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Sciences, technologies et politique. L'utilisation des modèles constructivistes d'Alain Cardon pour la prévision écosystémique ou socio-économique
Jean-Paul Baquiast, Alain Cardon 27/06/2012

Peut-on en utilisant des méthodes avancées d'intelligence artificielle (IA) améliorer les conditions de prévision intéressant l'évolution de la planète? Deux domaines requièrent de façon urgente une telle amélioration. Le premier concerne l'état de l'économie. Il s'agit alors de prévisions à court-moyen terme: 1 à 10 ans. L'autre concerne l'état des écosystèmes, avec une prévision de moyen-long terme: 10 à 100 ans environ. Dans les deux cas, de nombreux chercheurs ou instituts spécialisés procèdent à beaucoup de modélisations. Ils produisent des scénarios et émettent des recommandations nombreuses, si nombreuses et parfois si contradictoires que les forces politiques ayant intérêt à ce que rien ne change (business as usual) en tirent argument pour dénoncer un manque de rigueur dans les travaux concernés. Le grand public quant à lui, conclue que les situations sont trop complexes pour qu'il soit possible de les comprendre et d'exercer sur les gouvernements les pressions nécessaires pour que des réformes puissent être décidées.

Il semble cependant qu'un pas sensible dans l'amélioration des méthodes de prévision vienne d'être accompli par une équipe interdisciplinaire de chercheurs s'intéressant à la seconde des grandes questions résumées plus eau, l'évolution de la biosphère. Dans une étude qui commence à provoquer certains échos, publiée tout récemment par Nature Approaching a state-shift in Earth’s biosphere, (voir références ci-dessous) ils pronostiquent que la biosphère de la Terre (terme un peu redondant car on ne connait pas d'autre biosphère que terrestre) approche rapidement un changement d'état irréversible. Ceci pourrait, dans de très courts délais, rétablir sur Terre les conditions hostiles à la vie complexe qui prédominaient avant l'apparition des organismes multicellulaires.

Quelles méthodes?

Nous ne discuterons pas ici de ces prévisions ni des conclusions qu'il faudrait d'urgence en tirer sur le plan des décisions politiques. Ce point très important fera l'objet d'un article spécifique. Par contre le scénario est si inquiétant qu'il convient d'interroger sans attendre les méthodes ayant permis de l'obtenir. C'est là que des enseignements intéressants pourraient être retenus et utilisés dans tous les autres domaines de la prospective, y compris en matière économique et sociale.

Les prévisionnistes utilisent généralement, en les conjuguant, des théories scientifiques et des faits d'observation. Les théories permettent de mettre de l'ordre dans l'abondance des idées intuitives ayant cours en un lieu et à une époque donnés, portant sur l'état de la question intéressant les décideurs en ce lieu et à cette époque. Les faits d'observation donnent de la précision aux hypothèses suggérées par les théories, en permettant d'éliminer celles de ces dernières qui ne correspondent pas au plus grand nombre des « réalités » observées. Certes, on admet généralement aujourd'hui que les « faits » d'observation, présentés comme des « réalités », n'existent pas dans l'absolu. Ils résultent d'un regard conditionné (éduqué) par une théorie. Si bien que dans certains cas des cercle vicieux peuvent s'établir : telle théorie permet de construire telle observation qui en retour conforte la théorie. Cependant en général, la science réussit à peu près, tout au moins dans les disciplines portant sur le monde matériel, à définir des conditions d'observations qui soient suffisamment objectives pour susciter des consensus.

Cependant, dans tous les domaines, et plus particulièrement en ce qui concerne l'environnement, les théories scientifiques et les observations en découlant sont extrêmement nombreuses. De plus, elles ne sont pas suffisamment corrélées, si bien qu'elles peuvent apparaître contradictoires. Il est donc difficile de les rapprocher dans les scénarios intégrés permettant d'en tirer des conclusions utiles à l'élaboration de politiques générales. Ainsi en océanologie, plusieurs scénarios existent intéressant l'évolution des milieux marins et la vie dans les océans. Si l'on voulait protéger les océans par des décisions politiques, il faudrait que l'un de ces scénarios l'emporte sur les autres. Mais les océans ne sont qu'une composante des milieux très diversifiés constituant l'environnement au sens large. Comment évaluer l'effet de chacune des hypothèses portant sur l'évolution des océans au regard des multiples autres hypothèses intéressant l'évolution du milieu global. Et comment tenir compte des périodes de temps retenues? Ce qui vaudrait pour la prochaine année perdrait sans doute toute pertinence à l'échelle de la décennie.

En matière de faits d'observation, se posera la même question: comment rapprocher avec pertinence les observations intéressant des domaines aussi divers que le climat, la géologie, la paléontologie, l'anthropologie... le tout rapporté à la décennie, au siècle ou au millénaire ? On peut toujours se livrer à quelques estimations intuitives dans ce but, mais nécessairement la rigueur de la prévision d'ensemble en souffrira...à supposer même qu'il soit possible d'élaborer une prévision d'ensemble.

C'est là que l'utilisation de techniques de modélisation utilisant l'intelligence artificielle et l'informatique pourrait être indispensable. On le fait déjà, objectera-t-on. Mais pas avec l'ampleur et la diversité des approches qui seraient nécessaire. C'est ce que sous-entendent notamment les chercheurs associés dans l'étude que vient de présenter Nature. La simulation d'un effondrement possible de la biosphère impose le suivi corrélé d'une dizaine au moins de paramètres au sein d'une dizaine au moins de régions géographiques, sur des durées très variables. Dans beaucoup de ces cas, les théories existantes, comme les faits d'observation jusque là recueillis, ne suffisent pas à l'obtention de résultats agrégés pertinents. On constate qu'à partir de situations identiques sont publiées des prévisions contradictoires, certaines optimistes, certaines autres, les plus fréquentes aujourd'hui il est vrai, pessimistes voire catastrophistes.

Mettre au point des outils nouveaux

Nous ne savons pas exactement quelles techniques d'IA et d'informatique ont utilisées les auteurs de l'étude précitée. Ils ont mentionné un " toy ecosystem modeling". Mais l'état de l'art en ce domaine devrait nous permettre en ce qui nous concerne d'y réfléchir et de proposer des outils de mieux en mieux adaptés. Il faudrait dans ce cas que, outre les théories scientifiques et les données de base, ces outils, sous une forme éventuellement simplifiée, soient mis à la disposition de chacun, afin que la prévision ne reste pas réservée à quelques élites. Certes, des dialogues confus pourront en résulter, les points de vue et les intérêts s'affrontant. Mais, comme dans tous les domaines de connaissance, on peut espérer que des discussions à grande échelle pourraient alors s'établir, pour le plus grand bien de l'intérêt général.

Il se trouve que les modèles constructivistes étudiés par Alain Cardon conviendraient bien, pensons-nous, à la modélisation d'interactions entre évènements différents à des échelles de temps différentes. Ils seraient donc adaptés à la prévision des phénomènes intéressant les écosystèmes, sur le long terme, comme celle des phénomènes économiques et sociaux sur le moyen-court terme.

Pour tester cette approche méthodologique, nous nous proposons dans un premier temps d'en examiner la faisabilité, en collaboration avec des spécialistes, dans le domaine de la prévision socio-économique de court-moyen terme. Le domaine est certes complexe, mais il l'est infiniment moins que celui des bio et écosystèmes. Nous ferons rapport de cette première réflexion ici même, si elle aboutit à des conclusions intéressantes.

Références
http://www.nature.com/nature/journal/v486/n7401/full/nature11018.html
http://www.sfu.ca/pamr/media-releases/2012/study-predicts-imminent-irreversible-planetary-collapse.html

Encart technique

Pour Alain Cardon, la clé du problème de la compréhension des phénomènes du vivant, incluant évidemment les phénomènes sociaux, est de considérer que tout phénomène global est basé sur la mise en action d'entités relative à ce phénomène à travers des opérations de relations et de transformations touchant ces entités. En mathématique, même chez René Thom, les entités sont des éléments d'un espace euclidien plus ou moins compliqué et les relations sont des lois algébriques complexes, d'une autre sorte, opérant au niveau morphologique sur l'action des entités.

Alain Cardon a en quelque sorte unifié les deux domaines, celui des entités et celui des opérateurs. Il considère à la base d'une part des entités qui sont un peu autonomes (faiblement proactives) et qui agissent très localement  - et d'autre part des relations, des lois algébriques multiples, qui sont des lois modificatrices, comportementales. Ces lois vont relier et modifier les entités faiblement proactives et le contexte, en fonction des activités et de leur propre valeur.

Ces relations, ces lois si l'on veut les appeler ainsi, sont elles-aussi proactives, au sens où elles vont à la fois modifier l'état des éléments sur lesquels elles opèrent et se modifier elles-mêmes.Ceci correspond au fait qu'une loi algébrique se modifie si elle opère sur un ensemble d'entités non neutres, ce qui revient à introduire le temps de l'action et le niveau organisationnel dans toute action. Cela, les mathématiciens ne le prennent pas en considération et séparent ontologiquement ensemble et lois algébriques opérant sur l'ensemble.

Ce sont en fait de nouvelles mathématiques qu'il faut donc poser, valant pour tous les ensembles de processus proactifs. Ce qui est totalement conforme à la socialité. Évidemment, les opérateurs proactifs sur les ensembles d'éléments faiblement proactifs peuvent se combiner en étant
considérés comme des éléments d'ensembles de plus grande échelle avec des lois proactives plus amples. C'est la solution des systèmes multi-échelles que propose Alain Cardon, notamment dans le cas de l'étude du vivant.

Elle devrait être utilisable aussi dans l'étude du domaine socio-économique. Il s'agit, dans le calculable, d'espaces qui génèrent continuellement de nouvelles machines de Turing et qui ne se contentent pas d' utiliser un ensemble de ces machines ayant été donné à l'avance.

On pourra se reporter pour plus de détails à Alain Cardon "Modélisation constructiviste pour l'autonomie des systèmes"
Edition Automates Intelligents. 24 mai 2012
(publié sous Licence Creative Commons)

 

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