Franck Varenne

Peut-on formaliser le vivant ? Peut-on réduire une plante à une simple formule mathématique ? Goethe ne l’aurait pas admis. Pour beaucoup encore, cette question ne se pose même pas tant elle peut sembler provocante et contre-nature. Dans une perspective à la fois historique et épistémologique, ce livre rend compte de travaux contemporains qui ont pourtant tous tenté de braver cet interdit. C’est en grande partie sur ce terrain, hautement problématique, que, dans les premières décennies du XXe siècle, on voit naître puis s’épanouir la pratique des modèles mathématiques appliquée aux sciences végétales. On voit en particulier que ces pratiques nouvelles de modélisation entrent en concurrence avec une tradition ancienne de théorisation mathématique des formes du vivant. C’est même devant les limites des essais théoriques récurrents que le tournant formel des modèles se confirme et permet des avancées incontestables. À l’heure où toutes les sciences à objets complexes parlent beaucoup de modèles et moins de théories, est-ce le signe d’une victoire de la « modélisation » au détriment de la « théorie » ? Cette victoire est-elle définitive ? Cela a-t-il toujours un sens de les opposer ? Et qu’en est-il des « lois » ? En proposant une analyse des travaux mais aussi des positions épistémologiques de certains scientifiques impliqués, en explicitant le sens de ce qui les rapproche, de ce qui les distingue ou les oppose, cet ouvrage montre que l’émergence, l’expansion puis la diversification des pratiques de modélisation formelle du vivant ont contribué, sur le terrain scientifique lui-même, à bousculer les rapports épistémologiques traditionnels entre théories, lois et modèles tels qu’ils nous ont été légués par la physique.

Que peut bien etre l'informatique pour nous envahir a ce point? Se fondant sur des travaux recents de philosophie de l'informatique, ce livre revient sur la notion de Machine de Turing et sur la These de Church: l'ordinateur peut-il tout simuler? (le vivant, l'esprit). Eclairant les notions de computation et d'abstraction a la lumiere de celles de simulation et d'ontologie, il montre en quoi l'informatique n'est ni simplement une branche des mathematiques, ni une technologie de l'information, mais une technologie des croisements des voies de la reference.

Le développement considérable des simulations informatiques dans les sciences contemporaines impose une remise à plat des épistémologies des modèles. Franck Varenne propose de revenir sur les limites des notions de métaphore et d'analogie pour penser les modèles, en particulier quand il s'agit des modèles composés, des pluri-modèles et des modèles de simulation (à objets ou à agents), tels qu'ils se développent depuis une dizaine d'années. Il suggère que le paradigme linguistique, à l'oeuvre aussi bien dans la pensée analytique anglo-saxonne que dans la pensée dialectique et pragmatique continentale, trouve ses limites manifestes devant les nouveaux usages épistémiques de telles simulations. Il propose que l'histoire et la philosophie des sciences contemporaines en prennent désormais toute la mesure. Sa conférence est suivie de la retranscription d'un débat fourni, d'abord oral, puis écrit, tel qu'il s'est prolongé, dans les mois qui ont suivi, avec plusieurs personnalités qui réfléchissent sur les modèles, sur les formalisations et sur la science contemporaine. On y verra quelques objections mais aussi beaucoup de points d'accord. Ce débat est l'occasion pour l'auteur d'expliquer davantage son approche et d'ouvrir encore la réflexion, aussi bien avec les scientifiques, les historiens qu'avec les philosophes.

Avec l'evolution recente des modeles mathematiques vers des simulations informatiques, les formalisations du vivant sont de plus en plus integratives, mixtes et, en un sens, realistes. Plus generalement, les formalisations d'objets complexes deviennent assises sur et non plus seulement traitees par l'infrastructure informatique. Quelle est la veritable portee epistemologique de cette empirie simulee? Comment la distinguer de la creativite proprement interne aux mathematiques dont la philosophie des sciences a deja su rendre compte? En se penchant sur les modeles de plantes, cette enquete historique et epistemologique montre comment une telle evolution bouleverse les epistemologies contemporaines des formalisations et des modeles (dont l'iconoclasme epistemologique si vivace au XXe siecle) en renouvelant d'une part la question des rapports entre mathematiques, calcul, langage informatique et replication, et d'autre part la question de l'integration, dans un objet formel commun, de savoirs disciplinaires distincts.

Les modèles basés sur des agents en interactions, constituent des systèmes sociaux complexes, qui peuvent être simulés par informatiques. Ils se répandent dans les sciences économiques et sociales - comme dans la plupart des sciences des systèmes complexes. Des énigmes épistémologiques (ré)apparaissent. On a souvent opposé modèles et investigations empiriques : d’un côté, on considère les sciences empiriques fondées sur une observation méthodique (enquêtes, expériences) tandis que de l’autre, on conçoit les approches théoriques et la modélisation comme s’appuyant sur une approche conceptuelle ou hypothético-déductive. la simulation a de son coté souvent été comparée à une forme d’expérience ou à une méthode intermédiaire entre la théorie et l’expérience. Tesfatsion a parlé de « laboratoire computationnel » comme d’une manière d’étudier « les comportements des systèmes complexes au moyen d’expériences sous contrôle qu’on peut répéter (réplicable)» et Axelrod a proclamé que la simulation serait « une troisième manière de pratiquer la science dans les sciences sociales », entre l’induction et la déduction. Nous introduisons de nouveaux concepts épistémologiques afin de montrer dans quelle mesure les auteurs ont raison lorsqu'ils se concentrent sur une signification empirique, instrumentale ou conceptuelle de leur modèle ou simulation. La première partie du chapitre discute plus particulièrement de l'épistémologie des modèles économiques à partir des travaux d’Hausman, Guala, Mäki, Sugden, Schelling etc. pour expliquer les divergences entre modèles et simulations. En distinguant entre modèles et simulations, comme entre entre types de modèles, types de simulations informatiques et types d'empiricité obtenue par une simulation, la seconde partie donne la possibilité de comprendre plus précisément - et ensuite de justifier - la diversité des positions épistémologiques présentées dans la première partie. En utilisant les notion de sous-symbolisation (due à Smolensky) et, de hiérarchie dénotationnelle (due à Goodman), une attention particulière est accordée à la multiplicité des pouvoirs dénotationnels des symboles en jeu dans les modèles complexes et les simulations informatiques. Selon cette grille d'analyse, on peut déterminer, dans chaque cas particulier son statut épistémique et la crédibilité qui peut y être associée. Ce chapitre est une traduction (par Gilles Campagnolo) réviséee et augmentée par les auteurs de : Agent-Based Models and Simulations in Economics and Social Sciences: From Conceptual Exploration to Distinct Ways of Experimenting, Journal of Artificial Societies and Social Simulation 13 (1) 5 DOI: 10.18564/jasss.1532

Data do not belong to predictive analytics only. Neither do concepts belong to theoretical modeling only. This talk will explore and question the changing relationships between data and concepts in models today, especially in the case of multiscale models. It will show that there are different types of integrative models, and that some are new. These new integrative models take their part in a cycling methodology of modeling where measures, estimations, reconstructions, simulations, concept-driven models and mathematics interact and take their part too.

On montre d’abord qu’il est nécessaire de caractériser une simulation informatique à un niveau plus fin que celui des modèles formels : celui des symboles et de leurs divers modes de référer. C’est particulièrement vrai pour celles qui intègrent des modèles et des formalismes hétérogènes. On s’interroge ensuite sur les causes ontologiques qui pourraient expliquer leur succès épistémique. Il est montré qu’elles peuvent s’expliquer commodément si l’on adopte une conception de la nature à la fois discontinuiste et finitiste. Cette dernière thèse se trouve renforcer une position métaphysique naturaliste en invalidant, à sa racine, l’argument formulé par le matérialisme spéculatif à l’encontre d’une approche scientifique du monde physique procédant, comme les simulations, par représentations et opérations finitistes.