Franchement : à quoi sert l'épistémologie !!!

[karlp]

On compte, dans une certaine ville, 85 % de taxis verts et 15 % de bleus. Un
accident a lieu dans lequel un taxi est impliqué. Un témoin affirme que le taxi était bleu.
Une série de tests montre que le témoin est fiable à 80 % : il identifie correctement la
couleur d’un taxi, qu’il soit vert ou bleu, dans 80 % des cas. Quelle est la probabilité que
le taxi impliqué soit effectivement bleu ?
Résultat : La grande majorité des sujets non formés en probabilités répond : environ 80 %.
[L’application du théorème de Bayes à partir du taux de base de 15 % de taxis bleus
fournit 41 %.] (Kahneman & Tversky 1972a)

tiré de http://lumiere.ens.fr/~andler/pdf/LogRaisPsych1995.pdf

Magnifique ! (je ne retrouvais plus mes textes!!)
-----

[karlp]

Je pense que si c'est pour utiliser comme argument, il vaut mieux donner les réponses.
Si plusieurs réponses valides existent, je ne suis pas sur que ça fasse avancer le débat.

Voilà une bien curieuse remarque: suggère t'elle que vous recommandiez de tourner le dos à la compléxité ?
Mes maigres connaissances en histoire des sciences me montrent que c'est en affrontant les difficultés que l'on progresse, pas en leur tournant le dos.
La vertu de la science est bien de reconnaître qu'il y a des problèmes sans solution (c'est la "religion" qui a réponse à tout)

[karlp]

Sinon, pour ce qui est de créer des polémiques, des questions relatives aux probabilités aussi "simples" que celui discuté récemment sur un autre fil (cf. http://en.wikipedia.org/wiki/Boy_or_Girl_paradox) suffit...

.

Cette remarque n'engage que votre propre perception.
Mettre le doigt sur une difficulté ne signifie pas pour moi engager une polémique. Le but est -il de réaliser un accord factice ou bien d'examiner les implications des limites de notre savoir ?
Il me semble que l'épistémologie n'a pas pour but de nous faire miroiter un univers sans faille, mais bien de déterminer les conditions de possibilité de la connaissance.


Je n'ai pas oublié qu'il y a derrière cet examen des limites de l'application des probabilités à des situations concrètes une autre question sur le regard que l'épistémologie peut nous amener à porter sur le concept de "placebo".

[Amanuensis]

Elle est pourtant de vous (premier message de cette page):

C'est ce que j'imaginais : soit

1) vous avez compris de travers mon texte ;

2) vous faites, parce que ce qui vous intéresse est "la compétition verbale" bien plus que partager des savoirs, un sophisme dit "homme de paille".

Dans les deux cas, l'intérêt de discuter avec vous s'affaiblit.

PS : "Premier message de cette page" est une information non objective (et essentiellement inutilisable) : a) les pages se modifient avec le temps, b) il y a possibilité de configurer le nombre de messages par page.

[Amanuensis]

Cette remarque n'engage que votre propre perception.

Là encore, problème de compréhension.

C'est un constat, qu'on peut soutenir en citant des discussions, des sites, des livres, que de nombreuses polémiques sont démarrées par des discussions sur des questions de probabilités.

L'exemple "garçons et filles", que j'ai cité, est effectivement la base de discussions polémiques. Le lien indiqué en parle (raison pour laquelle je l'ai indiqué) :

The paradox has frequently stimulated a great deal of controversy. Many people, including professors of mathematics, argued strongly for both sides with a great deal of confidence, sometimes showing disdain for those who took the opposing view.

C'est un phénomène intéressant en soi, en gros les probabilités sont à la fois mal comprises en général (exemple des taxis) et sont souvent crues comprises, i.e., les gens s'accrochent à leurs analyses => polémique.

Ma référence à des polémiques n'avait aucun rapport avec une analyse de ce fil-ci, ni avec vos interventions en tant qu'origine ou faisant partie d'une polémique.

[karlp]

Je peux convenir m'être trompé à la lecture de ce message, et vous demander conséquemment de bien vouloir m'en excuser:

L'interprétation bayésienne marche pour tous les usages des probabilités, à ma connaissance (, i.e., cette affirmation est celle d'une probabilité conditionnelle à mes connaissance, proche de 1).

Je ne vous reprocherai pas une ambiguïté inhérente au langage dont vous n'êtes pas la cause.
Si vous voulez bien rectifier mon erreur ?

[karlp]

Là encore, problème de compréhension.

Ma référence à des polémiques n'avait aucun rapport avec une analyse de ce fil-ci, ni avec vos interventions en tant qu'origine ou faisant partie d'une polémique.

Encore une fois, je vous prie d'accepter mes excuses.

[Amanuensis]

Je ne vous reprocherai pas une ambiguïté inhérente au langage dont vous n'êtes pas la cause.

Mon expression "interprétation bayésienne" était effectivement ambiguë, une sorte de chimère entre "interprétation subjective" et "école bayésienne", ou un raccourci pour "l'interprétation subjective selon l'école bayésienne". Ces termes avaient été présentés dans le message précédent de ma part (#66), et soutenus par le texte de l'article de Wikipedia cité, et j'ai cru pouvoir faire l'économie de la répétition.

C'est assez bizarre (et potentiellement déroutant) d'ailleurs que l'adjectif "bayésien" soit utilisé en opposition à "fréquentiste" (anglicisme) quand il s'agit des "clans" pour l'interprétation.

Cela vient de l'idée (liée à l'interprétation subjective) que "la probabilité de tel événement" n'a pas de sens en soi, que c'est au mieux une ellipse pour "la probabilité de tel événement sachant que...". Cette idée est centrale à l'école bayésienne, en tant que telle, et qu'elle amène à utiliser souvent la formule de Bayes qu'une conséquence somme toute anecdotique.

Bref, je voulais juste dire qu'interpréter une probabilité avec le "sachant que..." est toujours possible, i.e., il apparaît difficile d'exhiber une probabilité qui soit clairement une propriété objective de quelque chose plutôt qu'une propriété de ce qu'on connaît sur ladite chose.

[karlp]

Bref, je voulais juste dire qu'interpréter une probabilité avec le "sachant que..." est toujours possible, i.e., il apparaît difficile d'exhiber une probabilité qui soit clairement une propriété objective de quelque chose plutôt qu'une propriété de ce qu'on connaît sur ladite chose.

(Merci d'abord de ne pas me tenir rigueur de mon égarement et je salue l'honnête homme que vous êtes).

C'est effectivement une difficulté majeure parce qu'elle nous place à la frontière entre deux distinctions:
La première qui est vraisemblablement métaphysique et qui met en jeu l'oppostion entre les déterministes et les indéterministes.

la deuxième dont il est fait mention dans l'article de Andler (cité ci dessus . pour rappel http://lumiere.ens.fr/~andler/pdf/LogRaisPsych1995.pdf ) qui oppose probabilité "contrefactualisable" et "non contrefactualisable " (Voir PP.29/30) Andler se montrait à l'époque très ennuyé par le terme anglais et hésitait encore à le traduire ainsi ). L'exemple qu'il nous donnait parfois était le suivant:
Le fait qu'il y ait 70% des gens qui portaient une cravate bleue au meeting de X est "non contrefactualisable.
le fait qu'il y ait 70% de blonds aux yeux bleus lors d'un meeting nazi est "contrafactualisable".

Dans l'exemple des taxis, la probabilité d'être bleu ou vert est non contrefactualisable.
Tandis que le fait d'avoir un frein endommagé est contrefactualisable.

Cette différence s'exprime, un peu maladroitement, par l'opposition entre "accidentel" et "essentiel" (elle correspond peut être à l'opposition entre probabilité établie sur un facteur strictement quantitatif et probabilité dont l'évaluation quantitative fait intervenir un facteur qualitatif; je dis "peut-être" parce que Andler lui-même n'avait pu me répondre à la question que je lui avais posé sur cette équivalence possible. Il m'avait juste dit qu'il ne trouvait pas de contre exemple).

On pourrait confondre cette opposition entre probabilité contrefactualisable/non contrefactualisable et probabilité objective/subjective.

La page 28 du document donne l'exemple qui a conduit aux conflits que j'évoquais plus haut entre les partisans d'interprétations différentes et qui touche à la médecine (l'exemple est compréhensible sans avoir à lire tout le document)

[Amanuensis]

la deuxième dont il est fait mention dans l'article de Andler (cité ci dessus . pour rappel http://lumiere.ens.fr/~andler/pdf/LogRaisPsych1995.pdf )

Pas encore tout lu (je me disperse beaucoup sur FS, participant à plein de discussions à la fois ).

qui oppose (...) L'exemple qu'il nous donnait parfois était le suivant:
Le fait qu'il y ait 70% des gens qui portaient une cravate bleue au meeting de X est "non contrefactualisable.
le fait qu'il y ait 70% de blonds aux yeux bleus lors d'un meeting nazi est "contrafactualisable".

Pour moi ce sont des dénombrements, pas des probabilités : illustration immédiate de la difficulté pour un "bayésien" d'interpréter nombre d'exemples...

Sinon, je ne comprends pas l'opposition, même avec les exemples.

Dans l'exemple des taxis, la probabilité d'être bleu ou vert est non contrefactualisable.
Tandis que le fait d'avoir un frein endommagé est contrefactualisable.

Je ne vois pas la distinction si j'accepte des hypothèses implicites : il n'y a que deux peintures pour les taxis, dont la distinction est non ambigüe, même pour un daltonien par exemple. Ou encore, la question posée serait la même pour "écrit le mot vert dessus" et "écrit le mot bleu dessus".

On pourrait confondre cette opposition entre probabilité contrefactualisable/non contrefactualisable et probabilité objective/subjective.

Cela me semble très loin, j'imagine qu'il faille lire le document en entier (je n'ai lu que la fin, et cela me semble être cohérent avec les idées que je me suis faites sur la bases d'autres lectures.) pour que je me fasse une idée plus ferme.

L'exemple classique pour la distinction entre les interprétations est la suivante :

On vous affirme qu'une pièce de monnaie est sérieusement biaisée, mais vous n'avez aucune autre information sur la pièce. La pièce va être lancée, et on vous demande la probabilité qu'elle tombe sur pile.

Selon l'interprétation subjective la réponse est 1/2, selon l'interprétation objective c'est "on ne sait pas, mais on sait que ce n'est pas 1/2".

[Amanuensis]

Sinon, toujours sans avoir lu tout le document, il m'est clair que la contrafactualité est un point important : une des critiques fondamentales des bayésiens aux fréquentistes est bien en termes de contrafactualité : dire qu'une probabilité est une proportion d'une séquence infinie de répétitions rend l'usage du mot "probabilité" nécessairement contra-factuel, puisqu'il n'y a strictement aucun cas où on traite factuellement d'un nombre infini de répétitions d'un événement.

[Amanuensis]

Ayant lu juste la partie distinguant "contrafactualisable" ou non, je pense comprendre la distinction, mais alors elle n'a rien à voir avec ce que je comprends de l'opposition entre interprétations dont je parlais et décrite dans l'article du Wiki.

Par ailleurs, le texte d'Andler même, comme par exemple avec l'expression " P une qualité à laquelle est attachée une probabilité p ", m'apparaît très fortement teinté de l'interprétation objective (fréquentiste).

[invite6f9dc52a]

Voilà une bien curieuse remarque: suggère t'elle que vous recommandiez de tourner le dos à la compléxité ?
Mes maigres connaissances en histoire des sciences me montrent que c'est en affrontant les difficultés que l'on progresse, pas en leur tournant le dos.
La vertu de la science est bien de reconnaître qu'il y a des problèmes sans solution (c'est la "religion" qui a réponse à tout)

Ni de près, ni de loin, je ne vois même pas ce qui peut suggérer ça dans mon message.

Pour être plus clair, je me demande en quoi la réponse a ce problème de probabilités posé dans le message visé, surtout si plusieurs ou aucune (?) réponses valides existent (?), va être applicable a tous les autres problèmes de probabilités évoqués dans ce fil ou en quoi cette réponse fait elle la différence entre "constat validé scientifiquement et connaissance scientifique" d'une manière générale, ou pas, ou à quoi sert l'épistémologie ou a toutes les autres questions soulevées dans ce fil ?

[Amanuensis]

en quoi cette réponse fait elle la différence entre "constat validé scientifiquement et connaissance scientifique" d'une manière générale, ou pas, ou à quoi sert l'épistémologie ou a toutes les autres questions soulevées dans ce fil ?

C'est vrai que cela dérive un peu. On pourrait revenir à la différence indiquée, je ne l'ai toujours pas comprise.

(Quand au à quoi sert l'épistémologie, c'est une question qui est un peu bizarre, parce que tout le monde en fait de manière naïve. Vu comme cela, cela revient à se poser la question "Pourquoi j'estime que telle affirmation est une connaissance (e.g., la Terre en première approximation sphérique) et telle autre n'en est pas une (e.g., il y a un ballon en chocolat en orbite autour de Saturne)", ou encore "à quoi me sert cette distinction ?")

[invite6f9dc52a]

Quand au à quoi sert l'épistémologie, c'est une question qui est un peu bizarre, parce que tout le monde en fait de manière naïve. V

Amha, l'auteur avait une idée derrière la tête qui lui rendait la question pertinente.

[invitebd2b1648]

C'est vrai que cela dérive un peu. On pourrait revenir à la différence indiquée, je ne l'ai toujours pas comprise.

(Quand au à quoi sert l'épistémologie, c'est une question qui est un peu bizarre, parce que tout le monde en fait de manière naïve. Vu comme cela, cela revient à se poser la question "Pourquoi j'estime que telle affirmation est une connaissance (e.g., la Terre en première approximation sphérique) et telle autre n'en est pas une (e.g., il y a un ballon en chocolat en orbite autour de Saturne)", ou encore "à quoi me sert cette distinction ?")

Oui mais justement, comment aborder l'épistémologie de manière non naïve !?

@ +

[invitebd2b1648]

Et pis dire : "tout le monde en fait" çà marche pour toutes les sciences !

[Amanuensis]

Et pis dire : "tout le monde en fait" çà marche pour toutes les sciences !

Il y a du vrai. Mais là on a un cran au-dessus: pour dire "pour toutes les sciences", faut avoir une idée de ce que veut dire "sciences".

Savoir ce qu'est savoir, c'est un peu plus original que le reste.

Une citation, Edgar Morin :

Il faut essayer de connaître la connaissance, si l'on veut connaître les sources de nos erreurs ou illusions. Or la connaissance est l'objet le plus incertain de la connaissance philosophique et l'objet le moins connu de la connaissance scientifique.

[invite29cafaf3]

"Il faut essayer de connaître la connaissance, si l'on veut connaître les sources de nos erreurs ou illusions. Or la connaissance est l'objet le plus incertain de la connaissance philosophique et l'objet le moins connu de la connaissance scientifique. "

Je trouve cela très "méchant" pour les philosophes et normal pour les scientifiques (toute réponse impliquant plusieurs questions).
Mais le problème est de savoir ce que signifie connaître : extensif ??? inclusif ???

[karlp]

C'est vrai que cela dérive un peu. On pourrait revenir à la différence indiquée, je ne l'ai toujours pas comprise.

(Quand au à quoi sert l'épistémologie, c'est une question qui est un peu bizarre, parce que tout le monde en fait de manière naïve. Vu comme cela, cela revient à se poser la question "Pourquoi j'estime que telle affirmation est une connaissance (e.g., la Terre en première approximation sphérique) et telle autre n'en est pas une (e.g., il y a un ballon en chocolat en orbite autour de Saturne)", ou encore "à quoi me sert cette distinction ?")

Concernant la différence non comprise: s'agit il (1) de la différence entre constat validé scientifiquement (ou pour le dire autrement "énoncé d'observation") et explication scientifique (ou "modélisation des mécanismes du phénomène constaté) ?

Ou (2) entre probabilité contrefactualisable et probabilité non contrefactualisable ?

Pour le (2) : dans l'exemple des taxis, la couleur n'a évidemment aucune incidence sur le fait d'avoir un accident : c'est une propriété non contrefactualisable.
En revanche, le fait d'avoir les freins usés est susceptible d'en avoir une (la propriété est contrefactualisable).
Dans le texte d'Andler, la probabilité de mourir avant 70 ans pour ceux qui ont travaillé dans une usine d'amiante est contrefactualisable parce qu'il y a un rapport direct entre l'amiante et la durée de vie.
La probabilité d'avoir les yeux bleus ne l'est pas parce qu'elle est purement accidentelle au regard des autres données (cette propriété d'avoir les yeux bleus est contrefactualisable dans l'exemple du meeting nazi).

Pour le (1) et le rapport avec les probabilités.
La connaissance statistique de l'effet placebo n'est certes pas inutile, loin s'en faut (ne serait-ce que pour identifier un agent actif).
Mais il ne s'agit pas ici d'une connaissance du mécanisme du placebo (ie: comment se fait-il qu'une "croyance" puisse avoir un effet sur la guérison ou sur l'aggravation d'un état de santé supposé déterminé par des facteurs physiologiques ? peut on améliorer la connaissance du phénomène de façon à pouvoir le reproduire ?).

Les statistiques ne disent rien, en dehors de la fréquence du phénomène, sur ce qui rend possible cette guérison par placebo.

Kuhn présentait cette façon d'épingler d'un mot un phénomène ininterprétable dans la théorie comme un type d'explication "ad hoc" ou encore "amendement" . Il s'agit ici de préserver la mise en question des fondements mêmes de la théorie (la médecine allopathique part du postulat (nécessaire à son élaboration) que la cause de la maladie est physiologique et que son traitement doit consister en une intervention réelle sur la physiologie (bien sûr, les médecins ne sont pas des machines et savent bien d'expérience que le "moral" joue un rôle , mais un rôle qu'on ne peut que constater et non expliquer)).

Le rôle de l'épistémologie en la matière est justement de nous enseigner les limites de notre savoir (la différence entre "constat" - : le phénomène "placebo" s'observe dans telles proportions- et "explication du phénomène constaté" - : pour qu'il y ait effet placebo il faut ceci ou cela).
L'importance qu'il y a à distinguer les différentes formes de probabilités est elle aussi d'ordre épistémologique: certaines probabilités reposent sur une connaissance , même partielle, de ce qui intervient dans le mécanisme du phénomène observé (par exemple le freins usés dans le cas de l'accident) ; certaines probabilités ne sont que des statistiques et bne nous apprennent rien de pertinent sur le phénomène considéré, en dehors de sa fréquence.

Je crois que si nous savions de quelle façon se produit l'effet placebo alors nous pourrions le reproduire. dans la mesure où un placebo n'a, par définition, pas d'effet secondaire, il serait interessant de pouvoir le substituer autant que possible aux remèdes actifs a effets secondaires indésirables.

Pour être plus clair, je me demande en quoi la réponse a ce problème de probabilités posé dans le message visé, surtout si plusieurs ou aucune (?) réponses valides existent (?), va être applicable a tous les autres problèmes de probabilités évoqués dans ce fil ou en quoi cette réponse fait elle la différence entre "constat validé scientifiquement et connaissance scientifique" d'une manière générale, ou pas, ou à quoi sert l'épistémologie ou a toutes les autres questions soulevées dans ce fil ?

Je me suis efforcé ci dessus de répondre à vos questions (dans la mesure où je les ai bien comprises).

[invite9dcc7bec]

Oui mais justement, comment aborder l'épistémologie de manière non naïve !?

En lisant des livres d'épistémologie ?

(Oui, je sais c'est une réponse facile qui ne fait pas beaucoup avancé la discussion.)

Sans vouloir froisser Edgar Morin et ses admirateurs, l'épistémologie n'est pas une connaissance spéciale.

Chaque école philosophique a tenté de fonder son système à partir d'une philosophie première, une philosophie fondamentale, qui put aussi bien être la physique, la métaphysique, la philosophie du langage, la logique, ou même... l'épistémologie. Ce ne sont que des constructions pour mettre de l'ordre dans les connaissances. L'explosion scientifique ayant lieu depuis le XIXe siècle nous contraint à renoncer au fantasme encyclopédique et à avouer qu'il n'existe pas de "théorie de tout", une théorie qui puisse englober toutes les autres et en rendre compte. Pas de science ou de philosophie fondamentale donc.

Il n'est pas nécessaire d'avoir étudié (sous-entendu de manière formel) la logique pour former des raisonnements valides. De même il n'est pas nécessaire de connaître l'histoire d'une discipline pour pouvoir en comprendre les concepts, les appliquer, et même en découvrir de nouveau. Ni non plus de connaître le problème de Gettier pour savoir quelque chose.

Attention, je ne suis pas en train de dire que la logique, la philosophie de la connaissance, ou la philosophie des sciences sont inutiles. Seulement qu'elles ne sont pas nécessaires pour avoir des connaissances et les utiliser. Nous sommes déjà dotés de théories naïves - le sens commun - qui présentent certes de nombreuses failles mais sont efficaces pour les problèmes ordinaires.

Il y a sûrement un milieu entre "l'épistémologie ça sert à rien" et "on ne peut rien savoir sans savoir sur le savoir" (belle formule mais très vide si on creuse)

[Amanuensis]

Concernant la différence non comprise: s'agit il

(1)

Pour le (2) : dans l'exemple des taxis, la couleur n'a évidemment aucune incidence sur le fait d'avoir un accident :

Axiome ?

c'est une propriété non contrefactualisable.

On part d'une prémisse spécifique (relation avec avoir un accident) pour arriver à une propriété générale de la couleur ???

En revanche, le fait d'avoir les freins usés est susceptible d'en avoir une (la propriété est contrefactualisable).

En remplaçant "propriété" par probabilité conditionnelle, cela apparaît comme la distinction entre causalité et coïncidence.

En tout cas, rien à voir avec subjectif vs. objectif, selon ce que j'en comprends.

Pour le (1) et le rapport avec les probabilités.(...)

Mais il ne s'agit pas ici d'une connaissance du mécanisme du placebo

Qui a jamais dit le contraire sur ce fil ?

On repart à 0, sans que les commentaires déjà donnés soient pris en compte.

Pour me répéter la question n'est pas de savoir ce qu'une probabilité n'est pas la connaissance de.

Votre texte semble, toujours et encore, basé sur l'idée que la seule notion de "connaissance pertinente" soit celle des mécanismes causaux.

J'ai déjà exprimé ce que je pense sur cette limitation (et cela n'a pas plu).

[karlp]

J'ai la très nette impression que je ne vous comprends pas et que c'est réciproque.
J'ai également une autre impression désagréable. "On" fait le reproche de s'éloigner du sujet et je tente d'y revenir en indiquant le lien qu'il y a selon moi entre les diverses questions qui ont été abordées de façon a renouer avec le questionnement initial, sans négliger les questions qui viennent d'être posées. Et vous me faîtes le reproche de revenir à zéro.
Relisez mon dernier message:

La connaissance statistique de l'effet placebo n'est certes pas inutile, loin s'en faut (ne serait-ce que pour identifier un agent actif).

et vous me retorquez

Votre texte semble, toujours et encore, basé sur l'idée que la seule notion de "connaissance pertinente" soit celle des mécanismes causaux.

Si vous êtes réellement de bonne foi (ce que je suis incapable de déterminer) je présente encore une fois mes excuses.
Si vous ne l'êtes pas j'en serai simplement quitte pour une leçon psychologiquement instructive.

Dans les deux cas je crois que nous pouvons en rester là.

[Amanuensis]

Je met la citation citée en défense en en rajoutant un peu.

La connaissance statistique de l'effet placebo n'est certes pas inutile, loin s'en faut (ne serait-ce que pour identifier un agent actif).
Mais il ne s'agit pas ici d'une connaissance du mécanisme du placebo

Les statistiques ne disent rien, en dehors de la fréquence du phénomène, sur ce qui rend possible cette guérison par placebo.

certaines probabilités ne sont que des statistiques et bne nous apprennent rien de pertinent sur le phénomène considéré, en dehors de sa fréquence.

C'est sur cet ensemble que s'est basée mon impression, pas sur la première phrase.

[karlp]

Alors vous avez raison et j'ai tort.

[Amanuensis]

Je n'en sais rien, je ne comprends pas bien la thèse (je parlais d'impressions, pas de compréhension).

J'en reste à l'idée que je me suis faite : une connaissance est ce qui permet d'améliorer les décisions. Vu de là, constats et explications de mécanisme sont des connaissances, et je ne vois pas bien l'importance de la distinction, en particulier en relation avec le critère de jugement qu'amène cette définition, à savoir l'efficacité dans la prise de décision.

Pour me répéter, de nombreuses sciences et techniques (dont la médecine, prise en exemple avec le placébo) sont principalement composées de constats, et sont néanmoins efficaces.

Que des explications de mécanisme soient un plus, oui, mais leur absence n'est pas nécessairement un moins.

(Et peut-être bien qu'avec la physique quantique, va falloir admettre que la connaissance ne peut pas être réduite à des explications de mécanisme.)

[karlp]

Il me semble que la connaissance du "mécanisme" (ou, à tout le moins,l'élaboration d' une modélisation dont les conséquences coïncident avec les effets observables de l'objet considéré) peut permettre la reproduction des effets du "mécanisme" modélisé.
Mais il est également certain que le "constat" a une importance fondamentale et que c'est bel et bien une connaissance.
Simplement le statut de ces deux types de connaissances n'est pas le même.

Dit autrement et de façon très simple: le "constat" d'une corrélation entre deux faits peut suggérer un rapport "causal" entre les deux. En l'absence d'une connaissance de ce rapport causal (le "mécanisme" qui relie les deux) je peux m'égarer complètement en tenant cette supposition pour plus qu'elle n'est.

Il est possible que la mise en évidence d'une telle relation sorte du cadre de ce que la théorie peut admettre en raison de ses principes ou postulats ou axiomes. Celà ne signifie pas que la théorie est mauvaise: cela en indique la limite.

[Amanuensis]

Il me semble que la connaissance du "mécanisme" (ou, à tout le moins,l'élaboration d' une modélisation dont les conséquences coïncident avec les effets observables de l'objet considéré) peut permettre la reproduction des effets du "mécanisme" modélisé.

Bien d'accord, mais ce n'est pas une condition nécessaire. La loi des grands nombres ne me semble pas entrer dans la catégorie des "mécanismes causaux", mais permet un certain degré de cette "reproduction".

D'une certaine manière la thermodynamique est une description "statistique", plus que celle d'un mécanisme.

Il y a même des chercheurs qui défendent l'idée que certains phénomènes émergents sont en grande partie indépendants des mécanismes détaillés.

Il me semble donc que cette loi des grands nombres brouille sérieusement la frontière proposée.

Dit autrement et de façon très simple: le "constat" d'une corrélation entre deux faits peut suggérer un rapport "causal" entre les deux. En l'absence d'une connaissance de ce rapport causal (le "mécanisme" qui relie les deux) je peux m'égarer complètement en tenant cette supposition pour plus qu'elle n'est.

Oui. Les simples "constats" réclament des précautions que les "mécanismes" lèvent. Néanmoins, en pratique je ne connais pas beaucoup de cas où des observations supplémentaires ne sont pas arrivé à conclure rapidement sur causalité ou non même en l'absence de description du mécanisme.

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Ceci dit, je vois bien l'intérêt technique (technologique en franglais) de mécanismes "expliqués" et surtout bien "séparables" d'autres effets, et donc de la reproductibilité dont vous parlez.

L'exemple le plus frappant est celui de l'informatique : les mécanismes mis en œuvre sont tellement "propres" qu'on a pu concevoir des machines telles qu'on confonde totalement la machine et son modèle.

Cela apparaît difficile si ce n'est impossible avec les dispositifs basés sur la thermodynamique par exemple.

Sans parler évidemment de la médecine, où au contraire il n'est pas question de confondre modèle et réalité.

[invite7863222222222]

En l'absence d'une connaissance de ce rapport causal (le "mécanisme" qui relie les deux) je peux m'égarer complètement en tenant cette supposition pour plus qu'elle n'est.

Je ne comprends pas comment vous pouvez vous égarer : soit vous avez un argument pour établir qu'il y a un rapport causal et c'est intéressant d'un point de vue scientifique, soit vous n'en avez pas et alors l'autre seule possibilité est que vous ne pouvez que supposer qu'il y a un élément commun causal aux deux autres et là encore c'est intéressant d'un point de vue scientifique.

Le danger est plus social et éthique, un danger de voir certains scientifiques faire des liens de causalité infondés, basés sur des a priori qui n'ont pas été démontrés, ce que la science ne peut admettre.

[Amanuensis]

L'exemple le plus frappant est celui de l'informatique : les mécanismes mis en œuvre sont tellement "propres" qu'on a pu concevoir des machines telles qu'on confonde totalement la machine et son modèle.

Avec un bémol quand même : des codes correcteurs d'erreur sont mis en oeuvre quand les "mécanismes" ne sont pas connus, et marchent par la loi des grands nombres et le constat de l'indépendance des erreurs.

Le numérique (i.e., travailler avec des quantités discrètes plutôt que continues) rend possible cette technique redoutable d'efficacité que sont les codes correcteurs, parade contre l'inconnu au sens du mécanisme mais connu par des statistiques.