Cet ouvrage très pédagogique informe les étudiants sur les méthodes quantitatives les plus classiques comme les plus récentes en sciences sociales, et notamment sur les différentes pratiques de modélisation et de simulation informatique des systèmes sociaux (sciences sociales computationnelles ou modèles informatiques).

Modéliser le social - Méthodes fondatrices et évolutions récentes

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 contemporaine 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.

Les notions de métaphore et d'analogie dans les épistémologies des modèles et des simulations

Face à la diversité et à la complexification des modes de formalisation, une épistémologie des méthodes scientifiques doit confronter directement ses analyses à une pluralité d'études de cas comparatives. C'est l'objectif de cet ouvrage.

Aussi, dans une première partie, propose-t-il d'abord une classification large et raisonnée des différentes fonctions de connaissance des théories, des modèles et des simulations (de fait, cette partie constitue un panorama d'épistémologie générale particulièrement poussé). C'est ensuite à la lumière de cette classification que les deux parties centrales analysent et distinguent les assises conceptuelles et épistémologiques des principaux types de formalisation en géographie avant et après l'ordinateur (théories des localisations, modèles gravitaires, loi rang-taille). En employant toujours la même méthode analytique et comparative, la dernière partie se concentre sur l'explication épistémologique des trois révolutions computationnelles récentes?: l'analyse des données, la présentation des données et enfin l'analyse par simulation computationnelle.

Au travers de cette enquête approfondie, la géographie apparaît non seulement comme une discipline carrefour, ayant pour cela donné des exemples de presque tous les types de modèles scientifiques, mais aussi comme une science innovante en termes épistémologiques. Car ce qui a d'abord été pour elle un frein à la formalisation -- sa sensibilité au caractère multifactoriel comme à la dimension irréductiblement spatiale des phénomènes sociaux - et qui l'obligea longtemps à inféoder ses théories et modèles à des disciplines plus aisément formalisables comme la géomorphologie, l'économie, la sociologie, la démographie, ou bien encore la thermodynamique et la théorie des systèmes, devient aujourd'hui un atout dès lors que, parmi les sciences humaines et sociales, elle peut développer une épistémologie non seulement pluraliste mais aussi combinatoire et intégrative.

Théories et modèles en sciences humaines ; le cas de la géographie

Il y a trente-cinq ans paraissait en France l'importante synthèse dirigée par Pierre Delattre et Michel Thellier : Elaboration et justification des modèles. Depuis cette date, que de chemins parcourus ! La simulation a pris un poids considérable. Sa pratique n'est plus seulement numérique. L'approche objets, la simulation à base d'agents, la simulation sur grille, le calcul parallèle se sont développés. La diversité des pratiques s'est donc considérablement accrue, essentiellement à la faveur de l'enrichissement des possibilités offertes par la computation. Si cette augmentation de la diversité a pu apparaître comme occasionnant un morcellement des pratiques de modélisation, on ne peut oublier qu'elle a été accompagnée d'une tendance inverse : l'intégration de différents types de sous-modèles dans des systèmes uniques de simulation. Reste que la puissance calculatoire des ordinateurs, la diversité des modes de simulation, l'amplification du phénomène " boîte noire " impliquée par ces deux facteurs, ont pu concourir à un effet de " sidération " devant l'effectivité de ces expériences in silico. Une forme de " scepticisme computationnel " doit alors être à l'oeuvre pour s'en prémunir. Il fallait tâcher de rendre compte de ces mouvements riches et en partie contradictoires. Il fallait tâcher d'en proposer des analyses épistémologiques en profitant des progrès de la philosophie des sciences sur la notion de modèle, fruits d'inflexions importantes qui ont également eu lieu dans cette discipline au cours des dernières décennies depuis l'analyse des théories scientifiques vers l'examen des modèles. Les 23 chapitres du tome 2 de Modéliser & simuler entendent compléter le vaste état des lieux commencé dans le tome 1 en mettant en valeur des disciplines et des approches qui n'y étaient pas représentées, par exemple la modélisation matérielle en physique, la modélisation formelle et la simulation en chimie théorique et computationnelle, en architecture ou encore en ingénierie et dans les sciences de la conception.

Modéliser & simuler - Epistémologies et pratiques de la modélisation et de la simulation Tome 2

Ce livre retrace la récente évolution, au cours des trente dernières années, de quelques uns des principaux types de modélisation de la croissance et de la morphogenèse des plantes vers des simulations informatiques dont la fonction se complexifie et ne se réduit plus au calcul d'un modèle. À travers ces cas, il montre comment, dans les sciences expérimentales à objets complexes, les modèles mathématiques et statistiques, ayant d'abord supplanté les théories mathématiques des siècles précédents, ont été eux-mêmes partiellement supplantés, à partir des années 1990, par les simulations. Cette évolution générale a eu pour effet de donner un rôle épistémique renouvelé aux formalisations dès lors qu'elles devenaient fortement assises sur et non plus seulement traitées par l'infrastructure informatique, ce qui était encore le cas des premières simulations sur ordinateur. Ainsi, les modélisateurs eux-mêmes considèrent certaines de leurs simulations pluriformalisées comme autant d'" expérimentations virtuelles ". Que signifie techniquement, mais aussi d'un point de vue épistémologique, cette empirie seconde? Comment la distinguer de cette créativité proprement interne aux mathématiques dont la philosophie de sciences a déjà su rendre compte? Comprendre cette évolution inséparablement technique et épistémologique, appréhender les besoins auxquels elle a répondu, ainsi que les préventions épistémologiques qu'elle a dû combattre (dont l'iconoclasme épistémologique si vivace au XXe siècle), nécessite de ressaisir, dans son contexte, la naissance de la méthode des simulations, tant dans ses techniques, ses opérations, ses instruments - au premier rang duquel figure l'ordinateur - que dans ses épistémologies de terrain, souvent reprises, mais parfois improvisées, novatrices et, de ce fait, décisives.

Du modèle à la simulation informatique

Modéliser & simuler - Tome 1, Epistémologies et pratiques de la modélisation et de la simulation

Qu'est-ce que l'informatique ? L'informatique n'est-elle qu'une technique, une technologie ? Quel est le rapport entre information et informatique ? L'informatique est-elle une branche des mathématiques ? L'ordinateur peut-il tout simuler ? Simuler le vivant et l'esprit, est-ce les réduire à des machines ?

Qu'est-ce que l'informatique ?

Dans cet ouvrage, Franck Varenne pose la question du réalisme scientifique, essentiellement dans sa forme contemporaine, et ce jusqu'aux années 1980. Il s'est donné pour cela la contrainte de focaliser l'attention sur ce que devenaient sa formulation et les réponses diverses qu'on a pu lui apporter en réaction spécifique à l'évolution parallèle qu'ont subie les notions de théories et surtout de modèles dans les sciences, à la même époque. Même si, bien sûr, on ne peut pas attribuer le considérable essor des modèles au XXe ?siècle au projet qu'auraient eu les scientifiques de régler cette question, en grande partie philosophique, du réalisme - car les modèles scientifiques ont bien d'autres fonctions et ils proviennent de bien d'autres demandes techniques, cognitives et sociales -, son choix épistémologique a consisté à suivre la littérature contemporaine désormais classique, tant scientifique que philosophique, sur les théories puis sur les modèles afin d'une part, d'en rapporter l'évolution générale, mais, d'autre part aussi, afin de l'interroger de proche en proche, et systématiquement, sur ce qu'elle entend à chaque fois réévaluer ou remettre en débat au moyen de cette question persistante du réalisme et de la réalité en science. Au-delà de l'enquête historique, cette étude se révèle donc également comparative. Elle présente l'intérêt de mettre en évidence des similitudes de forme remarquables (identités, symétries, inversions, déplacements) entre des séquences argumentatives produites par des auteurs différents, dans des contextes distincts, au sujet de cette capacité qu'aurait - ou non - la science à rendre véritablement compte de la réalité. 

Ainsi, via l'analyse épistémologique historique et comparative qu'en propose Franck Varenne, la question cruciale de la médiation du réel par nos outils conceptuels ou expérientiels reçoit dans ce livre l'éclairage d'auteurs dont les conceptions sont, pour certaines encore, méconnues du lecteur non anglophone : Peter Achinstein, Max Black, Ludwig Boltzmann, Nancy Cartwright, Pierre Duhem, Ian Hacking, Mary Hesse, Evelyn Fox Keller, Imre Lakatos, Ernst Mach, Ernest Nagel, Henri Poincaré, Willard V.O. Quine, Bas van Fraassen, etc.

Modéliser le social - Méthodes fondatrices et évolutions récentes

Résumé

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