Matière première, n° 3. Modèles, simulations, systèmes / Passion du livre

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.. Matière première, n° 3. Modèles, simulations, systèmes

Couverture du livre Matière première, n° 3. Modèles, simulations, systèmes

Auteur : Jean-Jacques Kupiec | Guillaume Lecointre | Marc Silberstein | Franck Varenne

Date de saisie : 06/03/2008

Genre : Sciences et Technologies

Editeur : Syllepse, Paris, France

Collection : Matériologiques

Prix : 25.00 €

ISBN : 978-2-84950-147-4

GENCOD : 9782849501474

Sorti le : 06/03/2008

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  • La présentation de l'éditeur

Modèles, simulations, systèmes. Ce triptyque, réunissant des outils de connaissance, des moyens de connaître (les modèles, les simulations), et des objets extrêmement présents en biologie (les systèmes), a pour ambition de présenter quelques réflexions emblématiques des débats en cours sur ces questions, ainsi que des études de cas, principalement dans le domaine de la biologie. La simultanéité d'un regard sur les modèles-simulations et sur les systèmes nous permet de constater un fait épistémologique majeur : la montée en puissance du réalisme des modèles-simulations ainsi que l'essor d'une nouvelle biologie des systèmes, biologie réclamant d'importants moyens de calcul et des outils conceptuels à la hauteur du déferlement de données expérimentales qui caractérise, notamment, cette approche de la biologie. Les interrogations cruciales que suscite cette dernière, par exemple quant à l'existence et à la mise en évidence de principes généraux du vivant ou de lois du vivant, sont également explorées ici.
Les auteurs de ce dossier thématique sont : Anouk Barberousse, philosophe, IHPST, Paris ; Gilbert Chauvet, biophysicien, EPHE, Paris ; Sarah Franceschelli, philosophe, ENSLS-H, Lyon ; Olivier Gandrillon, biologiste moléculaire, université Lyon 1 ; Cyrille Imbert, philosophe, université de Caen ; Evelyn Fox Keller, philosophe, MIT, USA ; Jean Lassègue, philosophe, CREA, Paris ; Soazig Le Bihan, philosophe, Illinois Institute of Technology, Chicago ; Giuseppe Longo, mathématicien, ENS, Paris ; Jean-Pierre Mazat, biochimiste, INSERM, Bordeaux ; Denis Noble, physiologiste, université d'Oxford ; Franck Varenne, historien des sciences, philosophe, université de Rouen et CNRS ; Bernard Walliser, économiste, Ponts-et-Chaussées, Paris. Ce dossier se clôt par l'hommage rendu par Marc Jarry (biologiste, université de Pau) et Marc Artzrouni (mathématicien, université de Pau) au biologiste modélisateur Jean-Paul Gouteux, mort en 2006.

Dans sa partie «Varia», cet ouvrage présente un long article de David Piotrowski (linguiste, CREA, CNRS, Paris) sur le statut épistémologique de la linguistique et la nature de son objet. La partie «Impostures intellectuelles» donne la parole au politologue David Forest, qui rend compte de la litanie des légèretés de nos médiatiques futurologues.





  • Les premières lignes

Extrait de l'introduction de Franck VARENNE, Marc SILBERSTEIN, Jean-Jacques KUPIEC, Guillaume LECOINTRE :

Modèles, simulations, systèmes

Il est loin le temps où Bachelard pouvait dire que la valeur d'un modèle en sciences tenait essentiellement à sa capacité à être nié. Entre-temps les modèles, sous diverses formes - souvent inédites -, n'ont cessé de se diffuser dans les différentes sciences, contribuant à la métamorphose de leurs méthodologies. Cette remarquable et large diffusion est liée à deux faits incontestables. D'une part, depuis la fin du 19e siècle, les modèles en usage dans les sciences ont subi ce qu'on peut appeler une série de tour­nants formels. D'iconiques ou analogiques au départ (comme encore chez Faraday, Maxwell, Hertz ou Boltzmann), à des dates parfois très différen­tes selon les disciplines et pour des raisons diverses, mais se rapportant finalement toutes à des motivations de praticabilité (figurabilité, reproductibilité, communicabilité, etc.) puis de calculabilité, les modèles sont devenus de plus en plus symboliques. Rappelons que, depuis les lectures peirciennes des modèles scientifiques par Max Black (1962) et Gerhard Frey (1961), un modèle peut être dit «iconique» lorsque - comme l'icône chez Peirce - il est supposé reproduire à l'identique certaines des caracté­ristiques de ce qu'il modélise. Notons en première approche qu'un modèle peut être physique - c'est-à-dire constitué de matériaux physiques percep­tibles ou imaginables - sans être iconique au sens strict, c'est-à-dire sans que son usage suppose qu'une au moins de ces propriétés physiques qui le caractérisent se retrouve à l'identique dans ce qu'il est censé modéliser. C'est alors seulement les relations qu'il exhibe qui sont mises en relation avec les relations internes qui caractérisent le phénomène modélise : le fondement de la relation de modélisation devient alors une relation d'ana­logie. Un modèle physique peut en ce sens être fictif pour Maxwell. C'est le cas, pour lui, des lignes de force de Faraday. La fonction de ce modèle est moins de fournir une icône qu'un analogue géométrique : un moyen de se représenter la construction des équations mathématiques précises qui permettront de faire les calculs adaptés à la situation électromagnétique particulière. Un tel modèle physique analogue - et non strictement iconique - constitue une des voies de passage à la modélisation symbolique. Nicolas Bouleau (1999) a bien montré que la généralisation de la modélisation mathématique directe au 20e siècle s'explique en grande partie par l'abandon progressif de cet intermédiaire que constituait fréquemment le modèle physique analogique. La nature d'un modèle est symbolique en revanche lorsque sa qualité de modèle lui vient du fait qu'il met en oeuvre des symboles, c'est-à-dire des signes dont le pouvoir - direct ou indirect - de représentation ou de signification repose sur des règles collectivement et conventionnellement posées (comme les symboles mathématiques). Les divers tournants formels affectant les pratiques de modélisation au cours du 20e siècle ont considérablement assoupli les contraintes qui entravaient encore les modèles iconiques et analogiques. D'autre part, comme de nombreux travaux d'histoire des sciences l'ont montré, la large diffusion des modèles est également due à l'essor des moyens informatiques, dans l'après-guerre. Le traitement d'une grande masse de données hétérogènes (comme en météorologie et en climatologie ; cf. Kandell 2002) ainsi que la calculabilité des modèles devenus entre-temps symboliques furent par là considérablement facilités. Mais nous devons ajouter que cet essor des techniques informatiques- «essor» qui aboutit aujourd'hui à une omniprésence - a également eu pour effet de renouveler considérablement en retour les pratiques de simulations. Par là, les modèles semblent revenir ironiquement à une sorte d'iconicité, mais, comme le suggère ici Franck Varenne, à une iconicité qu'on peut dire sans doute relative. Comme les modèles mathématiques ont progressivement appris à se passer de l'intermédiaire du modèle physique analogique, certaines simulations informatiques de systèmes complexes sont aujourd'hui en situation de se passer de la phase de modélisation formelle, en tout cas dans le sens classique (mathématique) dans lequel on pouvait encore l'entendre il y a quelques années. Les types de programmation informatique sont en effet moins inféodés au modèle des spécifications valant pour les mathématiques. Aujourd'hui, devant la nécessité de prendre en compte des masses de données absolument considérables (bio-informatique, postgénomique, protéomique, etc.), les outils de spécifications directement informatiques comme les ontologies informatiques précèdent parfois, dans la hiérarchie, les modèles strictement mathématiques. Dans des ontologies biomédicales comme OBO (Open Biomédical Ontologies) par exemple, ces derniers sont définis après les structures d'ontologies, localement, à l'intérieur des ontologies informatiques (cf. Roux-Rouquié 2007). Ils sont propres à telle ou telle partie et à telle ou telle des diverses échelles auxquelles s'intéresse l'ontologie en question. Ainsi donc, modèles et simulations voient leurs rapports mutuels bouleversés. Les rôles épistémiques des modèles se sont diversifiés et complexifiés.


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