La difficile
intégration des concepts des sciences cognitives aux sciences sociales
Introduction
Maintenant que les quelques bases de l’analyse sociocognitive que je propose ont été exposées et étudiées aux précédents chapitres, il est sans doute temps de regarder d’un peu plus près ce que d’autres penseurs du domaine peuvent à leur tour proposer, et d’en évaluer la portée et les enjeux épistémologiques.
Dans ce chapitre, il sera question dans un premier temps d’étudier la subtile différence entre les deux grands paradigmes des sciences cognitives, le computationnalisme et le représentationnalisme. Ces deux paradigmes sont l’objet de vifs débats depuis qu’ils ont été thématisés et pris comme objets par les philosophes et par les penseurs des sciences cognitives depuis les tout premiers. Je ne prendrai pas directement part dans ces débats qui m’apparaissent pour l’essentiel relever d’une sorte de malentendu, en partie dû à la difficulté que l’on perçoit, en lisant les textes, à catégoriser clairement les concepts. Je m’expliquerai à ce sujet en cours de chapitre.
Puis, en un deuxième temps, je ferai l’analyse de la thèse de l’anthropologue Edwin Hutchins sur les mécanismes de la cognition sociale. Hutchins aura voulu, eu égard aux débats entre les tenants des thèses associées à l’un ou à l’autre des paradigmes en question, les dépasser en les intégrant comme autant d’étapes dans l’analyse et la construction de l’objet de son anthropologie. Y sera-t-il parvenu? Bien que Hutchins ait clairement perçu le manque de précision et de clarté de certains concepts, et cela n’est jamais si bien senti que lorsque les concepts et les normes méthodologiques sont concrètement mis en œuvre dans des procédés et des dispositifs de recherche empirique; bien qu’il ait également recentré certains objets des théories des sciences cognitives autour de problématiques empiriques – comme le concept d’information dont il a été question dans un précédent chapitre; et, finalement, bien qu’il ait formulé une thèse audacieuse et fort justement argumentée; il n’en reste pas moins que plusieurs problèmes demeurent irrésolus. J’en aborderai quelques-uns et tenterai de soumettre des voies de solution.
1. Computationnalisme et représentationnalisme : quelques difficultés de catégorisation[1]
Il est sans doute opportun, pour débuter, de rappeler l’hypothèse de ce livre, telle qu’elle a été présentée au chapitre premier.
S’il n’est pas nécessaire de postuler l’existence de représentations
mentales produites par l’activité mentale individuelle (ou psycho-cognitive),
afin d’expliquer causalement l’efficace de certaines structures sociales
(celles, du moins, qui sont liées à des systèmes de représentations
collectives) l’on doit considérer et évaluer quel lien unit causalement
certaines structures sociales en tant que celles-ci seraient directement
associables à des représentations collectives partagées qui leur donnent leur
sens.
Cette hypothèse aura trouvé une première confirmation dans le modèle des attributions intersubjectives des propriétés sémantiques individuelles, en ce que ce modèle permet de représenter les mécanismes de ces attributions, sans recourir à quelque théorie du sujet collectif que ce soit, et sans non plus qu’il ne soit nécessaire de tenir compte des mécanismes psychologiques de formation d’énoncés sémantiquement chargés ou des activités mentales décrites par de tels mécanismes.
Ce chapitre fait un pas supplémentaire dans la même direction. La discussion s’érige sur la base de cette hypothèse pour explorer un peu plus à fond la question de la pertinence des modèles psychologiques en ce qui a trait à la cognition sociale. À cet égard, il convient d’étudier les deux paradigmes mentionnés en introduction.
Le
computationnalisme et le représentationnalisme sont, en effet, tous deux des
fonctionnalismes, l’un des états mentaux, l’autre des contenus
mentaux[2].
Il s’agit alors, en philosophie de l’esprit et en sciences cognitives, d’une
question relative à la différenciation des modèles du fonctionnement de
l’activité cognitive, traitée selon deux voies que l’on appelle – quelque peu
abusivement – la théorie computationnelle de l’esprit (en anglais :
« computational theory of mind », ou CTM), en ce qui concerne
le premier cas; et en ce qui a trait au second, la théorie représentationnelle
de l’esprit (ou « representational theory of mind », ou
RTM). Ces dénominations sont à mon sens un peu abusives car dans les deux cas,
il s’agit moins de théories au sens plein du terme, que d’ensembles d’hypothèses
(certaines ayant fait l’objet d’expériences en psychologie et en
anthropologie cognitive) sur le fonctionnement de l’esprit humain, du point de
vue de la cognition ou des activités cognitives, qui ont pour but de suggérer
des explications, et sur les mécanismes mentaux de la cognition, et sur les
relations particulières entre les entrées et les sorties du système cognitif
étudié. Considérant que le problème fondamental des sciences cognitives a
toujours été, depuis le début, d’expliquer causalement les relations
possibles ou observables entre l’activité mentale (en tant qu’état ou en tant
que contenu) et l’action[3]
(qu’elle soit purement cognitive ou interne, ou typiquement physique et
externalisée),
Pour les fins de mon exposé, la théorie computationnelle sera considérée comme typique du computationnalisme; et la théorie représentationnelle le sera du représentationnalisme. Je ne traiterai pas dans ce qui suit du statut ontologique des états ou des contenus mentaux, car comme cela fait partie des enjeux des débats entre les tenants de chaque option (entraînant par exemple des discussions sur la nature des concepts et sur les possibles mécanismes de leur acquisition, ou sur le statut des croyances et le formalisme de leur modélisation), cela m’éloignerait de mes objectifs dont le principal est celui d’évaluer au mérite les propositions de chaque paradigme dans la perspective d’une science de la cognition sociale : les débats en question sont à l’effet de préciser des mécanismes psychologiques et ne me concernent donc qu’indirectement.
Le représentationnalisme
Voici une définition suffisamment neutre pour qu’elle obtienne, je crois, l’assentiment de presque tous : le représentationnalisme requiert 1) de concevoir les fonctions neuronales (cerveau et/ou « esprit ») comme un ensemble de processus de traitement d’information, menant causalement à l’effectuation de tâches cognitives particulières ou à des comportements observables; 2) ces mécanismes sont représentés (modélisés) par des opérations formelles (représentant une manipulation physique de symboles en vertu de règles[4]) qui réfèrent strictement au contenu propre des opérations cognitives (intentionnel, sémantique, etc.)[5].
Le premier membre de cette définition identifie le problème crucial du mécanisme causal, et stipule que ce mécanisme se résume en une structure fonctionnelle[6] de traitement d’information. Cela pose déjà un autre problème, en amont, de savoir ce que l’on entend ici par « traitement » et par « information ». En ce qui concerne le concept de « traitement », les sciences cognitives, souvent en prenant appui sur la neurobiologie, vont en préciser le sens de manière à le faire souvent correspondre aux mécanismes cellulaires de transformation des différents éléments (nutritionnels, hormonaux, biochimiques, etc.) qui assurent la reproduction ou la pérennité des organes interagissant avec un environnement, dont en particulier le cerveau et les aires différenciées qui le composent et qui en assurent la spécialisation fonctionnelle (langage, mémoire, diverses aires de la motricité, etc.). Mais dans la perspective cognitiviste, ce ne sont pas ces transformations matérielles qui en soi sont importantes, comme le fait qu’elles agissent en quelque sorte comme le canevas concret sur lequel apparaissent[7] les fonctionnalités cognitives à proprement parler.
The focus is not on
the material changes within the mechanism, but rather on identifying more
abstractly those functional parts and operations that are organized such that
the mechanism can interact appropriately in its environment. Thus, mental
mechanisms are ones that can be investigated taking a physical stance
(examining neural structures and their operations) but also, distinctively and
crucially, taking an information-processing stance. That is, cognitive
scientists identify mental operations and consider how they contribute to the
individual’s functioning in its environment.[8]
L’on remarque immédiatement un passage subtil entre une description du fonctionnement matériel d’un organe biologique, à celle d’un mécanisme cognitif causal en termes informationnels. L’idée même d’un tel passage est déjà présente chez Dretske, dont j’ai analysé la thèse dans un précédent chapitre. Chez ce dernier, le concept d’information est en soi un concept causal qui l’autorise à établir le statut du mécanisme de développement cognitif en termes de traitement causal d’une relation à l’environnement de laquelle une certaine quantité d’information est « perçue » et transformée en connaissance sur l’environnement (selon des règles dont j’ai étudié quelques-unes). Mais un tel passage est littéralement circulaire, à moins, bien sûr, d’accepter l’idée selon laquelle l’information perçue est, lorsque traitée par le système cognitif, transformée en connaissances[9], c’est-à-dire l’idée selon laquelle le mécanisme causal mental vise la transformation matérielle (mais on ne sait pas comment) d’une information abstraite en une représentation cognitive « concrète » (ou logée dans le système cognitif). L’effet du mécanisme causal est très précisément la production de cette transformation.
Pour que cela soit possible, une autre notion devient irréfragable : celle de véhicule de l’information. Car pour être parfaitement cause de cet effet, l’information doit être « transportée » d’un bout à l’autre du processus, sinon la causalité même du mécanisme serait, pour ainsi dire, sans effet. Quel est-il, ce véhicule? Si on répond que l’information est véhiculée dans le réseau neuronal (à partir, par exemple, d’une théorie de la proprioception), comme c’est le cas de l’information circulant dans un ordinateur, alors l’on dit que l’abstraction préalablement requise pour décrire adéquatement le mécanisme cognitif n’est en fait qu’une hypothèse empirique. Est-elle testable? Je l’ignore, bien sincèrement. Mais j’en doute[10]. De plus, comment peut-on justifier le postulat de la nécessité d’un niveau plus grand d’abstraction et du même coup ramener cette abstraction à un niveau de matérialité dont par ailleurs on ne sait que très peu de choses?
Or, le problème de la circulation ou du transport de l’information pose un problème d’un autre ordre, celui de la logique même du concept d’information en question. La thèse drestskéenne dit que l’information est véhiculée dans un signal indiquant quelque chose (un événement factuel, par exemple) et que si ce signal est représenté par une proposition p, alors la proposition q est causalement valide à la condition que q soit vraie de p – il s’agit de cette exigence de la probabilité conditionnelle maximale de l’événement, étudiée au chapitre 3. De telle manière que le véhicule de l’information est un acte cognitif de représentation d’un événement et d’inférence sur la validité de cette représentation (linguistique)[11]. Dans ce qui précède, ce qui est censé transporter le signal, et contenir l’information que q, c’est p. Mais pour pouvoir juger de la validité de q, le système cognitif doit savoir quelque chose de p et de q, soit que q est causé par p si et seulement si la probabilité de q et égale à 1, compte tenu de la condition r d’un arrière-fond de savoir habilitant le système à procéder à une telle évaluation[12]. Bref, il faut que la condition soit un déterminant absolu de la valeur de l’information. Mais cela ne dit rien sur le véhicule, sinon qu’il est représentable comme un système de logique propositionnelle.
Ici se pose une difficulté de catégorisation importante, relative et parfaitement conforme à l’analyse que j’ai faite du concept d’information dans sa comparaison à celui de connaissance, dans un précédent chapitre. C’est que le concept d’information est un concept abstrait, c’est-à-dire un concept qui participe d’une série organisée d’hypothèses en un modèle mécaniciste et causal; alors que celui de connaissance est un concept concret, en ce sens qu’il fait référence à, justement, des représentations possédées individuellement ou partagées inter-individuellement et dont le causalisme pose un problème supplémentaire dans la mesure où ce dernier aspect relève également de l’approche choisie dans la définition du concept de connaissance lui-même et de la modélisation des connaissances que l’on formulera afin d’en faire ressortir les caractères voulus : si l’information est cause de la connaissance, alors la première a nécessairement pour caractéristique d’être un événement matériel (d’avoir par exemple la forme d’un signal véhiculé dans les réseaux neuronaux), mais le cas échéant, le concept d’information est au mieux un concept biologique, non plus un concept d’un modèle formel associé à une théorie de l’information.
Bien entendu, le paradigme informationnel est séduisant. Mais ce dont on ne se rend que très peu compte, c’est du mélange des genres qu’il est possible d’opérer quand on en utilise les catégories sans cliver ce qui ressortit à un modèle formel abstrait, de ce qui ressortit à une observation[13] : si l’information ne s’observe pas du point de la biologie et si elle était cause de connaissance, alors il faudrait expliquer non plus en termes biologiques mais en termes purement cognitifs comment une telle transformation est opérée causalement à l’intérieur d’un système biologique dont le fonctionnement est inobservable. Or, en situant par définition la connaissance sur le même plan que toute autre activité mentale, en associant par exemple le concept de connaissance à celui de croyance, ou à celui de volition, bref, en faisant de la connaissance le produit causal de l’activité mentale, l’on fait un choix méthodologique de construction du modèle et de la théorie, celui qui consiste à représenter la connaissance (ou un contenu cognitif qui est à propos de quelque chose d’autre que le contenu lui-même) comme une instance de la réalisation d’un mécanisme qui est lui-même au mieux un modèle. Et ici, comme il s’agit d’un ensemble de thèses sur la sémanticité des contenus mentaux de connaissance, on peut en déduire que le sens n’est pour ainsi dire pas autre chose qu’une hypothèse qui sert à construire le modèle. Car le sens, comme on l’a vu au chapitre trois, peut légitimement prétendre au statut de ce qui peut servir de critère à la différenciation entre les concepts de connaissance et d’information et, en ce sens, favorise l’acceptabilité de l’idée que tel est bien le but du mécanisme cognitif puisqu’il est généralement convenu qu’il est manifeste que les systèmes cognitifs biologiques produisent de la connaissance.
Examinons maintenant le second membre de la définition que je viens tout juste de fournir du terme de représentationnalisme. Il y est question non plus des processus eux-mêmes, mais du contenu des processus cognitifs et de la modélisation de ce contenu. Si l’on veut faire passer l’idée que les systèmes cognitifs produisent de la connaissance, mais que ces systèmes sont inobservables (qu’ils sont opaques), il faut alors un instrument de mesure de cette production cognitive. La langue jouera ce rôle – comme le lecteur pouvait s’en douter. Un rôle important, certes, mais qui est jusque dans une certaine mesure peut-être surévalué par la tradition philosophique qui en fait son objet d’études à partir de la fin du dix-neuvième siècle : la philosophie dite linguistique ou analytique[14]. En prenant la langue vernaculaire pour objet, cette philosophie a tôt fait de situer son problème fondamental sur le plan de l’activité mentale alors identifiée, en référence à une autre tradition, anglo-saxonne et aussi allemande, à l’intention[15]. (Elles ont évidemment étudié les langages formels que sont les systèmes de logique et les deux tendances se seront éventuellement rejointes.) Déjà y apparaissait la formulation, en termes de causalité intentionnelle, du problème du lien entre l’activité mentale et l’action. Or, le contenu mental (ou intentionnel, d’où il tire son caractère d’être sémantique) est depuis lors et dans la définition de représentationnalisme associé à celui de propositions modélisées selon les règles habituelles de la logique, dans une perspective frégéenne ou non. Le représentationnalisme offre donc ainsi un ensemble de thèses linguistiques sur les conditions de la sémanticité des contenus mentaux. Le lien causal est établi à partir d’une théorie du sens convenue à partir d’une thèse sur la correspondance isomorphique[16] entre le langage et le monde de l’expérience, faisant de cette expérience une activité mentale accessible, parce que représentable, grâce à la langue elle-même, mais alors soumise à la modélisation logique ; ce « monde » ou encore l’environnement du système cognitif étant par ailleurs l’ensemble des éléments non cognitifs ajustés à la frontière le séparant du système cognitif en activité.
Mais si cet ingrédient sémantique le fait se démarquer de son concurrent, il y a bien sûr un aspect du représentationnalisme qui le fait s’y apparenter. Voici :
Le
computationnalisme
Car, quant à lui, le computationnalisme requiert aussi de concevoir les fonctions neuronales (cerveau et/ou « esprit ») comme un ensemble de processus de traitement d’information, menant causalement à l’effectuation de tâches cognitives particulières ou à des comportements observables; et c’est ce qui rapproche les deux paradigmes, qui les rend semblables. Mais le computationnalisme se distingue du représentationnalisme par le fait que même si ces mécanismes sont représentés (modélisés) par des opérations formelles (représentant une manipulation physique de symboles selon des règles) celles-ci réfèrent strictement i) à la forme des opérations sans référence à leur contenu, et ii) au résultat observable. Le computationnalisme ne tien aucunement compte de la sémanticité du système cognitif et cela est généralement justifié par des considérations méthodologiques ayant trait au fait qu’il ne serait pas nécessaire, ni même utile, de tenir compte du contenu sémantique des activités mentales dans l’analyse du mécanisme de l’activité mentale dans la mesure où celui-ci serait strictement descriptible dans les termes d’une architectonique neuronale reproduisant la structure même du cerveau[17] – sans que l’on ne puisse ou ne sache pour autant qualifier ce que peut être une architectonique neuronale[18]. Il existe toutefois un moyen terme, proposé exemplairement par Jerry Fodor[19]. Celui-ci défend une thèse qualifiée de computationnalisme sémantique, énonçant que la description d’un mécanisme computationnel est sémantique – en raison d’une hypothèse sur l’existence d’une « langue mentale » qu’il appelle « Mentalese », sorte de syntaxe ou de grammaire universelle partageant quelques similitudes avec la théorie chomskienne[20] ; ce qui rend le problème de la réalisation d’une activité computationnelle mentale analysable en termes de relations entre symboles représentant les fonctions de la computation. Encore une fois, attribuer des propriétés d’un modèle formel à un objet empirique est certes une démarche assez standard en sciences. Mais en ce qui concerne le computationnalisme fodorien, rien n’est réglé pour autant dans la mesure où la relation sémantique entre le modèle formel et le mécanisme empirique décrit en termes symboliques ne fait que reproduire des hypothèses formelles et les analyser en tant que telles. D’ailleurs, Fodor se défend bien d’usurper ainsi le territoire de la recherche empirique ; or, même en cela, peu de choses le fait se distinguer fondamentalement des tenants du computationnalisme « purs ». La sémanticité des modèles formels n’est pas attribuable aux mécanismes concrets sinon que dans la stricte mesure où l’on possède une théorie des modèles justiciables dans leur usage de la catégorie de sens en référence au domaine d’application.
Pour le computationnalisme, le seul objectif qui doit être poursuivi, est celui de démontrer au moyen de quelles opérations un système cognitif est en mesure de produire et de reproduire une série d’opérations menant à un type ou à un autre de résultat. Le computationnalisme, on le voit, s’inscrit affirmativement dans la mouvance de la théorie de la computation « pure », dont le modèle fondamental est la thèse de Church-Turing – la thèse selon laquelle toute fonction calculable est réalisable computationnellement par une Machine de Turing[21] [22].
Grâce à la
modélisation logique et mathématique de l’activité cognitive, le
computationnalisme défend l’idée selon laquelle seules compteront, dans l’analyse,
les fonctions qui structurent le processus cognitif en tant que ce processus
est lié à l’accomplissement d’une tâche et à l’obtention d’un résultat. Ce
faisant, le contenu de l’activité cognitive n’a pas à être pris en
compte ; voire même, il pourra être considéré comme étant a priori
contingent du point de vue de la « performance » du système cognitif.
Autrement dit, en tant que ce système est une application de
La question de la description et, surtout, du niveau de « descriptivité » du système est cruciale[24]. Si, suivant en cela Pylyshyn, l’on accepte l’idée selon laquelle il existerait trois niveaux de description d’un système de traitement de l’information, soit : le niveau sémantique, le niveau syntaxique et le niveau physique, alors le computationnalisme, en excluant jusqu’à la possibilité d’analyser – c’est-à-dire de l’inclure dans le modèle – la sémanticité d’un système cognitif (qui y est également vu, à l’instar du représentationnalisme, comme un système de traitement d’information), alors la description d’un système cognitif apparaît bien incomplète. Mais non seulement : car ce qui manque afin de compléter ce tableau, c’est une théorie et les normes de la correspondance entre les niveaux. Or, l’élimination du niveau descriptif sémantique ne rend aucunement plus aisée la formulation d’une telle théorie. Les liens, ou les ponts entre niveaux descriptifs, sont certes moins nombreux, mais sans une description du niveau sémantique, c’est tout l’architecture descriptive qui risque de s’écrouler : car en effet, sans ce niveau, premièrement la référence ne peut plus être l’objet physique dont on décrit syntaxiquement le mécanisme et ses composantes, ni non plus être le niveau syntaxique en lui-même qui ne peut référer à lui-même sans entraîner un paradoxe de type russellien.
En philosophie du langage, ou analytique, et en philosophie de la cognition, le concept de description a inspiré de nombreuses propositions. Initialement avancée par Russell, dans son article de 1905, On Denoting[25], la définition du concept de description et l’analyse de ses caractéristiques linguistiques en fait une théorie de la référence par le biais du contexte linguistique dans lequel un énoncé est utilisé afin de décrire – extensionnellement – un objet quelconque. Il appellera « description définie », sur cette base, un énoncé linguistique dont la forme logique exclut toute possibilité de référence à autre chose qu’à la référence du sujet de l’énoncé linguistique. Ce qui autorise la formulation d’énoncés vrais même si les mots qui y sont utilisés ont pour référence des objets qui ne sont pas connus du locuteur, mais qui le sont uniquement par le biais de phrases dénotatives. La dénotation est alors, avant que cela ne soit ainsi nommé, un acte cognitif[26].
One interesting
result of the above theory of denoting is this: when there is an anything with
which we do not have immediate acquaintance, but only definition by denoting
phrases, then the propositions in which this thing is introduced by means of a
denoting phrase do not really contain this thing as a constituent, but contain
instead the constituents expressed by the several words of the denoting phrase.
Thus in every proposition that we can apprehend (i.e. not only in those whose
truth or falsehood we can judge of, but in all that we can think about), all
the constituents are really entities with which we have immediate acquaintance.
Now such things as matter (in the sense in which matter occurs in physics) and
the minds of other people are known to us only by denoting phrases, i.e. we are
not acquainted with them, but we know them as what has such and such
properties. Hence, although we can form propositional functions C(x)
which must hold of such and such a material particle, or of So-and-so's mind,
yet we are not acquainted with the propositions which affirm these things that
we know must be true, because we cannot apprehend the actual entities
concerned. What we know is `So-and-so has a mind which has such and such
properties' but we do not know `A has such and such properties', where
A is the mind in question. In such a case, we know the properties of a
thing without having acquaintance with the thing itself, and without,
consequently, knowing any single proposition of which the thing itself is a
constituent. (Op. cit.)
Une description définie s’oppose ainsi à une description indéfinie (comme le suggère à l’intuition la grammaire des articles définis et indéfinis dans la plupart des langues européennes), et elle s’oppose aussi à la catégorie des noms propres qui, eux, ne peuvent avoir pour référence qu’un seul objet du monde, peu importe le contexte linguistique de l’usage d’un nom propre[27].
Évidemment, comme on s’en doute, la théorie russellienne a été l’objet de nombreuses critiques qui ont donné lieu à de nombreuses autres propositions. Mais la théorie de Russel, même si, à plus de cents ans de distance, n’apparaît plus vraiment à l’écran radar des thèmes usités en théorie de la cognition, sinon que de manière à en situer l’importance historique, cette théorie a néanmoins conservé quelque chose d’actuel : la méthode avec laquelle, en sciences cognitives, l’on pose les termes de l’analyse du contenu sémantique. Laquelle est linguistique ou fait référence à l’analyse philosophique du langage. Mais pour apprécier réellement l’importance du rôle du niveau de description sémantique dans l’étude de la cognition, et du coup apprécier à sa juste valeur l’argument computationnaliste de son abandon, il peut être instructif de réévaluer cette approche ou la manière avec laquelle la question est abordée.
Je ne crois pas que la question doive être posée en termes de langages et de leur organisation catégorielle. Je crois plutôt que cela tient de la théorie des modèles. Voici une digression à ce propos qui me permettra de mieux me faire comprendre.
Digression :
La modélisation mise à nu par ses
niveaux de causalité, même
a) Le concept de modèle
Lorsqu’ils veulent clarifier le sens du concept de modèle, les auteurs ont généralement ce réflexe d’en décrire les caractères en recourant à des idées plus ou moins intuitives exprimées dans des termes tels que : « image mentale », « représentation cognitive », « abstraction », « réduction systématique », « analogie », etc. Ce ne sont là que quelques exemples d’analogies couramment usitées, ou au mieux d’un usage assez répandu de concepts non analysés. Chacun de ces exemples, en effet, contient un ou des termes dont le sens ne s’explique que par le recours à des théories auxiliaires. Par exemple, l’expression « image mentale » contient deux termes fort discutables du point de vue de la psychologie cognitive et de la philosophie de l’esprit actuelles et devrait donc être justifiée, dans son usage, du point de vue de ce que pourrait en dire la science qui étudie les « images mentales », et du point de vue de ce que pourrait vouloir dire une telle expression par rapport à une définition conséquente du concept de modèle ; « abstraction » requiert d’être justifié, quant à lui, à partir d’une théorie des niveaux de l’abstraction, car il ne suffira pas de qualifier d’« abstrait » une description d’un phénomène simplement parce que l’on aura recours à des concepts et à des catégories non immédiatement empiriques. Etc. Tenter d’y voir un peu plus clair consiste dans un premier temps à spécifier le sens du concept de modèle tel qu’il est utilisé dans la théorie des modèles, et de juger ensuite de la pertinence d’en transposer le sens dans des sciences autres[28].
Au sens strict du terme, le concept de modèle est un concept de logique ou de mathématique, ou de logique mathématique. C’est un concept central dans l’étude des conditions de satisfaction des axiomes d’un langage logico-mathématique quelconque. Au sens strict du terme, donc, la théorie des modèles logiques et mathématiques est une sémantique formelle[29]. Elle a pour objet des systèmes formels, elle en étudie la syntaxe du point de vue de la vérité, ou de la cohérence déductive. Un système formel est aussi appelé un langage. Pour en étudier la sémantique, il faut à la théorie des modèles définir systématiquement un langage quelconque dans ses moindres caractéristiques :
- Soit L un tel langage, comprenant un ensemble fini A d’axiomes (introduisant par exemple les règles d’inférence permises dans L), un ensemble E de règles de formation d’expressions bien formées (ebf), un ensemble F de fonctions, R un ensemble de relations, V un ensemble de variables et K un ensemble de constantes de telle manière que :
- L = <A, E, F, R, V, K>.
- Un langage L quelconque est généralement introduit dans un métalangage – soit : une langue naturelle – qui quant à lui n’offre que les conditions explicitables (en langue naturelle) de son énonciation par le biais d’énoncés semblables, syntaxiquement parlant, aux deux énoncés précédents ; n’importe quel ouvrage de logique ou de mathématique offre l’exemple d’une telle mise en contexte d’un L à l’intérieur d’un ensemble d’arguments énoncés en langue naturelle ; le lien entre langage et métalangage, en particulier en ce qui a trait à l’introduction dans L de termes appartenant à ML qui sont non définissables dans L a fait l’objet d’études très poussées, en particulier par Tarski et Gödel.
- La théorie des modèles étudie les relations entre ces éléments de L du point de vue de leur complétude, c’est-à-dire des conditions formelles permettant d’exclure toute contradiction de L. Ces conditions sont celles qu’imposent les règles d’inférence permises à partir des axiomes acceptés, comme par exemple, en logique classique, le tiers exclu, l’identité, la commutativité de la conjonction, etc.
- Le concept de modèle est donc défini par celui de complétude dont le sens est désormais fixé dans un théorème :
Théorème de complétude :
Pour tout langage L et pour tout ensemble Y d’ebf (y1, …, yn) de L,
(i) Pour tout y appartenant à Y, Y |- y est équivalent à Y |= y
(ii) Si Y est |- - cohérent [30](« consistent »), alors Y est cohérent (c.-à.-d. non contradictoire) : il possède un modèle.
(Nota : « |- » signifie : « est prouvable », « |= » signifie : « est logiquement valide »[31].)
Peut-on, même par analogie, transposer les principes de la théorie des modèles (au sens strict) aux sciences sociales et aux sciences cognitives? Le recours à l’analogie est sans aucun doute valable pour une entreprise heuristique mais d’une analogie l’on ne peut conclure rien d’autre que ce que permet l’analogie, soit de deviser dans la fiction ; autrement, l’on risque fort de faire un raisonnement très discutable, en transposant des structures conceptuelles à des univers auxquels ils ne sont pas adaptés. Donc, la réponse à cette question est : non, il est impossible de transposer les principes de la théorie des modèles à d’autres sciences, et ce, même analogiquement. Mais cette dernière peut servir elle-même de modèle à l’étude des sciences, et ainsi rendre le service de théorie de la preuve : en formalisant suffisamment une théorie, on peut alors, grâce à la théorie des modèles, en vérifier la complétude. Remarquez qu’il n’est pas nécessaire de procéder à une formalisation axiomatique (peu, voire aucune, des sciences sociales ou cognitives ne sont en effet axiomatisables en l’état) pour ce faire, l’analyse logique d’un ensemble limité d’arguments devrait suffire mais localement. D’autres procédures logiques peuvent également fournir des éléments de preuve, pensons par exemple au test poppérien de falsifiabilité : le modus tollendo tollens. Ce test est administrable par l’introduction d’une proposition contrefactuelle aux prémisses – procédure préférée de nombreux auteurs, j’y reviens – qui nie le second terme ou antécédent (si p alors q mais si non q) de telle sorte à nier l’antécédent (alors non p : car du vrai l’on ne peut tirer aucune conclusion fausse : une règle bien connue des logiciens). Mais dans tous les cas, cela revient en pratique à établir la complétude d’un ensemble fermé d’arguments. La théorie des modèles est… le modèle théorique de la preuve logique.
L’impossibilité de transposer ces principes directement aux sciences sociales et cognitives s’explique par le fait que la théorie des modèles (au sens strict) prévoit conditionnellement que l’analyse origine de la théorie (soit le langage formel étudié et le métalangage qui lui est associé) et se rend à l’objet, qui demeure formel, c’est-à-dire un modèle démonstrativement non contradictoire. Le problème du lien entre la théorie et le modèle est ici essentiellement réglé puisqu’il est déductivement prédictible qu’un modèle sera contradictoire (ou non) ou complet (non contradictoire et en vertu du théorème de complétude). Et cela est possible en raison même du fait que le modèle analysé l’est avec des instruments qui en sont les constituants premiers, soit les éléments du langage.
En sciences sociales ou cognitives, d’autre part, comme dans la plupart des sciences empiriques, la conditionnalité est inverse[32]: elle part de l’objet (le fait, l’événement, etc.) O, pour tendre vers le modèle d’objet Mo, et ensuite vers la théorie T (ou modèle théorique au sens de Bunge[33]). L’objet n’est pas ici formel a priori : il est généralement concret ou empiriquement paramétrable mais peut être formulé symboliquement : l’usage du symbolisme est certes une étape fondamentale de la formalisation, mais cela ne fait pas des expressions symboliques un langage formel en soi (les expressions symboliques et les règles qui les gouvernent lui en sont empruntées), d’une part ; et d’autre part, cela n’en fait pas un modèle au sens de la théorie des modèles en raison première de la convention initialement toujours donnée concernant la correspondance, et ses limites, entre les faits symbolisés et le symbolisme utilisé. Le deuxième chapitre a discuté de cette question à partir de l’exemple des sciences sociales ; je peux ajouter qu’en ce qui concerne plus particulièrement les sciences cognitives et les neurosciences, l’objet visé, soit les mécanismes de l’activité cognitive, est aussi un objet concret bien que plus ou moins directement observable, selon le cas. La concrétude de ces mécanismes se mesure surtout à l’aulne de l’interprétation des résultats obtenus en fin de processus par le système cognitif ; et cette interprétation est guidée par une préparation méthodologique en amont. Tous s’entendent assez bien là-dessus. Or, un modèle d’objet, même s’il est hautement formel, ayant par exemple la forme d’équations différentielles, doit respecter deux ensembles de conditions : être représentatif de l’objet concret, c’est-à-dire en expliciter les relations structurelles et causalement identifiables grâce à un système d’équations ; et dans sa forme même, respecter les conditions syntaxiques d’un langage quelconque, faisant en sorte d’être susceptible d’une analyse sémantique au sens de la théorie des modèles.
Par conséquent, les sciences sociales et cognitives, en tant que sciences empiriques (je ne discute pas des conditions de leur empiricité, ni de l’ontologie implicite de leurs méthodes), même lorsqu’elles usent de langages formels pour la construction de leurs modèles, ne sont pas des sciences dont les modèles sont testables a priori, d’une part ; d’autre part, ce sont des sciences dont les modèles, même s’ils sont parfois logiquement formalisés, mais pas toujours, cherchent à expliciter des relations causales quelconques. Le fait de devoir suivre un tracé défini par un triplet ordonné áO, Mo, Tñ afin de développer en bout de piste un modèle théorique, distingue formellement la démarche de modélisation des sciences empiriques de celle des sciences formelles.
b) Modèle et causalité
Le problème que cela entraîne, est celui de la définition du concept de causalité, car entre chacun de ces niveaux de l’analyse, une sorte de correspondance formelle entre mécanismes causaux répertoriés doit être stipulée afin que l’ensemble du système explicatif (hypothèses, arguments, modèles et preuve) puisse réussir à sa tâche. Mais il n’existe pas non plus de consensus sur le sens à donner à ce concept de causalité, et ce, depuis Diodore, bien avant Aristote[34] et les philosophes de l’Antiquité tardive. Qu’en est-il maintenant? La tradition contemporaine, sans être détachée entièrement des enseignements des Anciens, s’en démarque en plusieurs points.
L’intuition humienne, par exemple, fait de la causalité une relation fondée sur l’incertitude empirique de l’observation par les sens mais qui est fondée sur l’association entre idées à propos de ce qui se produit et de ce qui peut être observé limitativement par les sens. La causalité n’est donc qu’une hypothèse sur une relation entre une cause C et un effet E, telle que si C -> E¸ alors E est hypothétiquement causé par C – « hypothétiquement » car pour Hume, comme on le sait, il n’est pas possible de généraliser inductivement à partir d’une sensation empirique quelconque et ce même si depuis Hume, l’analyse du statut épistémologique de l’hypothèse dans la formulation d’un modèle et d’une théorie a été largement augmentée grâce entre autres aux sciences formelles et aux sciences du langage. Cette intuition humienne est largement remise en question aujourd’hui, surtout dans ce qu’elle affirme, pour reprendre un titre de Salmon, de la structure causale du monde, et quant aux conséquences qu’elle entraîne pour la théorie de la connaissance scientifique autant que la théorie de la connaissance ordinaire. Il existe encore, il ne faut surtout pas s’en étonner, des débats à ce sujet. Mais dans la mesure où l’analyse fine des théories scientifiques a permis d’observer que les relations causales obtenaient parfois de nombreuses déclinaisons, l’on peut sans trop risquer de se tromper dire que la causalité humienne, du moins dans sa forme, ne correspond pas à ce que disent les sciences quand elles tentent d’expliquer causalement un phénomène.
Par exemple, une relation causale « simple » peut être déterminable (formellement) de stricte façon par une vérification contrefactuelle (par modus tollendo tollens) : si C -> E mais ¬E, alors ¬ C, c’est-à-dire que C n’est pas la cause de E ; ou, pour reprendre la thèse de Woodward[35], si, par hypothèse C -> E, et que nous conjecturons que ce ne soit pas le cas que C -> E, c’est-à-dire que nous faisons l’hypothèse contraire ¬ (C -> E), alors cela entraîne que C ne pourrait pas être la cause de E puisque ¬ (C -> E) est logiquement équivalent à ¬ (¬ C V E) équiv à C & ¬ E; ce qui revient à dire que la conjecture ramène l’hypothèse considérée au statut du constat de deux événements non causalement liés, dont l’effet est alors inexistant ou improbable : ceci remet en question la valeur de l’hypothèse causale pour laquelle il faudrait alors revoir la formulation. Or ceci ne sera possible qu’à la condition de procéder à des tests empiriques en modifiant les variables en conséquence (les modifications causales sont pour Woodward explicables par le concept d’invariance, laquelle, en fait, illustre formellement l’absence de ruptures dans une chaîne causale quelconque[36]).
Autre exemple : si C1 -> E et C2 -> E, alors E est causé par C1 ou C2. Il n’est donc pas possible de déterminer que E soit causé par l’une ou l’autre cause, chaque cause ayant la même valeur que l’autre : elles peuvent alors être dites équiprobables. Mais à strictement parler, dans ce précédent cas, E n’est pas causé par ni l’une ni l’autre cause indépendamment l’une de l’autre : ce qui ne veut pas dire qu’elles soient ni absolument indépendantes, ni absolument dépendantes dans les faits. Car, dans les faits, la valeur des variables impliquées est en général associée à une ou à des conditions limitant, pour ainsi dire, la probabilité de la réalisation du processus causal : P(C1 V C2 ® E) = P((C1 | A1, … An) V (C2 | A1, … An) -> E) = P(E | CA1, … An). Évidemment, la théorie de la causalité probabiliste est plus complexe que ne le laisse supposer cet exemple, mais celui-ci devrait suffire à illustrer ceci : l’indétermination de la relation causale et donc de la valeur des variables impliquées dans cette relation impose de reconsidérer le « poids » de ces valeurs dans l’analyse qui est faite d’un tel processus eu égard à une population donnée : ce poids relatif ne peut être prototypique, il est seulement localement attribuable à un ensemble fini de conditions[37].
Et si, maintenant, nous avions C1 -> E1 et C2 -> E2, et qu’il peut être démontré que E1 = C2, alors C1 -> E2 : alors la relation de causalité est transitive (ce qui est connu depuis au moins Aristote mais qui soulève d’autres problèmes d’épistémologie de la causalité). La vérification contrefactuelle s’applique également à ce cas, mais le « cœur » de la transitivité causale est évidemment l’égalité E1 = C2; si cette égalité s’avère expérimentalement non démontrable, alors la thèse s’écroule.
Dernier exemple : ((((C1 & C2) -> (E1 V E2)) -> (((C1 & C2) -> (E1 & ¬E2)) V ((C1 & C2) -> (¬E1 & E2)))). La structure logique de cette hypothèse représente une forme de causalité plus complexe que les précédentes mais elle est régie par les mêmes règles.
(NOTA: Que le lecteur me pardonne ce symbolisme un peu inhabituel, cela relève d'une incompatibilité de fontes dans ce système de pages préformatées...)
On se rend alors compte que, dans tous les exemples, y compris celui utilisant la conditionnalité probabilitaire, la forme dans laquelle les relations causales sont exprimées se réduit à la logique propositionnelle. L’importance de cette remarque est double : toute forme de causalité est représentable par la logique propositionnelle[38] [39]et donc l’analyse logique de la causalité peut être légitimement effectuée en vertu des règles de cette logique; dans cette mesure, la vérification de la complétude partielle ou locale d’une théorie causale peut être effectuée selon les règles de la théorie des modèles puisque l’on sait que le calcul classique des propositions est non contradictoire (qu’il est conforme au théorème de complétude). Cela n’entraîne pas qu’une théorie causale particulière devra normativement être exprimée dans les termes de la logique propositionnelle; car dans les faits, ce n’est pas toujours le cas. En effet, les théories causales sont souvent, surtout en sciences naturelles mais beaucoup moins fréquemment en sciences sociales et cognitives, écrites sous la forme d’équations mathématiques qui expriment des relations causales entre les variables. Mais ces variables-là ont aussi une fonction représentationnelle : elles signifient des propriétés, voire des propriétés « propensives » (que l’on me pardonne ce néologisme anglicisant…) au sens des « propensities » de W. Salmon[40], soit d’être caractérisées par le degré d’objectivité de la chance qu’un événement se réalise après observation de la fréquence d’événements comparables (ce qui soulève toutefois derechef le problème des critères de cette comparabilité). Ces variables sont donc significatives à certaines conditions, et ces conditions sont en elles-mêmes des constituants de la relation causale que cherche à dégager l’équation organisant les variables entre elles. Une propriété propensive est une propriété objectivée dans les limites des conditions de son objectivité. Mais cela vaut pour une théorie causale particulière; le modèle logique, lui, ne traite pas de la relation de la théorie causale à son univers de référence expérimental, mais de l’organisation des propositions de la théorie causale, de sa forme logique.
Or, les théories de la causalité ont une portée ontologique. Parce qu’elles cherchent à décrire des mécanismes de transformation concrète de phénomènes (directement ou indirectement observables), c’est du « monde » et de sa transformation dont elles parlent; mais d’un monde pour ainsi dire segmenté, divisé, localisé en ces multiples manifestations, et aussitôt théorisé. Mais ce monde théorisé possède un attribut : au niveau théorique, il apparaît sous la forme de propositions quantifiées universellement. Dans la foulée de la philosophie classique de la causalité, en effet, l’implicite théorique est ontologiquement généralisable à toute classe de phénomènes similaires. Cette ontologie implicite des différentes théories de la causalité a principalement pour ambition de démontrer, mais par hypothèse seulement, la généralisation d’une théorie causale quelconque à l’ensemble des phénomènes observables satisfaisant une classe particulière de paramètres. Or, la multiplicité des définitions du concept de causalité, dans l’ensemble formé de ces théories, est un frein important à une telle généralisation. Je tiens à ce titre pour acquis que la thèse de Nancy Cartwright est juste : le concept de causalité est un concept irrémédiablement et localement lié à un univers épistémique particulier et non généralisable a priori, comprenant dans sa forme même un système déductif i) applicable à l’analyse de la validité des modèles et ii) transposable en pratique à des dispositifs expérimentaux et observationnels adaptés à l’objectif d’explication poursuivi. Une théorie universelle de la causalité est donc un leurre. Mais la thèse de Cartwright entraîne une conséquence qui ne porte pas que sur la dimension ontologique des théories de la causalité. Cette conséquence a trait à la possible, mais non démontrée, hiérarchisation des théories causales telles qu’on la retrouve par exemple chez Salmon; laquelle en particulier prend la forme d’une distinction entre des théories causales qui postulent la primauté des régularités causales et celles qui défendent l’idée du caractère fondamental de l’individualité singulière de tout processus causal[41]. Cette idée est cependant très fragile puisqu’il est très difficile de soutenir la thèse de la généralisation de la causalité à un ensemble plus grand d’objets et de propriétés que celui décrit par le modèle d’objet et le modèle théorique, même à partir d’un concept tel que celui de régularité causale observable. Mais ce problème est d’une telle complexité que cette digression ne peut que le survoler fugitivement[42]. L’on pourrait parler de la valeur d’une hypothèse causale et de sa généralisation. Or, même si une hypothèse est généralement implicitement universelle (elle est quantifiée universellement), le problème de la généralisation de cette hypothèse à l’extérieur des limites finies de l’ensemble des faits auxquels elle est censée se rapporter, demeure entier[43].
De cela s’en suit, me semble-t-il, que la détermination de la relation logique, si seulement elle est possible, entre les différents niveaux d’analyse causale tels que décrits par le système áO, Mo, Tñ, ne peut qu’être affaire de conventions reflétant les conditions particulières singularisant la relation causale étudiée. La première convention est le choix de l’outil formel qui sera utilisé; lequel outil, par conséquent, imposera, en quelque sorte, ses règles et ses axiomes, etc., qui sont eux aussi, pour une large part, conventionnels en raison première de leur mode d’expression symbolique. Une autre convention, d’une très grande importance, portera sur l’interprétation à donner de ce système formel, c’est-à-dire sur la nature de la relation à établir entre modèle et système de référence. Ainsi, entre l’objet et le modèle d’objet, il ne peut exister de relation logique au sens strict dans la mesure où l’objet matériel ou concret, en raison même de sa matérialité, est extra-logique au sens précis de ce qui ne fait pas partie de l’univers de la logique en tant que science formelle : car, et au-delà de tout truisme apparent, tout objet concret ou matériel n’est pas formel au sens de la logique. Ce sont ses propriétés qui sont logiquement ou formellement représentables sous la forme de variables agencées en équations[44]. Les relations logiquement possibles entre un objet et son modèle ne le sont qu’entre la forme logique de ses propriétés objectives et le sens qu’on lui prête par voie interprétative. Et une acception ce concept d’interprétation peut très bien être limitée à cette définition : l’interprétation consiste en la vérification de la complétude d’un modèle théorique. Le modèle en question sera causal s’il satisfait aux hypothèses initiales portant sur la forme de l’explication de l’objet ou de la classe finie d’objets étudiés. Comment cette représentation modélisée de la causalité phénoménale est-elle liée au monde (ou à une classe particulière d’objets de ce monde)? Il est impossible de répondre à une telle question sans faire intervenir dans la discussion des principes de philosophie des sciences extérieurs à mes besoins. Mais pour faire court, je dirai ceci : la question du lien entre le monde (ou une classe particulière d’objets de ce monde) et sa représentation causale modélisée est l’affaire d’une théorie de la référence, de principes théoriques à partir desquels l’on fait correspondre les symboles (mots ou symboles iconiques d’un langage formel quelconque) aux propriétés agencées selon les règles de la modélisation retenues. Pour le dire avec Gilles-Gaston Granger, ce lien peut être interprété comme le fait de l’introduction de faits virtuels dans le modèle; les faits virtuels étant justement l’organisation causale de la matière modélisée en vertu des propriétés retenues[45]. De cela s’ensuit-il que ce monde (ou cette classe particulière d’objets de ce monde) est régi de manière déterministe par les règles causales du modèle? Non. Une réponse affirmative témoignerait d’une thèse forte sur ce que l’appelle « l’engagement ontologique » des théories. Et ne règlerait rien, de toute manière, puisqu’une telle thèse, en intronisant le déterminisme au titre de principe explicatif du fonctionnement du modèle, détournerait l’analyse du degré d’engagement ontologique au profit d’une ontologie générale fondée sur des préceptes favorisant une image du monde en tant qu’universellement régi par des règles qui ne sont pas intrinsèquement celles du modèle lui-même. Car même s’il est possible de rendre quasi synonymes les concepts de causalité et de déterminisme, dans une perspective débattue ici, le déterminisme est l’idéal parfaitement rationaliste de la science, selon lequel si une cause détermine un phénomène en tant qu’effet, alors tous les phénomènes sont explicables par la même cause déterminante. Ce qui est beaucoup demandé, autant au « monde » qu’à la science. Ce qui ne veut pas dire qu’un modèle, localement applicable selon les termes de la caractérisation que j’ai donnée plus haut de cette application, ne peut être qualifié de déterministe : il le peut, mais l’implicite ontologique universel, et la quantification universelle implicite qui se trouve dans la plupart des hypothèses causales, et dans les épistémologies qui font usage des thèses sur les lois de couverture (exemples précis de la quantification universelle implicite, tels qu’on les trouve chez Hempel et chez d’autres philosophes associés au Cercle de Vienne), etc., ne peuvent s’y retrouver puisqu’il serait ainsi contradictoire de soutenir une thèse sur l’application strictement locale d’un modèle et une autre sur la valeur universelle implicite d’un modèle en général. Or, en disant que « tout modèle est strictement applicable localement », je reconnais user de ce même stratagème; mais à l’instar de Cartwright, j’ajouterai cependant que cette universalisation au moyen de la quantification implicite est tout de même moins exigeante car elle ne porte par sur les qualités du « monde », mais bien sur celles du concept de modèle.
Or, pour Bunge, dont j’ai repris les concepts de modèle d’objet et de modèle théorique (ou théorie), le premier est inclus dans le second : il y a donc pour lui une hiérarchie entre modèle et la justification en est que le modèle d’objet, s’il est bien causal selon les normes indiquées précédemment, n’est pas explicatif, il est descriptif. Tandis que le modèle théorique est quant à lui explicatif. Si les deux modèles sont causaux, leur fonction épistémologique n’est pas la même, la fonction descriptive du modèle d’objet s’épuisant dans la fonction explicative du modèle théorique; leurs niveaux de causalité de même. Or, ces niveaux de causalité ne peuvent être caractérisés comme étant des théories causales distinctes. À moins de dire que le modèle d’objet est déterminé par une théorie descriptiviste de la causalité, alors que le modèle théorique le serait par une théorie différente – mais laquelle? Si les relations causales sont établies entre les variables et les constantes du modèle, la théorie de la causalité est strictement celle du modèle, puisque, comme je le pense, la causalité étant singulière, le concept de causalité est alors définissable par la stratégie de sa mise en œuvre dans un modèle et dans les dispositifs expérimentaux qui ont pour but d’en évaluer les mérites.
De telle sorte que l’on se retrouve avec une seule et même théorie de la causalité et que l’idée bungéenne de la hiérarchie des modèles n’est pas une thèse sur la hiérarchie des théories causales, mais une thèse à propos de l’inclusion de la description formelle d’un objet à la forme de l’explication causale de la théorie qui le prend pour objet. C’est alors qu’un nouveau concept, celui de complétude sémantique[46], peut être introduit et qu’il complète bien la thèse de la singularité de la causalité. Grâce à lui, on parvient à établir le lien entre les deux systèmes de représentation symbolique que sont le modèle d’objet et le modèle théorique. L’interprétation de la relation logique entre Mo et T sera sémantiquement complète si, et seulement si :
1- l’ensemble des termes de Mo (expressions, ebf ) sont contenus dans T;
2- l’ensemble des termes de Mo sont définissables dans T, c’est-à-dire si l’ensemble des termes de Mo n’est ni extensionnellement plus riche que celui de T, ni catégorique au sens de Tarski[47];
3- l’interprétation ou le sens du modèle causal T confirme celle de Mo.
Cela entraîne que le but de l’explication causale, soit de fournir une interprétation causale d’un modèle d’objet au sein d’une théorie causale, est atteint lorsque l’interprétation théorique est directement applicable à l’objet. On voit dès lors que nul n’est besoin de justifier la théorie causale grâce à une généralisation universelle de l’interprétation qu’elle fournit, puisque la relation sémantique entre T et Mo est exclusive. La question de savoir si le cadre interprétatif d’une théorie causale quelconque est valide pour un ensemble fini quelconque de modèles d’objets M ={o1, o2, …, on} est donc une question empirique et de stratégie expérimentale de manipulation des variables du modèle théorique autant que du modèle d’objet. (La théorie manipulationniste de la causalité expérimentale de Woodward est donc justifiée eu égard à la théorie des modèles.)
Fin de la
digression et conclusion de la partie traitant du computationnalisme
Pour le
computationnalisme, on l’a vu avant cette digression, le seul objectif qui
compte (et ce n’est pas pour en diminuer l’importance) est de démontrer au
moyen de quelles opérations un système cognitif est en mesure de produire et de
reproduire une série d’opérations menant à un type ou à un autre de résultat.
Grâce à la modélisation logique et mathématique de l’activité cognitive, le
computationnalisme défend l’idée selon laquelle seules doivent être retenues les
fonctions du processus cognitif en tant que ce processus est celui de
l’accomplissement d’une tâche (d’une computation) et en tant qu’il vise
l’obtention du résultat d’une tâche particulière fonctionnellement déterminée à
ce faire (« déterminée » au sens de « téléonomiquement
déterminée »). Ce faisant, au contraire du représentationnalisme, le
contenu de l’activité cognitive n’a aucune pertinence analytique ; voire
même, il pourra être considéré comme étant a priori contingent du point
de vue de la « performance » du système cognitif. Or, on l’a aussi
vu, la question de la description et, surtout, du niveau de
« descriptivité » du système est cruciale. Si l’on accepte l’idée
selon laquelle il existerait des niveaux de description d’un système de
traitement de l’information, soit, comme l’exemple de Pylyshyn dont je parlais,
les trois niveaux suivants : le niveau sémantique, le niveau syntaxique et
le niveau physique, alors le computationnalisme, en excluant jusqu’à la
possibilité d’analyser – c’est-à-dire de l’inclure dans le modèle – la
sémanticité d’un système cognitif (qui y est également vu, à l’instar du
représentationnalisme, comme un système de traitement d’information), alors la
description qui s’en suit d’un système cognitif quelconque apparaît non
seulement injustifiée du point de vue de l’analyse sémantique dont les
principes nous sont fournis par la théorie des modèles, mais incomplète car le
niveau de l’analyse sémantique ne peut que s’exprimer dans un langage régi par
une syntaxe : c’est ce langage et non l’objet physique représenté par
celui-ci qui est syntaxiquement structuré. Le niveau physique n’est pas et ne
peut pas être linguistique au sens large comme au sens étroit de la logique
formelle (à moins bien sûr de prendre pour objet une langue naturelle).
Si le représentationnalisme est très fortement apparenté à une forme de nominalisme intentionnaliste, le computationnalisme l’est par contre à une forme de nominalisme des structures opérationnelles. Or, le clivage entre ces deux paradigmes ne peut être comblé, à mon avis, que si l’on fait empiriquement la démonstration de leur utilité respective. L’appel à l’empiricité vise ici également à résoudre le paradoxe inhérent à chacun d’eux, lequel peut être défini de la manière suivante : si, pour un système cognitif, le traitement de l’information (peu importe son origine ou son point d’entrée dans le système) est causal, alors l’opération cognitive effectuée produit une information ; si le système cognitif produit de l’information, alors cette information est causale en ce sens qu’elle-même contribue au traitement causal dont elle est issue. Y a-t-il différents ordres de causalité ? À cette dernière question, le développement proposé dans la digression précédente permet d’entrevoir qu’une réponse positive est pour le moins difficile à justifier. Ce paradoxe est à mon avis issu d’une erreur de perspective : celle qui provient de l’a priori linguistique auquel se réfèrent les deux paradigmes, au prétexte que la seule façon concevable et acceptable de représenter les opérations cognitives d’un système cognitif (sous entendu minimalement comme biologique, soit un cerveau, et maximalement comme l’esprit), consiste à partir de la langue dans laquelle s’expriment les sujets biologiques propriétaires desdits systèmes cognitifs, en tant que les formes linguistiques d’expression seront considérées adéquatement conformes aux mécanismes mêmes dont elles doivent leur expressivité. Cette façon d’appréhender la question de la production de l’information par un système cognitif fait fausse route parce que ce qui s’y trouve est une grave erreur d’appréciation qualitative de la catégorie d’information, à l’entrée et à la sortie du système. En clair, cela veut dire ceci : si un système cognitif est un système causal de traitement d’information, rien ne garantit que ce soit bel et bien le même type d’« information » qui y entre et qui en ressorte. En théorie pure de l’information, cela va. Mais, comme on l’a vu avec l’exemple des thèses de Dretske au chapitre ??, l’interprétation linguistique et cogniticienne habituelle doit faire appel à au moins deux catégories d’information afin de maintenir une cohérence interne. Et par rapport à la théorie pure de l’information, il s’agit d’un abus, ni plus ni moins[48]. Car l’entropie, ou la néguentropie, des systèmes étudiés en théorie de l’information, ne fait que mesurer le temps ou encore le coût d’une transmission ; cela n’a rien à voir avec le rapport sémantique à la réalité, tant du système en lui-même que du rapport du système à son « environnement ». Ce calcul au sens strict du terme, celui de l’entropie, est donc une mesure de quelque chose qui n’est pas intrinsèque au système, mais qui est l’une de ses conditions d’opération. De sorte que l’information, en tant que concept technique, n’est pas très utile à la mesure des activités cognitives : la modélisation informationnelle ne peut guère produire davantage qu’un instrument de représentation d’opérations qui ne correspondent pas à la réalité des mécanismes[49].
Ces derniers commentaires pourraient être interprétés comme portant un jugement favorable sur les ambitions du computationnalisme. Ce n’est pas le cas. Les deux paradigmes font cette erreur d’appréciation ; ils ont tous les deux besoin d’un concept non technique d’information pour mener à bien leurs thèses. Or, bien que les thèses computationnalistes offrent une apparence de conformité avec la théorie pure de l’information, entre autre par le rejet de l’estimation sémantique des opérations cognitives, en fait celui-ci reproduit la structure conceptuelle du paradigme shannonien et, ce faisant, attribue au canal une fonction cognitive qui déborde largement des limites de la fonction qui est attribué au canal dans ce même paradigme shannonien. De plus, comme dans tous les cas, il s’agit pour l’un comme pour l’autre paradigme du cognitivisme, de connaître, via un modèle linguistique, un événement unique (une mesure d’une information au sens d’un acte du système cognitif), alors cette mesure ne pourrait être autrement que située dans un espace probabilisé. Quels seraient les éléments sur lesquels devrait porter cette mesure ? Nul ne le sait, car comme on l’a vu au début de ce chapitre, il n’est pas possible d’assigner à un tel événement une valeur de transformation à un événement observable du système biologique en tant que ce dernier serait considéré comme étant la matrice fondamentale de l’effectuation des opérations cognitives, matrice qui a vocation à les décrire en termes neurobiologiques. Et même si on le pouvait, il faudrait établir entre les éléments de la mesure une convention sur le sens des symboles utilisés. L’approche linguistique n’est donc pas justifiée en raison des nombreuses questions qu’elle soulève. C’est pourquoi une approche fondée sur une théorie des modèles et de la causalité m’apparaît plus juste.
2. Une enquête empirique : la
connaissance socialement partagée sous la loupe de Edwin Hutchins[50]
Ces difficultés liées aux paradigmes cogniticiens, Edwin Hutchins les a identifiées et partiellement critiquées. Il aura procédé, dans son Cognition in the Wild (identifié tout au long de cette section par l’acronyme CITW), à la formalisation de modèles de cognition sociale qui, tout en tenant compte de la dimension linguistique de la communication entre membres d’une équipe de navigateurs, échappe à la critique que j’ai formulée à l’instant. De plus, l’intérêt de ses études concerne aussi mon hypothèse, que je rappelais en début de chapitre. Mais avant tout, ses modèles et sa théorie sont le résultat d’une enquête empirique menée selon les règles de l’observation ethno-anthropologique. Il y a dans ce livre une grande richesse d’enseignements. Cette seconde partie du chapitre porte sur l’analyse de ses études, non pour en critiquer la méthode d’observation, mais la stratégie qu’il a utilisée dans le but de modéliser une forme de cognition bien particulière. Mon analyse se fera en trois temps : le premier concerne la description des objectifs, du contenu et de la démarche de l’auteur dans CITW ; le second, portera sur l’analyse des thèses épistémologiques de l’ouvrage ; et en troisième et dernier lieu, je ferai part de mon analyse critique de ses enjeux pour une théorie de la connaissance et pour une théorie de la cognition sociale.
Hutchins se définit comme un anthropologue cogniticien. Ce qui n’est pas banal: car les modèles généralement usités en sciences cognitives, comme on l’a vu, sont psychologiques: l’unité d’analyse (classique) des sciences cognitives est définie par des paramètres psychologiques rapportés à des fonctions symboliquement représentables et assignables en termes informationnels, c’est-à-dire qu’y est activé le paradigme cybernéticien de l’homéomorphie de l’« esprit » et de l’ordinateur. Lequel s’exprime aussi selon les termes de la théorie représentationnaliste ou selon ceux de la théorie computationnaliste de l’activité cognitive.
Hutchins reconnaît quant à lui sa dette envers deux principales sources d’inspiration :1) En anthropologie, il s’inscrit dans la mouvance de l’interactionnisme symbolique (de H. Blumer et de H. Mead); il apprécie particulièrement les travaux de C. Geertz, pour ce qui a trait à l’analyse de la culture et des régimes symboliques des sociétés, et ceux de D. Sperber, du moins pour ce qui est de la méthode décrite dans La contagion des idées[51], soit une « épidémiologie » des contenus des représentations sociales ; 2) il retient des sciences cognitives les deux approches paradigmatiques du computationnalisme et du représentationnalisme, et il tient pour valable la théorie des limitations rationnelles (telle que conçue par A. Newell et H.A. Simon[52]) et cognitives des sujets en contexte.
L’amalgame des
sources lui permettra de formuler un ensemble de thèses sur la constitution et
la fonction de quelques principaux invariants culturels, soit sur le
statut :
Cela lui permet de formuler un objectif général et de confirmer une hypothèse centrale absolument originale :
This book is an
attempt to put cognition back into the social and cultural world. In doing this I hope to show that human
cognition is not just influenced by culture and society, but that it is in a
very fundamental sense a cultural and social process. To do this I will move
the boundaries of the cognitive unit of analysis out beyond the skin of the
individual person and treat the navigation team as a cognitive and
computational system. (CITW, p. XIV)
En d’autres mots, Hutchins juge que de tenir compte de la dimension psychologique de l’activité cognitive dans l’analyse socio-anthropologique de la cognition (sociale) non seulement n’est pas nécessaire, mais au surplus contrevient aux principes de l’étude des phénomènes sociaux de cognition. Or, cette thèse, comme nous le verrons, a un prix non seulement méthodologique, mais surtout et davantage épistémologique. Cela dit, mon choix de porter attention aux thèses de cet auteur s’inscrit conformément dans le sens de ma recherche visant à évaluer ma propre hypothèse. Or, si la thèse principale de Hutchins tend à confirmer l’hypothèse de ce livre, il n’en reste pas moins que l’étude de cet auteur permettra aussi d’en estimer le coût.
2.1
Description des objectifs, du contenu et de la démarche CITW
2.1.1 Description des objectifs
Deux grands groupes d’objectifs sont visés par Hutchins. Un premier réunit les objectifs théoriques, ceux grâce auxquels il entend développer sa théorie de la cognition sociale ; un second regroupe les objectifs méthodologiques, c’est-à-dire les objectifs directement liés aux moyens mis en œuvre pour observer, enregistrer ses données, les ordonner, les analyser puis, finalement, les interpréter.
En ce qui a trait plus particulièrement aux objectifs théoriques de CITW, Hutchins espère pouvoir démontrer le caractère proprement socioculturel de la cognition sociale (ce qui de toute manière apparaît déjà évident dans la citation offerte précédemment). En procédant à son analyse, il entend effectivement faire la démonstration empirique : i) du développement historique des connaissances partagées, c’est-à-dire de leur inscription dans un processus de « fabrication » culturelle des connaissances ; ii) de la fixation de certaines connaissances dans des normes socialement admises[53] et dans des instruments utilisés par différents membres d’un groupe, et Hutchins affirmera que ces connaissances fixées dans ces objets, les uns étant immatériels et proprement cognitifs mais dont la fixation peut être matérialisée dans des textes ou encore des formules comme des adages, etc., et les autres étant matériellement manipulables par les individus dans le contexte de leurs interactions, ce qui est le propre des instruments ; et iii) il entend faire la démonstration de l’existence et, surtout, de la fonction d’un répertoire lexical standard dont l’intéresse l’usage contextualisé et limité à un contexte particulier de la structuration des mécanismes sociaux de la cognition. Or, Hutchins reprend à son compte l’idée des niveaux de description, dont il a été question plus haut dans le présent chapitre. Il emprunte à Marr une thèse sur ces niveaux, laquelle est similaire à celle de Pylyshyn dont j’ai discuté.
Ces premiers objectifs théoriques sont accompagnés d’un autre groupe d’objectifs épistémologiques particuliers. En effet, Hutchins souhaite parvenir à décrire les processus cognitifs collectifs comme des procédures de computation, en recourant au vocabulaire technique des sciences cognitives comme par exemple le concept de hiérarchisation, de distribution et de spécialisation, et enfin au concept de modularité. Je vais expliquer ces termes avant de décrire ensuite le contexte observationnel (le « terrain » de Hutchins).
La hiérarchisation est un concept d’architectonique des systèmes (informationnels ou autres[54]). Un système hiérarchisé est un système structuré selon des relations entre sous-systèmes, lesquels ne sont pas nécessairement soumis à des fonctions de direction ; par exemple, une entreprise est un système hiérarchisé, subdivisé en sous-systèmes (ses services, ses opérations, etc.), et les sous-systèmes (qui peuvent être décomposés en unités plus fines) sont généralement soumis à des normes précises, et dont l’application concrète est de la responsabilité d’un sous-système ayant l’autorité pour ce faire. Une entreprise est un système hiérarchisé dans le sens habituel du mot hiérarchie au sein duquel perce la notion d’autorité, disons, « verticale » et descendante. Mais ce n’est pas le cas de tous les systèmes. Un système électronique complexe peut très bien être hiérarchisé en parallèle, c’est-à-dire de telle manière à ce que les fonctions exécutées par chaque sous-système le soient simultanément et sans que leur exécution n’exerce individuellement de contrôle sur les autres.
Le sens des concepts de distribution et de spécialisation s’en suit : ce sont des concepts qui identifient des attributs des relations entre les sous-systèmes, en stipulant que chaque sous-système remplira une ou un ensemble fini de fonctions particulières, et que les tâches effectuées par chacun seront distributivement affectées par leur place dans la hiérarchie du système global (cela identifie une fonction de communication de l’information dans un système computationnel). En un mot, il s’agit de concepts qui, par analogie avec l’entreprise, caractériseraient bien l’idée fordienne de la chaîne de montage.
Enfin, le concept de modularité, quant à lui, est plus facilement compréhensible quand on le compare à celui de décomposabilité d’un système ou d’un sous-système, c’est-à-dire le fait que l’on puisse analyser un sous-système du point de vue de la structure de son fonctionnement interne, ou encore, comme le précise Simon[55], du point de vue de la structure des interactions entre les sous-systèmes. Un module est ainsi ou bien un certain nombre fini de telles interactions, ou bien la fonction précise effectuée par un sous-système particulier (lequel est décomposable en unités plus fines, donc en modules fonctionnels plus fins également).
Ces concepts jouent chez Hutchins un rôle théorique très important car ils lui permettent de développer une stratégie d’observation empirique qui, si elle est majoritairement redevable aux préceptes méthodologiques de ses sources d’inspiration ethnologiques et anthropologiques, se déploie aussi en contraste avec celles-ci car elle adopte les principes stratégiques des sciences cognitives et les applique dans un cadre auquel ces derniers sont étrangers.
En termes d’objectifs méthodologiques, donc, CITW vise particulièrement à procéder à des observations empiriques de type ethnographique (selon les règles de l’interactionnisme) à un objet d’analyse constitué de l’équipe de pilotage d’un navire de la marine états-unienne. Ce terrain d’observation est défini dans le temps par le développement d’une situation et d’un contexte durant lequel les membres de l’équipe de pilotage du navire doivent appliquer des manœuvres régulées et standardisées d’entrée et d’accostage dans le port de San Diego depuis le Pacifique. Or, arrivera un panne d’équipement, et cet événement imprévu ajoutera inopinément de l’information à l’observation.
L’enregistrement des conversations sera assuré durant toute la durée du « terrain ». Ce n’est qu’ensuite que Hutchins procédera à l’analyse des contenus enregistrés, selon la méthode habituelle de la transcription et ensuite du codage des conversations. Il convient de rappeler également que l’anthropologue et son statut sont connus par les membres de l’équipe; lesquels se savent observés en tant qu’acteurs dans les opérations mais, comme le rapporte Hutchins, ceux-ci comprennent peu le but de cette observation, sinon qu’elle servirait à concevoir un logiciel quelconque pour la marine – ce qui n’est pas tout à fait le cas.
Ces observations seront ensuite analysées dans le but de développer un modèle computationnel des mécanismes de la cognition sociale ; ce modèle, même s’il reprend les termes du computationnalisme, s’en distingue toutefois par la redéfinition du concept d’information que Hutchins propose, en l’émondant du caractère technique qu’il conserve dans le computationnalisme autant que dans le représentationnalisme. La thèse computationnaliste de Hutchins est à l’effet que la cognition sociale, en tant que mécanisme culturellement ancré dans une pratique normée, assure l’exécution de tâches dont la complexité est résolue en raison de la modularité de l’architecture du système qu’il observe : le système est alors représenté comme étant structuré en fonction de routines exécutables sous la forme de computation, mais ici il ne peut s’agir de calculs au sens purement mathématique ou informationnel. Il s’agit bien plutôt de la possibilité de représenter dans un modèle ces routines particulières comme autant de fonctions récursives[*] liées les unes aux entres en fonction du résultat final visé.
Une analogie pourra peut-être s’avérer serviable ici : le système humain et culturel du pilotage n’est pas semblable à une calculatrice de poche, parce que, contrairement à la finalité de cette dernière, le résultat des opérations est connu d’avance (comme dans n’importe lequel système humain et culturel de production d’un bien ou d’un service – sauf évidemment dans les arts ou en recherche où si un résultat est visé, il est néanmoins inconnu et ne le devient qu’au terme du processus de recherche ou de création). Le fait que ces routines soient représentables dans un modèle computationnel, est pour Hutchins un argument suffisant à l’explication du fonctionnement et de l’opérationnalité du système. Or, tout comme le but non seulement est-il normativement connu, la technique appliquée à la réalisation de ce but est elle-même fixée dans un ensemble de normes qui sont elles aussi connues[56]. En réalité, ce que Hutchins fait, c’est de vérifier la conformité de la norme à son application en temps réel lors d’une opération concrète, en observant comment les membres du poste de pilotage appliquent chacun dans sa sphère de spécialité les normes qui le concernent directement, et comment ces applications modulaires entraînent normativement la réalisation de l’objectif de l’opération observée.
En établissant que le concept d’information dont il a besoin n’est pas le concept technique d’information de la théorie de l’information, Hutchins reconnaît que cela entraîne que le modèle qu’il développera devra tenir compte de la dimension sémantique de l’information échangée entre les sous-systèmes. L’information « sémantisée », est une information linguistique (CITW, pp. 230 et sq.) toujours à propos de quelque chose qui se passe dans l’environnement du système (ou l’équipe de pilotage) et qui est communiquée. C’est donc un concept qui rapproche notre anthropologue du paradigme représentationnaliste des sciences cognitives. Et, de fait, Hutchins pense ainsi résoudre la controverse. Il n’a certes pas entièrement tort.
Un dernier objectif concerne l’utilisation de sa modélisation dans le cadre d’une simulation informatique à laquelle il consacre un assez long chapitre. Or, comme je traiterai de la simulation informatique dans un autre tome de cet ouvrage, c’est à ce moment que j’aurai l’occasion de revenir à ce que Hutchins en fait.
2.1.1 Description du contenu
Quelques mots sur le contenu de CITW. Par « contenu », j’entends ici une description sommaire, mais suffisante, de l’objet de l’analyse, le « terrain » d’observation.
Le premier chapitre de CITW est entièrement consacré à la description physique du vaisseau de la marine états-unienne sur lequel Hutchins a embarqué pour y effectuer ses observations, lequel sert au transport de troupes aéroportées et de 25 hélicoptères jusqu’aux lieux des opérations militaires désignés dans son ordre de mission. Mais le chapitre débute par le récit d’une panne de chaudière qui allait entraîner la perte de contrôle de la propulsion du vaisseau. Cet épisode est important parce qu’il va entièrement modifier le point focal de l’observation. En effet, plutôt que d’enregistrer des conversations et des comportements normaux, de la part des membres de l’équipe de pilotage, voilà que notre anthropologue se retrouve en plein cœur d’une situation de crise.
The immediate consequences of this event
were potentially grave. Despite the crew’s correct response, the loss of main
steam put the ship in danger. Without steam, it could not reverse its propeller
– the only way to slow a large ship efficiently. (…)
Because the main steering gear is operated
with electric motors, the ship now not only has no way to arrest its
still-considerable forward motion; it also had no way to quickly change the
angle of ots rudder. The helm does have a backup system, located in a
compartment called aftersteering in the stern of the ship: a wormgear mechanism
powered by two men on bicycle cranks. However, even men working hard with this
mechanism can change the angle of the massive rudder only very slowly. (CITW,
pp. 2-3)
Cette crise occasionnée par une panne mécanique forcera donc l’équipe de pilotage à appliquer des normes et des directives de navigation adaptées aux situations de crise, et adapter leurs connaissances à ce nouvel environnement. Il ne s’agit pas donc pas d’un « terrain » normal, même si les membres de cette équipe ainsi que le commandement sont éminemment formés à réagir convenablement (c’est-à-dire selon les normes prescrites) en de telles circonstances[57].
Hutchins a également soin de décrire le lieu, l’organisation physique du poste de pilotage, avec schéma à l’appui (CITW, p. 27). Or, ce qu’il m’importe de relever, à part la longue liste des instruments de navigation, leur position physique dans le poste et à l’extérieur de celui-ci, et les opérateurs de chacun des instruments, c’est la position occupée par le capitaine, dont le fauteuil se trouve légèrement en retrait, pratiquement au fond du poste, à bâbord, et dont le rôle lors des opérations est décrit au mieux en disant qu’il prend la forme d’une présence retirée de l’activité concrètement menée par les autres membres qui lui sont subordonnés. En effet, le rôle du capitaine, qui est crucial, est celui de la maîtrise des opérations de mesure de la position du navire et des décisions prises en vue de le bien gouverner dans le but d’atteindre l’objectif ultime, soit en l’occurrence l’amarrage au port de San Diego. Or, Hutchins fait à mon avis une analyse incomplète de ce rôle. Car s’il lui attribue avec évidente raison ce rôle de commandement responsable, il omet d’en tirer toutes les conséquences en ce qui a trait à son modèle. J’y reviendrai.
Les fonctions remplies par chacun des membres de l’équipe de pilotage font également l’objet d’une description. Ces fonctions sont aisément descriptibles puisqu’elles apparaissent de manière détaillée dans des manuels des normes de la navigation de la marine états-unienne. Ces tâches individuelles (faire le point, établir le calcul des vitesses estimées, etc.), sont liées par une fonction de communication de l’information inter pares, et par la surveillance et la supervision des opérations, prise de décision, etc., et ce à tous les niveaux de la hiérarchie structurée à la militaire et pour cause. Il y a en effet une délégation de la responsabilité et du pouvoir décisionnel jusqu’aux bases de la hiérarchie. Ce qui fait que plus on s’élève dans celle-ci, par promotion individuelle par exemple, moins l’on est strictement un opérateur communicant l’information requise aux membres plus élevés dans hiérarchie.
Les instruments de navigation (alidade, compas, cartes marines, GPS, sextant, bouées et autres aides à la navigation, etc.) sont décrits avec force détails et leurs usages sont expliqués de manière technique, car c’est bien à la technique de navigation qu’ils servent (quiconque n’a pas ou a peu de connaissances de la navigation risque de n’y pas comprendre grand-chose en dépit de la clarté de l’exposé de l’auteur).
Or, afin de
justifier un ensemble important de thèses, celles portant sur le caractère
historiquement et culturellement fixé des connaissances spécialisées dans des
instruments (comme la carte : CITW, pp. 107 et sq.), de navigation
en l’occurrence (CITW, pp. 112 et sq.), l’auteur compare la tradition
Occidentale de la navigation avec celle de
Il y parvient dans la mesure où le matériau historique et anthropologique sur lequel il fonde son argumentation, est documenté et scellé dans une connaissance assez bien entendue maintenant. La question de la matérialité des connaissances inscrites dans les technologies est certes une question qui ne peut être isolée d’autres aspects philosophiques, éthiques, gnoséologiques, etc., de l’étude des technologies en tant que celles-ci sont des manifestations concrètes et pratiques de connaissances théoriques appliquées à un ensemble restreint de problèmes[58]. Bref, la technologie, son histoire et le système d’inter-influences qu’elle dessine dans son rapport aux cultures qui la voient apparaître, sont généralement assez bien connus – ce qui ne veut pas dire que ce champ de la réflexion est exempt de controverses, loin s’en faut.
Mais il n’y parvient pas totalement non plus. Car la thèse de la computationnalité des processus de la cognition sociale qui prend appui sur ce regard historique et anthropologique doit également être démontrée sur le plan de l’épistémologie des technologies; elle devrait, du moins, faire l’objet d’une démonstration visant à mettre en relief la dimension computationnelle intrinsèque des connaissances matérialisées et fixées dans la technologie. Ce qui n’est pas parfaitement accompli.
It is really
astonishing how much is taken for granted in our current practice. The
difficulties that were overcome in the creation of all these techniques, and
the power trey provide relative to their predecessors, are not at all apparent
to the modern practitioner. (…) A way of thinking comes with these techniques
and tools. The advances that were made in navigation were always part of
surrounding culture. (…)
While all
navigation computations seem to be describable by a small number of abstract
principles, there is great variation in the representational systems and
concomitant algorithmic procedures that may be employed to organize the
computations. The actual devices and processes in which these representations
and algorithms are implemented have a complex evolutionary history. (…) (CITW, pp. 115-116.)
Nous sommes tous d’accord avec lui à propos de l’histoire des sciences et des instruments de toutes les sortes qu’elles ont contribué à réaliser. Mais là n’est pas le cœur de la question. Lequel se trouve dans l’idée que ces instruments et outils de technologie diverse sont ontologiquement des connaissances implémentées dans une matière. Non seulement cela est-il faire preuve d’un relent de platonisme, mais cela au surplus suscite plus de questions que de réponses quant au rapport entre les connaissances et la technologie. En particulier, cela nous fait nous demander s’il est réaliste de penser qu’entre une connaissance quelconque et un instrument quelconque, il existe un lien causal tel que la première est à la source du second? Ou serait-ce plutôt l’inverse?
Or, en se fondant sur l’idée de Simon selon laquelle une heuristique computationnelle de résolution de problèmes cognitifs est caractérisée par un ensemble d’axiomes et de règles applicables à des propositions, Hutchins ne fait en somme que rapporter une définition à un contexte exclut de cette définition. Le but de Hutchins étant d’expliquer comment un instrument technologique est construit et utilisé selon des règles n’est pas ce qui pose problème. Ce qui pose problème c’est bien plutôt que la thèse de la computationnalité des instruments est formulée de manière évidente : si, par exemple, une carte maritime permet d’établir graphiquement (analogiquement) un calcul de la position du navire dans un environnement en grande partie incommensurable à partir du navire lui-même, et ce, parce que la carte est le produit de nombreuses connaissances géographiques et mathématiques, il ne s’ensuit pas nécessairement que la carte et l’opération de positionnement géographique sont des instruments computationnels. Si cette thèse était juste, alors à ce titre le crayon avec lequel l’on trace les lignes servant à « découper » l’espace et le point du navire, devrait lui aussi être considéré comme un instrument computationnel, et pas seulement un instrument servant à la computation de la position du vaisseau – et pourtant, ce crayon peut aisément lui aussi être décrit en tant que matériau dans lequel sont fixées des connaissances (repérage géologique des gisements des minerais, identification et extraction du minerai souhaité, sa transformation, du sciage de l’arbre jusqu’à la confection du porte-mine, etc.).
L’on se rend compte que la thématique de la fixation matérielle des connaissances dans des instruments peut à la limite se révéler fort fragile. Car du constat de la fixation des connaissances dans des outils, l’on ne peut par inférer que ces connaissances fixées agiraient dans l’usage qui en est fait à la manière, par exemple d’algorithmes dans un programme d’ordinateurs. Ces connaissances fixées sont utiles et sont utilisées en tant que telles durant tout le processus de fabrication, mais une fois l’outil technologique réalisé, ces connaissances n’existent pas en tant que connaissances dans l’outil, mais comme éléments d’un possible univers de référence épistémologique. La « théorie » du crayon à mine est liée à ces univers qui ont été utiles tout le long du processus de sa fabrication. L’outil matériel témoigne, tel un signe peircien, de ces univers et des sources matérielles de ses composantes. Mais il ne dit pas quelles sont ces connaissances et ces sources en lui-même et par lui-même. Un objet matériel est en effet carrément muet[59].
Mais l’analyse de
Hutchins sera renforcée par la mise en contexte culturel de l’usage des
instruments. Ce contexte de la
culture agissante est pour l’anthropologue un processus cognitif au sens plein
du terme mais un concept possédant une saveur émergentiste: ce concept de
culture stipulant le caractère intersubjectif premier des processus cognitifs
(interactionnisme) entraîne de considérer que l’usage des instruments et la
connaissance commune qui peut en être produite en raison même du but premier de
l’instrument (comme par exemple identifier la position du navire en mer) est ce
qui justifie l’apparition d’une forme de connaissance dont le sens
relève d’un émergentisme à
(…) if groups can
have cognitive properties that are significantly different from those of the
individuals in them, then differences in the cognitive accomplishments of any
two groups might depend entirely on differences in the social organization of
distributed cognition and not at all on differences in the cognitive properties
of individuals in the groups. (CITW, pp. 177-178.)
Cela lui sert à appuyer sa thèse fondamentale mais cette thèse de la
matérialité des connaissances fixées dans des technologies et celle de
l’émergence de la connaissance produite indépendamment des facultés cognitives
individuelles – et une autre thèse à cet égard sera de définir la catégorie des
individus, dans le système computationnel de la navigation qu’il décrit, comme
des interfaces, c’est-à-dire des sous-systèmes servant de points de
jonction et de communication de l’information requise par les besoins de la
computation tels qu’ils sont prédéterminés par le but de l’opération.
L’action de computer est alors une action sociocognitive qui repose sur la
structure de l’organisation du travail (le social normé) et sur des dispositifs
techniques de communication (parallélisme et coordination). Cela définit le
caractère processuel de l’ensemble des actions ordonnées, et parce que Hutchins
établit cette caractérisation de manière à respecter la méthodologie qu’il a
adoptée, il en conclut que les concepts de computation et de processus
normativement ordonné sont synonymes. Car, il va de soi qu’une computation est
elle aussi ordonnée dans le temps et qu’en raison du caractère fondamentalement
régulé d’une computation, le modèle computationnel semble correspondre à et
justifier la description des opérations de navigation en termes
computationnels.
The structure of
the activities of the group are determined by a set of local computations
rather than by the implementation of a global plan. In a distributed situation,
set of concurrent socio-computational dependencies is set up. These
dependencies shape the pattern of behavior of the group. (CITW, p. 200.)
The fact that the navigation team distributes
computational procedures across a social organization raises the possibility
that there may be better and worse ways to arrange the distribution. One way in
which the distribution of computational procedures can be better or worse
concerns the relation between the kinds of structures that can be passed
between computational elements and the kinds of structures with which the
passed structures must be coordinated in the performance of the task. (CITW, p.
229.)
La distribution des procédures de la computation est affaire de connaissances personnelles des normes en usage établissant les règles à suivre afin de parvenir aux buts fixés par le plan d’action. Ces connaissances sont contrôlées par des apprentissages et des examens qui prennent diverses formes dont la plus évidente sur le terrain observé ici est celle du stage pratique : chaque opérateur étant situé à un échelon hiérarchique précis, et ayant une tâche précise à accomplir, il est immédiatement surveillé par les opérateurs des niveaux immédiatement supérieurs et ses actions sont immédiatement évaluées par ces derniers. Le mode d’évaluation est directement associé à la nature de la tâche à accomplir. Dans ce processus hiérarchique de surveillance et de contrôle, le commandant est donc l’individu qui possède et maîtrise toutes les connaissances, celles des normes officielles et celles de la manipulation de tous les instruments de navigation comprises. Hutchins néglige cet aspect du droit au contrôle des actions (identifiables dans l’usage des instruments et dans les actions de communication, bien que ses exemples témoignent de l’existence de ce droit, sur le plan observationnel comme sur celui du rapport aux prescriptions normatives qui encadrent les actions)[60]. Or, ce que ne montre pas, ou peu, Hutchins, c’est comment s’exerce ce contrôle sur les individus qui y sont soumis. Et, en particulier, quelle est alors la fonction de ce personnage toujours en retrait de l’activité qui se déroule devant ses yeux : le capitaine. En fait, dans la théorie de Hutchins, avoir explicité le rôle du capitaine en termes de droit ou de pouvoir sur le contrôle des actions des subalternes eût entraîné une faille dans la démonstration de sa thèse sur le caractère culturel sui generis de la cognition sociale. Car dans l’esprit des sciences informatiques, ce rôle du capitaine peut être caractérisé par celui d’une « Unité centrale de traitement ». Évidemment, l’on pourrait dire, toujours métaphoriquement, que l’ensemble des opérations du poste de pilotage sont similaires aux fonctions d’une telle unité, voire même à la puce électronique de l’ordinateur! Mais outre le fait qu’il est toujours amusant de dénicher des métaphores, la thèse de Hutchins, pour conserver sa cohérence (car elle l’est), ne peut pas se permettre qu’y soit introduite l’idée d’un contrôle supérieur aux opérations déjà décrites dans les termes expliqués ici. Que le capitaine soit dans les faits l’autorité suprême du vaisseau, qu’il possède la connaissance intime de toutes les opérations effectuées dans le poste de pilotage et de toutes les normes s’y rapportant, néanmoins fait de ce personnage l’équivalent d’un « centre de contrôle » à lui seul. Ses décisions, comme l’illustre l’exemple de la situation de crise, ne prêtent flanc à aucune critique ni désobéissance (en principe). La figure d’autorité qu’il porte est la personnification même du droit au contrôle de l’action des membres de son équipe. Or, en tenir compte obligerait à reconsidérer les mécanismes de la diffusion de l’information en tenant compte non pas d’un concept de hiérarchie systémique mais d’un concept d’autorité normativement inscrite dans une hiérarchie sociale formant un système social avant d’être un quelconque système de traitement d’information.
Or, pour que ce système de surveillance et de contrôle puisse fonctionner correctement, il doit exister un mécanisme de distribution inter pares de l’information produite par les opérateurs sur le pont. Hutchins insiste que ce mécanisme est celui de la communication linguistique, la langue parlée. D’où l’importance qu’il accorde à l’identification des éléments du lexique utilisé lors des opérations de mesure et de navigation à proprement parler, puisque ces éléments, eux-mêmes introduits dans les manuels des normes et procédures de la marine états-unienne, sont déjà chargés d’une signification standardisée, en référence à des contextes empiriques normativement décrits – ce qui est le propre de tels manuels dans les organisations fortement technicisée ou bureaucratisées. Mais, comme tout le monde le sait, la langue parlée n’est pas parfaitement ajustée ou parfaitement soumise à des normes émises hors du contexte de son usage; des mots, des expressions, une forme sociolectale de communication apparaît[61] et sert à renforcer et à conserver le sens des contenus échangés en fonction des besoins de l’ensemble des gens échangeant dans un contexte donné. Hutchins tient également compte de cette réalité. Mais il insiste surtout sur le fait que la langue parlée, selon lui, est également un instrument de la computation :
Because so much of
the communication within this system [soit : l’organisation de la
navigation] is verbal communication, the properties of language becomes
important determinants of the nature of the computation that is accomplished.
(…)
Viewing language as
one of the structured representations produced and coordinated in the
performance of the task highlights the information-bearing properties of
language. (…) Shifting attention from the cognitive properties of an individual
to those of a system of socially distributed cognition casts language in a new
light. The properties of the language itself interact with the properties of
the communications technology in ways that affect the computational properties
of the larger cognitive system[62].
(CITW, pp. 231-232.
Aussi pp.283-284.)
Or, les effets de la langue sur le système computationnel sont essentiellement décrits de manière à illustrer que sans elle, le sens des opérations de calcul socialement effectués serait perdu. On se demande alors pourquoi ce sens est-il si important en tant que fonction du système social de la cognition, alors que l’intelligence individuelle n’en fait aucunement partie?
En fait, la clé de la réponse se trouve dans l’idée selon laquelle les
normes prescrites et les procédures écrites imposent des contraintes
cognitives supplémentaires à toute l’équipe. Une procédure, en effet, ordonne
des actions dans le temps, et formalisent les actions décrites verbalement en
conservant un lien essentiel avec le monde de références de l’équipe, monde composé des tâches individuelles ordonnées
normativement et liées à la réalité dans laquelle le vaisseau se trouve à un
moment donné de sa mission. Cet enchevêtrement de normes et d’actions
individuelles supervisées, cette organisation rigide des procédures prescrites
et du contexte de l’action individuelle, Hutchins les explique comme des applications
de règles de computation – comme des algorithmes – et elles déterminent
ainsi la forme dans laquelle se présente la cognition sociale. Cette forme, cependant,
ne sera opérationnelle qu’à la condition d’être communiquée et que les contenus
communiqués aient un sens précis, celui de son utilité pour les fins de la
computation. La question du sens est primordiale.
On pourrait tenter ici une formalisation logique de la thèse de la
sémanticité de la computation. Parce que les procédures sont ordonnées dans le
temps, à une étape procédurale particulière correspond une représentation
interne si (le symbole « s » représentant un sujet
quelconque), représentation psychologique, certes, mais dont il n’est rien
supposé d’autre que son existence. Cette représentation, dont on ne sait rien
d’autre qu’elle doive exister puisque le sujet agit selon des normes prescrites
(le niveau de manifestation concrète de l’intention) est propre à un individu dont
le rôle fonctionnel est de servir d’interface et c’est exactement la fonction
de l’interface que de servir de base à la communication entre les parties d’un
système. Cette représentation interne résulte entre autre de la modularité d’opérations
pré-computationnelles : calculs arithmétiques, invariants positionnels, etc.
Mais cela n’a qu’une importance secondaire, bien que Hutchins lui consacre pas
mal d’espace. Le sens, Mi (« M » pour
« meaning » car un autre « s » aurait engendré
beaucoup trop de confusion) ne sera alors formé que si certaines conditions
sont réunies :
- Identifier le
sens Mi de l’étape procédurale Si
(« S » symbolisant une action collective et processuelle)
impose:
- La possession
d’habiletés langagières (lecture et mémorisation des normes) activées
dans une langue L en tant que L est l’ensemble composé du
lexique et de ces habiletés (selon des règles linguistiques activées)
- Il existe des représentations
adéquates du référentiel dans des normes introduisant des tâches : si
- Que soit fixée la
corrélation si « Mi en tant que règle
générale de la catégorie « interface »
d’où : 
(Je tiens à préciser que cette formalisation est de mon cru et qu’elle ne se trouve donc nulle part dans le CITW.)
Cette théorie du sens établit donc que pour que le sens Mi soit opérable, il doit être calculé de la somme des représentations individuelles opérables dans L, laquelle somme est directement rapportée à l’action collective, et cela est définissable en tant que fonction partielle (structure de la calculabilité) sur l’ensemble domaine L composé du lexique et des habiletés langagières. La langue de la communication inter pares est alors non seulement la condition fondamentale de l’ « émergence » du sens des opérations représentées, mais elle est de plus, et plus spécifiquement la matrice (au sens biologique du terme, non au sens mathématique) du sens en tant qu’il présente un caractère comparable à celui d’un instrument de computation, c’est-à-dire à un artefact. Car, en effet, la formalisation que j’en ai donnée est fondamentalement artificielle et directement liée à des univers épistémologiques inscrits dans la culture occidentale. Cet argument de l’artificialité des instruments, matériels ou conceptuels, est l’argument ultime dont Hutchins se sert pour soutenir sa thèse sur le caractère purement culturel de la cognition sociale.
The environments of
human thinking are not “natural” environments. They are artificial through and
through. Humans create their cognitive powers by creating the environments in
which they exercise those powers. (CITW, p. 169.)
Trois notions sont importantes pour bien comprendre ce qui précède, notions
toutes relatives à la théorie de la communication qui se dégage des thèses de
CITW:
- L’interprétation
et la sémantique des contenus échangés : sont conditionnées par un
ensemble de contraintes[63]
et par la structure des réseaux établis selon la hiérarchie et la modularité spécifiques qui les
caractérisent ;
- Les interfaces
humaines : chaque tâche étant liée à d’autres, dans une forme de
séquentialisation d’exécution, ces interfaces assurent la décomposabilité
du système ;
- La mémoire
partagée: elle est régie par les modes de distribution physique de l’information
fixée dans des registres, des instruments, des normes, etc., déterminant
la distribution de l’accès à l’information requise à l’atteinte des
objectifs des opérations. (CITW, p.197.)
L’ensemble forme une proposition épistémologique qui stipule que le tout
est représentable et explicable
par la somme des actions (ou les opérations) des parties que sont les
sous-systèmes liés entre eux par les interfaces humaines. Mais Hutchins s’emploie
à démontrer que le principe ontologique qu’il soutient implicitement n’est pas nécessairement
que le tout égale la somme de ses parties. En effet, son modèle rend possible
de définir la « somme » déductivement comme le résultat
d’opérations formelles indépendantes de toute description des parties.
Hutchins s’appuie pour cela sur une théorie de l’organisation du travail inspirée
des travaux de Simon, qui instaure le principe de la hiérarchie des
sous-systèmes et sur la mesure des fréquences des interactions entre parties.
Ce concept d’organisation réfère chez Hutchins à des mécanismes formels et
réels de distribution de l’information et de maîtrise formelle et réelle des
actions inscrites dans des normes. Mais le concept de normes est superposé aux
concepts de « structure », d’« opération », de
« représentation ». Ce qui fait de la production du sens des
opérations, qui est un contenu communiqué résultant des séquences
d’actions normativement ordonnées, l’identité première des contenus de la
cognition sociale.
Le sens n’est donc pas une « chose » qui soit repérable ou qu’il
soit même utile de repérer au niveau du sujet individuel. Celui-ci est une interface de communication
entre sous-systèmes et il est représenté, dans la théorie de Hutchins, comme
un réseau en soi: l’interaction est
interconnectivité en réseau.
If social processes
are to be internalized, the kinds of transformations that internalization must
make will be in part determined by the differences between
information-processing properties of individual minds and those of systems of
socially distributed cognition. (…) Systems composed of interacting individuals
have a pattern of connectivity that is characterized by dense interconnection
within minds and sparser interconnection between them. A cognitive process that
is distributed across a network of people has to deal with the limitations on
the communication between people. (CITW, p 284.)
La théorie de Hutchins se trouve ainsi à mi-chemin: du représentationnalisme et du computationnalisme. Son adhésion au représentationnaliste est justifiée par le fait que les sous-systèmes agentifs et instrumentaux sont décrits comme possédant des contenus représentant des états du monde. Il s’associe au computationnalisme par le biais de son modèle général de la computation sociale effectuée en contexte est causalement attribuée à la distribution communicationnelle des éléments d’information permettant la réussite de la computation (objectif à atteindre : éviter l’échouage, p. ex.). Mais le modèle informationnel atteint ici sa limite en tant que métaphore du social; et le concept d’information en est inadéquat en raison de la métonymie qu’il transmet à propos des liens sociaux concrets. L’interprétation en termes computationnels, l’application d’un modèle computationnel, typiquement cybernéticien, à l’analyse de faits sociaux, fussent-ils de communication, se révèle encore une fois défaillante.
Mais le modèle organisationnel de Hutchins rencontre d’autres limites. Car
ce modèle, analysé en termes de computation, est strictement parallèle à la
structure normative des opérations, ce qui entraîne une surdétermination
normative du modèle due au contexte d’observation (opération de navigation
militaire). La présence de la norme ne peut faire l’économie du contrôle des
actions et l’application de connaissances en contexte est une question de
rapports d’autorité comme le démontre explicitement l’exemple militaire. Ces
rapports d’autorité sont ce qui organise la communication.
Conclusion
Ce chapitre a porté sur l’étude de deux grands paradigmes des sciences
cognitives, le représentationnalisme et le computationnalisme.
Mais pour bien comprendre quel rôle jouait la catégorie du sens dans la
démarcation de leur domaine d’application respectif, il a fallu étudier en
supplément la théorie des modèles et les modes d’organisation de la pensée
scientifique qu’elle est en mesure d’imposer. Armés de telles notions, j’ai
ensuite procédé à l’analyse des principales thèses de Hutchins, pour observer
comment ces deux paradigmes, qu’il tente de réunir, pouvaient contribuer au
développement d’un modèle de la cognition sociale qui intègre à la fois
les principes de l’organisation d’un modèle computationnel et la catégorie du
sens dans ce modèle. L’intérêt des thèses de Hutchins se situe dans un premier
temps sur ce plan de la modélisation mais aussi sur celui de la compatibilité de
sa thèse principale et de ma propre hypothèse, les deux excluant en effet la
dimension psycho-cognitive de la modélisation de la cognition sociale.
Si, a bien des égards, la théorie de Hutchins se dévoile originale, elle
n’est pas sans faille et son modèle, on l’a vu, atteint des limites, en
particulier des limites épistémologiques qui confinent en un certain sens à une
perte de réalisme dans le traitement et l’organisation des thèses. Portant,
Hutchins affirme être réaliste. Il l’est très certainement quand il s’agit pour
lui de mettre en place des dispositifs observationnels, lesquels correspondent
effectivement à ses objectifs méthodologiques. Il l’est beaucoup moins,
cependant, lors de l’application de ses données d’observation à la construction
d’un modèle de l’organisation du travail militaire en tant que ce modèle
devrait parfaitement convenir à sa thèse sur l’exclusion de l’activité
cognitive individuelle des mécanismes sociaux de cognition. Ceux-ci, ainsi que
leurs résultats, sont décrits comme émergeant des interactions entre les
individus qui, pour les besoins de la construction du modèle en question, ne
sont rien d’autres que les interfaces entre les sous-systèmes de tâches
prescrites. De sorte que Hutchins construit son modèle à partir de l’interprétation
qu’il fait des règles de la modélisation cybernéticienne ou informationnelle,
et non à partir de ses données qu’il insère dans les catégories analytiques
qu’il a choisies. Ses thèses ont un prix : celui du réalisme. Peut-il en
être autrement ? Existe-t-il une approche de modélisation des actions
sociales observables qui soit tout à la fois riche sur le plan formel et tout
aussi riche sur le plan de ses applications (selon ce que j’aurai retenu des
thèses de Nancy Cartwright sont il a aussi été question dans ce chapitre) ?
[*] Le concept de fonction récursive a au moins deux acceptions, selon son utilisation en informatique et selon la logique mathématique. Mais la structure formelle d’une équation récursive dans les deux cas fait appel à la théorie de la calculabilité. À ce sujet, voir HINMAN, Peter G., Fundamentals of Mathematical Logic, Wellesley (MA): A K Peters, Ltd, 2005.
[1] Cette partie de chapitre a fait l’objet d’une communication à
l’Université de Nancy, le 24 mars 2009, et je remercie tous les participants
pour leurs écoute attentive, et l’ami et collègue Gérald Bronner qui aura été
l’instigateur de mes conférences de Nancy, Strasbourg et de
[2] PICCININI, Gualtiero, « Functionalism, Computationalism, and Mental Contents », Canadian Journal of Philosophy, 34.3 (2004), pp. 375-410. (Disponible à: http://www.umsl.edu/~piccininig/Functionalism_Computationalism_and_Mental_Contents.pdf )
[3] Les niveaux des mécanismes causaux déterminant les degrés de naturalisation des explications, favorisant ainsi une réduction méthodologique des mécanismes macroscopiques aux mécanismes de niveaux de plus petite échelle granulaire, comme par exemple la réduction des modèles psychosociologiques de la cognition aux modèles neuropsychologiques, etc. Comme je le comprends, le problème de la naturalisation des explications causales dans les sciences cognitives en est surtout un de rendre compatibles entre eux des niveaux d’explication sur la base d’un rapprochement méthodologique : la réduction logique classique, telle celle qui fut promue par le positivisme logique, n’étant alors que la forme ultime et idéale de la réduction naturaliste opérée à partir de tels rapprochements méthodologiques. Comme il s’agit de comparer des modèles causaux, de tels rapprochements sont généralement opérés grâce à une analyse logiciste des règles inférentielles qu’ils intègrent.
[4] Par « manipulation physique » il faut entendre l’implémentation de l’opérabilité des ordinateurs en tant que systèmes physiques de calcul. Pour ce qui a trait à « règles », pensons par exemple aux règles de la logique reconnues depuis Aristote; autre exemple possible, en intelligence artificielle « classique », ces règles sont généralement formalisées comme des implications « Si X alors Y ». Manipuler des symboles vaut littéralement pour un système artificiel, pour un ordinateur; il n’est pas clair du tout qu’un cerveau manipule des symboles, ou qu’il manipule quoi que ce soit cela dit.
[5] BECHTEL, William, Mental
Mechanisms. Philosophical Perspectives on Cognitive Neuroscience, New York:
Routledge, 2008. En ce sens, le représentationnalisme en sciences cognitives se
distingue du représentationnalisme en philosophie du langage par le fait que la
référence, chez le premier, n’est pas un objet concret du monde (relation de
signification entre un singe linguistique et l’objet désigné) mais le mécanisme
qui a pour fonction la production de cette relation de signification, fonction
qui rend ainsi en quelque sorte la référence transparente au mécanisme. Sur le
représentationnalisme en philosophie linguistique, voir : RÉCANATI, François, La transparence et
l’énonciation, Paris : Seuil, 1979.
[6] Plusieurs définitions sont possibles du
concept de fonctionnalisme. En sciences sociales, elles sont pléthoriques. Voir
« Fonction », dans NADEAU, Robert, Vocabulaire technique et
analytique de l’épistémologie, Paris : Presses Universitaires de
France, 1999, Collection Premier Cycle, p. 269; « Fonctionnalisme »,
dans MESURE, Sylvie et SAVIDAN, Patrick (sous la direction de), Le dictionnaires des sciences humaines,
Paris : Presses Universitaires de France, Coll. Quadrige, 2006, pp.
466-69; MORSE, Chandler, « The functionnal imperatives », dans BLACK,
Max (Ed.), The Social Theories of Talcott Parsons. A critical examination,
Englewood Cliffs (N.J.): Prentice-Hall, 1961, pp. 100-152; et BUNGE, Mario, Social
Science Under Debate,
[7] L’on parlera alors du caractère émergentiste des fonctions cognitives. Il s’agit d’un corps de thèses importantes mais qui ne sont pas nécessaires à ma démonstration. L’émergentisme revendique essentiellement que l’explication fonctionnelle du comportement d’un système quelconque soit possible en considérant que les propriétés du système puissent être différentes de celles de ses parties; qu’en d’autres termes comprendre le fonctionnement et l’organisation des parties entre elles n’est pas suffisant pour comprendre le fonctionnement du système dans ce qui le distingue du fonctionnement de ses parties. Une propriété émergente, en ce sens, en est une qui tient ses caractéristiques de la totalité du fonctionnement du système. Bien que l’on a fait, en sciences sociales, quelque chose de parfois mystérieux, l’intuition courante apporte une clé à ce pseudo-mystère : le fonctionnement d’une voiture n’est pas comparable (ou réductible) à celui, disons, de son carburateur. Or, justement, que retient-on en tant que variables afin de caractériser le fonctionnement global de la voiture? Là est, selon Nancy Cartwright, tout le problème. Voir : CARTWRIGHT, Nancy, The Dappled World. A Study of the Boundaries of Science, Cambridge: Cambridge University Press, 2005 (1999); et WIMSATT, William C., Re-engineering Philosophy for Limited Beings, Cambridge: Harvard University Press, 2007.
[8] BECHTEL, op. cit., p. 23.
[9] Cet argument est fort peu prisé par les cogniticiens en général, et pourtant il est parfaitement légitime et ne s’explique que par l’usage répandu de métaphores. L’argument est aussi étudié dans SAYRE, K.M., « Cybernetics », dans SHANKER, Stuart (ed.), Philosophy of Science, Logic and Mathematics in the Twentieth Century, London: Routledge, 1996, coll. History of Philosophy, Vol. 9, pp. 292-314. Sur la métaphore et son statut dans les philosophies contemporaines, voir : BOUCHARD, Guy, Le procès de la métaphore, Montréal : Hurtubise HMH, 1984, 333 p., coll. Brèches.
[10] On pourrait me répondre que l’imagerie par tomographie axiale permet de « voir » les mécanismes neuronaux en action… Cependant, une étude attentive de cette technologie permettrait sans doute de conclure que toute image est en fait une reconstruction de l’information traitée par la technologie elle-même, et non de celle « vue » par cette dernière.
[11] Voir COHEN, Jonathan, “Information and
Content”, dans FLORIDI, Luciano (Ed.), Philosophy of Computing and Information,
Oxford (UK): Blackwell Publishing, 2004, pp. 215-227.
[12] Il peut s’agir aussi de tout autre chose, de toute autre condition, car le
choix de la condition en probabilité est dépendant du contexte de la définition
des variables à partir de l’information détenue au préalable. Mais
cette information ne nous dit absolument rien à propos de quelque
variable que ce soit. Ergo, la thèse dretskéenne est triviale en ce qui
a trait à son usage des probabilités conditionnelles.
[13] Voir le chapitre 2.
[14] COHEN, L. Jonathan, The Dialogue
of Reason. An Analysis of Analytical Philosophy,
[15] De Wittgenstein en passant par Ramsey, Moore, Anscombe, Austin, jusqu’à Searle, etc., en passant par Kant, Simmel, Husserl, la philosophie de l’intentionnalité est un domaine de références immensément vaste même si les problèmes discutés peuvent y être vus comme étant en nombre cependant assez restreint.
[16] Ou peut-être plus exactement d’homéomorphisme au sens mathématique
du terme.
[17] McLAUGHLIN, Brian P.,
« Computationalism, Connectionism, and the Philosophy of Mind », dans
FLORIDI, Luciano (Ed.), Philosophy of Computing and Information, Oxford
(UK) : Blackwell Publishing, 2004, pp. 135-151.
[18] Ne serait-ce que parce que, même si l’on connaît
assez bien le fonctionnement de certaines aires cervicales (celle la vision,
par exemple), on est très loin de connaître avec même une précision relative le
nombre et l’amplitude de certaines opérations neurobiologiques fondamentales
comme la synthèse protéinique (on ne connaît pas encore toutes les protéines
que contient le cerveau mais l’on sait qu’il en contient davantage que tout
autre organe). Voir :
ROSE, Steven, The Future of the Brain.
The Promise and Perils of Tomorrow’s Neuroscience,
[19] Voir, même s’il n’en traite pas en
tant que tel: FODOR, Jerry A., The Language of Thought,
[20] FETZER, James H., « The Philosophy of AI
and its Critique », dans FLORIDI (2004, op. cit.), pp. 119-134.
[21] Cela identifie la thèse de
[22] La thèse de Church-Turing, ou
[23] Sur la philosophie des langages formels et la place qui y occupe la sémantique, voir GRANGER, Gilles-Gaston, Philosophie, langage, science, Les Ulis (France) : Éditions EDP Sciences, 2003, coll. Penser avec les sciences.
[24] Voir: Pylyshyn,
Z. W., Computation and Cognition : Toward a Foundation for Cognitive
Science, Cambridge,
Mass: MIT Press, 1984; et FLORIDI, Luciano, « Levels of abstraction »,
référence complète.
[25] RUSSELL, Bertrand, « On
Denoting », Mind, new series, 14 (1905), pp.
479-493. Disponible à: http://www.cscs.umich.edu/~crshalizi/Russell/denoting.
[26] Il peut être intéressant de remarquer au passage que cet acte
cognitif est lui-même décrit dans une perspective non kantienne de l’a priori,
davantage comparable à la distinction husserlienne des propositions (sens du
jugement) et les significations identiques des propositions énonciatives
(distinction qui font que l’on rapproche souvent Husserl et Frege dans les
controverses qui les ont unis) : voir : HUSSERL, Edmund, Philosophie
première 1. Histoire critique des idées, Paris : PUF, 1970, coll.
Épiméthée, pp. 34-44. Mais l’on sait aussi que Russel était très critique de
Husserl, sans doute sous l’influence de Frege. Sur la théorie husserlienne de
l’intentionnalité, du sens et de la référence, voir le désormais
classique : DREYFUS, Hubert L.
(Editor), Husserl, Intentionality and Cognitive Science, Cambridge
(Mass.) : M.I.T. Press., 1984.
[27] Pour une étude détaillée des thèses de
Russell et des débats en sémantique philosophique, voir COHEN, L. Jonathan, The
Diversity of Meaning, London: Methuen & Co Ltd, 1966 (2nd
Edition).
[28] Voir : NOUVEL, Pascal (sous la direction de), Enquête sur le concept de modèle, Paris : Presses Universitaires de France, 2002. Sur la question du sens de « théorie » dans l’expression « théorie des modèles », voir, du même ouvrage précédemment cité : WAGNER, Pierre, « Qu’est-ce que la théorie des modèles? », op. cit., pp. 7-28.
[29] La théorie des modèles a vu le jour à une
période très féconde de l’histoire des mathématiques et de la logique. Voir : Van
HEIJENOORT, Jean, From Frege to Gödel,
[30] Pour les lecteurs moins habitués aux énoncés de logique
mathématique, l’expression « |- - cohérent » est formée d’un signe (« |- »), d’un trait d’union (« - ») et d’un
mot (« cohérent »), permettant de spécifier le sens ou la condition
sous laquelle la valeur sémantique est attribuée à un langage L.
[31] Je reprends ici la notation de HINMAN (op. cit); cette formulation reprend, en la modifiant légèrement, celle de la page 237 où s’en trouve également la preuve.
[32] ROBILLARD, Jean, « La
modélisation », dans GAUTHIER, Benoît (sous la direction de), Recherche Sociale. De la problématique à la
collecte des données, Québec : Presses de l’Université du Québec,
2009, pp. 135-166.
[33] BUNGE, Mario, Method, Model and Matter,
Dordrecht : D. Reidel, 1973. Voir aussi: BURGESS, John P., Mathematics, Models and Modality, Cambridge: Cambridge University
Press, 2008; et NOUVEL, op. cit.
[34] À ce sujet, consulter: VUILLEMIN,
Jules, Nécessité ou contingence, Paris : Éditions de Minuit, 1984,
coll. Le sens commun.
[35] WOODWARD, James, Making things happen. A theory of causal
explanation,
[36] WOODWARD, op. cit. Pour une critique: CARTWRIGHT, Nancy, Hunting Causes and Using Them. Approaches in Philosophy and Economics, Cambridge: Cambridge University Press, 2007.
[37] EELLS, Ellery, Probabilistic causality, Cambridge: Cambridge
University Press, 1996 (1991). Le principe de conditionnalité s’oppose au
principe de la fréquence aléatoire, mais le premier comme le second sont
logiquement équivalents quant à la portée réelle de la conditionnalité dans
l’analyse des faits : JAYNES,
E.T., Probability Theory. The Logic of Science,
[38] La logique probabilitaire est une instance
du calcul classique des propositions, où l’intervalle (0, 1) est interprété
comme un ensemble infini de valeurs (i.e. l’infinivalence du calcul
probabilitaire versus la bivalence du calcul classique des propositions)
et la notion de proposition est remplacée par celle d’événements ou
d’occurrences (en principe mesurables mais la théorie des probabilités a
toujours visé à quantifier l’erreur de mesure et à se proposer en tant que
théorie générale de la mesure). C’est en fondant la logique probabilitaire sur
le calcul des propositions que Reichenbach construit sa théorie : REICHENBACH, Hans, The theory of Probability, Berkeley:
University of California Press, 1949. Or, le projet de ce dernier était lié à
celui de l’empirisme logique et en particulier à la perspective d’une théorie
de l’applicabilité des concepts scientifiques (physiques) au réel; à ce sujet voir BOUVERESSE, Jaques,
WAGNER, Pierre (sous la direction de), Mathématiques et expérience.
L’empirisme logique à l’épreuve (1918-1940), Paris : Odile Jacob,
2008. E.T. Jaynes (op. cit.), quant à lui, fonde le calcul des
probabilités sur ce calcul classique des propositions, comme Reichenbach avant
lui mais sans faire référence nulle part dans son livre au philosophe allemand
et sans opposer sa thèse à celle de ce dernier qui était, comme on le sait,
fréquentiste et donc non bayesienne; contrairement à Jaynes qui s’appuie
surtout sur l’œuvre de Jeffrey. Une analyse similaire se trouve dans GRANGER,
Gilles-Gaston, La vérification, Paris : Éditions Odile Jacob, 1992,
coll. Philosophie, pp. 199-208.
[39] Attention! Je ne dis pas que les théories de la causalité sont toutes des théories de logique. Ce que je dis est que tout modèle causal est représentable logiquement.
[40] SALMON, Westley, « Dynamic Rationality :
Propensity, Probability, and Credence », dans FETZER, James H. (ed.), Probability
and Causality. Essays in Honor of Wesley C. Salmon,
[41] Thèse qu’elle défend aussi, dans CARTWRIGHT, Nancy, « How to Tell a Common Cause : Generalizations of the Conjunctive Fork Criterion », dans FETZER, James H., op. cit., pp. 181-188.
[42] Voir ROBILLARD, Jean, « Cause singulière et cause générale : le problème de l’application et de l’interprétation de la causalité en sciences sociales », en préparation.
[43] GRANGER, op. cit., pp. 223-231.
[44] La modélisation ou simulation informatique ne fait que cela mais ajoute la production d’images comme résultats des calculs effectués par l’ordinateur.
[45] GRANGER, Gilles-Gaston, La vérification, Paris : Éditions Odile Jacob, 1992, coll. Philosophie, p. 217; et GRANGER, Gilles-Gaston, Le probable, le possible et le virtuel, Paris : Éditions Odile Jacob, 1995.
[46] Ce concept, chez
Tarski, est définissable à partir de ses deux notions de richesse sémantique et
de catégoricité, elles-mêmes liées aux concepts de vérité et de sens qui
introduisent le concept de définissabilité formelle de termes n’appartenant pas
à un système formel donné. Que l’on me permette à cet égard cette longue
citation de De la vérification de Granger (1992, pp. 81-82) :
Cependant, à partir de cette notion [de
définissabilité] Tarski s’efforce de donner une signification précise à celle
de richesse sémantique d’un sous-ensemble (non contradictoire) des
propositions d’un système (…). On dira que l’ensemble de propositions Y est essentiellement plus riche que l’ensemble
X si et seulement si,
1’’ Toute proposition de X et tout terme spécifique de
X apparaissent dans Y.
2’’ On trouve parmi les termes spécifiques de Y des
termes non contenus dans X, et ne pouvant être définis à partir des termes de
X, même sur la base de propositions de Y (…). À partir de cette définition, on
peut envisager des ensembles de propositions ayant une richesse maximale,
c’est-à-dire tels qu’il soit impossible de construire par adjonction
d’indéfinissables des extensions sémantiquement plus riches; on les dirait
alors sémantiquement complets. Mais une telle caractérisation, est
illusoire, et insuffisante à elle seule; car on peut toujours adjoindre sans
contradiction à un tel système une proposition logiquement démontrable
et contenant une constante nouvelle (par exemple : (j(a) Ú non j(a)), a étant
une constante qui n’apparaissait pas dans le système considéré). Cette
constante sera bien indéfinissable par rapport à celles que l’ensemble
contenait déjà. Mais elle est également indépendante des autres constantes que
la proposition adjointe pourrait
contenir, puisque cette proposition est toujours vraie. De sorte que
l’extension ainsi obtenue est triviale, en ce que la nouvelle constante est
pour ainsi dire vide de sens, indéterminée. On souhaiterait toutefois reformuler
l’idée de complétude sémantique en écartant cette trivialité. Tarski y parvient
en introduisant le concept de catégoricité d’un ensemble de propositions
empruntées au mathématicien Veblen : un ensemble est catégorique si deux
interprétations quelconques de cet ensemble sont isomorphes. Ici encore
réapparaît comme en passant une caractérisation du sens, puisque Tarski fait
observer qu’un ensemble de propositions non catégoriques « ne donne pas
l’impression d’une unité organique bien délimitée et ne semble pas déterminer
avec précision le sens des concepts qu’il contient » ([TARSKI, Alfred, Logique,
Sémantique, Métamathématique. 1923-1944, Paris : Armand Colin, 1972],
p. 39). Une nouvelle définition de la complétude sémantique sera dès lors
formulée comme impossibilité de construire une extension d’un ensemble de
propositions qui soit à la fois sémantiquement plus riche et catégorique.
Or, cette théorie n’a encore une fois de portée que pour les langages formels. Elle loge au cœur de la théorie tarskienne des modèles. Or, pour Granger, comme pour moi, la question est de savoir dans quelle mesure celle-ci est transposable ou importable dans des théories des sciences empiriques.
[47] Voir la note précédente.
[48] Voir BATTAIL, op. cit.
[49] Certains pourraient rétorquer que le modèle de
l’ADN intègre et utilise le concept d’information génétique. Très juste. Mais
ce concept-là est précisément un concept de biogénétique, et non un concept
informationnel au sens de la théorie de l’information. Il y a eu adaptation et
reconstruction épistémologique : métaphorisation puis analyse et
reconstruction. Ce n’est pas encore le cas en sciences cognitives où les
modèles informationnels sont donnés pour empiriquement valables
(postulat de l’universalité des catégories informationnelles) : il s’agit
d’un procédé de réification, ni plus ni moins.
[50] Cette étude a été l’objet d’une communication devant des étudiants et des chercheurs de l’Université de Strasbourg, le 25 mars 2009. Que tous soient remerciés pour leur participation, leurs questions et leurs commentaires fort stimulants.
[51] GEERTZ, Clifford, Local
Knowledge : Further Essays in Interpretative Anthropology,
[52] NEWELL, Alan, SIMON, Herbert A., Human
Problem Solving,
[53] Voir la fin du chapitre 3 pour mon analyse du concept de norme sociale.
[54] Voir : SIMON, Herbert, The
sciences of the artificial, Cambridge: M.I.T. Press, 1996. Hutchins
s’inspire de cet ouvrage.
[55] Idem, p. 197.
[56] Voici un exemple de normes :
“8.
Preparations for Sea and Anchor Detail. Prior to Sea and Anchor Detail, the
Assistant to the Navigator will ensure that:
a. All approach and
Harbor charts are laid out with:
(1) Track with courses and
distances labelled
(2) Turn bearings taking into
account the tactical characteristics of the ship (utilize 15 degrees rudder and
10 knots of speed)
(3) Danger bearings/ranges where
ever necessary, especially if the ship must head straight at a shoal
(« hauts-fonds »)
(4) Outline in bright indelible
marker all hazards to navigation and all soundings of thirty feet (5 fathoms
[=« brasses »]) or less
8.
Preparations for Sea and Anchor Detail. Prior to Sea and Anchor Detail, the
Assistant to the Navigator will ensure that:
(5) A convenient yard scale for
quick use
(6) If anchoring, lay out the
anchorage as recommended in the Officer of the Deck Manual
b. All pertinent
publications are corrected, and marked, the information reviewed by the
Navigator, and plotter.
c.
Tides and currents graphed and posted.
d. If possible, the gyro
error is determined within one hour of stationing the details.
e.
Qualified personnel are assigned to each position. »
[57] Ayant travaillé, durant mes études de premier cycle, dans des
équipes de sauvetage maritime de
[58] Ces questions sont énormes en soi et je ne
fais que les mentionner ici. Le troisième tome de cet ouvrage en fera son objet
principal. Voir : ROBILLARD, Le mirage global. Tome 3 :
Épistémologie des technologies de l’information et de la communication (à
venir). Pour un résumé des principales questions en ce domaine, voir :
BUNGE, Mario, Épistémologie, Paris : Maloine S.A. Éditeur, 1983; surtout
le chapitre 13, « Philoophie et technologie » pp. 215- 244.
[59] J’ai autrefois développé cette thèse dans : ROBILLARD, Jean, Ce que dit la communication. Essai de modélisation de la communication sociale, thèse de doctorat non publiée, Département de philosophie, Université du Québec à Montréal, 2000 et dans ROBILLARD, Jean, Connaître, dire et prédire l’art : vers une méta-théorie de l’œuvre d’art, mémoire de maîtrise non publié, Département de philosophie, Université du Québec à Montréal, 1986.
[60] Alors que, pourtant, il existe une théorie sociologique bien connue
qui fait de ce droit au contrôle des actions dans les organisations la clé de
voûte de l’analyse des actions collectivement menées. Voir : COLEMAN, James S., Foundations
of Social Theory,
[61] Consulter par exemple: WHORF, Benjamin Lee, CARROLL, John B., Language, Thought and Reality, Cambridge: M.I.T. Press, 1964.
[62] L’influence des thèses de Whorf, cité à la note précédente, se remarque aisément dans cette citation.
[63] Le concept de contrainte fait ici référence aux obligations imposées par les normes de la navigation dans les manuels de normes et de procédures. Mais il est repris par Hutchins des sciences informatiques où il identifie surtout un procédé de programmation grâce auquel un algorithme particulier n’est pas déterministe mais ouvert à un ensemble de conditions extérieures aux langages de programmation. Ce concept explique et illustre bien le type de calcul ou de computationnalité que vise Hutchins, en métaphorisant ce concept et en l’appliquant à un contexte dont la description requiert la possibilité même de solutions non déterministes. La survenue de la panne des propulseurs montre comment, à l’intérieur d’une ensemble de normes, des solutions non soumises à ce premier ensemble sont adoptées.
