Notes d'épistémologie

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Objet de ce blog

Mémos et réflexions épistémologiques en annexe du site de l'agronome philosophe.

Mémo 9. Systémique et modélisation

EpistémologiePosted by opdecamp 19 Aug, 2013 19:48:18

L'interaction est un des grands concepts de l'approche systémique qui la distingue de l'approche scientifique classique. A la simple relation causale d'un élément A sur un élément B se substitue une double action de A sur B et de B sur A (1). Pour illustrer la distinction entre une relation classique de cause à effet et une interaction systémique, je prends l'exemple de la teneur en CO2 de l'atmosphère et de sa température moyenne. L'augmentation de CO2 (d'origine anthropique) est considérée comme cause d'une augmentation de la température par effet de serre. Mais, par étude paléoclimatique des carottes de glace et dosage du CO2 atmosphérique qui s'y trouve piégé, il apparaît qu'au sortir de chaque âge glaciaire la teneur en CO2 de l'atmosphère augmente! Le réchauffement provoque réciproquement et naturellement une augmentation du CO2 dans l'atmosphère. Cette interaction peut s'expliquer par le dégazage en CO2 des océans survenant lors d'une élévation de la température, sa solubilité dans l'eau s'en trouvant diminuée. Une forme rétroactive d'interaction (feed-back) peut être de type positive si elle renforce l'action ou négative si elle la déforce.
Le principe hoolistique d'interaction mais aussi de complexité en systémique s'oppose à celui du réductionisme cartésien. Outre l'interaction, les notions d'organisation, de globalité et de complexité sont aussi essentielles.

La description mathématique d'un système dynamique de "n" éléments peut se réaliser dans un cas simple par une série de "n" équations différentielles simultanées aux "n" variables dynamiques Qi correspondantes, comme indiqué par ANGELIER (2):

dQ1/dt = f1(Q2, Q3,...Qn); dQ2/dt = f2(Q1, Q3,...Qn); dQn/dt = fn(Q1, Q2,...Qn-1)

La résolution de ces équations devient très difficile si le nombre de variables "n" est élevé et devient quasi-impossible pour des systèmes non-linéaires.

Alors, on peur recourir à la modélisation systémique. Le modèle correspond à un schéma de la séquence des réactions qui simule le fonctionnement d'un système. DURAND (1) souligne l'originalité du modèle systémique par le raisonnement analogique qu'il implique. Cette modélisation se distingue fondamentalement des dichotomies classiques de l'induction et déduction, de la synthèse et de l'analyse. L'analogie est propre à l'enfance ( "c'est comme...") et à l'art, où le peintre et le poète créent leur oeuvre sur un jeu d'analogies et non par une suite de déductions et d'inductions procédant de logique. Si on conteste à l'analogie toute rigueur scientifique, explique DURAND, "on doit bien reconnaître qu'il stimule l'imagination et la découverte grâce à son pouvoir suggestif." Le modèle (systémique) est "la forme la plus élaborée de l'analogie" à côté de ses trois autres que sont le symbole, l'image et l'isomorphisme. Pour ANGELIER, il "représente à la fois les actions et leurs résultats", et se construit "par tâtonnement ou analogie fonctionnelle", par raisonnement heuristique (visant la découverte des faits) pour obtenir "des solutions qui sont seulement plausibles, adéquates." Il ne s'agit pas de simplifier la réalité pour l'expliquer, mais "à construire un modèle pour la rendre intelligible, compréhensible."

Une mise au point terminologique s'impose encore sur le terme "modélisation". A côté de la modélisation systémique existe également une modélisation "mécaniste" basée sur une représentation compartimentale du système et une formalisation par équations différentielles dynamiques déterministes utilisant des logiciels adaptés. Un exemple en est cité par ANGELIER par les modélisations de Lokta-Volterra en écologie, relatives aux comportements compétitifs en espèces (relations proie-prédateur) et à la croissance des populations respectives. Les interactions par rétroactions positives ou négatives sont également considérés dans les modèles mécanistes. Mais, comme déjà signalé les modèles déterministes posent de vrais problèmes pour les systèmes complexes à interactions multiples et dedynamique non-linéaire.

Enfin, il existe aussi pour les systèmes des modèles statiques qui ignorent la composante temporelle des phénomènes. C'est le cas par exemple des modèles numériques de terrain (MNT) pour les systèmes d'information géographique (SIG).

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(1) Daniel DURAND. La systémique. PUF, 1979. Collection "Que sais-je".
(2) Eugène ANGELIER. Les sciences de la complexité et le vivant. Tec & Doc Lavoisier, 2008.



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