Numérique et enjeux de société par Gilles Babinet

April 8th, 2014

Des biais épistémologiques au travers du temps

Article

 Ou de l’influence de la pensée commune sur les Sciences 

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La science n’est pas nécessairement « objective » et la meilleure démonstration en est sans doute la façon dont a récemment évolué la pensée scientifique dans le monde génétique. Des décennies durant, Darwin régna en maître absolu sur le modèle qui porte son nom : les évolutions génétiques n’y sont -on le sait- que le fait que du hasard et de la nécessité et marginalement seulement le fait de l’évolution par la transmission de caractères acquis. Il fallut attendre des découvertes extrêmement récentes – aujourd’hui regroupés au sein d’une discipline dénommée épigénétique – pour que l’on admette, par l’évidence des faits mêmes, que la génétique est en fait, et que les caractères acquis sont en réalité très largement transmissibles et transmis.

Jusqu’à peu, quiconque remettait en cause le dogme darwiniste se risquait à l’expulsion du monde de la recherche, nombreux furent ceux que l’on marqua du sceau infâme du “créationisme » pour avoir émis l’idée que la pensée darwiniste pu être infléchie.

Pourtant, des recherches scientifiques avaient dès les années vingt, démontré de façon indiscutables l’existence d’une transmission massive de caractères acquis. Paul Kammerer, biologiste autrichien, le démontra dès 1924 au travers d’expériences sur les salamandres dans lesquelles il fait la preuve de  l’hérédité des caractères acquis. Exécuté par les nazis pour avoir mis en cause le dogme de l’immuabilité génétique, il n’en fut pas moins jamais réhabilité par la suite.

Il existe de nombreux autres exemples de ce type, à tel point qu’il serait fastidieux d’en tenir un décompte, même partiel.

En revanche, il serait particulièrement intéressant de chercher à identifier la nature des biais epistémologiques de notre société contemporaine : soit ses convictions profondes et l’évolution de celles-ci.

A priori, à moins de revalider ou d’infirmer toutes les expériences scientifiques, la démonstration semble impossible. Il existe pourtant une méthode assez simple : elle consisterait à tracer l’évolution de Wikipedia. En observant les modification des articles scientifiques via des techniques de bigdata sémantique, il pourrait être possible de voir de quelle façon des corpus thématiques -la génétique par exemple- évoluent dans le temps. Si on avait fait cela au cours des quinze dernières années, ont aurait vu la biologie passer du darwinisme orthodoxe au lamarckisme modéré par exemple.

Cet exercice serait extrêmement salutaire, car si la sensibilité du modèle était assez forte, il permettrait d’avoir « l’intuition » des thèmes scientifiques qui sont en « retournement » c’est à dire dont la pensée commune est en train de marquer un tournant. On pourrait même peut être ainsi prédire le point d’aboutissement possible de thèmes scientifiques en cours d’évolution. Il également envisageable qu’un tel outil parvienne à mettre en évidence des contradictions indépassables entre les écoles de pensées, leur intensité et leur fréquence. Cela serait un bon indicateur du fait qu’il pourrait être intéressant de “creuser” le sujet faisant l’objet d’une telle différence d’analyse.

Techniquement, c’est tout à fait faisable (i)  ; et surtout, cela serait d’une contribution décisive à l’évolution des sciences, et permettrait peut être d’accélérer l’évènement de certaines découvertes sur des sujets sur lesquels nombre de scientifiques n’oseraient pas chercher, craignant l’opprobre de leurs congénères. Trop souvent, la science semble prisonnière de la pensée commune, d’un consensus hérité d’une école de pensée qui ne s’est pas affirmée par la démonstration mais qui s’est imposée par l’idéologie, qui existe comme partout, et aussi en Sciences.

On ne peut que souhaitez que cette idée soit étudiée plus avant, et que si celle-ci semblait réalisable,  qu’une Chaire de recherche un peu éveillée puisse s’emparer un jour d’un tel sujet.

(i) des travaux préliminaires utilisant des modèles assez simples apparaissent deci delà, par exemple : http://inside-bigdata.com/2014/05/01/clustering-identifies-fake-research-papers/

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