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Nicolas Bouleau, La modélisation critique

Pablo Jensen
La modélisation critique
Nicolas Bouleau, La modélisation critique, Versailles, Quae, coll. « Indisciplines », 2014, 169 p., ISBN : 978-2-7592-2199-8.
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Texte intégral

1Voici un livre au titre énigmatique, capable d'attirer aussi bien les chercheurs en sciences formelles (familiers de la « modélisation ») que les chercheurs en sciences sociales (familiers de la « critique »). Et ce serait d'autant plus justifié que la modélisation est amenée à jouer un rôle déterminant à l'interface entre ces deux domaines, car elle représente un point de passage obligé pour débattre de nombreux enjeux politiques, sociaux et environnementaux. La lecture de ce livre se justifie donc pour les chercheurs de toutes les disciplines, d'autant que pour Nicolas Bouleau l’université a un rôle décisif à jouer pour créer une modélisation « pluraliste », permettant de conjuguer expertise technique et débat démocratique. Pour cela, il encourage les chercheurs à sortir de leurs laboratoires et à assumer leur rôle social, en consacrant autant d’énergie et d’imagination à envisager et à critiquer les « conséquences » sociales de leur travail qu’ils n’en mettent à critiquer les articles de leurs collègues. Il est donc dommage que, faute d'exemples concrets introduisant à la modélisation, son livre s'adresse en priorité aux chercheurs ayant déjà une pratique de la modélisation formelle, rendant le contenu trop abstrait aux chercheurs en sciences sociales, pourtant concernés au premier chef.

2Car la modélisation constitue aujourd’hui un domaine scientifique énorme, représentée par plusieurs centaines d'articles par jour, impossible donc à cerner de manière exhaustive. Pour résumer, on peut utiliser la définition que donna Marvin Minsky en 1965 d'un modèle : il s'agit d'un objet construit par un observateur, qui lui permet de répondre à un certain nombre de questions au sujet d'un système cible. On peut distinguer les modèles « analogiques » (souvent, des modèles physiques réduits) ou les modèles « numériques », basés sur une représentation mathématique de la réalité. Ce type de modèles, simulés par des ordinateurs de plus en plus puissants, rendent possible l'étude de nombreux systèmes complexes, ramenant dans le giron des phénomènes analysables par des méthodes formelles tout un spectre de phénomènes jusque-là hors d'atteinte. Du coup, la modélisation est devenue un outil essentiel d'aide à la décision pour des enjeux sociaux majeurs, comme le changement climatique, le trafic automobile ou la gestion du bassin versant d’une rivière. Dans ce dernier cas, les décisions d'aménagement ou de permis de construire s'appuient notamment sur la modélisation du débit et des crues de la rivière en fonction des précipitations dans l'ensemble du bassin versant. Ainsi, la transformation d'une forêt en zone habitée change l'écoulement des eaux ainsi que leur qualité, et il faut tenter de prédire ces changements aussi précisément que possible pour prendre des décisions informées. À première vue, la modélisation étendrait donc le règne des sciences formelles vers des territoires toujours plus complexes, nourrissant le rêve de prendre enfin des décisions politiques « rationnellement », basées sur des principes objectifs et universels.

3Pour Nicolas Bouleau, il n'en est rien. Pour nous en convaincre, il utilise différents arguments, plus ou moins intéressants. Côté moins, il consacre de (trop) nombreuses pages à différencier les modèles de la « grande science ». Mais est-il réellement utile dans ce cadre d’opposer la « grande science, objective et universelle, qui nous fascine », comme la mécanique quantique qui révélerait « l’harmonie secrète entre les mathématiques et la matière », à des modèles qui seraient trop ancrés sur un site et une question donnés ? Je crois que cette démarcation forte entre grande science et des « sciencettes » provient d’une philosophie des sciences largement périmée. Une lecture plus approfondie de la sociologie des sciences, en lieu et place de la critique sommaire offerte ici (p. 27 et p. 64 notamment), aurait permis de dépasser cette opposition manichéenne pour privilégier un continuum entre des modélisations plus ou moins générales. Donnons juste deux arguments rapides pour appuyer l’idée d’un continuum. D’abord, la démarcation est très difficile à faire en pratique. Nicolas Bouleau affirme qu’il n’y a pas de « science du trafic [automobile], uniquement des pratiques d’ingénieurs » (p. 10). Pourtant, la base de données très sélective qui fait autorité, Web of Science, recense des dizaines de milliers d’articles scientifiques sur cette thématique. Ensuite, l’auteur affirme que les « sciencettes » peuvent certes être utiles, mais qu’elles sont « fausses », car elles ne décrivent la réalité que de manière approchée. Mais quelle théorie physique pourrait prétendre être « vraie » à cette aune ?

4L'auteur est plus convaincant lorsqu'il quitte ces généralités et donne des raisons précises expliquant pourquoi les modèles ne peuvent prétendre arbitrer les conflits politiques de manière « rationnelle ». D'abord, parce que même si l'on imaginait savoir répondre de manière optimale à un objectif donné, les décisions politiques doivent généralement prendre en compte des objectifs contradictoires. Dans le cas de la rivière, il s'agit de garder des réserves d’eau pour l’irrigation en été, d'optimiser la génération d’énergie hydroélectrique, de maintenir un écoulement d’étiage suffisant pour la faune aquatique, ou encore de prévenir les inondations lors de fortes crues. Mais de toutes façons, pour chacun de ces objectifs, il existe une pluralité de modèles a priori aussi légitimes du point de vue scientifique mais pouvant conduire à des résultats différents, car les modèles sont « sous-déterminés » par les observations, toujours trop parcellaires. Enfin, ces « observations » ne sont jamais totalement incontestables, car il existe un « pluralisme radical » dans les façons de quantifier les phénomènes. Ainsi, pour évaluer la pollution de l’eau suite à tel ou tel aménagement, on peut tenter de mesurer soit les produits chimiques présents, soit la diversité de l’écosystème que cette eau peut héberger, c’est-à-dire les espèces qui parviennent à y vivre (plantes, poissons, grenouilles...). Les deux méthodes ne sont pas directement comparables, faute d’une connaissance parfaite des interactions entre toutes les molécules et tous les organismes vivants. La première peut ne pas identifier des germes pathogènes qui contaminent la chaîne animale, alors que la seconde peut difficilement faire la part entre les fluctuations « aléatoires normales » dans les populations animales et celles qui sont la conséquence de rejets polluants.

5Il faut donc abandonner le rêve d'un modèle unique, qu'on pourrait perfectionner progressivement pour le rendre capable de répondre à toutes les questions importantes pour fonder des décisions publiques. Modéliser, c’est prendre parti en choisissant une question spécifique, adaptée aux préoccupations et aux possibilités de mesure et d’action du commanditaire. Pour permettre un débat ouvert entre différentes parties prenantes, il faut « une libéralisation démocratique des études techniques et de l’expertise ouverte » (p. 153). Car « la seule façon de lutter contre une interprétation est d’en fournir une autre » (p. 140). En effet, par un effet « jolie maquette » bien connu des projets architecturaux, la simple critique d’un modèle existant risque fort de nous maintenir dans les présupposés définis par ce modèle. Sur le principe, l’idée est convaincante, mais qu’en est-il en pratique ? Sur ce point, on regrette que l’ouvrage n’approfondisse pas l’étude de cas concrets dans lesquels l’idée de « contre-modélisation » aurait montré sa supériorité. Car il est infiniment moins coûteux de combattre un modèle en montrant certains points faibles (approximations non valables, oubli de certains ingrédients jugés essentiels...) que de construire un modèle totalement alternatif. Cette dernière solution représente un coût énorme en temps de travail et d’expertise, qui n’est pas à la portée, par exemple, d’une association locale de protection de l’environnement. D’ailleurs, l’auteur n’apporte guère d’exemples de contre-modélisations, mis à part le cas hors-normes, par l'ampleur des moyens humains et financiers mis en œuvre, des modèles climatiques pluriels développés par le GIEC (Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat). On aurait également apprécié une discussion de l’apport de la contre-modélisation sur les angles morts récurrents des modèles quantitatifs : le fait qu’il ne savent pas prendre en compte de nombreux phénomènes sociaux, ou leur côté « boîte noire », peu ouvert à la discussion démocratique. Enfin, qu’en est-il des contestations plus radicales, celles qui se placent en amont de toute modélisation quantitative ? Pour le dire brutalement : est-ce que la modélisation « critique » défendue dans ce livre aurait contribué à éviter la mort de Rémi Fraisse lors de la contestation du barrage de Sivens à l’automne 2014 ? On aurait aimé que ce livre, intéressant à bien des égards, nous donne quelques idées plus précises pour répondre à ces questions.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Pablo Jensen, « Nicolas Bouleau, La modélisation critique », Lectures [En ligne], Les comptes rendus, 2014, mis en ligne le 27 décembre 2014, consulté le 27 juin 2019. URL : http://journals.openedition.org/lectures/16578

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Rédacteur

Pablo Jensen

Chercheur CNRS au Laboratoire de physique de l’ENS de Lyon et à l’Institut rhônalpin des systèmes complexes (ixxi.fr). Ses recherches portent sur la modélisation formelle des systèmes sociaux

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