mercredi 2 mai 2018

Idée reçue : les théories scientifiques font des prédictions

Angular Parameters of Elliptical Orbit

Une des conceptions les plus répandues à propos des sciences est l'idée que les théories scientifiques font des prédictions, et incidemment, qu'elles sont justifiées/corroborées par leur succès prédictifs (ou encore qu'elles sont "vraies jusqu'à preuve du contraire"). Or à strictement parler cette idée est fausse : ce ne sont pas les théories qui font des prédictions, mais leurs modèles.

Par modèle j'entends une certaine configuration permise par la théorie qui est capable de représenter une situation particulière du monde, quand une théorie ne représente aucune situation en particulier mais exprime des généralités sur les rapports entre des propriétés hypothétiques du monde. Par exemple : la théorie de la relativité, qui exprime des rapports entre masse/énergie et géométrie de l'espace-temps, vs. un modèle de l'univers dans cette théorie. Il existe une infinité de modèles compatibles avec une même théorie, et il faut voir une théorie scientifique comme un cadre qui permet de construire des modèles adaptés à différents types de situations. Mais ce sont toujours les modèles qui sont prédictifs, non la théorie.

On pourrait dire que je joue sur les mots s'il existait une manière systématique de savoir quel modèle d'une théorie s'applique à quelle situation du monde (ou même si la théorie nous renseignait sur la probabilité qu'un modèle s'applique à une situation donnée) : alors la théorie ferait des prédictions du type : pour tel type de situation du monde, on obtient tel résultat (avec telle probabilité). Le problème est qu'en pratique, on ne dispose d'aucun moyen systématique de savoir quel modèle de la théorie appliquer à une situation donnée. Il existe des paramètres théoriques dont la valeur n'est pas directement mesurable, et qui peuvent être ajustés pour coller aux observations, ou encore des hypothèses spécifiques à une situation donnée qui ne sont pas non plus issues de nos observations (la distribution de matière noire dans l'univers...), etc. Et la théorie elle-même ne nous fournit pas de mesure de probabilité sur ses différents modèles, elle fournit seulement des contraintes sur les modèles qui sont acceptables ou non. Ce sur quoi un succès prédictif nous renseigne, ce n'est donc pas sur le fait que la théorie soit bonne, mais sur le fait qu'un certain modèle de la théorie plutôt qu'un autre s'applique à un type donné de situation expérimentale.

Pour cette raison les théories ne sont pas "vraies jusqu'à preuve du contraire", puisque la réaction logique quand on fait face à une "preuve du contraire" n'est pas d'abandonner la théorie, mais de changer de modèle (modifier la valeur de paramètres ou modifier certaines hypothèses sur le système qu'on veut représenter) jusqu'à trouver le modèle qui fera de bonnes prédictions. Et en conséquence, une théorie scientifique n'est jamais directement corroborée par une induction sur les données des expériences (seul un modèle peut l'être). Elle est plutôt corroborée par ce qui s'apparente à une "méta-induction" : une induction sur les modèles, ou sur les types d'expériences.

Je m'explique. Ce qui fait qu'on accepte aujourd'hui la relativité n'est pas qu'elle fasse de meilleures prédictions pour les expériences dont la mécanique classique rendait déjà compte (d'ailleurs on continue généralement d'utiliser la mécanique classique dans ces cas), mais surtout qu'elle en ait fait de nouvelles qui étaient inattendues du point de vue de la mécanique classique : par exemple, que la lumière devrait être déviée par les corps massifs, et donc que les étoiles devraient apparaître légèrement déplacées par rapport à leur position habituelle quand on les observe proche du soleil. Bien sûr, on pourrait rendre compte de ce phénomène en mécanique classique de manière ad-hoc, par exemple en postulant qu'il existe près des corps massifs de la matière noire avec un certain indice de réfraction, mais le point important est que ce n'est pas quelque chose qu'on aurait pu prédire par une induction sur les données des expériences passées, qui ne portaient jamais sur les rapports entre la lumière et les corps massifs. La théorie de la relativité n'est pas issue d'une induction sur nos observations, mais de considérations purement théoriques : en particulier, la volonté d'unifier l'électromagnétisme et la mécanique dans un même cadre. Cette théorie produit de nouveaux modèles, correspondant à de nouvelles situations expérimentales qui n'avaient pas été testées jusqu'alors, et ces nouveaux modèles prédisent des phénomènes dont on ne pourrait rendre compte que de manière ad-hoc dans le cadre de la mécanique classique. Or ces phénomènes sont en effet observés.

On peut voir dans ce type de succès expérimental la première étape d'une méta-induction sur les modèles. Ce que corrobore cette méta-induction, c'est que la théorie est un bon cadre pour produire des modèles qui seront en général prédictifs de manière relativement économe pour un large type de situations, même quand on les appliquera à de tous nouveaux types de situations, non expérimentés jusqu'alors. C'est-à-dire qu'une bonne théorie n'est pas une théorie qui rend correctement compte des phénomènes déjà observés, mais plutôt une théorie qu'on pense pouvoir étendre avec succès, sans trop d'efforts, à de nouvelles configurations. Ou encore, c'est une façon fructueuse de penser le monde, un guide fiable pour l'explorer.

Cet aspect me semble essentiel notamment pour rendre compte du principal succès des sciences, et à mon sens, de la principale raison pour laquelle on leur porte du crédit : le fait qu'elles nous permettent de développer de nouvelles technologies. Car quand on développe une technologie, on ne cherche pas à expliquer un phénomène existant, mais à en imaginer et en produire de nouveaux qui nous intéressent. Et l'on ne peut faire confiance à une théorie pour ça que si elle a démontré sa capacité à s'étendre efficacement à de nouveaux types de phénomènes, c'est-à-dire si l'on ne se contente pas de la corroborer par une induction sur les données expérimentales, mais plutôt par une méta-induction sur les différents types d'expériences réalisables.

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