leblond disait il y a trente ans que la physique était la seule science qui entretenait des rapports vraiment intimes avec les mathématiques, ces dernières n'étant ailleurs qu'un simple outil extérieur. Était-ce vrai alors et les choses ont-elles changé depuis ?
Oui, il affirmait alors cela avec raison. Il fallait en effet distinguer les sciences pour lesquelles les mathématiques sont quasiment le diagramme des concepts, de celles où les mathématiques et l’informatique n'étaient que des servantes auxiliaires. Mais ce point de vue de physicien est dépassé, cet usage se heurte maintenant à ses limites dans les sciences expérimentales. Il faut de la modélisation mathématique « autonome », ce qui conduit à revisiter les relations convenues entre mathématiques pures et appliquées, il faut de l’informatique théorique, et construire les trajectoires entre ces ensembles relativement indépendants.

Quel lien y a-t-il avec la complexité ?
Pour Legay, la complexité était une décision de méthode. Est dit complexe un phénomène qui ne peut être expliqué que par une multiplicité de disciplines, de telle façon que, si l’on en retire une seule, l'explication tombe. Lévy-Leblond s’opposait au terme de « complexité », pensant que l’usage des mathématiques permettait de réduire cette dernière. Legay a montré au contraire comment cette méthode modifiait celle, classique, de Claude Bernard (1813-1878), mais aussi celle, plus récente, de Ronald Fisher (1890-1962), qui prenait en compte les statistiques et la multiplicité des variables. On ne peut plus garantir répétition et groupe témoin dans un problème complexe. Dans L’Expérience et le Modèle. Un discours sur la méthode (1998), Legay avait une haute conscience des changements dans les sciences contemporaines, et il a inventé des pratiques de modélisation qui d’ailleurs n’excluaient pas la physique, puisqu’il collaborait avec Nicolas Rashevsky, qui lui-même articulait physique et biologie. Il n’a jamais pensé s’éloigner de la science en faisant de la modélisation ! Depuis son œuvre, toujours vivante, on s’aperçoit que les objets que la science crée ou étudie ne sont plus seulement complexes, mais sans synthèse, appelés aussi « intégratifs », au sens où aucun ensemble de perspectives disciplinaires ne peut les recouvrir.

Toutes les disciplines, y compris les sciences humaines et sociales sont-elles touchées pareillement ?
Oui, bien entendu. Nous n’avons pas encore développé les instruments d’analyse suffisants pour comprendre les sciences contemporaines, donc chaque discipline croit être manipulée par les autres, ce qui fait obstacle à de vraies collaborations. Nous devons maintenant construire des « communs » des disciplines scientifiques, comme Elinor Ostrom, prix Nobel en 2009, a fait une économie des communs autour des rivières, des forêts, de la biodiversité. Ces communs permettent de traiter ces espaces scientifiques « entre » disciplines déjà constituées ; mais, dans les sciences, ils sont masqués par les logiques disciplinaires. Il faut développer de nouvelles logiques d’interdisciplinarité (ou d'indisciplinarité, comme disait Legay) qui mettent en évidence ces espaces et ces communs. Tous contribuent à une réflexion « générique » sur les méthodes qui soit relativement autonome des diverses disciplines, et qui néanmoins ait sa rigueur, déjà entrevue par Poincaré.

Quelles conséquences sur l'organisation de la recherche et comment maîtriser ces processus ?
Pour avoir quelque effet sur la politique de la recherche, il faut dans un premier temps bien distinguer ce qui relève des sciences de ce qui relève de la politique. Beaucoup pensent que ce n’est pas possible : les sociologues des sciences, les scientifiques désespérés par les orientations politiques, tous ceux qui se laissent emporter par le « relativisme ». Il y aura des moyens pour continuer la science avec la politique et sans elle. Cela suppose non seulement une organisation de la recherche, mais un dispositif d’indépendance de chaque ingrédient de la science qui permette, non une « dictature d' experts », mais de nouvelles extensions, de nouveaux dialogues entre scientifiques de disciplines diverses et plus largement avec les citoyens (voir le n° 26 de La Revue du projet). n

Entretien réalisé par Pierre Crépel pour La Revue du projet.
 

La Revue du projet, n°30-31, octobre-novembre 2013

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